Для отдыхающих аренда автомобиля дает свободу, возможность исследовать местность и планировать собственный маршрут, что значительно повышает комфорт поездки. Но для многих водителей процесс проката авто сопряжен со страхом: а что, если вас привлекут к ответственности за ущерб, который вы не причиняли?
Персонал прокатных компаний состоит из людей, ошибки случаются, что влечет негативное мнение о бренде в целом. Конечно, верно и обратное: некоторые водители пытаются скрыть повреждения, чтобы не платить за причиненный ущерб.
Эти взаимные подозрения могут привести к враждебным отношениям между сторонами еще до подписания договора проката. Клиенты хотят быть уверены, что с них не будут ошибочно списаны средства, а организации хотят, чтобы машины вернулись целыми и невредимыми.
Оба этих интереса являются законными, однако при сильных подозрениях с обеих сторон даже небольшая царапина может вызвать большой спор. Есть ли способ избежать подобного сценария, конечно, искусственный интеллект сделает все за вас.
ИИ может помочь уменьшить напряженность, позволяя проводить объективные проверки машины на основе изображений, сделанных мобильными телефонами или другими камерами. Перед началом периода аренды клиенты будут использовать приложение, чтобы сканировать автомобиль с помощью камеры своего мобильного телефона или управлять транспортными средствами через стационарные камеры, когда они выезжают с парковки. Тот же процесс можно повторить при возврате автомобиля. Проста и легкая фиксация состояния на фото и видеоматериалах могут предоставить объективную и четкую информацию о том, кто виновен в нанесении ущерба. Таким образом, если на машине есть царапина, при возврате, система анализа сможет определить, произошло ли это повреждение до, во время или даже после периода аренды.
В результате проблемы и вопросы о том, кто причинил ущерб, будут решаться гораздо легче. Вместо того, чтобы обвинять менеджеров в попытке повесить все на клиентам, а у водителей будет гораздо меньше причин оспаривать те или иные повреждения.
Эта ясность также принесет пользу компаниям, поскольку им будет проще указать на объективные риски отказа от ограниченной или полной страховки. Все стороны экономят время, поскольку проверка будет выполняться автоматически с использованием вышеупомянутых инструментов искусственного интеллекта и улучшенных цифровых изображений.
В отличие от стандартного осмотра, где некачественное фотоматериалы будет препятствовать осмотру, системы анализа на основе ИИ могут использовать технологию машинного обучения, чтобы определить, как должно выглядеть транспортное средство и что представляет собой повреждение. Например, система будет сопоставлять некачественные фото Lexus с другими, более качественными той же модели авто, чтобы «понять», как выглядит неповрежденный Lexus. Затем он проверит и проанализирует фото и видеоматериалы поврежденной машины, сравнив его с другими изображениями, даст объективную оценку состояния транспорта.
Организации, которые хотят внедрить подобные системы, должны развивать отношения с поставщиками услуг ИИ. Внедрение потребует инвестиций не только в данные, но и в персонал, сотрудникам потребуется обучение. Однако в перспективе поддерживая транспортные средства в хорошем состоянии, компании также могут гарантировать, что они получат достойные предложения при продаже автомобилей, которые хотят вывести из эксплуатации.
В бизнесе проката авто, хорошая репутация привлекает больше клиентов, а это в свою очередь отражается на доходе.
Материал подготовлен компанией Ареда-Авто.Ком