Mit KI-Tools Zeit sparen und Kosten senken

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) ist für Carsharing- und Bikesharing-Betreiber unverzichtbar geworden, damit sie in einem Markt mit knappen Margen, hoher Komplexität und Personalmangel wettbewerbsfähig bleiben können. Durch die Automatisierung kritischer Prozesse verbessert KI die Effizienz, senkt die Kosten und verbessert das Nutzererlebnis in mehreren Bereichen: Die Echtzeit-Schadenserfassung minimiert Ausfallzeiten und stärkt das Vertrauen der Kund:innen; die Raucherkennung gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und senkt die Reinigungskosten; KI-gestützte Chatbots optimieren den Kundenservice und entlasten die Mitarbeitenden für komplexe Fälle; die automatisierte Identitätsprüfung beschleunigt die Kundenaufnahme und verhindert Betrug; intelligentes Flottenmanagement optimiert die Fahrzeugverteilung, -wartung und -aufladung; und fortschrittliche Betrugspräventionssysteme erkennen verdächtiges Verhalten, bevor Verluste entstehen. Zusammen machen diese Anwendungen KI nicht nur zu einem Werkzeug, sondern zu einer strategischen Notwendigkeit, die Skalierbarkeit, Rentabilität und langfristige Nachhaltigkeit in der Shared Mobility unterstützt.

‍

‍

Warum sollten Shared Mobility Anbieter auf KI setzen?

Carsharing- und Bikesharing-Anbieter bewegen sich in einem dynamischen Markt mit hohem Konkurrenzdruck und engen Margen. In diesem Umfeld wird Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend von einem hilfreichen Werkzeug zu einem strategischen Erfolgsfaktor.

Denn KI hilft, Prozesse zu automatisieren, Betriebskosten zu senken und gleichzeitig das Kundenerlebnis spürbar zu verbessern. Effizienz und Automatisierung steigern die Mitarbeitendenzufriedenheit und sorgen dort für Entlastung, wo Personalmangel oder hohe Fluktuation herrschen - zum Beispiel in unliebsamen Bereichen wie dem Schadensmanagement. 

Intelligente Systeme zur Identitätsprüfung oder Betrugserkennung stärken darüber hinaus Sicherheit und Vertrauen - sowohl auf Seiten des Anbieters als auch der Nutzer:innen.

Es ist Automatisierung, vor allem unterstützt von KI, die Skalierbarkeit in einem komplexen Betrieb überhaupt erst möglich macht. Denn eine steigende Zahl an Fahrzeugen, Standorten oder Kund:innen ist ohne automatisierte Prozesse kaum zu bewältigen, oder nur mit hohem Zeit- und Personalaufwand. 

In Anbetracht dieser Aspekte, gerade auch in Bezug auf den vielerorts bestehenden Personalmangel, wird KI für Sharing Anbieter damit nicht nur nützlich, sondern unverzichtbar – wirtschaftlich, betrieblich und strategisch. Wer KI richtig einsetzt, wird langfristig profitabler.

‍

In welchen Betriebsbereichen der Einsatz von KI für Sharing Anbieter sinnvoll ist

‍

Schadenmanagement

Schadenmanagement ist ein zentrales Thema für Sharing-Anbieter – sowohl aus betriebswirtschaftlicher als auch aus kundenbezogener Sicht. Klassisch bedeutet es hohen manuellen Aufwand: Dem Bundesverband Betriebliche Mobilität zufolge verbringen Fuhrparkmanager:innen knapp ein Drittel ihrer Arbeitszeit mit dem Schadenmanagement.

Schäden werden klassischerweise erst durch Nutzer:innen gemeldet, nachträglich dokumentiert und schwer nachvollziehbar zugeordnet. Frust sowohl auf Seiten der Nutzer:innen als auch der Mitarbeiter:innen beim Anbieter ist keine Seltenheit. Künstliche Intelligenz kann diesen Prozess grundlegend verbessern.

Moderne Systeme zur Schadenserkennung nutzen Sensorik (z. B. Beschleunigung, Vibration, Akustik) und kombinieren diese mit KI-Algorithmen zur automatischen Erkennung und Klassifikation von Schäden – etwa durch Kollisionen, Vandalismus oder unsachgemäße Nutzung. Sobald ein potenzieller Schaden erkannt wird, wird er in Echtzeit erfasst, lokalisiert und an das Flottenmanagement gemeldet. So lassen sich Vorfälle schnell prüfen, die Zuordnung zu Nutzer:innen automatisieren und notwendige Schritte (z. B. Sperrung des Fahrzeugs oder Werkstattauftrag) sofort einleiten.

