Hennecke Fuhrparkberatung

KI basierte AUTOMATISCHE SCHADENERKENNUNG und FAHRZEUGSCANNER

KI basierte automatische Schadenerkennung / Fahrzeugscanner: Anwendungsfälle

In vielen Anwendungsfällen ist eine KI-basierte automatische Schadenerkennung/ Fahrzeuginspektion mittels Fahrzeugscanner oder mobiler App sinnvoll:

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  • Gebrauchtwagenmanagement / Remarketing: Ermitteln von Schäden und Reparaturkosten, die den Preis beim Kauf oder Verkauf beeinflussen
     

  • Leasingrückgabe: Bestimmung, welche Schäden normaler Verschleiß sind und welche Schäden zu zusätzlichen Zahlungen an die Leasinggesellschaft führen
     

  • Mietwagen und Car Sharing: Check-in/Check-out bei der Fahrzeugübergabe: Gibt es neue Schäden am Auto, wenn der Fahrer es zurückgibt?
     

  • Versicherung: Wie groß ist der Schaden nach einem Unfall? Welche Schäden bestehen schon, wenn ein Versicherungsvertrag für einen Gebrauchtwagen abgeschlossen wird?
     

  • Flotten und Poolfahrzeuge: Wenn die Fahrer häufig wechseln: Welcher Fahrer hat einen neuen Schaden verursacht?
     

  • Fahrzeuglogistik: Wenn Sie Autos transportieren: Wann ist ein Fahrzeug beschädigt worden? Wer ist verantwortlich?

Technologie: KI basierte automatische Schadenerkennung / Fahrzeugscanner

Es gibt eine Vielzahl von Anbietern auf dem Markt, die Lösungen für eine auf KI (künstlicher Intelligenz) basierende automatische Schadenerkennung bzw. Fahrzeuginspektion haben, basierend auf Bildern aus mobilen Endgeräten oder festen Kamerasystemen. Wir kennzeichnen diese nach Art der verwendeten Technologie und Anwendungsfall:

Hardware:

  • Portal-Fahrzeugscanner: Bilder werden von fest installierten Kameras aufgenommen, normalerweise von der Seite, von oben und mit Blick auf den Unterboden. Vorteile sind die große Anzahl von Fahrzeugen, die pro Stunde gescannt werden können, da normalerweise Bilder aufgenommen werden, während die Fahrzeuge fahren.
     

  • Drehscheiben-Fahrzeugscanner: Bilder werden von einer Kamera aufgenommen, während sich das Fahrzeug auf einer rotierenden Plattform dreht. Vorteil ist normalerweise eine sehr hohe Bildqualität; Nachteil ist die niedrige Geschwindigkeit, um die Fahrzeuge zu verarbeiten.
     

  • Mobile Lösungen: Bilder werden mit einem Smartphone oder Tablet-PC gemacht. Hauptvorteil sind die geringen Hardwarekosten, während die Bildqualität mit heutigen Geräten für die KI-Analyse durchaus ausreicht.
     

  • Nicht-Kamera-Technologie: Einige Fahrzeugscanner verwenden zusätzliche Technologie, z. B. Oberflächenkrümmung und Reflektivität. Vorteil ist die Möglichkeit, Schäden zu erkennen, die möglicherweise durch Bildanalyse nicht erkannt werden. Nachteil sind erhöhte Kosten für diese Technologie.

KI (Künstliche Intelligenz) / Funktionalität:

  • Fahrzeugtypen: Die meisten KI-Systeme können PKW (Limousine, Kombi, SUV) analysieren, einige Anbieter erkennen zusätzlich auch Pickups, Transporter und LKW.
     

  • Erkannte Schäden: Die KI-Analyse erkennt normalerweise Kratzer und Dellen auf der Oberfläche der Fahrzeuge. Darüber hinaus können einige Systeme auch Felgenschäden, kaputte Windschutzscheiben, Lackverfärbungen und Abweichungen der Spaltmaße erkennen. Einige Systeme untersuchen den Unterboden der Fahrzeuge. Eine Analyse des Innenraums funktioniert noch nicht, aber einige Hersteller arbeiten daran.
     

  • Generisch vs. typbezogenes Modell: Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal ist, ob die KI auf bestimmte Fahrzeugmodelle trainiert ist oder generisch arbeitet. Im ersten Fall müssen exakte Fahrzeugmodelle zuvor in das System hochgeladen werden, während im zweiten Fall die KI lediglich auf den Fahrzeugtyp (Limousine, Kombi,...) abstellt, was bedeutet, dass keine spezifischen Marken- / Modelldaten erforderlich sind.
     

