Einleitung
Versicherungen sind einer der wesentlichen Verträge von Einzelpersonen, Unternehmen und Branchen zum finanziellen Schutz oder zur Erstattung von Verlusten. Es ist eine der vorsichtigsten und am stärksten regulierten Branchen der Welt. Mit der Zunahme der neuesten Technologien werden Versicherungsaktivitäten automatisierbarer und die Notwendigkeit, Mitarbeiter mit digitalem Fachwissen anzuziehen und zu halten, wird immer wichtiger.
In diesem Blog werden wir uns ansehen, wie Computer Vision- und Deep Learning-Techniken bei der Digitalisierung und Automatisierung eingesetzt werden, um verschiedene Vermögenswerte zu versichern. Darüber hinaus werden Beispiele untersucht, in denen Computer Vision- und Deep Learning-Techniken in der Versicherungsbranche eingesetzt werden.
Im Folgenden finden Sie einige Arten von Versicherungen, die die Automatisierung nutzen, indem sie Deep-Learning- und Computer-Vision-Techniken einsetzen.
- Hausratsversicherung
- Krankenversicherung
- Feuerversicherung
- Produktversicherung
- Kfz-Versicherung
Die Vorteile der KI in der Versicherung für die Automatisierung
Nachfolgend sind die Vorteile aufgeführt, die uns bei der Zusammenführung von Automatisierung und Versicherung begrüßen.
Zeit reduzieren
Die Beantragung einer Versicherung und deren Inanspruchnahme bei Beschädigung des Eigentums ist ein langwieriger Prozess. Das Einreichen aller Ihrer Original-ID-Nachweise in Ihrem Vermögen erfordert viel Zeit und menschliche Arbeit. Hier kann die Automatisierung mithilfe von Computer-Vision-Techniken und Deep Learning durchgeführt werden. Mit dieser Funktion können Sie einfach alle Dokumente scannen, sie in einer bereitgestellten Datenbank überprüfen und sofort feststellen, ob die Dokumente original sind oder nicht. Dies ist ein einfaches Beispiel für die Erklärung, wie moderne Automatisierungstechniken den Versicherungsprozess beschleunigen können.
Unvoreingenommene Prüfung
Wenn in der Versicherungsbranche Sach- oder Sachschäden wie Autounfälle oder defekte Telefonbildschirme auftreten, werden diese manuell überprüft und der Schaden wird auf verschiedenen Ebenen bewertet. Wenn es darum geht, einen Vermögenswert mit einem bereits geschulten Modell zu überprüfen oder zu untersuchen, ist der Prüfungsteil unvoreingenommener und gibt alle genauen Stellen an, an denen genau der Schaden verursacht wird. Im Folgenden finden Sie beispielsweise die Bilder, in denen ein Computer die beschädigten Teile eines Autos und eines Telefons erkennt.
Prozessoptimierung
Wie bereits erwähnt, erfordert die Inanspruchnahme einer Versicherung viel Papierkram. Es sollte mehr Personal erforderlich sein. Mit der Automatisierung können wir alle Informationen auf einmal speichern und sicherstellen, dass der Kunde seine Versicherung pünktlich und ohne Verzögerung in einem optimierten Kanal geltend macht, von der Erfassung aller Informationen und Nachweise bis zur Meldung, ob eine Versicherung geltend gemacht werden kann oder nicht. Dadurch kann der Kunde die Versicherung auch rechtzeitig in Anspruch nehmen.
Zusätzliche Einblicke
Mithilfe der Automatisierung können wir neue Erkenntnisse gewinnen, mit denen die Art und Weise, wie Versicherer ihre Produkte und Dienstleistungen bewerten und vertreiben, angepasst und letztendlich optimiert und das Risiko basierend auf dem Schaden gesteuert werden kann.
Automatisierung in der Versicherungsbranche
Der Anspruch auf eine Versicherung ist eine der mühsamsten und zeitaufwändigsten Aufgaben. Sie erfordert viel Dokumentation und Prüfung. Unser Hauptziel bei der Automatisierung ist es, Zeit, Kosten und Energie für den Versicherer und den Versicherten zu sparen, um einen Schaden erfolgreich abzuschließen.
Stellen Sie sich vor, es gibt ein beschädigtes Eigentum. Dies sind die Schritte, die mit einem allgemeinen Versicherungsprozess verbunden sind.
