Kunden erhalten in maximal 5 Minuten eine Schadenbewertung. Versicherer erhalten schnellen Überblick über das gesamte Schadenaufkommen in einer betroffenen Region. Modularer KI-Algorithmus ermöglicht schnelle Erweiterung des Geschäftsmodells. Zühlke unterstützt PDR-Team bei der Entwicklung eines mobile Hagelschaden-Scanners und schafft durch den Einsatz von Deep Learning eine flexible, zukunftsfähige und skalierbare Lösung. Ausgangslage - Automatisierte, mobile und autarke Bewertung Für ein Hagelschaden-Gutachten mit Schadenshöhe benötigt ein Gutachter rund 40 Minuten. PDR-Team möchte das ändern: mit einem System, das automatisch und reproduzierbar die Anzahl und Größe der Hageldellen auf einem Pkw ermittelt – mit 90 % Genauigkeit. Die Lösung muss mobil und ohne Internetverbindung funktionieren und soll zukünftig auf weitere Schadensarten erweitert werden. Daraus resultieren hohe Anforderungen an die Skalierbarkeit der Hardware. Zudem muss die Lösung so günstig sein, dass der Einsatz für KFZ-Versicherer kostentechnisch sinnvoll und gewinnbringend ist. Lösung - In vier Monaten zum fertigen Demonstrator Aufbauend auf dem Konzept und der Hardware von PDR entwickelt Zühlke in vier Monaten eine Computer-Vision-Lösung auf CNNBasis und daraus einen fertigen Demonstrator. Die Lösung ist vollständig in die bestehende Systemarchitektur integriert. PDR erspart sich damit große Investitionen in weitere Hardware. Für die flexible Lösung kommen Methoden zum Objekttracking, zur Segmentierung sowie zur Erkennung und Vermessung von Dellen und Dellenmustern zum Einsatz. Der modulare Aufbau des KI-Algorithmus erlaubt in zukünftigen Entwicklungsschritten die flexible Erweiterung auf andere Schadensarten. „ Dank der klaren Sicht von Zühlke konnten wir schnell unser Problem im Konzept identifizieren und auf Basis der vorhandenen KI-Erfahrungen eine sichere, flexiblere und günstigere Lösung umsetzen. “ Nathanael Alain Geschäftsführer PDR-Team Nutzen Schneller, genauer, flexibler und günstiger Die Lösung bietet Geschwindigkeits-, Genauigkeits- und Kostenvorteile für Kunden und Versicherer. Nach weniger als fünf Minuten liegt das fertige Gutachten vor – mit deutlich mehr als den geforderten 90 % Genauigkeit. Versicherer erhalten schnell Überblick über das gesamte Schadenaufkommen in einer Region. Zudem kann PDR-Team durch die mögliche Anwendbarkeit auf andere Schadensarten das Geschäftsmodell zukünftig flexibel erweitern. Ansprechpartner für Deutschland Tobias Joppe Director Customers Solutions Tobias Joppe hat Automatisierungs- und Regelungstechnik an der TU Braunschweig studiert und war zuletzt Leiter eines Innovationsteams bei der Siemens AG. Seit 2008 ist er bei Zühlke, ist Partner und verantwortet als Director Customers Solutions den Trend Lead Data Science in Deutschland. In seiner Rolle baut er die Brücke zwischen Spitzentechnologie und aktuellen Kundenbedürfnissen. Gemeinsam mit Kunden übersetzt er Visionen und Ziele in eine strategische Roadmap und konkretes Projektvorgehen. Viele realisierte, interdisziplinäre Projekte bilden dabei die Basis seine Erfahrung. Kontakt tobias.joppe@zuehlke.com +49 511 220 021 43 Schreiben Sie uns eine Nachricht You must have JavaScript enabled to use this form. Vorname Nachname E-Mail Telefonnummer Message Absenden Bitte dieses Feld leer lassen Schreiben Sie uns eine Nachricht Vielen Dank für Ihre Nachricht. Unsere Case Studies Banken & Finanzdienstleister, Handel und Konsumgüter Zühlkes GenAI Project Finder steigert die Effizienz im Presales Mehr erfahren Banken & Finanzdienstleister, Versicherungen SV Informatik: Effizienterer Kundenservice durch GenAI Mehr erfahren Versicherungen Co-Creation Zühlke und UNIQA: Präzise Tarifauskunft durch Künstliche Intelligenz Mehr erfahren Alle Case Studies aufrufen Schaffen Sie echte Veränderung mit Zühlke. Sprechen Sie uns gleich an. Jetzt anfragen
„ Dank der klaren Sicht von Zühlke konnten wir schnell unser Problem im Konzept identifizieren und auf Basis der vorhandenen KI-Erfahrungen eine sichere, flexiblere und günstigere Lösung umsetzen. “ Nathanael Alain Geschäftsführer PDR-Team