Как мы разработали систему оценки имущества на базе ИИ для казахстанского ломбарда

Как мы разработали систему оценки имущества на базе ИИ для казахстанского ломбарда

К нам обратился крупный казахстанский ломбард с проблемой низкой скорости и непостоянства оценки имущества. Эксперты тратили слишком много времени на анализ каждого предмета, при этом субъективный фактор часто приводил к расхождениям в стоимости. Это снижало доверие клиентов и увеличивало количество жалоб.

Sailet - IT-компания из Казахстана, которая занимается разработкой программного обеспечения и внедрением искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-процессов. Более 10 лет успешной работы на рынке IT продуктов и сотни успешных кейсов разработки по всему миру.

Основная цель разработки — создать прозрачную, быструю и автоматизированную систему оценки, которая сократит операционные издержки и повысит доверие клиентов.

Начало работы

На первом этапе мы провели серию встреч с представителями клиента: управляющими филиалами, экспертами и руководством. Изучили процесс оценки имущества «как есть». Выявили ключевые проблемы: высокая загрузка сотрудников, ошибки в оценке, недовольство клиентов. Определили требования к будущей системе.

Процесс на момент старта работы

Как мы разработали систему оценки имущества на базе ИИ для казахстанского ломбарда
  • Клиент приносит товар
  • Эксперт визуально оценивает состояние и делает запрос в базу аналогичных товаров
  • На основе своего опыта назначает стоимость

Эти шаги мы визуализировали в виде CJM (карта пути клиента), выявив точки, где теряется время и деньги.

Задача

Необходимо создать систему, которая:

  • Принимает фото товара
  • Автоматически оценивает его стоимость на основе состояния и данных из базы аналогов
  • Выдает обоснование оценки и рекомендации для кассира

Этапы разработки

Мы обсудили с клиентом нашу методологию:

  • Поэтапная разработкаAgile с короткими спринтами по 2 недели
  • ПрозрачностьКаждые 2 недели демонстрация промежуточных результатов
  • Интеграция заказчикаПостоянная связь с кассирами для получения обратной связи

Клиент предоставил нам базу из 100 000+ записей:

  • Фотографии залогов (ювелирные изделия, электроника, часы и т.д.)
  • Описание состояния (новое, б/у, царапины, потери цвета)
  • Итоговые оценки, сделанные экспертами

Мы очистили данные, отсеяв дубликаты и «шум». Для обучения ИИ были выделены категории:

  • Тип предмета (например, телефон, ноутбук)
  • Характеристики (вес, материал, год выпуска)
  • Состояние (визуальный износ, работоспособность)

На базе OpenAI мы обучили модель:

  • Распознавать тип товара на фото
  • Оценивать состояние по визуальным признакам
  • Подбирать аналоги из базы данных

Создали удобный интерфейс для экспертов:

  • Загрузка фотоЭксперт фотографирует товар через встроенную камеру на штативе
  • Вывод результатовСистема выдает оценку с расшифровкой и рыночную стоимость нового изделия подобного класса, чтобы эксперт быстрее мог сам оценить износ и стоимость (например, «состояние 80%, рыночная стоимость 100 000 тенге, рекомендованная оценка — 80 000 тенге»)
  • Кнопка проверкиВозможность запросить проверку оценки

Мы подключили систему к существующей базе данных для автоматического обновления списка аналогов.

Интерфейс для сотрудников ломбарда
Интерфейс для сотрудников ломбарда

Тестирование

Систему внедрили в 3 филиалах на этапе пилотного запуска. В течение месяца мы:

  • Собирали отзывы экспертов
  • Анализировали точность оценок ИИ в сравнении с экспертами
  • Улучшали модель на основе реальных данных

Полный запуск

После успешного пилота система была развернута на все филиалы. Мы провели обучение персонала и выпустили инструкции по работе с новым инструментом.Результаты

  • Скорость оценкиувеличилась на 30%
  • Точность оценоквозросла: количество жалоб клиентов снизились на 25%
  • Экономия ресурсовВ некоторых филиалах потребность в экспертной проверке снизилась на 50%
  • Доверие клиентовПоявилась прозрачность процесса — клиент видит, как система оценивает его товар

Планы на будущее

  • Интеграция с мобильным приложением для удаленной оценки
  • Добавление функции прогнозирования остаточной стоимости имущества
  • Расширение базы данных на международные аналоги для оценки товаров премиум-класса

Этот проект стал отличным примером эффективного внедрения ИИ для оптимизации процессов в традиционном бизнесе. Если вы тоже хотите внедрить ИИ в свои бизнес процессы, мы с радостью проведем для вас бесплатную консультацию! Заполняйте форму на сайте и наши специалисты свяжутся с вами.

1
Начать дискуссию