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SOLERA HOLDINGS: AUTOMATISIERUNG DES SCHADEN-WORKFLOWS FÜR FAHRZEUGHALTER, VERSICHERER UND MECHANIKER

Solera Holdings verwendet künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Google Cloud, um Qapter zu entwickeln®, eine berührungslose intelligente Lösung für den gesamten Fahrzeugschadenzyklus. Bilddaten von realen Schadensfällen führen zu konstant schnelleren und genaueren Kosten- und Zeitschätzungen für Fahrer, Versicherer und Techniker.

 

Autopannen in einen KI-Durchbruch verwandeln

 

„Hallo, Schadenabteilung? Ich muss mein Auto reparieren lassen. Schnell."

Fast jeder, der fährt, weiß, wie es ist. Ein Kotflügelbieger, eine kaputte Windschutzscheibe oder etwas Ernsthafteres. Wenn ein Auto für Reparaturen außer Betrieb ist, kann dies einen Arbeitstag, einen besonderen Anlass oder Schlimmeres ruinieren. Das Warten auf einen Schadensregulierer und das Aushandeln von Kosten und Selbstbehalten bei Versicherungen ist kompliziert und zeitaufwändig. Wer hat nicht gedacht: "Es muss einen besseren Weg geben"?

Solera Holdings, der Marktführer im Bereich der Schadensschätzung für Automobile, war ebenfalls der Meinung. Seit 2005 verändert das Unternehmen die Art und Weise, wie Versicherungs- und Automobilprofis ihren Kunden einen Mehrwert bieten. Heute verwaltet Solera jedes Jahr 300 Millionen Transaktionen zwischen Versicherungsunternehmen, Fahrern und der Automobilindustrie, was etwa 60 Prozent aller Schadensfälle weltweit entspricht. Mit einer beeindruckenden Datenbank mit Bildern und Zahlungen von Schadensersatzansprüchen erkannte das Unternehmen, dass es genau das hatte, was es brauchte, um eine Lösung für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zur Bearbeitung berührungsloser Schadensfälle zu nutzen. Solera gestartet Quartalapt im Jahr 2020 mit Google Cloud AI / ML-Produkte, einschließlich Google Kubernetes EngineTensorFlowCloud-GPUs (Grafikprozessoren), Wolke TPU (Tensor Processing Unit), APIs für maschinelles Lernen sowie Produkte für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung wie z Cloud-Build . Cloud-Run ein End-to-End-Schadenmanagementsystem zu betreiben, mit dem Autos repariert und Ansprüche bezahlt werden können - schnell und ohne menschliche Vermittlung.

„Versicherungsunternehmen waren bei dem Versuch, Computer-Vision-Lösungen zu kommerzialisieren, auf eine Reihe von Herausforderungen gestoßen. Sie würden ihre Forschungsprojekte durchführen und könnten normalerweise eine funktionierende Lösung im eigenen Haus erstellen, aber sie könnten nicht skalieren. Was wir daraus gelernt haben, ist die Wichtigkeit, eine produktive Lösung zu entwickeln, um ein Scheitern als KI-Projekt zu vermeiden. “

-Marcos Malzone, VP Produktmanagement, Solera Holdings

Anpassung der Technologie an das jeweilige Problem

Als Evan Davies, Chief Technology Officer, 2020 zu Solera kam, arbeitete er bereits seit vielen Jahren mit AI zusammen. Die Erfahrung hatte ihn gelehrt, dass keine bestimmte KI-Technologie jedes Geschäftsproblem lösen kann, egal wie innovativ oder störend es sein mag. Evan wusste, dass eine Kombination mehrerer Technologien erforderlich sein würde, die intern und von Cloud-Anbietern bezogen wurden. Er war fest entschlossen, dass Solera ausgereifte KI-Technologien effektiv einsetzen würde, um Wettbewerbsvorteile für das Unternehmen zu erzielen und aufrechtzuerhalten. Zu seiner Freude schloss er sich einem Team an, das bereits herausgefunden hatte, wie das Problem, das sie identifiziert hatten, am besten gelöst werden konnte - wie man AI und ML verwendet, um Soleras bestehenden Workflow für Kollisionsansprüche im Automobilbereich zu automatisieren.

