Joonggonara introduit la fonction d'inspection automatique d'images IA dans le service « d'auto-inspection »

– Joonggonara introduit une fonction d'IA dans son service bêta d'auto-inspection… Confort d'utilisation et fiabilité de l'inspection↑

– Téléchargez simplement une photo et l’IA vérifiera automatiquement l’état du produit… Précision moyenne de reconnaissance d’image de plus de 90 %

– Un service d’auto-inspection comprenant une analyse de la qualité attendue et une fonction de demande de prix par IA devrait être lancé dans l’année

La plateforme de transactions d'occasion Joonggonara (PDG Choi In-wook) a annoncé le 22 qu'elle avait encore renforcé la commodité de l'utilisateur et la fiabilité de l'inspection en introduisant une fonction d'inspection automatique d'images basée sur l'IA dans son service bêta « d'auto-inspection ».

La fonction « AI Image Auto-Inspection » est une fonction qui permet de vérifier l'état du produit en demandant à l'IA d'analyser automatiquement les photos téléchargées par le vendeur lors de l'enregistrement d'un produit d'auto-inspection. Vous pouvez l'utiliser en saisissant le mot-clé « iPhone » ou « Galaxy » sur l'écran d'enregistrement du produit de l'application Joonggonara et en cliquant sur le bouton « Service d'auto-inspection » qui apparaît.

Avec l'introduction de cette fonctionnalité, les vendeurs peuvent désormais vérifier et enregistrer rapidement l'état d'un produit en prenant simplement une photo, sans avoir à enregistrer manuellement les rayures ou les dommages sur l'extérieur du produit. Du point de vue de l'acheteur, l'ajout de l'étape d'inspection de l'IA aux éléments d'auto-inspection existants permet d'obtenir des informations sur les produits plus fiables.

Junggo Nara a intégré une technologie de reconnaissance d'objets et de classification d'images basée sur l'apprentissage profond dans ce système d'inspection automatique. À cette fin, nous avons directement étiqueté plus de 80 000 données d'image de produit enregistrées dans la catégorie smartphone/tablette PC de l'application/web Junggonara pour augmenter la précision d'apprentissage du modèle d'IA.

Selon nos propres résultats de test, la précision de reconnaissance des principaux modèles de jugement d'IA, y compris ▲l'identification du filigrane ▲la détection de l'orientation de l'image ▲les dommages et la classification des dommages, était en moyenne supérieure à 90 %.

Cette année, Junggo Nara prévoit d'améliorer encore la précision de la technologie d'analyse d'images par IA et d'élargir séquentiellement les catégories auxquelles l'auto-inspection est appliquée. De plus, nous prévoyons de publier une version complète dans le courant de l'année, qui comprend une analyse de la qualité attendue en fonction de l'état du produit et des fonctions de confirmation des prix par l'IA.

Le PDG de Joonggonara, Choi In-wook, a déclaré : « Depuis le lancement du service bêta en décembre dernier, le taux de fraude pour les produits soumis à l'auto-inspection est de 0 %, et le taux de réussite des transactions a augmenté d'environ 46 % par rapport aux produits non soumis à l'auto-inspection, ce qui montre des résultats positifs. » Il a ajouté : « Nous continuerons à développer diverses bases technologiques et institutionnelles pour créer un environnement de transaction d’occasion fiable à l’avenir. »