Künstliche Intelligenz zur Schätzung von Unfallschäden

Wenn Sie jemals einen Unfallschaden bei Ihrer Kfz-Versicherung geltend machen müssen, Sie haben wahrscheinlich den Schaden am Auto von einer Person bei Ihnen zu Hause oder in einer Reparaturwerkstatt überprüft und mussten dann auf einen offiziellen Kostenvoranschlag und eine Genehmigung warten, um die erforderlichen Reparaturarbeiten durchzuführen. Während der traditionelle Prozess langwierig sein kann und Ihr Auto länger von der Straße hält, als Sie möchten, Künstliche Intelligenz kann nun einen Beitrag zur Beschleunigung des Prozesses leisten, indem sie die Arbeit des Gutachters übernimmt.

GEICO ist ein Versicherer, der kürzlich angekündigt hat, diese Technologie über Tractable zu übernehmen. Das sollten Sie als Kunde wissen.

Wie künstliche Intelligenz für Versicherungen funktioniert

Im Gegensatz zu Menschen, die das Fahrzeug inspizieren und den gesamten Bewertungsprozess abwickeln, Die Kfz-Schadenserkennung mit KI verwendet ein System, das Fotos von Fahrzeugen mit unterschiedlichen Schäden aus früheren Versicherungsansprüchen enthält. So, ein GEICO-Kunde würde zuerst GEICO kontaktieren, um einen Unfall online oder telefonisch zu melden. Der Bewertungsprozess würde dann damit beginnen, dass eine Person, z. B. ein Mitarbeiter des GEICO-Reparaturzentrums, Bilder des beschädigten Fahrzeugs hochlädt. Das KI-System würde diese Bilder aufnehmen und mit anderen Autos vergleichen, die ähnliche Probleme haben.

Während die Nutzung der künstlichen Intelligenz für einen Autounfallanspruch Vorteile hat, der Technologie mangelt es an Perfektion und kann möglicherweise nicht in allen Fällen eine genaue Schätzung liefern.

Das Tool kann dann basierend auf seinen Ergebnissen eine erste Schätzung abgeben und eine Schätzung zur weiteren Überprüfung kennzeichnen, wenn ein potenzielles Problem vermutet wird. Das Schadenteam der Versicherungsgesellschaft kann eine manuelle Überprüfung durchführen und im seltenen Fall einer ungenauen Schätzung des Autoschadens mit KI Anpassungen vornehmen. Der Anspruch würde dann den Lösungsprozess durchlaufen, bei dem die Versicherungsgesellschaft die Details des Unfalls und des Schadens prüft. prüft die Police des Kunden und veranlasst eine Zahlung, falls der Anspruch genehmigt werden sollte.

Nachdem der Versicherer den Anspruch genehmigt hat, dann kann der Kunde das Fahrzeug reparieren lassen oder sonst die geschuldete Entschädigung erhalten. Zum Beispiel, GEICO-Kunden würden die Arbeiten in autorisierten GEICO-Reparaturzentren erledigen lassen.

Was KI Autoversicherungskunden bietet

Der größte Vorteil, den Kunden von der Kfz-Schadenserkennung mit KI erwarten können, besteht darin, dass der Schadenprozess erheblich beschleunigt werden kann. Zum Beispiel, Auffindbare Notizen Es kann etwa eine halbe Stunde dauern, bis ein Mensch ein Fahrzeug auf Schäden begutachtet. Bei all den Forderungen, die durchkommen, diese Arbeitsbelastung kann für eine Versicherungsgesellschaft sehr viel werden, um sie effizient zu bewältigen, insbesondere im Zeitalter von COVID-19, wenn die Personalausstattung ein Problem sein kann. Die Verwendung von KI für die Schadensschätzung bei Autounfällen kann diese Zeit auf nur wenige Minuten verkürzen und Kunden helfen, ihre Ansprüche schneller zu genehmigen.

Der Einsatz von KI für Kfz-Versicherungsansprüche hat auch das Potenzial, die Konsistenz der Schätzungen zu verbessern, sodass Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit eine faire Entschädigung für ihre Ansprüche erhalten. Da Menschen in ihren Inspektionen und Bewertungen aufgrund von Erfahrungen und sogar Problemen wie Entscheidungsmüdigkeit variieren können, Der traditionelle Prozess der Kfz-Schadensbewertung kann manchmal subjektiver werden. So, Der Einsatz von KI kann dazu beitragen, das Risiko menschlicher Fehler und Vorurteile zu verringern.

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Warum KI ein Problem sein kann

Während die Nutzung der künstlichen Intelligenz für einen Autounfallanspruch Vorteile hat, der Technologie mangelt es an Perfektion und kann möglicherweise nicht in allen Fällen eine genaue Schätzung liefern. Zum Beispiel, die Technologie kann gut für äußere Schäden an einem Auto funktionieren, Innenschäden würden jedoch eine Herausforderung darstellen, die wahrscheinlich besser von einem menschlichen Gutachter bewältigt werden könnte. Weiter, Das System ist nur so gut wie die Daten, die es verwendet. So, wenn die Autounfallfotos keine gute Auflösung haben, Vielfalt in Winkeln oder Vielfalt in Fahrzeugen und Schadensarten, dann können solche Probleme die Genauigkeit der Schätzung verringern.

Datenschutzprobleme können auch bei der Verwendung der Autoschadenserkennung mit KI ins Spiel kommen. Einige Kunden fühlen sich möglicherweise nicht wohl, wenn Bilder ihrer Fahrzeuge für die zukünftige Verwendung in das System eingegeben werden. insbesondere wenn die Bilder persönliche Informationen wie ein Nummernschild enthalten. Deswegen, Die beteiligten Unternehmen müssen den Kunden mitteilen, wie und wie lange ihre Autoschadenbilder verwendet werden und ob sie sich gegen den Verbleib im System entscheiden können.