Das Produktteam von Solera wusste aus mehrjährigen Gesprächen mit Versicherungsunternehmen, dass sie einen automatisierten Schadenprozess benötigen. Nicht wenige Versicherer hatten versucht, mithilfe von Computer Vision den Prozess der Reparatur von Kollisionsschäden zu automatisieren. Marcos Malzone, Vice President of Product Management bei Solera EMEA, erklärt: „Versicherungsunternehmen waren bei dem Versuch, Computer-Vision-Lösungen zu kommerzialisieren, auf eine Reihe von Herausforderungen gestoßen. Sie würden ihre Forschungsprojekte durchführen und könnten normalerweise eine funktionierende Lösung im eigenen Haus erstellen, aber sie könnten nicht skalieren. Was wir daraus gelernt haben, ist die Wichtigkeit, eine produktive Lösung zu entwickeln, um zu vermeiden, dass es als KI-Projekt scheitert. “

Solera hatte sich auf die eleganteste Anwendung von KI auf den Workflow konzentriert, die darin bestand, Fahrzeugschäden effektiv zu identifizieren. Der erste Schritt zur Schadensbewertung wurde in einen AI-gestützten Prozess umgewandelt. Durch die Hinzufügung von ML wurde die umfangreiche Datenbank des Unternehmens mit Schadensbildern und Reparaturinformationen genutzt, um genaue Methoden-, Kosten- und Zeitschätzungen für Reparaturen bereitzustellen. Ebenso wichtig für den Erfolg der Lösung war die Entscheidung, den Prozess nicht zu komplizieren, indem die bewährten Backend-Systeme des Unternehmens geändert wurden. Davies sagt: „Wir wollten ein bestimmtes Problem lösen, indem wir KI anwenden, um Kollisionsschäden zu identifizieren, und dann mithilfe unserer Backend-Systeme und des maschinellen Lernens einen Plan erstellen, wie dieser Schaden repariert werden kann.“

Solera hatte eine frühere Version eines automatisierten Anspruchssystems entwickelt, das das Versprechen einer Lösung der nächsten Generation zeigte. Die ursprüngliche Vision des Teams in Kombination mit den neuesten Cloud- und KI-Technologien würde es Solera ermöglichen, Qapter mithilfe von KI und ML neu zu definieren. Durch umfangreiche Forschung hatte das Solera-Team die Entwicklung bereits so weit vorangetrieben, dass mehrere weniger erfolgreiche Ansätze eliminiert wurden. Alles, was sie brauchten, war die richtige KI-Lösung in Verbindung mit den neuesten Cloud-Technologien, um neue Ideen zu entdecken und Qapter zu aktualisieren. Diese Version der nächsten Generation würde den Schätzprozess für Solera-Kunden und Fahrzeughalter weltweit rationalisieren.

„Bei Solera vollzieht sich ein Wandel hin zum Aufbau von Kernkompetenzen, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können und in mehr als nur einem Bereich zu Spielverändernern werden. Google Cloud ist nicht nur eine Spot-Lösung, sondern eine Kernkompetenz für uns. “

-Evan Davies, Chief Technology Officer von Solera Holdings

Erschließung von Möglichkeiten zur Produktentwicklung mit Google Cloud

Das Solera-Team war bereits ein erfahrener Anwender von Cloud-Technologie, als es sich entschied, nach einer AI / ML-Lösung zu suchen, die sich in eine vollständige Suite modernster Cloud-Technologien integrieren lässt. Obwohl das Unternehmen einen eigenen Datensee hostet, um vertragliche Vereinbarungen mit Kunden auf der ganzen Welt aufrechtzuerhalten, war der Workflow für Unfallschäden Cloud-basiert. Das Team wusste, dass die Auswahl des richtigen Technologieanbieters der Schlüssel zu einem erfolgreichen Ergebnis für die Plattform der nächsten Generation sowie für neue Produkte in der Entwicklung sein würde.

