利用人工智能优化保修成本

汽车行业正面临保修成本不断上涨的困境，排名前十的汽车制造商平均每年保修支出超过100亿至500亿美元。自动驾驶、电气化和互联等先进技术的引入导致保修索赔激增。软件定义汽车（SDV）的出现带来了新的挑战，因为软件相关问题如今在保修索赔中占据了相当大的比例。.

原始设备制造商在管理保修方面面临几个具体挑战，包括：

• 及时处理来自多个来源的非结构化数据
• 根据潜在复发风险对问题进行优先排序
• 找出具有多种症状的问题的根本原因
• 协调各团队，以统一优先事项
• 通过最大限度地减少分析成本和未发现故障（NTF）事件，优化运营成本和应计成本。

本白皮书概述了原始设备制造商 (OEM) 需要建立新的实践来进一步加强保修管理体系，包括有效的数据收集技术、数据管理系统和数据驱动的决策机制。.

对于任何有兴趣了解汽车行业保修成本优化复杂性的人士来说，这份白皮书都是必读之作。下载完整版白皮书，获取有关有效保修管理的宝贵见解和策略。.

作者：

尼哈尔·萨斯马尔 汽车诊断与售后首席架构师 Nihar.Sasmal@kpit.com

巴维克·N·沙阿 汽车诊断及售后服务副总裁 Bhavik.Shah2@kpit.com