Abhängig von dem Vermögenswert, für den wir eine Versicherung beantragen, kann es unendlich viele weitere Schritte geben. Automatisierung scheint eine gute Option zu sein, um diesen Prozess zu beschleunigen. Es wurden verschiedene Techniken versucht, um die Versicherung benutzerfreundlich zu gestalten. Bevor wir uns jedoch mit modernen Methoden zur Rationalisierung von Versicherungen befassen, schauen wir uns die Gründe für die Versicherung an Automatisierung der Versicherungsprozesse.
Minimale Zwischenintervention
In der Regel werden Versicherungspläne und -prozesse von mehreren Agenten offline ausgeführt. Heute haben namhafte Versicherer Online-Vorkehrungen getroffen, mit denen Sie die von Ihnen benötigte Police erwerben können. Mit der Automatisierung können die richtigen Pläne ohne Zwischenhändler an die richtigen Kunden geliefert werden.
Profitieren Sie von verantwortungsvollem Verhalten
Die Automatisierung bietet Versicherern wichtige Daten und Einblicke in den Lebensstil der Kunden, die nützlich sein können, wenn eine neue Police bewertet oder eine bestehende erneuert wird. Zum Beispiel können Kranken- und Autoversicherer mithilfe von Smartwatches und Telematik wichtige Kennzahlen zu den täglichen Aktivitäten und zum Fahrverhalten der Kunden erfassen und auf Bereiche hinweisen, die Aufmerksamkeit erfordern.
Aufdeckung von Betrug
Es gibt mehrere Pläne und Versicherungsbetrug, die nicht nur Versicherungspakete falsch verkaufen, sondern auch das gesamte Geschäft in der Versicherungsbranche ernsthaft schwächen. Da die Automatisierung mit vielen Daten und maschinellem Lernen unterstützt wird, ist die Wahrscheinlichkeit von Betrug sehr gering. Anspruchsworkflows werden mit CV und Deep Learning konfiguriert, um sicherzustellen, dass Betrug frühzeitig erkannt wird.
Zwischenbetrug
Es ist immer noch möglich, dass mehrere Parteien im System zusammenarbeiten, um den Versicherer zu betrügen. Wenn die Person, die den Anspruch prüft, und der Versicherte einen Anspruch geltend machen und nicht genügend Checks and Balances vorhanden sind, kann es leicht zu Zwischenbetrug kommen.
Reduzieren Sie die Fehlerraten
Durch die Nutzung der Automatisierung in der Versicherungsbranche können wir die Fehlerraten drastisch reduzieren und die Produktivität steigern. Einige Beispiele zur Senkung der Fehlerraten sind das Eingeben, Scannen, Validieren und Priorisieren von Informationen, bei denen manuelle Prüfer langsamer und weniger genau sind als die neuesten Algorithmen, die Deep Learning für eine bessere Leistung nutzen.
Konsistenz
Die Versicherung war schon immer mit Subjektivität behaftet. Jeder Gutachter und Sachverständige hat eine etwas andere Art, eine Police oder einen Anspruch zu bearbeiten. Das Vertrauen der Menschen fügt eine starke Tendenz hinzu, wobei jedes Individuum eine inhärente Tendenz hinzufügt. Die Verwendung von KI beseitigt die Subjektivität, da derselbe Algorithmus alle Entscheidungen trifft.
Schnelle und einfache Schadensregulierung
Mit dem Automatisierungsprozess kann alles online erledigt werden, von der Beantragung bei einem Unternehmen bis hin zur Inanspruchnahme Ihrer Versicherung für einen beschädigten Vermögenswert durch Anhängen relevanter Dokumente. Das gesamte Korrekturlesen und Überprüfen erfolgt über diese automatisierten Modelle. So führt der Datenaustausch auf Cloud-basierten Plattformen zu einer schnellen Bearbeitung und Abwicklung von Schadensfällen. Heutzutage werden verschiedene Chatbots verwendet, um Versicherungsinformationen direkt von den Kunden zu erfassen. Darüber hinaus werden Chatbots mit CV und Deep Learning konfiguriert. Sobald Sie Ihr Foto hochladen, erhalten Sie eine schnelle Antwort, ob Sie die Versicherung in Anspruch nehmen können oder nicht, ohne dass ein Vermittler dazwischen liegt.
