Главная / Пресс-центр / Новости / Искусственный интеллект снижает риски и повышает безопасность на транспорте «КОНТРОЛ лизинг»

Искусственный интеллект снижает риски и повышает безопасность на транспорте «КОНТРОЛ лизинг»

Новости по теме

Компания «Инфосистемы Джет» разработала для лизингового сервиса «КОНТРОЛ лизинг» решение на базе Machine Learning (ML), которое в реальном времени регистрирует отклонения в поведении водителей. В автоматическом режиме отслеживаются случаи опасного вождения, потенциальные угоны и нарушения условий договора лизинга. Компания «КОНТРОЛ лизинг» уделяет особое внимание безопасности использования предметов лизинга, контролю за состоянием и износом своих автомобилей, и данное решение позволяет снизить количество аварий и финансовых рисков.

Одно из основных направлений деятельности «КОНТРОЛ лизинг» — предоставление автомобилей в лизинг юридическим лицам, таксомоторным паркам и каршеринговым сервисам. В парке компании более 11 тысяч транспортных средств, с начала текущего года заключено свыше 3,5 тысяч лизинговых контрактов. При такой бизнес-модели крайне важно иметь возможность снижать потенциальные убытки за счет эффективного контроля рисков. «Инфосистемы Джет» разработала для компании систему, которая оперативно выявляет возникающие риски, обрабатывая данные с телематического оборудования сдаваемых в аренду автомобилей.

Математическая модель решения в течение года обучалась на данных, получаемых с автомобилей компании. По итогам анализа большого количества параметров в работе автомобилей и действиях водителей удалось сформировать базовые модели стандартного поведения в различных условиях. Система с высокой точностью различает типовые и нетиповые действия, умеет отличать временные изменения в поведении от характерного стиля вождения.

Телематическое устройство подключается к автомобилю и ведет сбор сигналов со всех основных систем транспортного средства. Регистрируются данные тахометра, акселерометра, нажатие и отпускание педали тормоза, открытие и закрытие дверей, включение режима парковки и другие параметры. Решение выявляет нехарактерные для конкретных водителей отклонения в поведении и отправляет уведомление сотрудникам компании.

«Очевидно, что вручную контролировать работу всего лизингового парка невозможно. Технологии машинного обучения в корне меняют ситуацию. Система способна самостоятельно выделять случаи нетипичного или подозрительного поведения, которые повышают риски нашей компании. Реагируя на такие случаи, мы зачастую предотвращаем возникновение неблагоприятных ситуаций и избегаем возможных убытков», — комментирует Сергей Жердев, директор по ИТ компании «КОНТРОЛ лизинг».

Автоматизированный анализ и контроль действий водителей помогает предотвращать случаи угона и неправомерного использования транспорта, снижать износ и показатели аварийности. Дополнительно появляется возможность для сбора и передачи страховым компаниям данных о безаварийном вождении добросовестных водителей.

«Проект демонстрирует, что при правильном использовании технологии Machine Learning могут улучшать не только бизнес-показатели компании. В данном случае они помогают повысить безопасность вождения, а значит, и безопасность пассажиров — пользователей услуг перевозки. Это отличная демонстрация потенциальных возможностей искусственного интеллекта, которые раньше были принципиально недоступны», — отметил Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению компании «Инфосистемы Джет».

На текущий момент компания «Инфосистемы Джет» реализовала более 50 проектов с применением технологий Machine Learning в банках, ритейле, промышленности, страховании и других отраслях.

Подробнее об этом и других ML-кейсах вы можете узнать на Российском AI-форуме — RAIF.

Читайте также:

Журнал JETINFO

В основе материалов журнала — реальный опыт и обширные знания экспертов отрасли — специалистов компании «Инфосистемы Джет», ее заказчиков и партнеров.

Подробнее

Сайт использует файлы cookies. Продолжая использование настоящего сайта, вы выражаете своё согласие на использование файлов cookies в соответствии с Политикой обработки персональных данных. В случае несогласия с обработкой ваших персональных данных вы можете отключить сохранение cookie в параметрах настройки вашего браузера.


Читать полностью