2019-05-15T12:38:40+0000

Wie funktioniert die automatisierte Schadenkalkulation bei ControlExpert?

Seit ungefähr zehn Jahren forscht ControlExpert im Bereich der automatisierten Bilderkennung. Wirklich konkrete Ergebnisse lassen sich laut Dr. Andreas Witte, Leiter Forschung und Entwicklung, aber erst seit dem Aufkommen der Deep-Learning-Technologie vor etwa drei Jahren erzielen. Ein in Langenfeld entwickelter Algorithmus kann dann Schäden anhand von Fotos erkennen und in [Kombination mit der Anwendung SpeedCheck auch Schadenhöhen ermitteln.](https://schaden.news/de/article/link/41044/controlexpert-bilderkennung-speedcheck) Die künstliche Intelligenz zur automatisierten Bilderkennung arbeitet in drei Schritten: „Zunächst geht es darum, dass das System Fahrzeugteile wie einen Frontstoßfänger oder eine Scheibe auf dem Foto identifiziert. Im Anschluss prüft es, ob das erkannte Teil beschädigt ist oder nicht“, erklärt der Entwicklungsleiter und fügt hinzu: „Liegt eine Beschädigung vor, analysiert unser System, wie stark diese ist und ob das Teil getauscht werden muss oder instandgesetzt werden kann.“ ## Datenbank enthält auch „korrigierte“ Rechnungen Damit der Algorithmus dann zuverlässige Angaben zur Schadenhöhe liefern kann, wird das System trainiert. Dafür verwendet das Entwicklungsteam bestehende Schadenfotos, bei denen das Ergebnis – also die Schadenhöhe – bereits bekannt ist. Hierfür hat ControlExpert die Informationen aus früheren Prüffällen extrahiert, aufbereitet und in einer Datenbank zusammengestellt. Wichtig dabei: Für die Zusammenstellung der Datenbank wurden sowohl „i.O.-Fälle“ verwendet, also jene geprüften Rechnungen, in denen ControlExpert keine Beanstandungen hatte als auch von ControlExpert „korrigierte“ Rechnungen. Das System prognostiziert dann die voraussichtliche Schadenhöhe. Zusätzlich schlüsselt es diesen Wert nach den Kosten für Teile, Arbeit und Lack auf. Diese Daten lassen sich anschließend in Form einer PDF-Datei zum Speichern oder Ausdrucken herunterladen.
Lisa Möckel
Lesens Wert

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