当汽车出现质量问题的时候，一般都会按照法定的要求和程序，由缺陷汽车产品制造商进行消除其产品缺陷的过程，即所谓的“汽车召回”。对消费者和厂商来说，汽车召回往往有不小的影响，因此做出召回决定也会比较谨慎。
中国的汽车保有量巨大，对于国家质检总局缺陷产品管理中心来说，哪个款型、哪个批次的汽车需要召回，是个非常难做的决定。过去，一般采用的是专家会商制度，用两到三天的时间，请专家们来评比所有已知的信息——“国外的这款产品有没有召回”“问题是在发动机还是在其他的系统里”“是否有恶意投诉”等等，大量的数据都需要人脑来做“筛选”，不仅效率低，还容易造成标准不一。
2016年，百分点集团基于自主开发的大数据操作系统产品，为质检总局缺陷产品管理中心搭建了大数据处理和建模分析平台。通过大量的数据采集，进一步整合缺陷投诉信息、技术服务公告、国内外召回信息等多方面的数据信息，对车辆各级总成缺陷建立了知识图谱，并应用于数据查询统计和可视化展示。
在此基础上，百分点进一步利用统计学习和机器学习算法，结合客观数据和过往缺陷会商案例中专家评判结果，对汽车产品缺陷可能性提供判断，辅助会商决策过程。
“通过机器和智能的知识图谱体系，来‘学习’过去专家如何来判断一款汽车产品的缺陷。”百分点集团董事长兼CEO苏萌博士介绍说，经过不断地学习，模型也得到不断地优化，从而将人脑的知识和计算机获取的数据更深入地结合在一起。
过去用10多位专家会商的制度来完成一个汽车产品缺陷可能性的预判，需要200个小时；而现在采用大数据和人工智能相结合的技术，1个人用机器就能完成，仅需两个小时。在降低人工数据处理成本的同时，还充分挖掘了大数据的价值，建立了统一的数据管理平台。这款产品自上线以来，已经处理了1000多起召回案例，协助完成了5000多万辆汽车产品的召回。
专家指出，人工智能的进化分为递进式的三个层次：感知、认知和决策。在感知层，人脸识别、语音识别已普及应用，在认知层，智能客服、智能医疗助手等也已被大众所熟知；而接下来，人工智能在企业和组织的决策层也有望实现进化。“对企业和组织来说，终极智能是解决问题的智能，核心是‘智能决策’，基于大数据和人工智能的‘智能决策’将是未来企业决策进化的方向。”苏萌认为。