  • KI-Qualität: Man sollte erwarten, dass alle Anbieter von automatischen Fahrzeuginspektionen / Schadenerkennung Künstliche Intelligenz verwenden. Allerdings sollte man sorgfältig prüfen, was tatsächlich dahinter steckt. Das Hauptkriterium ist die Qualität der Schadenerkennung, die sich teilweise erheblich unterscheidet. In einigen Fällen stützen sich Systeme immer noch auf manuelle Analysen von Gutachtern, die Bilder von Ferne bearbeiten, während andere Systeme vollständig automatisiert sind.
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  • Bearbeitungszeit: Die Bearbeitungszeit variiert zwischen einer Minute pro Inspektion und bis hin zu 15 Minuten. Dies wird hauptsächlich durch die Leistungsfähigkeit der KI und die Notwendigkeit manueller Korrekturen verursacht. Ein wichtiger Treiber ist zudem die Anzahl der aufgenommenen Bilder: Einige Systeme benötigen mehrere hundert Bilder, was die Verarbeitungszeit verlangsamt.
     

  • Reparaturkostenberechnung: Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten zur Berechnung der Reparaturkosten: Entweder ist das System in Datenbanken von Drittanbietern wie DAT, gtMotive usw. integriert. Dies ermöglicht genaue Kostenberechnungen auf der Grundlage von Standardarbeitswerten, Teilepreisen usw. Der Nachteil sind zusätzliche Kosten für den Datenanbieter. Alternativ können Systeme die Kosten basierend auf einer internen Datenbank berechnen. Dies ist normalerweise weniger detailliert, kann jedoch für manche Use Cases ausreichend sein.
     

  • Vorher / Nachher-Vergleich Check-In/Check-Out: Einige Systeme bieten die Möglichkeit, Bilder von einem Fahrzeug zu verschiedenen Zeitpunkten zu vergleichen. Beispielsweise Bilder des Autos beim Abfahren morgens und bei der Rückkehr abends. Die KI erkennt automatisch zusätzliche Schäden, die in der Zwischenzeit aufgetreten sind.
     

  • Weitere Erkennungen: Einige Systeme können automatisch weitere Informationen wie Fahrgestellnummer (FIN), Kennzeichen, Kilometerstand oder Informationen aus Fahrzeugpapieren zu erkennen.
     

  • Systemintegration: Zu unterscheiden ist, ob der Anbieter eine eigene App oder Benutzeroberfläche bereitstellen kann und/oder via API in bestehende Kundensysteme wie Fahrzeuginspektionssysteme, Dealermanagementsysteme, Preisgestaltungstools, Gebrauchtwagenmanagementsysteme oder Handelsplattformen integrieren kann.
     

  • Innenraum: Oft wird nach der Funktionalität gefragt, Schäden im Innenraum eines Fahrzeugs automatisch zu erkennen. Bisher sind aber keine Systeme dazu in der Lage. Einige Lieferanten arbeiten daran.

Weitere Kriterien:

  • Erfahrung: Da die KI-basierte automatische Fahrzeuginspektion / Schadenerkennung eine relativ neue Technologie ist, ist ein wichtiges Kriterium für die Bewertung der Lieferanten, wie viele Inspektionen sie bisher durchgeführt haben. Erfahrene Lieferanten führen bereits mehrere zehntausend Inspektionen pro Monat durch und verfügen über eine KI-Datenbank mit mehreren Millionen Bildern.
     

  • Flexibilität: Während einige Anbieter aus einem ganz bestimmten Bereich stammen und sich auf bestimmte Anwendungsfälle konzentrieren, haben andere eine größere Flexibilität bezüglich der Use Cases. Dies bedeutet, dass sie beispielsweise die gleichzeitige Verwendung unterschiedlicher Hardware-Setups an unterschiedlichen Standorten ermöglichen oder unterschiedliche Features kombinieren können.

Anbieter: KI-basierte automatische Schadenerkennung/ Fahrzeugscanner

Eine Übersicht über die Anbieter von Systemen zur KI-basierten automatischen Fahrzeuginspektion / Schadenerkennung finden Sie hier (nicht vollständige Liste).

