PL / EN
PL EN
Kontakt
Kontakt

CASE STUDIES

Agregator treści i procedur napraw

Realizacja:

od 2024-2025

Branża:

B2B Automotive Information Services / InsurTech

Profil działalności klienta:

Branża dostawców systemów eksperckich, które agregują dane techniczne i rynkowe od producentów samochodów. Instytut gromadzi, przetwarza i strukturyzuje surowe dane techniczne, konstrukcyjne oraz naprawcze bezpośrednio od globalnych producentów samochodów i udostępnia je dealerom, rzeczoznawcom i ubezpieczycielom.

Realizacja:
Branża:
Profil działalności klienta:

2024 – 2025

B2B Automotive Information Services / InsurTech

Branża dostawców systemów eksperckich, które agregują dane techniczne i rynkowe od producentów samochodów. Instytut gromadzi, przetwarza i strukturyzuje surowe dane techniczne, konstrukcyjne oraz naprawcze bezpośrednio od globalnych producentów samochodów i udostępnia je dealerom, rzeczoznawcom i ubezpieczycielom.

Chaos
w dokumentacji
Brak spójności pojęciowej
Słaba efektywność zespołu

Wyzwania

Błyskawiczne dostarczanie precyzyjnych danych technicznych, rynkowych i naprawczych dla dealerów, rzeczoznawców oraz ubezpieczycieli zderzyły się z poważną barierą technologiczną i strukturalną. Wraz ze wzrostem wolumenu danych, wyzwaniem stał się brak spójności danych oraz skrajne rozproszenie wiedzy.

  • Dane techniczne i procedury naprawcze napływające od globalnych producentów samochodów posiadają własne, unikalne standardy dokumentacji i nieustrukturyzowane pliki w różnych formatach.
  • Te same pojęcia (np. typ procedury naprawczej, model czy marka) są często opisywane w różny sposób w zależności od producenta, co uniemożliwia automatyczne łączenie danych bez wcześniejszej, ręcznej weryfikacji.
  • Rozproszona wiedza powodowała wysoki koszt dotarcia pracowników do potrzebnych danych. Pracownicy poświęcali średnio 20-30% czasu pracy na szukanie informacji potrzebnych do wykonania zadania.

Rozwiązanie

  • Zaprojektowanie dedykowanej warstwy architektonicznej, która działa jako inteligentny integrator pomiędzy surowymi, rozproszonymi danymi inżynieryjnymi a użytkownikiem końcowym. Warstwa ta automatycznie pobiera, mapuje i przetwarza pliki o zróżnicowanych strukturach.
  • Dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania i normalizacji danych, treści są standaryzowane, kategoryzowane według jednolitych metadanych (np. marka, model, rocznik, typ procedury naprawczej) i scalane w spójny model danych. ​
  • Zoptymalizowanie bazy wiedzy pod kątem natychmiastowego przeszukiwania z użyciem zaawansowanych mechanizmów indeksowania.
  • Użytkownicy otrzymali do dyspozycji intuicyjny, centralny interfejs wyszukiwarki działający w trybie self-service. System pozwala na błyskawiczne przeszukiwanie całej dokumentacji niezależnie od pierwotnego formatu pliku źródłowego i generuje precyzyjne, kontekstowe wyniki w ułamku sekundy.

Co zyskał klient

Odzyskanie czasu pracy zespołów

Pozwoliło to ekspertom skupić się na kluczowych zadaniach analitycznych i operacyjnych.

Ujednolicenie wiedzy organizacji

Likwidacja silosów informacyjnych i ochrona kapitału wiedzy.

Przyspieszenie czasu obsługi partnerów biznesowych

Uporządkowanie danych pozwoliło na błyskawiczne weryfikowanie zapytań spływających od dealerów, rzeczoznawców oraz ubezpieczycieli.

Skalowalność operacyjna

Gotowość pod zaawansowane systemy. Stworzenie stabilnej warstwy pośredniej oddzielającej surowe pliki od użytkownika dało organizacji elastyczność technologiczną i gotowość do bezproblemowego podłączenia systemów AI w przyszłości.