Концепт адаптации нейроинструмента для урегулирования убытков с сервисом Рососмотр

В результате специалисту приходится переключаться между фотографиями, списком деталей, описанием повреждений и расчетом. Одну и ту же информацию при этом приходится несколько раз вводить или интерпретировать вручную.

Один из вариантов развития цифрового осмотра — связать эти этапы в единый процесс и одновременно создать основу для постепенной адаптации нейроинструмента к реальной работе по урегулированию.

От фотографии повреждения — к расчету ремонта

Первый шаг концепции — сделать работу эксперта с фотографией максимально структурированной.

Специалист видит повреждение на снимке, отмечает его область и указывает, какая деталь повреждена и что с ней произошло: например, вмятина, царапина или другое повреждение, требующее определенного ремонтного воздействия. Эти данные фиксируются непосредственно в процессе осмотра.

Дальше информация должна переходить в расчетный комплекс без повторного ручного ввода. Выбранная деталь связывается с конкретной позицией в каталоге, а характеристики автомобиля могут подтягиваться по VIN. На основе данных о детали и характере повреждения формируется расчет ремонтных операций.

Таким образом, выстраивается последовательная цепочка:

фотография → повреждение → деталь → характер повреждения → ремонтное воздействие → расчет

Результатом может стать акт осмотра с расчетом, направление на ремонт или подготовка данных для дальнейшего урегулирования.

Рососмотр уже работает с интеграциями с расчетными системами CoolSoft и Mains/Audatex. Следующий шаг — сделать передачу данных между осмотром и расчетом более автоматизированной частью одного процесса.

Почему нейроинструмент начинается не с автоматизации

Важная часть концепции — не пытаться сразу передать нейросети весь процесс.

На первом этапе эксперт продолжает выполнять работу сам. Но делает это в интерфейсе, который фиксирует не только итоговое решение, но и то, как оно было получено: где на фотографии находится повреждение, какую деталь выбрал специалист, как классифицировал повреждение и какое ремонтное воздействие назначил.

Так формируется структурированный массив реальных экспертных решений.

Именно эти данные в дальнейшем будут использоваться для обучения Нейроассистента урегулирования. Речь идет не просто о наборе размеченных фотографий: в процессе участвуют специалисты, которые работают с реальными убытками и принимают решения, влияющие на расчет и выплату.

Следующий этап — AI-ассистент эксперта урегулирования начинает предлагать результаты работы эксперту. Специалист принимает предложение или корректирует его. Исправления также становятся частью обратной связи.

Так можно довольно быстро накапливать статистику ошибок и улучшать модель на реальных кейсах, не меняя сразу весь процесс урегулирования.

От подсказки эксперту к автоматизации простых случаев

По мере роста точности нейроинструмент сможет брать на себя все большую часть рутинной работы.

Для простых и хорошо распознаваемых случаев возможен сценарий, при котором система самостоятельно определяет повреждение и предлагает ремонтное решение, а эксперт только подтверждает результат. Более сложные случаи остаются под контролем специалиста.

Единый процесс может продолжаться после первого расчета

Концепция не ограничивается моментом формирования акта.

Для КАСКО первоначальный осмотр и расчет могут стать отправной точкой для дальнейшего сопровождения ремонта. После передачи автомобиля на станцию могут появиться дополнительные повреждения или потребоваться дополнительные фотографии. Они также могут проходить через тот же механизм фиксации и согласования.

В перспективе в единую цепочку можно включить и проверку итогового счета за ремонт. Тогда процесс будет выглядеть шире:

первичный осмотр → расчет → направление на ремонт → дополнительный осмотр → согласование → контроль итогового счета

Так цифровой осмотр становится частью не только фиксации повреждений, но и последующих этапов урегулирования.

Нейроинструмент развивается вместе с процессом

Главная идея концепции — не отделять развитие искусственного интеллекта от развития самого процесса урегулирования.

Сначала появляется удобный интерфейс, который решает практическую задачу эксперта: позволяет работать с фотографией, отмечать повреждения, выбирать детали и формировать данные для расчета. Одновременно этот процесс создает качественные данные для обучения.

Затем появляется Нейроассистент урегулирования, который помогает эксперту. После накопления достаточного количества реальных примеров и достижения необходимой точности часть простых операций может переходить к автоматической обработке.

В итоге сервис цифровых осмотров может стать связующим звеном между фотографией повреждения, экспертным решением, расчетом и дальнейшим урегулированием.

Такой подход позволяет строить автоматизацию не вокруг абстрактной нейросети, а вокруг реального рабочего процесса — с контролем эксперта и возможностью наращивать качественную долю автоматических решений.