Nach Abschluss eines gründlichen Technologie-Bake-Offs erwiesen sich die AI / ML-Lösungen von Google Cloud als ausgefeilter, robuster und skalierbarer als das, was andere Anbieter anbieten könnten. Für Solera war es entscheidend, über erstklassige KI-Technologien zu verfügen, die eng in das gesamte Google Cloud-Portfolio integriert sind. Dank dieser zusätzlichen Funktionen konnte Solera von einer schnelleren Verarbeitungsgeschwindigkeit und hoch entwickelten Tools profitieren, die den Entwicklungsfokus ergänzen. Kurz gesagt, Google Cloud könnte Solera alles bieten, was es von einem einzigen Anbieter benötigt.

Solera profitierte von den Vorteilen eines Anbieters aus einer Hand, indem es Produkte in der gesamten Breite der Google Cloud nutzte. Solera-Entwickler waren erfreut zu erfahren, wie schnell sich die Google Cloud-Technologie entwickelt hat und wie sie ein hochstabiles Framework für eine schnellere und weniger komplexe Bereitstellung entlang der Wertschöpfungskette bietet. Beginnen mit Cloud-Vision Für eine einfache Bildverarbeitung verwendet Solera die optische Zeichenerkennung (OCR) der Vision API, um Nummernschilder und Fahrgestellnummern zu erfassen. TensorFlow hilft bei der Erstellung benutzerdefinierter Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen zur Bilderkennung und Extraktion von Fahrzeugdaten. So können Fahrzeugmarke und -modell, Schadensinformationen und erforderliche Teile erfasst werden. Darüber hinaus ermöglichen Cloud-GPUs und TPUs eine beschleunigte Verarbeitung aller Datenmodelle und übertreffen die Funktionen herkömmlicher Zentral- und Grafikprozessoren erheblich.

„Für Fahrer ist es eine unangenehme Erfahrung, in einen Unfall zu geraten. Als Datenwissenschaftler ist alles, was wir tun können, um diese Erfahrung schneller zu verblassen und die Menschen wieder auf die Straße zu bringen, unsere Mission. “

-Mihran Shahinian, VP für Datenintegration, Solera Holdings

Mit Lösungen innovieren, Probleme mit Technologie lösen

Nachdem das Solera-Team Google Cloud als Technologie-Enabler für die kommerzielle Innovation des Unternehmens ausgewählt hatte, musste es viel lernen, um die neue Plattform optimal nutzen zu können. Glücklicherweise hatten sie Hilfe von den Ingenieuren von Google Cloud sowie das Fachwissen von DoiT International, ein Google Cloud Managed Service Provider. Von Ratschlägen zur Definition der Plattformarchitektur über den Austausch bewährter Verfahren bis hin zur spontanen Beantwortung von Implementierungsfragen verlässt sich Solera auf Google Cloud und DoiT, um die Investition wirksam einzusetzen. Davies sagt: "DoiT hat tiefgreifende Kenntnisse sowohl über Google Cloud als auch über die Full-Stack-Infrastruktur, die Qapter benötigt, nachgewiesen."

Davies fügt hinzu: „Bei Solera vollzieht sich ein Wandel hin zum Aufbau von Kernkompetenzen, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können, und wird in mehr als nur einem Bereich zu einem Game Changer. Google Cloud ist nicht nur eine Spot-Lösung, sondern eine Kernkompetenz für uns. “

Die im Jahr 2020 eingeführte neue Version von Qapter verändert das Angebot von Solera für seine Kunden erheblich. Sobald ein Fahrer ein Bild des Schadens seines Fahrzeugs hochlädt und den Schadenprozess startet, nutzt die Plattform ihr riesiges Repository an Schadensbildern, um das Ausmaß des Schadens abzuschätzen, die Marke und das Modell des Fahrzeugs zu erkennen und zu wissen, welche Teile benötigt werden ersetzt werden, und wie viel Reparaturen kosten. Alles ohne einen Schadensregulierer zu schicken, der das Fahrzeug physisch untersucht. Dies automatisiert einen wesentlichen Teil des Workflows für die Schadenbearbeitung und kommt nicht nur Versicherungsunternehmen, sondern auch Partnern und Fahrern der Automobilindustrie zugute.

