人工智能应如何应用到二手车估值中?

汽车流通
二手车羊皮卷
黄光锐
2016-10-06 07:00
[ 亿欧导读 ] 把 “人工智能”科技用于车辆价格评估领域的艰苦努力,值得肯定,只是由于目前客观条件的影响,究竟何时评估的精度可以提到车商们要求的高标准,仍然存在不确定因素,总归这一切都只是时间问题。
人工智能,医疗,人工智能,二手车,大数据

【编者按】2016年3月15日,在轰动全球的围棋“人机大战”中,人工智能阿尔法狗战胜李世石围棋九段。这预示着人工智能将进入应用层,那么其应该如何与实际产业相结合呢?比如说二手车领域。以下为黄光锐所作分析,亿欧有删减如下:


大数据”,抑或是几个“思考网络”翻筋斗式互连互通的“深度学习”技术,笔者还是更愿意称之为自学习式的超级数据分析——早已不仅是在下棋,从无人驾驶到红绿灯控制,从消费信用评级到故障诊断排查,许多军用与民用领域都能找到这些“人工智能”的身 影。不过,还是那句话:它们压根没有一点点智能,从来都是只会计算不会思考,然而这并不妨碍它们非凡的在许多方面已然超越人类的外在表现。

数据可获得性与二手车估价

既是如此,许多读者想必会关心在更贴近生产生活的领域,超级数据分析,或者姑且就呼之为“大数据”,能够发挥多大的作用。譬如说,困扰业界已久的二手车价格评估,是否可以成为“人工智能”深度学习的拿手好戏?

当然是可以的。只不过,有一个额外的条件。这里有一个阿尔法狗完全不用在乎,现实世界里却必须直面的问题:数据可获得性。

作为数据分析工具,毫无疑问得有数据才能玩得转。阿尔法狗所需的全部数据都在那张棋盘上,无论对局双方还是联 得上服务器的棋迷,对落子的位置全都一目了然。懂得自学习的神经元网络可以尽情地分析这些数据,不存在拿不到数据或虚假数据的问题。现实世界里的现实问 题,往往就没那么简单了。

数据可获得性的概念包含3个层次:1)影响因素可否量化;2)数据掺杂“噪音”的程度与“噪音”的可排除性;3)数据获取成本。在使用“大数据”攻关之前,务必对目标的以上几项进行评估,以确定采用数据分析是否可行。

譬如笔者当年在美国经手的数据分析项目,就在数据获取成本上存在问题:所有数据都来自破坏性的力学实验,而每 个样品每次实验不用说都是有成本的。在找到内在规律所需的不能再小的数据池规模(minimum data pool size)与经济上可接受的成本之间,出现了难以调和的矛盾。相比之下,数据分析技术最适合用在随时“生产”无成本数据,数据收集也极其便利的行当。“互 联网经济”自然而然就会产生,而且自动收集成本无限趋近于零的交易数据,显然是“大数据”理想的分析研究对象。

在这一项上,二手车交易,特别是基于网络平台的二手车交易是符合条件的。但在另外两项上,问题就出现了。比如 说,同型号以及可比型号的新车价格波动,显然是影响二手车市价的重要因素。然而国内车市的现状是,新车价格名目繁杂、波动剧烈,更有甚者在不同地区不同城 市,甚至同一个城市不同的4S店,同样的新车出现可观的价格差异也并非罕见。倘若仅根据主机厂和4S连锁总部公布的指导价来填写评估系统新车价格项的输入 数据,这里就可能带入了与实际状况出入很大的“噪音”,而且这个“噪音”的排除恐非易事。

影响因素难以量化的问题,同样也是存在的。最明显的就是现阶段的中国特色:政策。一线城市限购的影响,如何用数据来表达;限迁愈演愈烈的影响,又如何用数据来体现?跟阿尔法狗下棋一样,自学习式数据分析是需要积累的。倘若这些背景因素未被量化单列,那么一旦隐含 在输入数据内的基本假设出现改变,百分之九十以上的机率是以往的“学习成绩”不再适用,针对新状况的培训必须从头再来。

