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車銀通經過5年不斷的數據積累，通過大數據分析、數據清洗和車型整合算法模型，對復雜的車型數據進行拆分、合并、補充殘缺數據、移除重復數據處理，建立車輛數據信息中心，目前車輛數據中心主要應用于VIN碼識別、品牌車型價格數據支持和API接口服務，支持全車型車輛178項出廠信息查詢，并支持新能源200+項車輛出廠信息查詢，響應數據快，1秒返回查詢結果。

車輛現狀數據包含：1.按業務要求采集員采集上來的車輛基礎數據；2.特殊業務或特殊品牌車系采集項可以進行個性化設置；3.由于車身結構不同和車輛發動機前后位置不同等因素系統會自動識別車型，數據采集位置和采集數量各不同；4.按實際業務和車輛權屬情況采集不同類型的手續照片；5.由于車身結構不同和品牌車系不同等因素系統自動識別，漆膜檢測點和檢測數量不同。

車輛數據信息中心自有車輛保值率算法模型，將各個渠道收集到的二手車交易數據匯總，經過嚴謹的數據清洗、去除重復或異常數值后，再進行不斷的建模訓練，可以計算不同品牌車系的保值率和車輛未來價格預測。

圖片、視頻自動識別：對于采集上來的車輛圖片信息、手續圖片信息或拍攝的視頻信息，通過AI智能識別技術，可以自動識別并處理車輛異常情況，并能通過照片或視頻進行造假識別。

影響車輛殘值的因素包含車輛價格、品牌價值、車輛保有量、地方政策、城市結構、社會事件、輿論導向等，車銀通通過大數據分析，建立車輛評估特性數據模型，通過不斷的機器學習來訓練評估模型的精準度。

（1） 小眾車型評估。二手車評估一個重要參考依據是車輛過往數據，但是對于保有量小的車輛（特殊渠道車源的進口車、特種車、定制車），無法獲取大量的歷史交易數據，缺乏評估的歷史數據支持，這種情況下需要經驗豐富的評估師進行人工評估。（2） 定制化業務需求。為了滿足企業、個人及金融機構特定場景及特定業務需求，可提供定制化人工評估服務。