Mihran Shahinian, Soleras Vizepräsident für Datenintegration, leitet ein Team von Ingenieuren, die sich auf Analytik und Datenwissenschaft konzentrieren, und ist verantwortlich für das Mining der Unternehmensdaten für Predictive Analytics. Er erklärt: „Die Erkennung von KI-Computer-Vision-Schäden ähnelt stark der Entwicklung des sicheren Zugriffs auf Mobiltelefone, der im Laufe der Zeit vom PIN-Code über den Fingerabdruck bis zur Gesichtserkennung reichte.“ Mit Computer Vision entwickelte sich die Technologie von Reparaturschätzungs-Tabellen zu 3D-Modellen, und jetzt wurden noch mehr Berührungspunkte beseitigt. Die Fahrer müssen nur ein Foto von ihrem Auto machen, und Qapter erledigt den Rest. Shahani fügt hinzu: „Für Fahrer ist es eine unangenehme Erfahrung, in einen Unfall zu geraten. Als Datenwissenschaftler ist alles, was wir tun können, um diese Erfahrung schneller zu verblassen und die Menschen wieder auf die Straße zu bringen, unsere Mission. “

Self-Service-Kollisionsansprüche in der Zeit von COVID-19

Die Kunden von Solera in Frankreich und den Niederlanden, den beiden ursprünglich für Qapter eingesetzten Märkten, sind begeistert von der Fähigkeit der Plattform, den Workflow für Schadensersatzansprüche zu verbessern, indem Teile identifiziert und Reparaturen mithilfe von KI geschätzt werden. Qapter hat andere Bemühungen, die Jahre zuvor in dieser Hinsicht begonnen wurden, übersprungen. In nur wenigen Monaten seit dem Rollout kann das System nun 50 Prozent der Schadensersatzansprüche automatisch autorisieren und so die geschätzten Kosten um fast die Hälfte senken.

Darüber hinaus bietet Qapter den Stakeholdern während der gesamten Wertschöpfungskette für Schadensersatzansprüche während der Pandemie einen unerwarteten Vorteil. Die Plattform reduziert nicht nur Zeit und Kosten für Fahrer, Versicherer und Autoreparaturanbieter, sondern auch die menschlichen Interaktionen. Wenn Sie dazu beitragen, soziale Distanzierung zu gewährleisten und gleichzeitig den erforderlichen Service zu bieten, können die Fahrer wieder auf die Straße gehen, Reparaturwerkstätten können weiterarbeiten und Versicherungsunternehmen können vermeiden, dass Mitarbeiter ins Feld geschickt werden müssen.

„Der Kernwert von Qapter sind seine dreidimensionalen Fahrzeugmodelle, die es ihm ermöglichen, zu verstehen, wie eine Vielzahl einzelner Fahrzeuge zusammengesetzt sind“, sagt Shahini. „Wir können diese Daten wiederverwenden und sie unterschiedlichen Workflows unterziehen, je nachdem, was ein bestimmtes Unternehmen erreichen möchte. Ein Unternehmen kann es für die Fahrzeuginspektion verwenden, während ein anderes Unternehmen es für die Kollisionsschätzung verwenden kann. Wir können uns auch eine Vielzahl potenzieller Anwendungsfälle für die Zukunft vorstellen, die uns eine solide Grundlage für die Entwicklung neuer Produkte bieten. “

SCHADENSCHÄTZUNG MITTELS BILDERKENNUNG: DER SCHLÜSSEL ZUR KONTAKTLOSEN SCHADENABWICKLUNG

Weltweit macht sich die Wirtschaft neue Technologien immer schneller zunutze, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML).

Laut dem Beratungsunternehmen Gartner war 2020 von der fortschreitenden Demokratisierung der künstlichen Intelligenz geprägt, wobei 19 % der Unternehmen trotz der weltweiten COVID-47-Pandemie auf unverändertem Niveau in KI investierten und 30 % sogar einen Ausbau ihrer Investitionen planten.

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GEMEINSAM DURCH DIE KRISE: WIE ZUSAMMENARBEIT EIN ZUKUNFTSSICHERES SCHADENNETZWERK SCHAFFT

Weiterführende Zusammenarbeit erfordert ein Abrücken von rein operativen Geschäftsbeziehungen innerhalb der bestehenden Netzwerke. Stattdessen müssen wir auf längerfristige, innovationsbasierte Partnerschaften setzen, die Abwicklungshindernisse beseitigen und eine erfolgreiche Schadenregulierung ermöglichen. Beginnen Sie dabei mit der Frage, ob digitale Tools einen positiven Einfluss auf Ihre Unternehmensabläufe haben könnten.

