Techsee的AI可以通过设置识别设备和指导用户

Techsee将自己描述为“智能视觉援助”公司，今天宣布推出Eve Cortex，这是一个通过仅摄取少数数据点来识别成千上万的产品，模型，零件和组件的平台。 Techsee声称，通过利用AI和合成数据的组合，Cortex可以在几小时内训练本身，通过增强现实（AR）覆盖，为最终用户提供逐步的视觉指导。

根据最近的市场和市场报告，估计2019年2019年的107亿美元至727亿美元增加到727亿美元。该增长的至少一部分由现场服务应用推动;技术人员面临着在具有不同技术规范的设备上工作的具有挑战性的任务，通常是狭窄或难以达到的空间。使用AR应用程序，他们可以在他们面前显示他们所需的所有信息，同时让他们的手自由地工作。

Techsee于2014年由Eitan Cohen，Amir Yoffe和Gabby Sarusi成立。科恩在努力通过他们的电缆服务的问题挣扎后概念概念，在努力走过父母。该公司的跨平台应用程序采用计算机愿景来识别产品和问题并简化保修登记。客户代理可以看到客户通过智能手机相机看到的内容，并使用实时视频或照片可视地引导它们来解决方案。

Cortex在Techsee的现有技术上建立了能够使企业自定义自定义自身的视觉自我处理流量，而无需编码。通过皮质，公司可以设计拆箱，结算，承包，故障排除，保修索赔，产品注册，技术维修等旅程。

“未来就在这里，是时候向用户手册和拥抱AR助手说再见，”科恩在新闻稿中说。 “可以看到，听到，阅读和互动的虚拟助手是将消费者和员工获得援助的方式转化，同时节省了数百万美元并产生新的收入。”

Cortex可以通过从安全摄像机到恒温器来通过未封闭的各种消费电子设备的封闭，以及通过阅读水，燃气和电表来解释发票的upselling的信息。保险保单持有人可以使用Cortex对被保险业财产的损坏记录或识别他们想要为虚拟承保的物品造成物品。此外，Cortex可以证明现场现场技术人员通过通过技术人员的智能手机或平板摄像机或玻璃器进行检查，通过检查工作。

Techsee在幕后，使用几次射击学习，转移学习和微调的图像分割和分类。少量学习是指用非常少量的训练数据喂养AI模型的实践，而转移学习是一种技术，在第二个任务上重新训练了一个任务的模型。

Cortex学会识别产品的方法之一是通过摄取公司现有的联络中心知识库。对于每个设备，每篇文章都提取和归一化描述了客户和现场技术人员的视觉症状和问题。然后，计算机视觉模型在实验室中收集的合成视觉数据以及客户提供的其他视觉资源和图像，使Cortex能够分析，时间和测量每个分辨率的每个步骤的成功，缩短和优化它们随着时间的推移。

要使用Cortex，请在从自助服务通道中发送的链接上的用户抽头，并通过Web浏览器连接。它们在视觉上以及有关如何捕获图像的语音说明。在使用参考代码收到确认消息之后，客户服务代理连接，在实时视频会话期间查看图像，并在逐步上屏幕上进行指导。

根据科恩，包括沃达丰，Telus，Orange和河马在内的公司已经挖掘了Cortex，以创造新的客户体验。此外，U.S.中成千上万的现场服务技术人员正在使用平台来安装光纤盒。

“少数人出来的一个大流行的银行之一是它为我们的技术采用了加速 - 在该领域，支持中心和个人消费者，”科恩在之前的采访中告诉Venturebeat。 “现在一切都没有接触。当技术人员根本不允许在客户的家中进行修理时，例如，无线路由器，或者当无法调度现场技术人员来修复HVAC系统时，业务和客户都必须适应。“

VidtureBeat＆＃39; S使命是成为技术决策者的数字城市广场，以获得有关转型技术和Transact的知识。您网站提供有关数据技术和策略的基本信息，以指导您的领导您的组织。我们邀请您成为社区的成员，访问：门控思想领导者内容和对我们奖化事件的折扣访问，如转换2021：了解更多

成为会员