IA para empresas de leasing

Para uma empresa de leasing, usar IA significa treinar um modelo com dados que já tem: contratos, receitas de vendas, ordens de trabalho, trocas de pneus e peças na oficina. Assim, pode estimar com mais precisão o valor residual, detetar mais cedo o desgaste anormal e saber de que peças a oficina precisa. Estas são algumas das aplicações de IA que desenvolvemos.

Pode conhecer mais do nosso trabalho neste setor em mobilidade e logística.

Com um modelo treinado a partir de automóveis que já vendeu: marca, modelo, tipo de combustível, quilometragem, duração do contrato, danos e valor obtido na revenda. A RDW publica dados abertos por matrícula, incluindo o preço de catálogo, a data da primeira matrícula, uma avaliação da quilometragem registada e campanhas de recolha pendentes.

A dificuldade surge com um modelo novo ou um novo tipo de motorização sem histórico de vendas. Nesse caso, o modelo apoia-se em automóveis comparáveis, e é preciso ter isso em conta na proposta. Saiba mais sobre forecasting.

Reunindo as trocas de pneus e a quilometragem por matrícula. Para a Athlon, criámos dashboards com Python, Snowflake e Qlik que dão à equipa de gestão de ativos informação detalhada sobre o consumo de pneus e os padrões de desgaste da frota, para que possa identificar e corrigir anomalias.

O passo seguinte é um modelo preditivo que identifique os automóveis que vão precisar de pneus novos antes do previsto. Saiba mais sobre business intelligence.

Sim, se as ordens de trabalho estiverem registadas por matrícula e por tipo de intervenção. Num regime de custos fechados, a empresa de leasing suporta os custos superiores ao previsto; num regime de custos abertos, a diferença entre os custos estimados e os reais é acertada no fim do contrato. Em ambos os casos, uma estimativa mais precisa ajuda a preparar a proposta.

A dificuldade está nas próprias ordens de trabalho: cada concessionário usa códigos diferentes, e o texto livre tem primeiro de ser categorizado. Se pretende antecipar avarias, saiba mais sobre predictive maintenance.

Todos os participantes no Keurmerk Private Lease registam os contratos de leasing no BKR. Um sistema de IA que avalie a solvabilidade de pessoas singulares é classificado como de risco elevado no anexo III do Regulamento da IA; segundo a Comissão Europeia, essas regras aplicam-se a partir de 2 de dezembro de 2027. Os sistemas de deteção de fraude financeira ficam excluídos.

Cabe ao seu departamento jurídico ou de compliance determinar se o seu modelo de aprovação se enquadra nessa categoria; nós ajudamos a fazer essa avaliação. Consulte o Regulamento da IA e Responsible AI.

Monitorizando-o e voltando a treiná-lo. Uma nova geração de automóveis elétricos, uma alteração de preços por parte de uma marca ou uma mudança na procura no mercado de usados altera o valor de venda de um automóvel. A previsão deixa então de corresponder à realidade. A isto chama-se drift.

Defina antecipadamente quem recebe um alerta e quem aprova uma nova versão. Saiba como funciona em MLOps; a gestão pode ficar com a sua equipa ou connosco, através da gestão e melhoria contínua.

Quando a principal questão é saber o que aconteceu no último trimestre, e não o que vai acontecer a seguir. Nesse caso, basta um dashboard de Power BI com os dados dos seus contratos e ordens de trabalho. Uma margem fixa no cálculo dos custos também pode ser suficiente se um determinado modelo de automóvel apresentar o mesmo comportamento todos os anos.

Se os contratos, as ordens de trabalho e as receitas de vendas estiverem em sistemas separados, sem uma matrícula comum, comece pela fundação de dados. Se uma solução mais simples for suficiente, dizemo-lo.