Lassen sich mit einer digitalen Strategie beispielsweise Unterbrechungen in der Lieferkette überbrücken oder automatisierte Kanäle zwischen Versicherungen und Werkstätten herstellen?

In diesem Whitepaper stellt Solera einen Leitfaden für die Geschäftsplanung zur Stärkung der Beziehungen für eine sichere und vernetzte Zukunft vor.

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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Die Versicherungs- und Automobilbranchen stehen derzeit vor einer revolutionären Innovation der Geschäftsprozesse: Durch die Nutzung ausgereifter Technologien kann dem digitalen Schaden- und Unfallinstandsetzungsverfahren ein erheblicher Mehrwert verliehen werden.

Dank einer Fülle verfügbarer mobiler Technologien und maschineller Lernfähigkeiten sind Durchbrüche für alle Akteure möglich. So kann der Einsatz eines neuen, modernen Arbeitsablaufs, bei dem die Zeit vom ursprünglichen Vorfall bis zur Schadenregulierung deutlich verkürzt und das Kundenerlebnis exponentiell verbessert wird.

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BESCHLEUNIGUNG DER DIGITALEN TRANSFORMATION FÜR DIE ZUKUNFT DER KFZ-SCHADENREGULIERUNG

Bei der digitalen Transformation geht es nicht nur um Umwälzungen oder technische Entwicklung. Es geht um Werte, Menschen, Optimierung und die Fähigkeit, sich bei Bedarf schnell anzupassen – durch die intelligente Nutzung von Technologien und Informationen.

In diesem Whitepaper erörtert Solera die Strategien und Technologien, die die Arbeitsweise von heute und morgen verändern werden.

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Sind wir bereit für künstliche Intelligenz (KI) in der Kfz-SCHADENABWICKLUNG?

Mit Blick auf eine Zukunft, in der Verbraucher Anbieter bevorzugen werden, die ihre digitalen Bemühungen betonen, zeigt unsere Studie, dass automatisierte Prozesse das Potenzial haben, die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu erhöhen. Die Optimierung der Art und Weise, wie und wo Unternehmen modernste Technologie einsetzen, ist entscheidend, um den Verbrauchern einfachere und bequemere Kfz-Schadenabwicklung zu bieten.

KUNDEN
VERSICHERUNGEN
WERKSTÄTTEN & HERSTELLER

OPTIMIERTE KI FUR EINE INNOVATIVE UND KRISENFESTE SCHADENBRANCH

Solera zeigt, wie Versicherungen, OEMs und Werkstätten mit Investitionen in die Automatisierung den digitalen Wandel beschleunigen.

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VERBRAUCHER ERWARTEN KI-GESTEUERTE SCHADENABWICKLUNG: SIND SIE BEREIT?

Solera zeigt auf, warum sich drei Viertel der Geschädigten eine automatisierte Schadenregulierung wünschen.

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Nutzen der AI-gestützten Schätzung durch Innovation

Während der virtuellen Konferenz von Reuters Future of Insurance Europe untersuchten David Shepherd, Regional Managing Director von Solera, und Jörg de Groot, Business Process Manager bei Schadenet, wie die globale Crash-Reparatur- und Versicherungsbranche jetzt das Unmögliche tun und das Wachstum angesichts der größten vorantreiben muss Rezession in einer Generation. Schauen Sie sich die kurze Aufnahme an Wir zeigen Qapter und warum wir bei Solera glauben, dass die fotobasierte Schätzung der Katalysator sein wird, um die Digitalisierung während des gesamten Schaden-Workflows zu beschleunigen.

ALLE VORTEILE VON DATA UND REPAIR SCIENCE™ NUTZEN

Mit Qapter zeigt sich die wahre Stärke einer intelligenten, datengetriebenen Schadenabwicklung. Der große Umfang einzigartiger Kfz- und Fahrzeugdaten in Kombination mit bewährter Repair Science ermöglichen tiefere Einblicke und verbesserte Prozesse für einen optimierten Schaden-Workflow. Mit mehr Daten können Sie bessere Entscheidungen treffen.

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