米切尔智能估计
唯一由开放生态系统驱动的理赔自动化菠菜网投注
步骤1
捕捉损坏车辆的照片 & 碰撞的信息
- 智能理赔体验从信息收集开始. 索赔细节和车辆图像可以从多个来源收集——面向消费者的移动应用程序, 保险工作流程菠菜网投注或第三方输入.
- 我们灵活的生态系统和工作流设计允许Mitchell Intelligent estimated使用许多不同的输入类型，并随着您的业务和行业的变化而发展.
步骤2
使用计算机视觉分析照片
- 根据客户的意见, 米切尔智能损伤分析(MIDA)使用计算机视觉评估图像. 这个人工智能引擎可以识别劳动操作中损坏的部件.
- 拥有75年的碰撞修复数据和专业知识, 汽车碰撞索赔趋势, OE构建表和更多, 米切尔智能估算为您带来效率和安心. 其开放平台还使您可以自由地与第三方人工智能技术集成，以满足您独特的索赔工作流程要求.
步骤3
将分析转换为估计线
- 米切尔综合数据库, 建立与最新的汽车数据和数十年的专业知识, 允许将MIDA建议映射到单独的估计线.
- 评估行项目被转换为BMS文件，为最终的评估输出做好准备.
步骤4
米切尔云估计中的表面估计
- 在很短的时间内就做出了估计, Mitchell Cloud estimation使表面估计变得很容易, 回顾建议并开始维修.
- 从OE报表到综合维修程序, Mitchell Cloud estimate提供所需的信息，以支持适当和安全的维修，并可在任何时间从任何设备访问.