Der Einsatz von KI im Damage Management führt zu geringeren Ausfallzeiten, schnellerer Instandhaltung und besserer Nachvollziehbarkeit im Kundendialog – und reduziert somit nicht nur Kosten, sondern stärkt auch das Vertrauen der Nutzer:innen in den Service.

‍

‍

Beispiele für KI im Schadenmanagement

‍

carvaloo

Die Softwarelösung von carvaloo deckt den gesamten Prozess vom Vorfall bis zur Schadensmeldung ab und basiert auf fortschrittlicher KI, um entstandene Schäden dem oder der verantwortlichen Fahrer:in zuordnen zu können. Ausschlaggebend dafür ist die Kombination und automatisierte Auswertung von intelligenten Bewegungs- und Bilddaten.

Mehr über carvaloo →

‍

Bosch RideCare

Bosch, der weltweit größte Automobilzulieferer, hat mit Bosch RideCare eine Lösung entwickelt, die auf das Erkennen von kleineren, häufig unentdeckten Schäden spezialisiert ist. Mithilfe von KI werden Fahrzeugdaten in Echtzeit analysiert und Auffälligkeiten automatisiert an das Backend des Flottenbetreibers weitergeleitet. 

Mehr über Bosch RideCare →

‍

Smoke Detection

Das Rauchen in gemeinsam genutzten Fahrzeugen ist für viele Sharing-Anbieter ein Problem – nicht nur wegen der Geruchsbelastung, sondern auch aus hygienischen und vertraglichen Gründen. Mit KI-gestützter Raucherkennung wird es nun möglich, Verstöße zuverlässig nachzuweisen.

Mithilfe spezialisierter Sensorik – etwa zur Messung von Feinstaub, Gasen oder Temperaturveränderungen – kann KI zwischen normaler Nutzung und dem Konsum von Zigaretten oder E-Zigaretten unterscheiden. Die Algorithmen analysieren dabei Muster in Echtzeit, filtern Fehlalarme heraus und dokumentieren den Vorfall automatisch. So entsteht ein objektiver Nachweis, wann, wo und wie lange geraucht wurde.

Für Anbieter bedeutet das eine deutlich bessere Durchsetzbarkeit der Nutzungsregeln, weniger Reinigungsaufwand und höheren Komfort für Nichtraucher-Kund:innen. Gleichzeitig kann das System abschreckend wirken und so das Regelverhalten nachhaltig verbessern.

‍

Beispiele für KI-gestützte Raucherkennung

INVERS, Hersteller von Telematik-Einheiten für Sharing-Fahrzeuge, hat ein Zusatzmodul zur Raucherkennung entwickelt, das unkompliziert mit der Cloudboxx kombiniert werden kann. Die KI-gestützte Smoke Detection Lösung erkennt Vorfälle in Echtzeit, liefert zuverlässige Beweise und automatisiert Workflows rundum die Warnungen und Strafzahlungen.

Auch Bosch RideCare bietet Raucherkennung im Fahrzeug als zusätzliche Funktion in den meisten Fahrzeugmodellen an. 

‍

‍

Kundenservice 

Wenn Fragen oder gar Probleme auftauchen, erwarten Nutzer:innen von Sharing-Angeboten schnelle, unkomplizierte Hilfe – rund um die Uhr. Gerade bei wachsender Flotte und Nutzerzahl stoßen E-Mail-Postfächer und Hotlines des Support-Teams dadurch schnell an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz schafft Abhilfe durch automatisierte, skalierbare und lernfähige Kundenservice-Lösungen.

Moderne Chatbots und Voicebots können häufige Anliegen mit wie Buchungsprobleme, Rechnungsfragen, Fahrzeug-Freischaltung oder Schadenmeldungen sofort bearbeiten – ohne Wartezeit. Durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verstehen sie freie Texte, lernen mit jeder Interaktion dazu und können bei Bedarf an menschliche Agent:innen übergeben. So bleibt der Kundenservice im Carsharing und Bikesharing effizient und zugleich persönlich.

Der Einsatz von KI im Kundenservice führt zu schnelleren Reaktionszeiten und dadurch höherer Kundenzufriedenheit. Gleichzeitig verringert sich der interne Personalaufwand: Ihre Mitarbeiter:innen im Kundensupport werden enorm entlastet und müssen sich nicht tagtäglich mit wiederkehrenden Anfragen beschäftigen, sondern können stattdessen mehr Zeit in die außergewöhnlichen und dringenden Fälle stecken.

