Philippines dùng trí tuệ nhân tạo để định giá xe máy
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được chính quyền Philippines áp dụng để định giá xe máy đã qua sử dụng hoặc bị siết nợ, rút ngắn thời gian định giá từ 1 giờ xuống chỉ còn 5 phút.
Philippines và nhiều nước ASEAN là nơi xe hai bánh làm phương tiện di chuyển chính của người dân. Vì vậy, việc vay tiền mua xe máy rất dễ dàng, từ các đại lý xe máy cho đến công ty tài chính, ngân hàng hoặc thậm chí siêu thị tổng hợp cũng cho vay mua xe máy.
Khi những người vay không thể trả nợ, các đại lý thu hồi nợ sẽ đến nhà họ và thu hồi xe máy, là tài sản đảm bảo của người vay trong các khế ước đã ký.
Vì vậy, việc định giá tài sản là chiếc xe máy thế chấp trở thành vấn đề gây tranh cãi, do người chủ luôn muốn định giá cao hơn, đồng thời hoài nghi về sự chính xác của các giám định viên thu nợ.
Một nhân viên ngân hàng đang trình diễn công nghệ định giá xe máy cũ bằng ứng dụng ARMAS trên điện thoại. Ảnh: PhilStar.
Bộ Khoa học và Công nghệ Philippines (DOST) gần đây đã hợp tác với Viện quản lý châu Á (AIM) phát triển một công cụ sử dụng AI để đánh giá giá trị của xe cũ và xe bị siết nợ.
Công cụ này được gọi là "Hệ thống tự động định giá mô tô xe máy bị siết nợ" hay gọi tắt là ARMAS.
Vậy ứng dụng định giá này hoạt động như thế nào?
Thứ nhất, ứng dụng yêu cầu nạp các thông tin xe máy: hãng, kiểu loại, năm sản xuất, ngày bán, ngày bị thu hồi.
Sau đó, hệ thống yêu cầu tải lên hình ảnh xe máy từ nhiều góc độ khác nhau. Thuật toán sẽ phân tích xem xe máy có bị hư hỏng không, có phụ kiện bị thay thế không; xe còn giữ nguyên màu sắc ban đầu hay không.
Cuối cùng nhưng quan trọng, ARMAS sẽ yêu cầu người dùng khởi động xe máy, micro trong ứng dụng sẽ "lắng nghe" âm thanh của xe máy.
Thuật toán đã được "đào tạo" để chú ý đến những tiếng động lạ phát ra từ động cơ, những âm thanh mà người dùng không phải dân kỹ thuật có thể bỏ qua.
Hiện tại, phần mềm ARMAS đang được một số ngân hàng và công ty tín dụng chuyên mua lại xe máy bị siết nợ, sử dụng nội bộ.
Tuy nhiên, không phải mọi thứ đều thuận lợi. Jonathon Klein, một biên tập viên hoài nghi nêu nhận định: "Việc tạo ra phần mềm để 'lắng nghe' động cơ là rất khó, nếu không muốn nói là không thể, nếu quay video và ghi âm tiếng động cơ gần nơi công cộng".