  • AdvanoSys: Fahrzeugscanner, Sitz in den USA
     

  • AIActive: Fahrzeugscanner mit Schwerpunkt auf Sicherheit und Verkehr, aus Ägypten
     

  • Autoscan: Mobile App, integriert in die marktführende Autohaus-Software von Pixelconcept
     

  • ClearQuote: Hardwareunabhängige Lösung, ursprünglich mobile Lösung, jetzt auch fest installierte Scannern, aus Indien
     

  • DeGould: Fahrzeugscanner, Sitz in Großbritannien
     

  • Gatekeeper: Fahrzeugscanner mit Fokus Verkehrsüberwachung, aus den USA
     

  • ProovStation: Fahrzeugscanner, aus Frankreich
     

  • RavinAI: Fahrzeugscanner und neuerdings auch mit mobiler App, Nordamerika
     

  • RealSpections: Fahrzeugscanner, Sitz in Israel
     

  • Tchek: Ursprünglich fester Fahrzeugscanner, jetzt auch mobil, aus Frankreich
     

  • TÜV Rheinland Adomea: Fahrzeugscanner mit Kameras und anderer Technologie aus Deutschland
     

  • TÜV SÜD DVS: Fahrzeugscanner, aus Deutschland
     

  • Twinner: Fahrzeugscanner mit rotierender Plattform, aus Deutschland
     

  • Two Tronic: Fahrzeugscanner, Deutschland
     

  • Uveye: Fahrzeugscanner (UV: "under vehicle"), aus Israel
     

  • WeProov : Mobile Inspektionslösung aus Frankreich

Unsere Dienstleistungen: Marktüberblick und Anbieter-Auswahl

Wir helfen Ihnen, Ihre spezifischen Anforderungen und Anwendungsfälle zu analysieren und den Anbieter für die KI-basierte automatische Fahrzeuginspektion und Schadenerkennung auszuwählen, der am besten zu Ihnen passt. Unsere Beratungsleistungen umfassen:

  • Lieferantenmarkt Übersicht: Standardisierte Übersicht über Anbieter von Systemen zur automatischen Schadenerkennung.
     

  • Lieferantenauswahl: Identifizierung geeigneter Anbieter, Ausschreibung, Verhandlung, Kostenplanung, Pilotprojekt.
     

  • Lieferantenmanagement: Definition von SLA/KPI, Qualitätskontrolle.

Basierend auf unserer Erfahrung im Gebrauchtwagen-Remarketing-Geschäft und der Fahrzeuginspektionsbranche sowie unserer spezifischen Marktanalyse können wir die KI-basierte automatische Schadenerkennung von ClearQuote als Lösung empfehlen, die in die Anwendungsfälle vieler Unternehmen aus verschiedenen Branchen mittels Fahrzeugscanner oder mobiler App passt.

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ClearQuote:

  • KI-basierte Fahrzeuginspektion / Schadenerkennung

  • Funktioniert mit Smartphones und fest installierten Fahrzeugscannern

  • Erkennt Dellen, Kratzer, Felgenschäden, defekte Teile, Schäden an Windschutzscheiben

  • Reparaturkosten entweder mit internen Daten oder über die Integration in DAT, gtMotive, ...

  • Mit eigener Whitelabelled-App oder über API

  • Vorher/nachher-Vergleich Check-In/Check-Out

  • Liest VIN, Kennzeichen und Kilometerstand

  • Innenraum-Schadenerkennung: geplant für Q4 2021.

Da ClearQuote eine hardwareunabhängige Lösung zur KI-basierten automatischen Schadenerkennung ist (reines KI-Tool), das ursprünglich für mobile Geräte entwickelt wurde, und ClearQuote von Kunden häufig auch nach einer Lösung mittels Fahrzeugscanner gefragt wurde, arbeiten sie mit TwoTronic zusammen.

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TwoTronic:

  • Zwei Säulen mit integrierten Kameras,

  • plus eventuell Fahrzeugunterbodenscanner

  • Scannen von der Seite, von oben und unter dem Fahrzeug

  • Reifentiefe gescannt

  • Bereit für den Einsatz drinnen oder draußen

  • Sehr kleine Abmessungen, kein Fundament nötig

Ein weiterer Technologiepartner von ClearQuote ist Pixelconcept mit ihrem Produkt Autoscan. Pixelconcept ist eine marktführende Software für Autohäuser, die eine End-to-End-Lösung für den Kauf, das interne Management und den Verkauf von Autos bietet. Autoscan ist eine mobile App innerhalb dieser Software, die es ermöglicht, Schäden an einem Auto zu erfassen, Kosten zu berechnen und diese Informationen sofort für Inzahlungnahmen von Gebrauchtwagen zu verwenden.

Durch diese Partnerschaft stellt Clearquote der Kundengruppe Autohäuser ihre Technologie als sofort umsetzbare Lösung mit einem erfahrenen Software-Partner zur Verfügung.

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Mehr Infos über KI-basierte automatische Schadenerkennung!