Darüber hinaus liefert eine Interaktionsanalyse wertvolle Einblicke in Nutzerbedürfnisse, die zur Optimierung von App, Flotte oder Prozessen beitragen können.

‍

Erfahrungen mit Chatbot im Kundenservice bei MOQO

Bei MOQO setzen wir bereits seit über drei Jahren auf einen Chatbot im Kundenservice. Dank kontinuierlicher Weiterentwicklung und Verbesserungen ist dieser mittlerweile in der Lage, 85% der eingehenden Kundenanfragen zufriedenstellend zu beantworten. Das führte zu einer spürbaren Entlastung und gestiegenen Zufriedenheit der Mitarbeitenden, die sich statt auf immer wiederkehrende Fragen jetzt auf kritische oder besondere Einzelfälle konzentrieren können.

‍

“Ich denke, dass ein Chatbot bzw. der Einsatz von KI im Kundenservice eine sehr gute Möglichkeit ist, den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren und Kunden wirklich schnell weiterzuhelfen. Gerade bei häufig gestellten Fragen oder einfachen Anliegen kann ein gut entwickelter Bot viel Zeit sparen und die Erreichbarkeit deutlich verbessern.”

Luisa Mangen, Customer Success Manager bei MOQO

‍

Worauf es unserer Erfahrung nach ankommt, ist eine durchdachte Struktur des Bots, regelmäßige Updates und eine enge Abstimmung mit dem tatsächlichen Kundenbedarf. So kann sichergestellt werden, dass der Chatbot nicht zu Frustration führt, sondern echten Mehrwert bietet. 

‍

‍

Identitätsverifizierung

Die sichere Identifikation von Nutzer:innen ist für Sharing-Anbieter essentiell – sei es zur Führerscheinkontrolle, zur Betrugsprävention oder zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben. Klassische manuelle Prüfprozesse, ob online oder vor Ort, sind allerdings zeitaufwendig, fehleranfällig und schlecht skalierbar. KI-basierte Identitätsprüfungen schaffen eine effiziente und sichere Alternative.

Durch automatisierte Lösungen mit KI können Nutzer:innen ihre Ausweisdokumente direkt in der App hochladen und per Selfie-Video verifizieren. Die KI prüft dabei in Sekundenbruchteilen Merkmale wie Hologramme, Lichtverhalten, Schriftarten oder biometrische Übereinstimmungen. Zusätzlich erkennt sie potenzielle Manipulationen oder Deepfakes.

Das Ergebnis: schnelle, sichere und nahtlose Onboardings für Nutzer:innen, auch bei großer Nachfrage. Gleichzeitig reduziert sich für Anbieter das Risiko von Identitätsbetrug, Account-Sharing oder missbräuchlicher Nutzung deutlich.

‍

Beispiel für KI in der Identifikationsprüfung

Jumio automatisiert die Identitätsprüfung im Onboarding-Prozess für Sharing-Nutzer:innen und entscheidet mithilfe von KI-gestützter Software in beinahe Echtzeit über Freischaltung oder Ablehnung eines/einer Nutzer:in. 

Im ersten Schritt scannt Jumio ein amtliches Ausweisdokument und verifiziert dies mithilfe von Computer Vision, einem Teilgebiet der KI, welches es Maschinen ermöglicht, Bilder zu verstehen und zu interpretieren. Anschließend nehmen Nutzer:innen ein Selfie auf, welches Jumio daraufhin überprüft, ob es mit dem Ausweisbild übereinstimmt und ob die Person tatsächlich physisch anwesend ist und kein Deepfake vorliegt. Alle gesammelten Daten wertet das System im letzten Schritt gemeinsam mit verfügbaren Risikosignalen aus, um die Überprüfung abzuschließen. 

Mehr über Jumio →

‍

Flottenmanagement

Ein effizientes Flottenmanagement ist das Rückgrat jedes Sharing-Angebots. Fahrzeuge müssen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein, technisch einwandfrei funktionieren und möglichst lückenlos genutzt werden (können). Mit wachsender Flottengröße und zunehmender Nachfragevolatilität wird das manuell kaum beherrschbar. 

KI-gestützte Systeme analysieren in Echtzeit Standortdaten, Nutzungsverhalten, Wetterprognosen und historische Nachfrage, um Verfügbarkeit, Wartung und Umverteilung der Fahrzeuge dynamisch zu steuern. So lassen sich Rebalancing-Fahrten gezielt planen, Engpässe antizipieren und Ausfallzeiten minimieren. Auch Ladeplanung bei E-Fahrzeugen oder Wartungszyklen können automatisiert optimiert werden.

