Versteckte, bereits vorhandene und in betrügerischer Absicht gemeldete Schäden entdecken

Verleitet ein „zu einfacher” Schadensregulierungsprozess mittels geleiteter Schritte, die den Genehmigungsvorgang erläutern, zu Betrug? Wie unterscheidet die Bilderfassung zwischen bereits vorhandenen und mit dem Unfall zusammenhängenden Schäden? 

In unserem vorangegangenen 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. Eines der ersten Beispiele von Betrug in vielen Ländern gehen wir an, indem bestätigt wird, dass das betreffende Fahrzeug tatsächlich existiert. Wenn dann zu einem späteren Zeitpunkt ein Anspruch zu einem Unfallschaden erhoben wird, verwendet der Fahrer die selbe Technologie zur Bilderfassung, um erneut Bilder vom Fahrzeug und vom Schaden bei der Schadenserstmeldung zu machen. 

Unsere KI-Technologie nutzt dann die Vorher- und Nachher-Bilder des Fahrzeugs, um sofort zu erkennen, welche Schäden bereits vorhanden waren und welche im Zuge des Unfalls entstanden sind. So werden betrügerische Ansprüche verringert und es wird sichergestellt, dass Versicherer lediglich für mit dem Unfall zusammenhängende Schäden am Fahrzeug aufkommen. 

Wie umfassend ist die Fähigkeit der KI- und der Lösungen des maschinellen Lernens von Solera, versteckte Schäden zu ermitteln und zu entdecken? 

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 den potenziellen Schaden besser ergründen, der per Kamera nicht sichtbar ist.  

Durch die Nutzung der Fülle an historischen Reparaturdaten von Solera, werden unsere Lösungen so geschult, dass sie — basierend auf Art, Ausmaß und Größe des sichtbaren Schadens — prognostizieren können, welche versteckten Teile eines Fahrzeugs möglicherweise beschädigt sind und/oder ausgetauscht werden müssen. 

Wir können ein Cluster an Ansprüchen erstellen, die bereits in der Vergangenheit für ein bestimmtes Fahrzeug mit einer spezifischen Schadensart vorlagen. Unter Verwendung dieser Analyse können wir vorab eine Einschätzung hochladen, die auf den Einschätzungen vorangegangener Reparaturen basiert, um im Detail ermitteln zu können, was möglicherweise beschädigt worden ist.  

Es gibt keinen Ersatz für menschliche Interaktion und diese Technologie zielt nicht darauf ab, erfahrende Mitarbeiter zu ersetzen. Irgendjemand wird immer einen Blick unter die Motorhaube werfen müssen, um das Ausmaß des Schadens zu überprüfen und zu bestätigen, aber unsere intelligente KI- und Reparaturwissenschaft kann alle beteiligten Parteien unterstützen, indem sie Zeit spart und die Effizienz steigert.  

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