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VERSTECKTE, VORHANDENE UND BETRÜGERISCHE SCHÄDEN ERKENNEN

Bei unserem letzten globalen Webinar, What’s Next: A Deeper Dive into Digital Transformation, richteten die Teilnehmer Fragen an das Führungsteam von Solera. Heute beantworten wir einige dieser Fragen dazu, wie der moderne Workflow von Solera die Erkennung von Fahrzeugschäden mit digitalen Lösungen angeht.

Wird eine „zu einfache“ Gestaltung des Schadenprozesses durch geführte Schritte, die den Genehmigungsprozess erklären, Betrug fördern/erleichtern? Wie wird die Bilderfassung zwischen Vor- und Unfallschäden unterscheiden?

In unserem  letzten Blog, haben wir kurz unsere zukünftigen Anwendungsfälle erwähnt. Einer der ersten Anwendungsfälle, die wir auf den Markt bringen, heißt Claims Check. Damit kann der Versicherer Bilder des Fahrzeugzustands zu Versicherungsbeginn sammeln. In vielen Ländern ist dies einer der ersten Fälle von Betrug, 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 verwenden, um erneut Bilder des Fahrzeugs und des Schadens bei FNOL aufzunehmen.

Unsere KI-Technologie verwendet dann die Pre- und Post-Bilder des Fahrzeugs, um sofort zu erkennen, welcher Schaden bereits bestand und welcher Schaden im Rahmen des Unfalls verursacht wurde, was zu weniger betrügerischen Ansprüchen führt und sicherstellt, dass Versicherer nur für unfallbedingte Schäden am Fahrzeug zahlen.

Welche Kapazitäten hat die KI- und Machine-Learning-Lösung von Solera, um versteckte Schäden zu erkennen und zu erkennen?

Wenn Sie dem Anschein von Bildern des sichtbaren Schadens trauen, erlangen Sie nie eine genaue Bewertung. Aber dank der Verbindung der Bilder mit Soleras Daten- und Reparaturwissenschaft, können unsere Lösungen die potenziellen Schäden, die von der Kamera nicht gesehen werden können, besser verstehen. 

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 Schäden erstellen, die zuvor für ein bestimmtes Fahrzeug mit einer bestimmten Schadensart bestanden haben. Mithilfe dieser Analysen können wir einen Kostenvoranschlag erstellen, der auf den Kostenvoranschlägen früherer Reparaturen basiert, damit wir bis auf die Ebene der Schrauben und Muttern sehen können, 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 überprüfen, aber unsere intelligente KI und Reparaturwissenschaft kann alle Beteiligten unterstützen, indem sie Zeit spart und die Effizienz steigert.

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