Anwenden von KI auf Versicherungsprobleme
Deep Learning boomt in jeder Branche auf dem gegenwärtigen Markt. Dies liegt an seiner Effizienz bei der Reduzierung der manuellen Arbeitsstunden, die für ein bestimmtes Problem aufgewendet werden. Es automatisiert die Aufgabe, indem die Maschine das Problem versteht und eine Vielzahl von Lösungen findet. Dies wird erreicht, indem aus den Daten gelernt wird, die wir ihm zuführen.
Die Versicherungsbranche wird mit diesen Deep-Learning-Techniken digitalisiert und erleichtert unsere Lebensweise erheblich. Die Beschleunigung der Erbringung von Dienstleistungen für die Kunden, das Erkennen böswilliger Aktivitäten usw. erfolgt wesentlich einfacher als zuvor. Hier sind einige Bereiche in der Versicherungsbranche, in denen die Deep-Learning-Techniken einige bemerkenswerte Ergebnisse erzielt haben:
Beschleunigung des Prozesses
Die Versicherung besteht aus einer Reihe von stündlichen Anfragen der Kunden. Und der Prozess, jeden einzelnen Schritt zu durchlaufen, ist ein sogar frustrierender Vorgang. Es kann manchmal mehr Zeit in Anspruch nehmen, alle gesetzlichen Anforderungen zu berücksichtigen und zu stapeln, als wir erwarten. Heutzutage automatisieren viele Unternehmen den Prozess von den ersten Berichten bis zur endgültigen Kontaktaufnahme mit den Kunden. Dies eliminiert den Bedarf an menschlichen Arbeitskräften und erzwingt sie dadurch mit anspruchsvolleren Aufgaben.
Schauen Sie sich Lemonade an, eine Versicherungsgesellschaft, die künstliche Intelligenz verwendet, um Versicherungsansprüche mithilfe eines Chatbots zu bearbeiten. Und es gibt Insurify, das einen virtuellen Agenten verwendet, um die Kundendaten zu überprüfen und dann die beste Versicherung empfiehlt, für die sich der Kunde entscheiden kann.
Bewertung der Risikofaktoren
Die Bewertung der Risikofaktoren und die Begleitung mit dem richtigen Preis ist ein wichtiger Faktor bei der Entscheidung über die richtige Versicherungspolice. Herkömmliche Techniken zur Untersuchung weniger Einflussfaktoren geben möglicherweise kein vollständiges Bild darüber, welche Versicherung für das jeweilige Problem ausgewählt werden muss. Mit Deep Learning können jedoch eine Reihe von Mustern extrahiert und überprüft werden, um die genauen Ergebnisse auszugeben.
Ein passendes Beispiel ist Zestfinance, das das Risiko misst und die Kunden mit den richtigen Daten anspricht, um die Zulassungen zu erhöhen. Es gibt tiefere Einblicke und ermöglicht es, mehr kreditwürdige Kreditnehmer hinzuzufügen, um nachhaltig zu wachsen.
Verbesserung des Underwritings
Das Underwriting dient der Beurteilung der Kreditwürdigkeit eines potenziellen Kunden. Zu diesem Zweck beweisen traditionelle Erkenntnisse möglicherweise nicht die Glaubwürdigkeit des Risikos. Deep Learning bietet jedoch eine Reihe von Tools und Techniken, mit denen riesige Datenmengen erfasst, verarbeitet und die Ergebnisse wie Kundendaten, Versicherungsansprüche, Mitgliedsdaten, bereitgestellte Prämien und Vorteile usw. konsolidiert werden können. Dadurch werden präzise Ergebnisse ausgegeben und reduziert die Verluste, die durch die Ausführung der erforderlichen Maßnahmen entstehen, was wiederum zu einer unglaublichen Betrugserkennung beiträgt.
