autoSense will die Mobilität effizienter, sicherer und komfortabler gestalten, indem jeder Fahrer mit seinem Auto verbunden wird und diese Daten transparent mit Dritten teilen kann. Durch die anonymisierten Daten von autoSense bietet sich eine optimale Möglichkeit, um neue Lösungen zu testen und zu entwickeln, da grosse Mengen an Fahrzeugdaten gesammelt und in der autoSense Cloud gespeichert werden.
Die Kundendaten werden anonymisiert und gemäss unseren AGB’s verwendet.
Drei konkrete Use Cases
Gemeinde / Stadt - Mobilitätsverhalten
Im Verkehr gibt es nach wie vor viele Herausforderungen, die zu bewältigen sind. Millionen von Stunden werden jeden Tag im Stau verbracht und gefährliche Strassenbedingungen oder unkontrolliertes Fahrverhalten können zu Unfällen führen. Hierbei können Fahrzeugdaten eine wertvolle Ressource darstellen. Durch Überwachung und Vorhersage des Verkehrsflusses sowie der Anwendung von Erkenntnissen über das Fahrverhalten können Bereiche auf der Strasse erkannt werden, die potenziell gefährlich sind und Aufmerksamkeit erfordern.
Städtische Einrichtungen sind am Mobilitätsverhalten der Fahrzeuglenker interessiert, um Verkehrsunfälle zu minimieren, das Geschwindigkeitsverhalten zu kontrollieren oder auch das Fahrverhalten zu analysieren. Durch das Liefern anonymisierter Kundendaten ist es möglich, zu erforschen, wie sich die Schweizer Bevölkerung auf den Strassen verhält und diese zu nutzen, um mehr Sicherheit zu gewährleisten.
Wie können durch anonymisierte Kundendaten von autoSense Verkehrsunfälle minimiert werden?
Der öffentlichen Hand ist bereits bekannt, an welchen Orten schwere Unfälle passieren. Mit den autoSense Daten können potenzielle zukünftige Unfallbereiche identifiziert und dann Präventivmassnahmen definiert werden. Durch das Tracken vom Fahrverhalten der Lenker kann eine Hochrechnung erstellt werden, welche in einer HeatMap aufzeigt, wo diese riskanten Stellen sind. Bis anhin wurden Geschwindigkeitsmessungen über eine längere Periode durchgeführt, um so die Korrelation zwischen Geschwindigkeit und Unfällen herzustellen. Dies ist ein enormer Kostenpunkt und kann durch unsere Lösung verringert werden
Versicherungen – Fahrsicherheit
Durch den Zugang zu anonymisierten Daten über die Nutzung von Fahrzeugen durch unsere Kunden können Versicherungsanbieter massgeschneiderte Produkte anbieten, die auf die individuellen Bedürfnisse und Verhaltensmuster zugeschnitten sind. autoSense stellt dabei eine wertvolle Quelle für Daten dar, die zur Entwicklung und Testung von Modellen und Ideen für die Zukunft von Versicherungsanbietern benötigt werden - und das alles, ohne dass auf Ihrer Seite Hardware-Investitionen erforderlich sind. Durch die Digitalisierung der Berechnung von Risiken, die Bearbeitung von Schadensfällen und das Angebot von Produkten kann die Art und Weise, wie Versicherungsanbieter agieren, effizienter und kundenorientierter gestaltet werden.
Forschungsaufträge / Studien – Auswirkungen exogener Faktoren auf Fahrverhalten und Investitionsentscheidungen
Die Energiepreisanstiege im Jahr 2022, die aufgrund des Ukrainekriegs eine exogene Ursache haben, bieten eine interessante Gelegenheit, um die Reaktion von Unternehmen und Haushalten auf Preisanstiege zu untersuchen. Hierbei kann autoSense anonymisierte Daten liefern, um die Korrelation zwischen den extern verfügbaren Preisanstiegen bei Treibstoffen sowie dem Fahrverhalten über einen längeren Zeitraum zu analysieren. Inwiefern haben beispielsweise die Preisanstiege den Treibstoffverbrauch und das Fahrverhalten der Haushalte beeinflusst? Können Ableitungen gemacht werden zu Investitionsentscheidungen der Haushalte (namentlich durch die Beschaffung von Elektrofahrzeugen).
Abschliessend ist zu sagen, dass diese Entwicklungen nur die Spitze des Eisbergs darstellen. Mit fortschreitender Technologie und einem wachsenden Verständnis für die Bedürfnisse der Kunden können wir in Zukunft noch innovativere Lösungen erwarten. Haben Sie ein Projekt im Sinn oder benötigen Sie Daten? Besuchen Sie unsere Projektseite an und treten Sie mit uns in Verbindung.
