Bei unserem letzten globalen Webinar “ What’s Next: A Deeper Dive into Digital Transformation“ konnten die Teilnehmer Fragen an das Führungsteam von Solera stellen. Heute beantworten wir einige dieser Fragen und zeigen, wie der moderne Workflow von Solera die Erkennung von Fahrzeugschäden mit digitalen Lösungen angeht.
Wird das Antragsverfahren durch geführte Schritte, die den Genehmigungsprozess erklären, „zu einfach“ gemacht, um Betrug zu begünstigen/erleichtern? Wie wird bei der Bilderfassung zwischen vorbestehenden und unfallbedingten Schäden unterschieden?
In unserem letzten Blog haben wir uns mit unseren zukünftigen Anwendungsfällen beschäftigt. Einer der ersten Anwendungsfälle, den wir auf den Markt bringen, ist Claims Check, der es dem Versicherer ermöglicht, Bilder vom Zustand des Fahrzeugs bei Vertragsabschluss zu sammeln. Die Bekämpfung eines der ersten Betrugsfälle in vielen Ländern, um zu bestätigen, dass das betreffende Fahrzeug tatsächlich existiert. Wenn dann zu einem späteren Zeitpunkt ein Unfallschaden geltend gemacht wird, würde der Fahrer dieselbe Bilderfassungstechnologie nutzen, um erneut Bilder des Fahrzeugs und des Schadens bei FNOL aufzunehmen.
Unsere KI-Technologie nutzt dann die Bilder des Fahrzeugs vor und nach dem Unfall, um sofort zu erkennen, welche Schäden bereits vorher vorhanden waren und welche durch den Unfall verursacht wurden.
Wie gut ist die KI- und maschinelle Lernlösung von Solera in der Lage, versteckte Schäden zu identifizieren und zu erkennen?
Wenn Sie die Bilder für bare Münze nehmen, weil Sie den Schaden sehen, werden Sie nie eine genaue Bewertung vornehmen können. Durch die Kombination der Bilder mit der Daten- und Reparaturwissenschaft von Solera können unsere Lösungen jedoch die potenziellen Schäden besser verstehen, die von der Kamera nicht erkannt werden können.
Durch die Nutzung der umfangreichen historischen Reparaturdaten von Solera sind unsere Lösungen darauf trainiert, anhand der Art, des Ausmaßes und der Größe des sichtbaren Schadens vorherzusagen, welche verborgenen Teile eines Fahrzeugs möglicherweise beschädigt sind und/oder ersetzt werden müssen.
Wir können eine Gruppe von Ansprüchen erstellen, die zuvor für ein bestimmtes Fahrzeug mit einer bestimmten Art von Schäden bestanden. Mithilfe dieser Analysen können wir einen Kostenvoranschlag erstellen, der auf den Kostenvoranschlägen früherer Reparaturen basiert, um bis auf die Ebene der Schrauben und Muttern zu sehen, was beschädigt sein könnte.
Es gibt keinen Ersatz für menschliche Interaktion, und diese Technologie ist nicht dazu gedacht, erfahrene Mitarbeiter zu ersetzen. Es wird immer jemand unter die Motorhaube schauen müssen, um das Ausmaß des Schadens zu prüfen und zu verifizieren, aber unsere intelligente KI und die Reparaturwissenschaft können alle Beteiligten unterstützen, indem sie Zeit sparen und die Effizienz steigern.
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