고객사

일본 1위 자동차 기술 서비스 기업

도전과제
고객사의 웹사이트는 사용자가 제공한 정보를 기반으로 중고차의 가격을 제시하는 시스템을 운영하고 있습니다.
그러나 방대한 정보량으로 인해 필요한 데이터를 탐색하고 선택하는 데 오랜 시간이 소요되며 이로 인해 웹 사용 효율성이 낮아지고 이탈률이 증가하는 문제가 발생했습니다.

HBLAB의 솔루션
– HBLAB은 한 장의 사진만으로 차량 정보를 자동으로 인식하고 웹에 입력하는 AI 솔루션을 통해 사용자 경험을 최적화했습니다.
사용자는 단순히 차량 사진을 업로드하기만 하면 시스템이 대부분의 정보를 자동으로 분석하여 입력합니다.
– AI 모델은 색상, 모델명, 제조연도를 포함한 25가지 이상의 차량 유형 정보를 높은 정확도로 자동 입력하며 AI 시스템은 30만 건 이상의 유사 차량 데이터를 기반으로 학습된 경험적 매개변수를 통해 차량 가격을 자동 분석 및 제안합니다.
– 또한 본 시스템은 AWS 클라우드(AWS Cloud) 에 구축되어 있어 확장성 및 기능 조정에 있어 매우 유연한 구조를 갖추고 있습니다.

프로젝트 세부 사항
차량 인식 AI 모델 개발
– 개발팀: AI 엔지니어 1명, 데이터 크롤러 1명
– 개발 기간: 2개월

가격 추천 AI 모델 개발
– 개발팀: AI 엔지니어 2명, 데이터 크롤러 1명
– 개발 기간: 3개월

사용 기술
– 객체 인식(YOLOv4, ResNet50), 딥러닝(Deep Learning)

결과
AI 모델은 250종 이상의 차량 정보를 자동으로 입력하며 색상, 모델명, 제조연도 등의 항목에서 95%의 정확도를 보였습니다.

또한, AI가 제안한 차량 가격의 범위는 최대 약 160달러 이내로, 입력 정보의 정확도와 차량 가격 분류 기준에 따라 달라질 수 있습니다.