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17.02.2021 – 13:04

Solera Holdings, Inc.

Solera-KI schafft mit 40 % schnellerer Schadenerkennung und unerreichter Präzision neuen Goldstandard

Westlake, Texas (ots/PRNewswire)

Neue Qapter-Version überzeugt mit optimiertem Machine Learning und beispielloser Benutzerfreundlichkeit

Solera, weltweit führender Anbieter von Daten, Anwendungen und Dienstleistungen für die Versicherungs- und Automobilbranche, hat mit einer neuen Version von Qapter® eine zukunftsweisende Neuauflage seiner KI-gestützten End-to-End-Plattform für Kfz-Schäden veröffentlicht. Ein neues Machine-Learning-Konzept, das eine um 40 % schnellere Schadenerkennung (in unter zwei Sekunden) ermöglicht, sowie eine optimierte und noch intuitivere Benutzerführung, sorgen für eine schnellere und präzisere Schadenschätzung.

"Mit fortlaufenden Investitionen in die Leistungsfähigkeit unserer Machine-Learning-Technologien beschleunigen wir die Entwicklung von Qapter", so Evan Davies, Chief Technology Officer bei Solera. "Dank der stetigen Innovationen unserer Entwicklungsabteilung können wir in kürzerer Zeit einen umfassenden und detaillierten Kostenvoranschlag für die Reparatur erstellen."

Das neue Qapter wurde im Juni 2020 angekündigt und bleibt in der KFZ-Branche die weltweit einzige End-to-End-Lösung zur vollständigen Digitalisierung des modernen Schaden-Workflows. In ihrem integrierten Konzept vereint die Plattform Data Science mit fundierter Repair Science(TM) und sorgt damit für überragende Genauigkeit und Leistung - so werden die Vorteile eines digitalisierten Schadenprozesses optimal ausgeschöpft.

Intelligente KI ermöglicht schnellere Schadenschätzung

Neben unschlagbarer Geschwindigkeit bei der Erkennung von Fahrzeugschäden bietet die neue Qapter-Version den Anwendern nun auch ein Echtzeit-Feedback zur Bildqualität. Dunkle, unscharfe oder überbelichtete Bilder werden markiert und der User erhält die Möglichkeit zur Anfertigung besserer Aufnahmen. In Kombination mit einer leistungsstarken Machine-Learning-Technologie sorgt diese intuitive Benutzerführung dafür, dass die Qapter-KI weniger Bilder und Zeit für eine präzisere und schnellere Schätzung benötigt.

Höhere Genauigkeit

Dank ihrer verbesserten Funktion zur Schadenortung überzeugt die Lösung auch bei der Teile- und Schadenerfassung mit optimierter Präzision. Die KI beherrscht die Erkennung und Auflistung gleichartiger Schäden in gleichen Bereichen (z.B. bei mehreren Kratzern an der Frontstoßstange) und auch bei Spiegelungen, die mitunter Schäden kaschieren und so die Schätzung verfälschen können, werden Schäden in der neuen Version zielsicherer erkannt.

Die Neuerungen dieses Updates stehen den Qapter-Anwendern ab sofort zur Verfügung. Sie werden direkt in den Workflow integriert, damit alle Kunden nahtlos davon profitieren können.

Besuchen Sie uns für weitere Informationen auf qapter.com und fordern Sie eine Testversion an.

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Über Solera

Solera ist ein weltweit führender Anbieter von Daten- und Softwarelösungen für das Risiko- und Vermögensmanagement, die Unternehmen in der Automobil- und Versicherungsbranche höchste Datenschutz-, Sicherheits- und Integritätsstandards bieten und so die Anschlussfähigkeit entlang der gesamten Fahrzeugwertschöpfungskette unterstützen. Mit seinen Lösungen bringt Solera Kunden, Versicherungen und Hersteller zusammen und ermöglicht intelligentere Entscheidungen durch Service, Software, angereicherte Daten, proprietäre Algorithmen und maschinelles Lernen. Das Zusammenspiel dieser Faktoren liefert wertvolle Erkenntnisse und sorgt dafür, dass die Fahrzeuge und das Eigentum der Kunden optimal gewartet und fachgerecht repariert werden. Das Unternehmen ist in über 90 Ländern auf sechs Kontinenten aktiv und verarbeitet jährlich mehr als 300 Millionen digitale Transaktionen für über 235.000 Kunden und Partner. Mit seiner marktführenden Lösungskompetenz und den Best Practices für Geschäftsprozesse aus seinen Technologien auf der ganzen Welt kombiniert Solera unübertroffene Reichweite und Stärke mit überragender Leistung und einer Innovationskraft, welche die Branche voranbringt.

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