Invers erweitert Shared-Mobility-Lösung um digitale KI-basierte Schadens-
erkennung

• Invers kombiniert seine zuverlässige Shared-Mobility-Lösung mit präziser, KI-basierter Schadenserkennung von carValoo
• Die neue Lösung adressiert eine der zentralen Herausforderungen von Betreibern auf dem Weg zur Rentabilität
• Auf Grundlage zuverlässiger Sensordaten erkennen KI-basierte Algorithmen selbst kleinere Schäden und sicherheitskritische Ereignisse in Echtzeit und ermöglichen Anbietern von Carsharing, Auto-Abos oder Mietwagen effiziente Fahrzeugübergaben und optimierte Schadensabwicklung

Siegen, 28. Februar 2023 – Invers erweitert seine bewährte Lösung für Shared Mobility um KI-basierte Schadenserkennung von carValoo: Die neue Lösung bietet eine digitalisierte und automatisierte Schadenserkennung auf Basis der Daten hochsensibler Bewegungssensoren im Auto. Künstliche Intelligenz analysiert und verarbeitet diese Daten, um Schäden präzise und zuverlässig zu erkennen. Die Lösung trägt unmittelbar zum Geschäftserfolg bei, denn mit ihr können Betreiber Kosten senken, indem sie das Schadensmanagement verbessern, die Zahl der erfolgreichen Schadensersatzansprüche erhöhen und den Vermietungsprozess vollständig digitalisieren. Außerdem ist die Lösung einfach zu installieren und schnell einzuricht

Nur jeder achte Carsharing-Kunde, der einen Schaden an einem Carsharing-Fahrzeug verursacht, meldet diesen beim Betreiber. So die Erfahrung zahlreicher Carsharing-Anbieter. Bis zu 10 Prozent des Umsatzes entgehen Carsharing-Betreibern, weil sie nicht über ausreichende Informationen verfügen, um Schadensersatzansprüche oder vereinbarte Selbstbeteiligungen geltend zu machen. Wenn sich dieser signifikante Anteil realisieren lässt, könnten Betreiber rentabel arbeiten, zusätzlich in ihre Dienste investieren und die Shared Mobility noch weiter voranbringen. Außerdem bedeuten nicht gemeldete Schäden ein Sicherheitsrisiko für den nächsten Kunden, wenn die Verkehrstüchtigkeit des Fahrzeugs beeinträchtigt ist. Auch sind sie teuer für Flottenbetreiber, da diese üblicherweise keine Regelkontrollen durchführen, kleinere und mittlere Schäden oft erst später erkennen und reparieren können und einen geringen Restwert des Fahrzeugs hinnehmen müssen. Auch für klassische Autovermieter ist Schadenserkennung eine Herausforderung: Sie führen regelmäßige, ressourcenintensive Sichtkontrollen durch, die in rund 90 Prozent der Fahrzeugrückgaben unnötig sind und sich auf das Erkennen äußerlich sichtbare Schäden beschränken.

Die neue Lösung von Invers und carValoo liefert detaillierte Informationen über Fahrzeugschäden in Echtzeit und ermöglicht ein umfassendes, automatisiertes Schadensmanagement. „Invers ist seit 30 Jahren innovativ in der Carsharing-Technologie tätig“, sagt Alexander Kirn, CEO von Invers. „Diese Innovation ist ein weiteres Beispiel dafür, wie wir Technologie so einsetzen, dass sie alle Akteuren im Mobilitäts-Ökosystem optimal unterstützt. Unser gemeinsames Ziel dabei bleibt, Shared Mobility komfortabler zu machen als den Besitz eines eigenen Autos.“ Die Partner haben ihre Technologien so kombiniert, dass sich die Schadenserkennung einfach mit der Lösung von Invers nutzen lässt. „Die bewährte KI-Schadenerkennung von carValoo durch die Sharing-Technologie von Invers bereitzustellen macht den Service für Kunden noch effizienter und komfortabler“, sagt Tom Althoff, Geschäftsführer von carValoo.

Hochsensible Beschleunigungs- und Gyrosensoren der neuen Lösung erfassen verschiedene Daten eines Fahrzeugs im täglichen Gebrauch. Die Bewegungssensoren erzeugen so 72.000 Datenpunkte pro Minute pro Auto, was sich auf 103,7 Milliarden Datenpunkte pro Tag pro Auto summiert. Nicht alle davon stehen im Zusammenhang mit Schäden, die für die Schadenserkennung relevant sind. Beim Schließen der Tür eines geparkten Autos beispielsweise oder beim Durchfahren eines Schlaglochs entstehen ähnliche Sensordatenpunkte wie bei einem Parkrempler. Der intelligente Algorithmus der Lösung filtert und komprimiert einen großen Teil dieser Rohdaten bereits auf der Sensorbox im Auto, so dass weniger als zehn Prozent der Datenpunkte noch in die Cloud übertragen werden müssen. In der Cloud analysiert ein KI-Algorithmus diese Daten weiter und erkennt Muster sowie Anomalien. Die KI ordnet diese dann in Echtzeit bestimmten Ereignissen zu, die, wie etwa ein Parkrempler, tatsächlich zu einem Schaden an einem bestimmten Bauteil geführt haben. Gleichzeitig erkennt sie, ob es sich nur um das Schließen einer Tür oder das Überfahren eines Schlaglochs handelt, was zu keinem Schaden führt und eine Meldung unnötig macht.

Zudem „lernt“ die Lösung aus Big Data und verbessert sich ständig: Seit der Einführung vor drei Jahren werden Schadensmeldungen mit tatsächlichen Schäden verglichen, so dass die künstliche Intelligenz kontinuierlich trainiert und ihre Genauigkeit optimiert. Selbst kleinere Schäden erkennt das System in über 95 Prozent der Fälle zuverlässig und lokalisiert sie korrekt am Fahrzeug. Diese Präzision ist neben dem vollständig digitalisierten Prozess mithilfe von Sensoren, einer API und dem Backend ein wichtiges Alleinstellungsmerkmal der Lösung. Sie ermöglicht so auch die Identifizierung von Schäden, die bei normalen Sichtkontrollen nicht erkannt werden. Fuhrparkbetreiber erhalten einen sehr genauen Einblick in den Zustand ihrer Fahrzeuge, können ihr Schadensmanagement automatisieren und Entschädigungen oder Selbstbeteiligungen geltend machen.