Kundenstory
Vehicle Data API
Fahrzeugbewertung per API für Volkswagen Financial Services
Unternehmen
Volkswagen Financial Services
Branche
Automotive
Schwerpunkt
AWS, Cloud, Engineering, Data
Automatisierte Fahrzeugbewertung
Schnelle und konsistente Preisermittlung ohne externe Gutachter.
OEM-übergreifende Vergleichbarkeit
Harmonisierung von Fremdmarken auf ein einheitliches VW-Datenmodell.
Reduktion von Prozesskosten
Deutliche Einsparung im Leasing- und Finanzierungsprozess.
Zukunftssichere Plattform
Architektur ist erweiterbar für neue Modelle, Marken und Anwendungsfälle.
Projekt-Zusammenfassung:
Für Finanzierung eines Kaufs/Leasings ist der Marktwert eines Fahrzeugs unerlässlich. Für Berechnung dieses Werts sind eine Vielzahl an Merkmale wie Farbe, Equipment, Zustand wichtig. Da es keine Standards diesbezüglich zwischen Autobauern gibt, ist es die Aufgabe dieses Projekts, so einen Interpretationsservice zu erstellen. Dieser soll z.B. verschiedene Equipments von anderen Herstellern mit der Eigenmarke vergleichen können. Nach dieser Interpretation soll der Modell aus Fremdmarke in hauseignene Datenmodelle passen.
Herausforderungen:
- Uneinheitliche Fahrzeugdaten: Unterschiedliche Datenformate und Begrifflichkeiten bei Fremdmarken.
- Hoher Aufwand bei Fahrzeugbewertung: Externe Gutachten sind teuer und zeitaufwendig.
- Fehlende Vergleichbarkeit: Ausstattungen und Zustände schwer standardisierbar.
- Anforderungen an Skalierung: Hohe Verfügbarkeit und Performance der API notwendig.
Lösungen:
- Entwicklung eines REST-APIs: Microservice zur Interpretation und Bewertung von Fremdfahrzeugen.
- Machine Learning Pipeline: ML-Modelle zur Marktwertschätzung basierend auf interpretierten Fahrzeugdaten.
- AWS-basierte Architektur: Nutzung von Kinesis, RDS, S3 und weiteren AWS Data Services.
- API-Deployment mit Python/NGINX: Bereitstellung via Starlette, Gunicorn und NGINX in produktion fähiger Umgebung.
Ergebnisse des Projektes:
- Automatisierte Fahrzeugbewertung: Schnelle und konsistente Preisermittlung ohne externe Gutachter.
- OEM-übergreifende Vergleichbarkeit: Harmonisierung von Fremdmarken auf ein einheitliches VW-Datenmodell.
- Reduktion von Prozesskosten: Deutliche Einsparung im Leasing- und Finanzierungsprozess.
- Zukunftssichere Plattform: Architektur ist erweiterbar für neue Modelle, Marken und Anwendungsfälle.
Technology Stack:
Python REST API Frameworks
WSGI like NGINX, GUnicorn
AWS Data Services (Kinesis, RDS, Athena, QuickSight)
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