Mehr Künstliche Intelligenz für das Fahrtenbuch
TSI startet das neue Jahr mit noch mehr KI für Ihr Tankbuch. Das erste größere Funktionsupdate des Neuen Jahres enthält neue auf künstliche Intelligenz gestützte Computer-Vision Funktionen, die das Nutzen unseres beliebten Tankbuchs nochmals stark vereinfachen und beschleunigen.
Mit dem integrierten Tankbuch für die Fahrzeuge, ermitteln die Nutzer unserer Fahrtenbuchlösungen wie TSI Light, bereits seit langen bequem den tatsächlichen Kraftstoffverbrauch und die wirklichen Fahrtkosten für jede einzelne Fahrt. So lässt sich gut planen, Kosten und Fahrten sind leicht abzurechnen und böse Überraschungen bleiben aus.
Erforderte unser Tankbuch früher noch das Eingeben der Tankwerte, wie Kraftstoffmenge und bezahlter Preis, übernimmt dies nun auch die KI.
Sie fotografieren den Tankbeleg einfach ab und mittels Computer-Vision übernimmt unsere Künstliche Intelligenz automatisch alle relevanten Werte.
Abtippen überflüssig!
So funktioniert's
Sie fotografieren mit Ihrem Smartphone einfach den Tankbeleg ab und unser Tankbuch erledigt den Rest — meist gänzlich ohne weiteres Zutun.
Moderne Techniken im Bereich des „Computer-Vision“ – zu Deutsch auch „maschinelles Sehen“ – ermöglichen unserem Tankbuch den Tankbeleg auszuwerten, relevante Informationen zu erkennen und alle vormals händischen Eintragungen automatisch zu erledigen. Lästiges Eintippen am Smartphone wird so erspart.
Nebenbei speichert das System auch eine digitale Kopie des Tankbelegs, so dass Sie jederzeit alle Belege verfügbar haben. Zettelwirtschaft adé.
Natürlich lassen sich auch weiterhin Eintragungen per Hand vornehmen, wenn Tankbelege nicht möglich sind oder Ihnen dieses Vorgehen lieber ist.
Tankkarten-Daten-Import
Nutzer von Firmenweiten-Tankkartenlösungen können natürlich ebenfalls weiterhin, wie gewohnt, die Daten vom Tankkartenanbieter direkt ins System importieren. Diese Importfunktion ist bereits seit langem Bestandteil unser Lösung und erleichtert vielen insbesondere größeren Unternehmen nicht nur die Tankkostenverwaltung zentral abzuwickeln, sondern in der Verknüpfung der Tankdaten mit den Ortungs- und Fahrtdaten der Fahrzeuge, Anomalien schnell aufzudecken.
Motorschäden, die zum Beispiel zu erhöhtem Kraftstoffverbrauch führen können, lassen sich damit genauso schnell erkennen, wie unbefugte oder fahrzeugfremde Kraftstoffentnahmen unterbinden.
Was genau ist Computer Vision?
Weiter gefasst ist „Computer Vision“ alles, was irgendwie damit zu tun hat, dass Maschinen visuelle Daten z.B. aus Kameras oder Fotos, auswerten und darin Objekte erkennen oder daraus Informationen zurückgewinnen – daher auch manchmal als „maschinelles Sehen“ bezeichnet.
In diesem konkreten Fall bezieht sich Computer Vision auf die Auswertung von Fotos von Tankbelegen. Logisch ist dies ein mehrstufiger Prozess, in dem zunächst der eigentliche Tankbeleg erkannt werden muss: Denn in den meisten Aufnahmen ist der Beleg nicht unbedingt gerade und korrekt horizontal ausgerichtet, sondern oft durch die Aufnahme auch noch perspektivisch verzerrt.
Im nächsten Schritt werden Text-Elemente auf dem Beleg ermittelt und über verschiedene Verfahren optischer Erkennung (OCR – Optical Character Recognition) wieder zurück in Text übersetzt, so dass die ‚Bild‘-Daten letztlich in ‚Text‘-Daten münden.
Anschließend erfolgt eine semantische Auswertung, in welcher die Bedeutung der einzelnen Text-Daten ermittelt wird, in diesem konkreten Fall z.B. der gezahlte Rechnungsbetrag oder die getankte Kraftstoffmenge.
Praktisch sind diese einzelnen Schritte sehr viel weniger diskret und stark miteinander verknüpft. Zur Anwendung kommen hier neuronale Netze – das sind spezielle Datenverarbeitungsstrukturen, die tatsächlich im Grundsatz ganz ähnlich wie biologische, sprich menschliche, Gehirne aufgebaut sind – aber natürlich um ein Vielfaches weniger komplex und stark vereinfacht.
Als eine Form künstlicher Intelligenz, eignen sich neuronale Netze hervorragend für Klassifizierungsaufgaben – also Aufgaben in denen Ausgangsdaten eine Bedeutung oder Einteilung zugemessen werden soll.
Solche neuronalen Netze haben allgemein die interessante Eigenschaft, dass die Details der Klassifizierung nicht von cleveren Programmierern erdacht werden müssen, sondern dass sich die Qualität der Erkennung oder Klassifizierung antrainieren lässt.
Dabei werden etliche (tausende) Testdaten mit dem neuronalen Netz klassifiziert, was anfänglich eher zufällige Ergebnisse liefert. Anschließend wird das neuronale Netz – oft durch einen Zufallsgenerator – leicht variiert und die Testdaten werden erneut durchlaufen. Führen die Variationen zu einem besseren Ergebnis, werden diese beibehalten und es wird ein neuer Durchlauf gestartet. Da dieser Ansatz stark der natürlichen Auslese in der Evolutionstheorie ähnelt, wird dieser gelegentlich auch als „evolutionärer Algorithmus“ oder „evolutionäres Verfahren“ bezeichnet.
Nach vielen tausend oder mehr Iterationen dieses Trainingsprozesses (der technisch dann doch noch etwas komplexer ist als hier dargestellt) lernt das neuronale Netz langsam die Ausgangsdaten mit dem gewünschten Ergebnis zu klassifizieren, oftmals dann nicht nur in einer atemberaubenden Geschwindigkeit, sondern regelmäßig auch um ein Vielfaches präziser als ein menschliches Pendant das je tun könnte.
Für die Erkennung und Auswertung von Fotos von Tankbelegen nutzen wir ebenfalls ein solches Verfahren, dass speziell für diese Aufgabe trainiert wurde, und haben es in unsere Tankbuchlösung als ergänzende Funktion integriert.
Funktionserweiterung ab sofort verfügbar
Mit dem kürzlich bereitgestellten Update haben nun alle Nutzer unserer Fahrtenbuchlösungen Zugang zu diesen neuen Möglichkeiten, denn die Funktion ist bereits in allen Standardpaketen ohne Zusatzkosten enthalten.
Denn wir als TSI haben für uns selbst den Anspruch modernste Technologien mit dem größtmöglichen Nutzen und Effizienzgewinn für unsere Anwender einzuführen und zu etablieren, insbesondere wenn es darum geht regelmäßige Standardaufgaben zu vereinfachen und zu beschleunigen. Somit reiht sich auch dieses Update in eine lange Reihe von regelmäßigen Funktionserweiterungen mit dem wir an der Erfüllung dieses Anspruches arbeiten.
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