Flottenmanager:innen werden entlastet, können wiederkehrende Aufgaben effizient automatisieren und auf Basis aller zur Verfügung stehenden Daten bessere Entscheidungen treffen. Letztendlich unterstützt Künstliche Intelligenz im Flottenmanagement also eine höhere Auslastung, geringere Betriebskosten und ein besseres Nutzererlebnis. 

‍

Beispiel für KI im Flottenmanagement

Zipcar, einer der weltweit größten Carsharing-Anbieter, arbeitet mit dem Flottenmanagement-System Autofleet zusammen, um seine Flotte effizienter zu steuern. Autofleet automatisiert Rebalancing, Wartung und Reinigung nach realem Bedarf statt festen Intervallen. Dazu kommen KI- und Machine-Learning-Technologien zum Einsatz.

Als Ergebnis berichtet Zipcar von verringerten Aufwänden, beispielsweise in Bezug auf Reinigung, gestiegenen NPS-Scores und gesunkenen Leer- und Ausfallzeiten. In Washington DC zum Beispiel beobachtete Zipcar eine um über 70% niedrigere Downtime der Fahrzeuge. Das ist deshalb so bedeutend, weil jede Minute Downtime mit Kosten und verpassten Umsätzen einhergeht. 

Mehr zu Zipcar und Autofleet →

‍

Betrugsprävention

Betrugsfälle wie Identitätsbetrug, manipulierte Zahlungsmittel, Account-Sharing oder mutwillige Sachbeschädigung verursachen nicht nur hohe Kosten, sondern gefährden womöglich auch das Vertrauen der “guten” Nutzer:innen. KI-basierte Systeme helfen, Betrug frühzeitig und automatisiert zu erkennen, um ihn so möglichst zu verhindern, bevor Schaden entsteht.

Moderne Fraud-Detection-Lösungen analysieren kontinuierlich Transaktionsdaten, Nutzerverhalten und Geräteinformationen. Mithilfe von Machine Learning werden Muster identifiziert, die auf verdächtige Aktivitäten hinweisen – z. B. ungewöhnliche Nutzungszeiten, Standortabweichungen, Mehrfachversuche bei Zahlungen oder parallele Logins. Die Systeme passen sich dynamisch an neue Betrugsmuster an und ermöglichen so eine effektive, skalierbare Risikobewertung in Echtzeit.

So kommt es zu weniger Zahlungsausfällen, höherer Sicherheit und einem reibungslosen Nutzererlebnis. Für Anbieter ist KI somit ein wesentliches Werkzeug, um Verluste zu minimieren und ihr Angebot langfristig vertrauenswürdig und stabil zu halten.

‍

‍

Wie Jumio mit KI zur Betrugsprävention beiträgt

Jumios Kombination aus maschinengestützter Dokumentenprüfung, Biometrie und Liveness-Detection erschwert es Betrügern, sich mit gestohlenen Identitäten Zugang zu verschaffen.

Im Vordergrund steht dabei die Tatsache, dass Jumio nicht eine einzelne Transaktion isoliert verifiziert, sondern stattdessen über mehrere Transaktionen hinweg und betreiberübergreifend Muster analysiert. So kann das System dank KI Unstimmigkeiten identifizieren und Betrugsversuche aufdecken, die bei individueller und isolierter Betrachtung wahrscheinlich unentdeckt geblieben wären. 

‍

Fazit: KI als strategischer Hebel für Profitabilität

KI-gestützte Tools sind weit mehr als einzelne Verbesserungen im Betrieb – sie sind ein zentrales Element einer umfassenden Strategie, die auf Automatisierung und schlanke Prozesse setzt. In einem Markt mit engen Margen und steigender Komplexität können Carsharing- und Bikesharing-Anbieter nur dann nachhaltig profitabel wachsen, wenn sie wiederkehrende Aufgaben konsequent automatisieren und operative Abläufe intelligent steuern.

Richtig eingesetzt, verknüpfen KI-Systeme Effizienzgewinne mit besserem Nutzererlebnis und schaffen gleichzeitig Entlastung für Mitarbeitende. Damit werden sie zum strategischen Schlüssel, um Skalierbarkeit zu ermöglichen, Kosten zu kontrollieren und die Wettbewerbsfähigkeit langfristig abzusichern. Wer heute auf KI-basierte Automatisierung setzt, schafft die Grundlage für ein profitables und zukunftsfähiges Sharing-Angebot.