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KI Bilderkennung
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Das haben wir gemeinsam erreicht:
Unser Vorgehen
Zielsetzung der Studie war es, die Qualität der wichtigsten Anbieter intelligenter Bilderkennung zu vergleichen. Gleichzeitig ging es darum, potenzielle Use Cases zu evaluieren: Kann die Bilderkennung in bestehende Schadenmanagement-Prozesse unseres Kunden integriert werden? Eignet sie sich für die Entwicklung völlig neuer Produkte und Services? Und was bedeutet es eigentlich, wenn wir den Anbietern unseren wertvollen Datenschatz zur Verfügung stellen? Wer profitiert hier von wem?
Die an der Studie teilnehmenden Unternehmen wurden gezielt ausgewählt, um ein repräsentatives Ergebnis der etabliertesten und profiliertesten Anbieter zu gewährleisten. Als Testdaten für die Analyse dienten über 5.000 reale Schadenbilder von 500 Schäden aus dem Archiv unseres Kunden.
Um nicht nur die Qualität des Gesamtergebnisses sondern auch die einzelnen Prozessschritte umfassend bewerten zu können, wurden die Ergebnisse aller Anbieter innerhalb einzelner Stufen analysiert: 1) Erkennen der beschädigten Bauteile, 2) Einschätzung des Schadengrads, 3) Erstellen einer Reparaturkostenprognose auf Basis der beschädigten Bauteile.
Das Ergebnis
Auf diese Weise konnten wir nicht nur Aussagen über den Reifegrad der Technologie treffen, sondern auch die Stärken und Schwächen der jeweiligen Technologieanbieter aufzeigen sowie konkrete Use Cases bewerten.
Unser Kunde weiß nun, wann und wo sich der Einsatz intelligenter Bilderkennung lohnen kann. Und er hat das nötige Werkzeug an der Hand, um neue Anbieter gezielt bewerten zu können. Auf diese Weise konnte sich das Unternehmen auch gegenüber seinen Partnern als Experte für Bilderkennung positionieren und unterstützt diese im Scouting relevanter Start-ups und Technologieanbieter.
