Les clients et les entreprises de location de voitures sont en désaccord : voici comment l’IA peut les aider à se faire confiance

Pour les vacanciers, la location d’une voiture leur donne la liberté d’explorer et de planifier leur propre itinéraire, ce qui améliore considérablement leur voyage. Mais pour de nombreux conducteurs, le processus de location de voiture est semé d’embûches : que se passe-t-il s’ils sont tenus responsables de dommages dont ils n’étaient pas responsables lorsqu’ils restituent le véhicule ? Parce que le personnel des sociétés de location de voitures n’est qu’humain, des erreurs se produisent et, lorsqu’elles se produisent, les clients repartent avec une vision très négative de la société de location. Bien sûr, le contraire peut également être vrai ; certains clients essaient de dissimuler leur méfait afin d’éviter de payer les dommages qu’ils ont causés.

Ces suspicions mutuelles peuvent créer une relation conflictuelle entre les parties, avant même la signature du contrat de location. Les clients veulent s’assurer qu’ils ne sont pas facturés à tort pour des dommages qu’ils n’ont pas causés, et les entreprises veulent s’assurer que leurs véhicules reviennent en bon état. Ces deux intérêts sont légitimes. Mais avec de fortes suspicions des deux côtés, même une petite égratignure peut déclencher un gros différend, les clients accusant l’entreprise de les avoir trompés et les loueurs affirmant que le véhicule était parfait lorsqu’il a été chassé du terrain. Existe-t-il un moyen d’éviter un scénario comme celui-ci?

L’IA peut aider à réduire ces tensions en permettant des inspections de véhicules objectives, basées sur des images prises par des téléphones portables ou d’autres caméras. Avant le début de la période de location, les clients utilisaient l’application d’une entreprise pour scanner une voiture avec la caméra de leur téléphone portable ou conduisaient les véhicules à travers des caméras fixes lorsqu’ils quittaient le garage. Le même processus peut être répété lorsqu’une voiture est rendue. Ces images et données faciles à capturer peuvent fournir des informations objectives et claires sur la responsabilité des clients, tandis que les entreprises pourront attribuer la responsabilité des dommages à la bonne partie. Ainsi, s’il y a une rayure sur un véhicule lorsqu’un client le rend, le système d’analyse par IA pourra déterminer si ce dommage s’est produit avant, pendant ou même après la période de location.

En conséquence, les problèmes et les questions sur qui a causé les dommages seront beaucoup plus facilement résolus. Au lieu d’accuser les entreprises d’essayer d’en tirer un “rapide”, les clients auront beaucoup moins de raisons de contester les allégations des entreprises selon lesquelles ils ont endommagé des véhicules. Et cette clarté profitera également aux entreprises, leur permettant de signaler plus facilement les risques objectifs de déclin des assurances complémentaires limitées ou complètes qu’elles vendent, en particulier pour les conducteurs qui ne sont pas couverts par leurs propres polices d’assurance automobile pour les dommages locatifs. Et les entreprises de location et les clients gagnent du temps puisque l’inspection aura été effectuée automatiquement à l’aide des outils d’IA susmentionnés et d’images numériques améliorées.

Contrairement aux systèmes d’inspection manuelle, où une image de mauvaise qualité entravera les inspections, les systèmes d’analyse basés sur l’IA peuvent utiliser leur technologie d’apprentissage automatique pour déterminer à quoi un véhicule devrait ressembler et ce qui constitue un dommage. Par exemple, le système associera des images de mauvaise qualité d’une Lexus à d’autres images de meilleure qualité du même modèle de véhicule afin de «comprendre» à quoi ressemble une Lexus non endommagée. Ensuite, il inspectera et analysera l’image du véhicule endommagé, en la comparant à d’autres images présentant des dommages similaires, ce qui permettra d’obtenir une évaluation précise de l’état du véhicule.

Les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre de tels systèmes feraient bien de développer des relations avec des fournisseurs de services d’IA qui ont accès aux bases de données nécessaires pour conduire des inspections basées sur l’IA. Le nombre de fournisseurs de services travaillant dans cet espace est limité et les bases de données sont généralement propriétaires et non accessibles au public. De plus, les entreprises doivent développer des modèles pour les véhicules qu’elles louent, en développant des données sur ce à quoi ressemble un véhicule “sain”, ainsi que des modèles pour les types de dommages qu’elles souhaitent que les systèmes surveillent. La mise en œuvre de systèmes d’inspection basés sur l’IA impliquera non seulement un investissement dans les données, mais aussi dans le personnel, les employés devant être formés à l’utilisation de ces systèmes.

Malgré tout cela, les entreprises peuvent économiser de l’argent et du temps en mettant en œuvre des inspections basées sur l’IA ; avec le système d’inspection automatisé, les entreprises peuvent déterminer rapidement et précisément qui était responsable des dommages et émettre les frais appropriés aux clients ou aux assureurs. En s’assurant que les véhicules restent en parfait état, les entreprises peuvent également s’assurer qu’elles obtiennent les meilleurs prix lorsqu’elles vendent les véhicules qu’elles souhaitent mettre au rebut. L’analyse objective et claire basée sur l’IA sur laquelle les frais de réparation sont basés réduira les frictions avec les clients. , renforçant ainsi leur relation. Pour de nombreuses entreprises, cela en soi vaudra les dépenses et les efforts nécessaires à la mise en place d’inspections basées sur l’IA. Dans le secteur de la location de voitures, une bonne réputation de service client signifie plus de clients et plus de revenus. Cela aussi,