总之,由于现阶段的数据可获得性上的存疑,笔者对“大数据”在二手车估价领域的运用持相对保守的态度。当然, 这绝不是说这个领域是“大数据”不能碰的。条件是在不断变化的,当前不具备的条件,或许下个月,或许一两年后就具备了。一个神经元网络叠加出来的深度学习 系统,一旦数据可获得环节圆满解决,所用的培训检验架构正确,以互联网时代的数据“出产”率,自学习的能力与速度是惊人的。几个月前李世石接下“人机大 战”要约时的阿尔法狗,跟几天前把李世石杀得没有脾气的阿尔法狗,战力判若云泥;然而此前计算机下围棋找到感觉的探索之路,却走了漫长的20年!因此,把 “人工智能”科技用于车辆价格评估领域的艰苦努力,是非常值得肯定的。只是由于客观条件的影响,究竟何时评估的精度可以提到车商们要求的高标准仍然存在不 确定因素。有鉴于此,笔者希望业界对于二手车估价的“自动化”一面保持清醒的认识,一面给予大力的支持。

有望立竿见影的车市技术创新

说到这里,把话题再扩大化一些,高科技既已如此神奇,那么在这个行业,可有哪些技术手段没有客观条件的瓶颈,现在就可以立竿见影地收到投入产出效应呢。

在笔者看来,首先是路线正确的标准化车况检测技术。事实上,这不仅是二手车交易走向诚信透明的必需品,也是二 手车估价的重要基础之一。从原理层面看,车辆碰撞刮蹭时遭受的破坏,说到底都是外界的动能传递到车体结构上造成的;破坏程度的大小,也不可避免的与车体结 构吸收的动能成正比。而只要金属或塑料的机械结构吃进了超出弹性限度的动能,就必然留下不可逆的塑形变形。要彻底消除这些永久变形,除非是把那辆车全拆 了,从大梁底盘到承力框架统统大换血。到了那个份上,费的劲和花的本也够再搞一辆车了。因此,通过检测车体结构的塑形变形,不仅可以判定车辆状况,而且是 条能够实现数字化的路径(而不看底盘不用举升机的“车辆检测”,不用说是耍流氓)。

另一个有望成为业界的效益倍增器,让车市真正步入互联网经济时代的杠杆,是植根网络的虚拟现实(VR)技术。 如一位车界大咖不久前所言,转化效率乃是这个行业的生命线,而“二手车库存越大,成交几率越高”。不过,在这个地价房租疯狂上涨,资金往往也不便宜的时 节,高库存的代价着实不菲----展厅里的每一个车位,摆上去的每一辆汽车,都是实打实的真金白银砸在那里。任何一位经营过业务管理过展厅的兄弟姐妹,对 此间的压力与纠结想必都有深有体会。

VR的意义在于以互联网的水银泻地无限扩展消费端的视野,将伸展到的每一个角落都变成了事实上的展厅。一旦引 入车市,仅是无边界破有边界这层意义,VR这位大神就足以全盘颠覆目下的这套秩序。从营销到成交,从前端互动模式到后端资源获取,车市VR化都将引出超乎 想象的变局。

最后,还是回到“大数据”的话题。就在此时此刻,同样运用这一手段,基于数据分析的个性化需求匹配是个高质量 数据立等可取,技术要求甚或可以更低的努力方向。根据一位用户的交易历史、浏览习惯与背景资料,充分自学习的“人工智能”完全可以推断他/她在近期内更新 座驾的概率,并且估算出这位潜在消费者更可能倾向于哪几个品牌,更乐于认购新车还是二手车,等等等等。依据这样的数据分析,制作更准确的定向推送广告,开 发更具亲和力的APP,在买方为王日趋明显之际,可谓中国车市大有前途的“白象”。

行文植字至此,蓦然留意到所推荐的技术路线有个共同之处,那就是着眼于为C端提供更好的消费体验。或许,不仅二手车行业,整个中国经济的出路亦在于此。就如爱迪生所言:为大众更美好的生活服务,才是发(chuang)明(xin)家存在的全部意义。


作为2018陆家嘴产业金融论坛系列活动之一,2018年10月19日,由上海市浦东新区人民政府、上海市金融服务办公室、上海现代服务业联合会指导,亿欧公司、上海现代服务业联合会汽车产业金融专委会、圆石金融研究院主办,车轮联合主办的“汽车流通新变量——GIIS 2018汽车新消费产业创新峰会”将在上海金茂君悦大酒店2楼隆重举办。

2018年,汽车流通领域正在发生新的变化。此次峰会将聚焦汽车新金融、汽车新零售、汽车新营销三大环境变量对汽车新消费的促进,届时将有主机厂、银行、交易平台、金融科技平台、流通第三方服务平台等产业关键环节的重磅嘉宾参与。

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