Nehmen wir hier Fly Reel als Beispiel. Es handelt sich um eine KI-Zeichnungslösung, die Computer Vision verwendet, um den Zeichnungsprozess zu beschleunigen. Der Versicherer, der sich um die Erstattung der Ansprüche kümmern muss, erhält Daten, die die allgemeinen Erkenntnisse anzeigen und ihm helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV)
CLV ist die Differenz zwischen den erzielten Einnahmen und den angefallenen Ausgaben. Diese Kennzahl wird von den Versicherungsunternehmen berücksichtigt, um das Potenzial der Kunden gegenüber der Rentabilität der Versicherer abzuschätzen. Deep Learning kann bei der Prognose von Kundentrends (Cross-Buying) hilfreich sein, die sich in Zukunft auf das Einkommen des Unternehmens auswirken. Es hilft bei der Durchführung von Bewertungen, um zu überprüfen, ob ein Kunde ein potenzieller Vermögenswert für das Unternehmen ist oder nicht.
Kundenerfahrung personalisieren
Die Bedürfnisse jedes Kunden variieren je nach seinen Anforderungen. Eine einzige Richtlinie würde nicht für alle Kunden in die Rechnung passen. Daher ist eine Anpassung erforderlich, um die Benutzereingaben wie individuelle Vorlieben, Hobbys, Einstellungen, Lebensstile usw. zu berücksichtigen. Wenn nun Deep Learning-Modelle ins Bild kommen, verarbeiten sie diese Eingaben und geben den Kunden ihre passende Vorliebe und Dadurch werden die Kunden die ganze Zeit am Haken.
Avaamo ist ein intelligenter Chatbot, der mit den Kunden interagiert, um deren Details in Bezug auf die Versicherungsbranche kennenzulernen. Es rationalisiert den Kundenservice, sammelt Daten und kalkuliert Ansprüche, die den Kundenbedürfnissen entsprechen.
Betrug reduzieren
Betrug ist überall, wenn es die Möglichkeit gibt, Gutes zu tun, einige können ihn missbrauchen und Betrug begehen. Die Versicherungsbranche ist auf viele solcher Betrugsfälle gestoßen, und ihre Eindämmung ist eines der größten Probleme auf dem aktuellen Versicherungsmarkt. Die Eindämmung der Betrugsbekämpfung kann zu Gewinnen und einer genauen Schätzung der Einnahmen des Unternehmens führen.
Deep Learning kann hier verwendet werden, um ein Modell mit möglichen betrügerischen Behauptungen zu trainieren, die Erkenntnisse zu extrahieren und die weitere Möglichkeit der Nichtauffindbarkeit der betrügerischen Behauptungen zu stoppen. Abhängig von der menschlichen Intelligenz werden möglicherweise keine genauen Ergebnisse erzielt. Eine Maschine kann jedoch den Prozess der Identifizierung betrügerischer Handlungen beschleunigen und vermeidet fortan die Möglichkeit, in die Falle zu tappen.
H2O.ai ist eine Plattform für maschinelles Lernen, die den Entwicklern von Versicherungsunternehmen hilft, intelligente Anwendungen zur Erkennung von Betrug und zum Management von Risiken zu erstellen.
Computer Vision für Versicherungen - Anwendungen
Computer Vision ist eine Technik, mit der Bilder / Videos genauso bewertet werden wie ein Mensch. Es ist die Fähigkeit eines Computers, das Bild zu identifizieren, zu verarbeiten und zu analysieren. Wenn wir uns ein Bild ansehen und darüber nachdenken, worum es in dem Bild geht, gibt uns unser Gehirn sofort eine Antwort. Anscheinend ist die Zeit zum Nachdenken in Nanosekunden. Im Handumdrehen finden wir eine Antwort. Ein Computer ist jedoch nicht so intelligent wie das Gehirn eines Menschen. Es muss mit den entsprechenden Parametern trainiert werden, um diese Frage der Identifizierung eines Bildes anzugehen. Hier kommt Computer Vision ins Spiel. Ein Bild wird als Pixel von Werten analysiert, und alle Berechnungen basieren auf demselben Satz von Pixelwerten und deren Anordnung.
In der Versicherungsbranche gibt es Anwendungsfälle, in denen Bilder analysiert werden sollen. Angenommen, Ihr Auto hat einen Unfall erlitten und die Motorhaube wurde beschädigt. Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihr Auto bereits versichert. Wenden Sie sich also an den Sachverständigen, um Ihre Versicherung in Anspruch nehmen zu können. Der Einsteller macht manuell Fotos von Ihrem Auto und sendet sie an die Versicherungsgesellschaft, wobei die externen Daten zur Beurteilung der Auszahlung herangezogen werden. Die manuelle Ausführung dieser Schritte dauert einige Tage. Wenn sie jedoch automatisiert werden, geschieht dies schnell und spart Zeit für andere anspruchsvolle Ansprüche.
Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle untersuchen, in denen Bilder eine entscheidende Rolle für den Versicherungsanspruch spielen. Schauen wir uns auch an, wie Computer Vision in diesen Szenarien tatsächlich seine Rolle spielen kann.
Beurteilung von Dachschäden anhand von Luftbildern
Wenn das Dach eines Gebäudes beschädigt ist, muss ein Einsteller auf das Dach klettern und prüfen, ob Schäden entstanden sind. Wenn das Dach kein hohes Risiko aufweist, ist dies nicht gefährlich. Wenn das Dach jedoch ein Hochhaus ist, ist es für einen Sachverständigen schwierig, die Glaubwürdigkeit der Schäden zu beurteilen. Laut dem Arbeitsministerium der Vereinigten StaatenImmobilienverwalter erleiden im Durchschnitt 78 Verletzungen pro Million Arbeitsstunden vor Ort, was dem Vierfachen der Verletzungsrate eines Bauarbeiters entspricht. Um solche Probleme zu vermeiden, kann eine Drohne eingesetzt werden, bei der außer dem Betrieb der Drohne kein menschlicher Eingriff erfolgt. Es ist sicher, zuverlässig und effizient.
Photo Claim Service für beschädigte Fahrzeuge
Wie bereits erläutert, ist die manuelle Prüfung beschädigter Fahrzeuge eine komplizierte Aufgabe und nimmt viel Zeit in Anspruch. Um die Schmerzen zu lindern, kann Computer Vision verwendet werden, um die Bilder des Fahrzeugs aufzunehmen und somit nach Schäden zu suchen. Zum Beispiel, ICICI hat eine Partnerschaft mit Microsoft geschlossen um die AI-fähige Funktion zur Fahrzeuginspektion in der mobilen App Insure zu aktivieren. Dies hat die Zeit, die normalerweise für die Beantragung der Versicherung benötigt wird, von Tagen auf nur Minuten reduziert.
KYC-Automatisierung für Onboarding
Das Onboarding von Kunden ist bei den Versicherungsunternehmen ein zeitaufwändiger Prozess. Es dauert viele Tage, um Ihren Kunden vollständig zu kennen und damit die Versicherung abzuwickeln. Es wird berichtet, dass es ungefähr 10 Tage dauert, wenn es manuell durchgeführt wird. Darüber hinaus wird die gemeldete Fehlerrate als hoch eingestuft, da die von einem Kunden eingereichten Dokumente manuell überprüft und bewertet werden, was das Geschäftswachstum behindert. Um dieses anhaltende Problem zu lösen, kann Computer Vision eingesetzt werden, um das Scannen von Dokumenten, Versicherungsanwendungen und Formularen zu automatisieren. Die Daten können in kürzester Zeit extrahiert und ausgewertet werden, um mit dem Versicherungsprozess fortzufahren. Auf diese Weise können sich wiederholende weltliche Aufgaben automatisiert werden, indem Geschwindigkeit, Genauigkeit, Effizienz und optimales Ressourcenmanagement erreicht werden.
OCR zur Dokumentendigitalisierung
Versicherungsunternehmen stehen vor der Herausforderung, den Kunden die aktualisierten Daten rechtzeitig zur Verfügung zu stellen. Die Aktualisierungen erfolgen regelmäßig aufgrund von Verbesserungen in den rechtlichen Verfahren und Gesetzen, die die Versicherung regeln. Daher müssen wir sicherstellen, dass die Informationen korrekt verarbeitet und die Dokumentation korrekt erstellt wird. Um zu fehlerfreien Ergebnissen zu gelangen, können wir OCR für verwenden Digitalisierung von Dokumenten.
Die elektronische Umwandlung von gescannten Dokumenten oder fotografischen Bildern von handgeschriebenem Text in computerlesbare Dokumente kann mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) erreicht werden. Es hilft bei der strategischen Kundenakquise, verbessert den Kundenservice, verbessert die Margen und die Rentabilität und liefert hochpräzise Vorhersagen. Wenn Computer Vision zusammen mit OCR verwendet wird, hilft dies dabei, jedes einzelne Pixel effektiv zu verstehen. Auf diese Weise können die Daten mit den Datenbanken verglichen und validiert werden, wodurch sich die Kosten verringern, die durch die Beschleunigung des Prozesses entstehen.
