2014年,全国消费者协会投诉部共受理汽车相关(含零部件)投诉14379件,投诉主要集中在3方面:质量投诉(40%)、维修投诉(46%)和售后服务投诉(14%)。另一方面,今年315晚会头条就是汽车4S店的售后服务问题:小病大修、能修的也给你换。这么操作的不光4S店,街边的大小维修厂比例也不在少数。那么,导致这种现象的原因是什么?

主要是信息不对称和车主对车辆相关知识的缺乏。这跟医疗现状有点像,普通消费者没有医学相关知识,一点头疼脑热医院都可能给开上千块的药。这不仅浪费社会资源,还可能伤害消费者的身体,引出其他毛病。

我们之前报道的“车包包"近期已经进行了转型升级,致力于以人工智能自然语言理解技术,改善买车用车养车的应用场景。创始团队1位车后创业老兵,3位来自腾讯、迅雷的产品经理、AI极客和全栈工程师。团队合体拥有汽车互联网行业丰富的经验教训、成熟的产品和工程能力。

车包包初期的机器学习数据来自创始人此前已经积累三年的人工(只接受文字)汽车问答,累计12万+买车用车养车问答(巅峰期日均1000+人次问答),600万+养车数据和假故障的结构化数据,在全国32个汽车自媒体平台号有超2亿+累计阅读量。

车包包创始人王茂认为,垂直领域的智能助理,知识图谱是核心,识别是关键。垂直领域数据学习是公认的突破口。当平台有了大量车主汽车问题的互动,以及先验的领域知识,结构化方法论,即开始以此基础构建知识图谱,再通过平台的实践和验证,养车问答的数据的确可以反哺买车问答,更能增进用户信任度。

由此探索业务逻辑模型,形成从数据到信息到知识的转化,用户毋需“学习”,已经具有了可以随时提取的知识和经验。他认为,未来的汽车市场(包括汽油车和电动车),B端与C端之间会有一个第三方智能平台,连接汽车市场的服务商和消费者,形成一站式汽车消费入口,而车包包希望做这样的入口。

团队开发的智能购买车顾问,参加2016 因特尔和华院数据主办的上海大数据BOT应用大赛,与全球78支参赛队伍比武,战胜了来自港科大的博士队伍、纽约大学/多伦多大学的硕博联队、哈工大的博士队伍等多个强队,摘取大赛冠军。

团队全新打造的人工智能助理“买啥车好”,已完成封测已于5月中旬上线测试,公司已完成种子轮融资,正在进行天使轮融资。

我是36氪汽车小组负责人卢姿伊,负责特斯拉、无人驾驶、新能源、车联网、出行及后市场,欢迎直接与我联系,微信:17701221940

如何改善买车用车的用户体验,“车包包”希望以AI人工智能做汽车问答

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