Automatische Schadenerkennung nach Naturkatastrophen
Regulierung innerhalb von 10 Tagen statt 9 Monaten durch automatische Schadenserkennung
Dauer der Schadensregulierung von 9 Monaten auf 10 Tage reduziert
Reduzierung der Gutachterkosten um 75%
Kosteneinsparungen in Millionenhöhe bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenzufriedenheit
Herausforderung
Eine Versicherung möchte nach Naturkatastrophen schnell und kostengünstig die Schäden an den bei ihr versicherten Gebäuden einschätzen. Hierfür wird eine Infrastruktur benötigt, die eine große Menge an Bildmaterial zeitnah verarbeiten kann. Zusätzlich muss ein Modell entwickelt werden, das die Vorhersage für unterschiedliche Gebäudetypen und Regionen erlaubt.
Lösung
Verschiedene Machine Learning Modelle werden entwickelt, evaluiert und bereitgestellt. Diese sind die Basis für die automatische Schadenserkennung. Es wird eine Pipeline in der Amazon AWS Cloud aufgebaut, die sowohl das Modelltraining, als auch die produktive Nutzung der Ergebnisse nahtlos integriert. Durch die vollständige Integration aller Prozesse in die AWS Infrastruktur ist das Produkt skalierbar und kann automatisch kosteneffizient in Ruhe- und Lastzeiten an den aktuellen Bedarf angepasst werden.
Ergebnis
Die Modelle können in einer skalierbaren Pipeline trainiert und angepasst werden. Über eine API sind die Ergebnisse für verschiedenste Anwendungen zur automatischen Schadenserkennung nutzbar. Durch die Schadensklassifizierung können Auszahlungsbeträge einfacher geschätzt und Auszahlungsvorgänge automatisch eingeleitet werden.
Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?
Herausforderung
Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.
Lösung
Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.
Ergebnis
Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.
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