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智能診斷
車輛診斷全流程智能化升級,提高準確率和服務質量
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業務挑戰
汽車后市場將向智能化變革
據中汽協會報告分析,未來體驗類、智能化等高增長、高溢價業務將是中國汽車后市場的發展重點。在汽車維修領域,隨著大數據、AI大模型等新技術對行業的加速變革,未來有望將從當前的AI故障識別,進一步實現智能化升級。
汽車維修市場業務難度加大
當前維修服務站存在維修師傅流失率大、人員缺乏經驗、車輛維修信息定位錯誤率高等問題。尤其是在新能源汽車保有率增長的情況下,電池維修技術難度較高,給常規維修門店增加了業務難度。
傳統車輛診斷業務陷入瓶頸
傳統的車輛診斷業務過程定位復雜,存在數據散落、依賴人工排查效率低、手冊內容多執行困難等問題。此外,故障判斷邏輯、解決方案難以標準化沉淀,導致同一故障在不同門店重復排查,難以實現經驗復用,制約了整體服務能力的提升。
方案優勢
提高診斷運營效率,降本增效
通過模型訓練、知識圖譜等行業前沿的人工智能技術,貫穿車輛診前、診中、診后全流程智能化升級,提高故障診斷準確率、維修服務效率,讓維修過程更加透明,客戶體驗更加滿意,實現企業降本增效、提高利潤。
基于大模型的AI問診
針對問診邏輯,企業數據統一建模。讓企業沉淀知識和常識完美融合,確保了推理過程的極限壓縮及準確性。迅速定位車輛各級故障系統,并智能合并多個相關問題。
智能引導式預診系統
基于先進的失效機理、大數據模型及機器學習,動態引導技師或個人根據系統實時計算推薦的排查步驟,快速精準鎖定故障根因。
亮點功能
AI智能溝通,主動澄清問題
通過自然語言處理,能夠根據不同的用戶故障表述,智能生成下一輪詢問。同時在表述不完整或有歧義的情況下,主動引導用戶完善或澄清故障問題。
AI知識圖譜,深入行業know-how
通過小樣本標注,定點模擬需求數據,彌補數據質量低或數據不完整問題。同時扎根專業的售后知識,構建維修知識圖譜,奠定堅實的AI知識庫模型。
AI高效排故,精準定位故障問題
根據識別到的核心DTC故障碼,可實時查看故障碼排查步驟,及關聯零部件拆裝。同時具備靈活的配置能力,迅速響應特定車型及維修技術需求,排故更精準。