Die Nanonets-API
Nanonets bietet verschiedene Lösungen für die Versicherungsbranche, die verschiedene Anwendungsfälle und geschäftliche Probleme abdecken.
Diese Lösungen umfassen -
Mobile Versicherung
Mobilfunkkunden kaufen häufig Versicherungen, wenn sie neue Telefone kaufen. Falls ein Telefon defekt ist, kann der Kunde eine Versicherung beantragen, bei der eine Anfrage mit Bildern des defekten Telefons gestellt wird. Die Überprüfung von Ansprüchen umfasst das Erkennen von Schäden / Rissen, der IMEI-Nummer und des Vorhandenseins von gehärtetem Glas, die alle mit Nanonets automatisiert werden können. Lesen Sie in unserem Blog, wie es geht Kratzer in Mobiltelefonen erkennen mit Nanonets.
KYC-Automatisierung
Zum Zeitpunkt der Eröffnung eines Sparkontos, einer festen Einlage, eines Investmentfonds, einer Versicherung usw. muss der Kunde einen Adressnachweis und ein Foto vorlegen. Diese Dokumente sind normalerweise PAN-Karte, Führerschein, Aadhar-Karte usw. Nanonets können Versicherungsunternehmen dabei helfen, Dokumente zu überprüfen, auf Betrug zu prüfen, Informationen zu extrahieren und die Überprüfung zu beschleunigen. Schauen Sie sich unseren Blog an automatisierte KYC-Überprüfung.
Autoversicherung
Ein schwerer Autounfall kann viele Menschen erschüttern. Neben einem emotionalen Trauma können Autounfälle schwere Schäden verursachen und die Eigentümer viel kosten. In einer solchen Situation kann eine einfache Geste, um die Unannehmlichkeiten der geschädigten Person zu verringern, einen langen Weg gehen. Mithilfe von Nanonets können Versicherungsunternehmen Schäden in einem Fahrzeugbild automatisch erkennen, die Art der Schäden (Dellen, Kratzer, Rost oder sonstiges) verarbeiten und Schadensfälle bearbeiten, ohne dass eine manuelle Überprüfung erforderlich ist.
Formulare Digitalisierung
Traditionell müssen für ein Versicherungsunternehmen, das sich mit Rechnungen und Quittungen befasst, mehrere manuelle Prüfer jede Rechnung durchgehen, um die Fehlerwahrscheinlichkeit zu verringern. Mit Nanonets kann das Unternehmen medizinische Rechnungen lesen und die Belege automatisch überprüfen, wichtige Felder daraus extrahieren, prüfen, ob die Rechnungen legitim sind, und Ansprüche entsprechend bearbeiten. Alle diese Daten können jederzeit für das Unternehmen und zum Nutzen des Kunden gespeichert und abgerufen werden. In ähnlicher Weise können Formulare digitalisiert und Informationen einfach extrahiert, überprüft, protokolliert und abgerufen werden, um einfachere Onboarding-Prozesse zu ermöglichen.
Sie können sich die Nanonets-Risserkennungsdemo ansehen hier und die OCR-Demo hier.
Um unsere GUI-basierte Lösung zu testen, gehen Sie einfach zu https://app.nanonets.comMelden Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse an und erstellen Sie benutzerdefinierte Modelle.
Zusammenfassung
Wir haben gelernt, wie Automatisierung in der Versicherungsbranche auf profitable und vorteilhafte Weise eingesetzt werden kann. Wir haben untersucht, wie Deep Learning für Versicherungsanwendungen angewendet wird und wie es dazu beitragen kann, eine Vielzahl von Prozessen einschließlich der Kundenbindung zu automatisieren, indem Dokumente digitalisiert und Informationen automatisch aus ID-Karten extrahiert werden. Wie KYC-Verfahren automatisiert werden können und welche Überprüfungsverfahren für mobile Versicherungen und Kfz-Versicherungen erforderlich sind, kann mithilfe von Computer-Vision-Techniken durchgeführt werden. Ich hoffe, Ihnen hat der Artikel gefallen.
