Dolphin Technologies: Telematik-Services aus der Cloud

Dolphin Technologies Gründer und CEO Harald Trautsch (rechts) und Thomas Pöschl, Co-Founder und COO bei Dolphin.

Dolphin Technologies Gründer und CEO Harald Trautsch (rechts) und Thomas Pöschl, Co-Founder und COO bei Dolphin.

Bei Unfällen und in Notfällen sofort Hilfe leisten und diese sogar verhindern hat sich Dolphin Technologies als Aufgabe gestellt. Das Wiener Unternehmen entwickelt innovative Telematik-Lösungen für Versicherungen und setzt dabei auf Cloud-Technologien von Google.

„Sie haben in diesem Monat beim Autofahren zu 86 Prozent auf die Nutzung Ihres Smartphones verzichtet und erhalten eine Prämiengutschrift von 17 Euro. Gratulation!“
Wer eine solche Nachricht erhält, ist Nutzer einer Kfz-Versicherung mit einem sogenannten Telematik Tarif. Die Höhe der Prämie ist dabei vom Fahrverhalten abhängig und nicht nur von Alter, Wohnort und PS.

Versicherungen haben allen Grund, ihre Nutzer vor speziellen Risiken zu warnen und für gutes Verhalten zu belohnen. Alleine durch Ablenkung werden mehr als 40 Prozent aller Unfälle verursacht und dabei spielt das Mobiltelefon eine entscheidende Rolle. Dabei geht es schon lange nicht mehr nur um das Telefonieren. Vor allem das Lesen und Schreiben von Nachrichten, das Checken von Social Media Kanälen oder die Nutzung von Sprachassistenten sorgen dafür, dass die Zahl an Sach- und Personenschäden kontinuierlich steigt. Versicherungsschutz genießt man übrigens ebenfalls nicht, wenn man „grob fahrlässig einen Schadensfall herbeiführt“.

In vielen Fällen kooperieren Versicherungen mit dem Wiener Unternehmen Dolphin Technologies (www.dolph.in), das die dahinter liegenden Lösungen als Partner für Versicherungen entwickelt. „Einerseits geht es dabei um Sicherheits-Services, etwa wenn man mit einem Auto einen Unfall hat. Unsere Systeme erkennen diesen, melden die Position an eine Einsatzzentrale und veranlassen Hilfeleistung“, erklärt Harald Trautsch, Gründer und CEO des Unternehmens, „der zweite Punkt ist der Prediction-Bereich: Es ist zwar schön, dass man helfen kann, wenn etwas passiert, aber es ist noch schöner, wenn es erst gar nicht soweit kommen würde.“

Lernende Algorithmen, innovative Services

Die Motivation, sein Handy beim Autofahren nicht zu nutzen ist aber nur ein Beispiel. „Unsere Algorithmen lernen, wer wann wo sein wird und gibt dann spezifische Warnungen ab. Neben der Information können zusätzlich auch Belohnungen vergeben werden. Zum Beispiel, dass man als Versicherung seinen Kunden den Fahrschein bezahlt, wenn sie etwa bei Glatteis ihr Auto stehen lassen und öffentliche Verkehrsmittel verwenden. Oder die Versicherung zahlt den Parkschein für eine Tiefgarage, wenn ein Auto in einer Hagelzone geparkt ist“ erklärt Trautsch, dessen Ziel es ist, Betroffene individuell zu informieren und Schäden punktuell zu vermeiden. Anders als beim Verkehrsfunk, der informiert, dass auf der A10 bei St. Michael der Tunnel gesperrt ist – ganz gleich ob einen das betrifft oder nicht.

Und Dolphin Technologies hat darüber hinausgehend innovative Services entwickelt, sogenannte Smart Contracts, auch mit non-monetären Belohnungssystemen für Versicherungsnehmer. Dazu gehört auch eine Marketing Automation Plattform, mit der man auf Basis von Attributen und Kundensegmenten sogenannte Customer Journeys – also ein Kundenerlebnis – designen kann. Um unfallträchtige Kurzfahrten zu vermeiden werden z.B. an Autofahrer mit diesem Fahrprofil entsprechende Informationskampagnen ausgespielt – etwa dass solche Fahrten statistisch gesehen ein höheres Unfallrisiko bergen und darüber hinaus schlecht für Auto und Umwelt sind.

Dahinter stehen komplexe und aufwändige Rechenvorgänge auf der Basis von Live-Daten, Machine Learning und Predictive Analytics, deren Verarbeitung entsprechende Prozessorleistung, Bandbreite, und Speicherplatz benötigt. „Dafür nutzen wir Cloud-Technologie. Ohne die wäre das schlichtweg unmöglich bzw. höchst unwirtschaftlich“, sagt Trautsch – zumal die von Autofahrern generierten Positions- und Bewegungsdaten keine über den Tagesverlauf gleichmäßige Verteilung, sondern eklatante Spitzen am Morgen und am Abend haben.

Skaleneffekt aus der Cloud

Dolphin Technologies setzt dabei auf eine Cloud-Lösung von Google, wobei die Infrastruktur automatisch dem aktuellen Bedarf entsprechend skaliert wird – bis zu einem gewissen Maximum. Trautsch: „Das ist wichtig, denn neben der ungleichen Lastverteilung über den Tag passieren in der Software-Entwicklung auch Fehler. Diese können dazu führen, dass der Bedarf an Rechenleistung oder Bandbreite explodiert. Google hätte zwar kein Problem und genug Kapazität, uns auch 40.000 Instanzen zur Verfügung zu stellen. Aber durch den ‚Cap’ haben wir damit auch die Kosten unter Kontrolle.“

Die Skalierbarkeit ist jedoch nur ein Grund, weshalb das Wiener Unternehmen seine kritischen Rechenprozesse in der Cloud abwickelt. Hinzu kommen noch Faktoren, wie z.B. dass die Systeme nicht mehr selbst gewartet werden müssen, verschiedenste Dienste wie Alarm-Receiver oder Mapping-Server zur Verfügung stehen, statistische Auswertungen und Prediction-Berechnungen ermöglicht werden und – wie Trautsch sagt – „die Usability super-easy ist“.

Eines der neuesten Projekte ist ein Bonus-Programm für Autofahrer mit sicherem Fahrstil – wobei eine der großen Herausforderung ist zu erkennen, ob jemand selbst gefahren ist oder bloß Beifahrer war. Dafür setzt Dolphin auf Machine-Learning, das über Google Cloud ebenfalls genutzt werden kann. BigQuery, AutoML, Deep Learning oder Voice-Assistenten – all die Services, die für Klein- und Mittelbetriebe sonst schwer bis gar nicht finanzierbar wären, stehen über die Cloud kostengünstig zur Verfügung.

Trautsch: „Man muss nicht alles selbst entwickeln sondern kann auf einen Baukasten an Services zugreifen. Es ist nicht nur Software-as-a-Service, sondern auch Plattform-, Infrastruktur- und Service- as-a-Service. Man kann darauf aufbauen.“ Und während es vor zwei Jahren noch vereinzelt Ressentiments gegen Cloud-Lösungen gab, sei das mittlerweile völlig anders. „Mittlerweile glaubt einem niemand mehr, dass man solche Lösungen mit eigener Hardware betreiben kann“, sagt Trautsch, „Unser Businessmodell wäre On-Premise wirtschaftlich vollkommen uninteressant. Selbst wenn man ein eigenes Rechenzentrum hat und alle Server und Komponenten abgeschrieben sind. Dann ist die Hardware einerseits veraltet und man kann andererseits die Kostenstruktur nicht halten – speziell wenn man Predictive Modelle rechnet.“

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