Fallstudie

Automatisiertes Onboarding in eine Uber-App für Speditionen

Wir beschleunigten die Einarbeitung neuer Fahrer in eine Uber für Speditionen-App, indem wir die Dokumentenverarbeitung und Bilderkennung automatisierten

Hauptmerkmale

  • Erkennen von Fotos und Dokumenten von Fahrern und Transportdienstleistern

    Erkennen von Fotos und Dokumenten von Fahrern und Transportdienstleistern

  • Automatisiertes Onboarding für beschleunigtes Frachtmanagement

    Automatisiertes Onboarding für beschleunigtes Frachtmanagement

  • Aggregieren von Daten über neue Benutzer zum Vergleich mit Basiskriterien

    Aggregieren von Daten über neue Benutzer zum Vergleich mit Basiskriterien

Branche:
Logistik und Transport
Markt:
Großbritannien
Teamgröße:
8 Softwareentwickler
Zusammenarbeit:
Seit August 2019
Technologien

Angular / AWS / BPMN Modeler / Camunda / Docker / Java / Jenkins / KeyCloak / REST API

Geschäftsherausforderung

Unser Kunde ist der Anbieter eines Echtzeit-Frachtmarktplatzes, den Logistik- und Verkehrsunternehmen nutzen, um jährlich über 1,3 Millionen Sendungen um die ganze Welt zu bewegen. Dieser Marktplatz verbindet Verlader – in der Regel große Logistikunternehmen und Einzelhändler, die Subunternehmer für den Güterverkehr benötigen – mit Fahrern oder kleineren Verkehrsunternehmen auf der Suche nach Aufträgen.

Der Marktplatz funktioniert im Wesentlichen wie eine Uber für Speditionen-Anwendung. Die App ermöglicht es Kurieren, Aufträge für Sendungen zu erteilen und ermöglicht es Fahrern und kleinen Verkehrsunternehmen, diese zu erfüllen.

Um den Kurieren zu versichern, dass ihre Produkte in guten Händen sind, müssen die Speditionen grundlegende Kriterien für Fahrer, Fahrzeuge und Transporthistorie festlegen. Erst nach dem Vergleich eines neuen Fahrers mit den Basiskriterien kann sich der Fahrer bei einer Uber für Speditionen-App bewerben. Zunächst überprüfte das Support-Center unseres Kunden manuell alle Fahrer- und Firmendokumente auf ihre Konformität, was den Onboarding-Prozess monatelang in Anspruch nahm.

Unser Kunde musste neue Unternehmen und Fahrer effektiver in seinen Marktplatz für Frachtmanagement einbinden sowie die Zeit und die Ressourcen für den Einstiegsprozess optimieren. Zu diesem Zweck suchten sie nach einem Softwareentwicklungspartner mit Fachkenntnissen in der Logistik- und Transportbranche, der die Entwicklung von End-to-End-Komponenten abdeckt und eine optimale Lösung für die Automatisierung des Onboarding-Prozesses durch die Anwendung von Spitzentechnologien vorschlägt.
Automatisiertes Onboarding in eine Uber-App für Speditionen

Gelieferte Lösung

Unser Kunde beauftragte uns mit der Entwicklung eines kompletten, marktreifen Produkts, das den Prozess der Eingliederung neuer Unternehmen in ihre Frachtverwaltungsplattform organisiert. Gemeinsam mit unserem Kunden organisierten wir eine Reihe von Workshops, um den optimalen Technologiestack für die Projektanforderungen zu bestimmen. Als Ergebnis der engen Zusammenarbeit mit dem Produktinhaber und dem internen Entwicklerteam unseres Kunden entwickelten wir grundlegende Anwendungsfälle, die in den Onboarding-Prozess einbezogen werden sollten.

Das Frachtmanagementsystem weist verschiedenen Benutzern Rollen zu, ermöglicht den Zugriff auf rollenrelevante Funktionen und organisiert das optimale Onboarding. Zu den grundlegenden Onboarding-Szenarien gehören die Validierung eines einzelnen Fahrers mit einem Fahrzeug und die Validierung eines Verkehrsunternehmens mit einem Pool von Fahrern, die für Auslieferungsaufträge zur Verfügung stehen.

Benutzerrollen definiert für Onboard-Workflows:

  • Fahrer oder Fahrzeughalter der allein für den Güterverkehr, die Kontoführung, die Rechnungen und die Servicequalität verantwortlich ist
  • Lieferunternehmen das den Transportprozess über ein Firmenkonto abdeckt, ohne dass für jeden Fahrer individuelle Konten angelegt werden müssen
  • Disponent oder Flottenmanager der die Fahrer vertritt und ihre Konten vom Einsteigen bis zur erfolgreichen Auslieferung der Aufträge verwaltet

Abhängig von der Rolle des Benutzers kann das Onboarding einen anderen Satz von Dokumenten erfordern, um den Zugang zu relevanten Funktionen zu ermöglichen. Um für jeden Benutzer einer Uber für Speditionen-App die effizienteste Erfahrung zu gewährleisten und die Beteiligung des Kundensupports zu minimieren, haben wir uns auf die Automatisierung von Funktionen konzentriert, um manuelle Arbeiten im Zusammenhang mit der Erfassung von Daten über neue Benutzer und der Validierung ihrer Dokumente zu eliminieren.

Wir implementierten eine neue Komponente, die die Datenaggregation und -verarbeitung sowie Beschlussfassung durch robuste API-Integrationen automatisiert. Diese Komponente validiert automatisch Fahrer, Unternehmen, Führerscheine, Fahrzeugzustände und Versicherungspläne und eliminiert so potenziellen Betrug.

Die Benutzer laden über eine Online-Umfrage Dokumente in das System unseres Kunden hoch. Das System analysiert dann die Benutzerdaten, um die Identität des Antragstellers und das Ablaufdatum der Dokumente zu erkennen. Die Benutzer müssen auch Echtzeit-Fotos aufnehmen, die das System dann mit ihren Ausweisfotos vergleicht. Dazu verwendet es eine Bilderkennungssoftware, die auf Computervision und KI basiert und speziell für Dokumente und Fotoverarbeitung trainiert und optimiert ist.

APIs für das automatisierte Onboarding in eine Uber für Speditionen-App:

  • DueDil API — Bietet Zugang zu umfassenden Firmendaten mit Beschreibungen, allgemeinen Informationen und Umsatzraten für Firmenkonten
  • IDscan WebSDK — Funktionen zum Scannen umfangreicher Dokumente, Erkennen von Lebendigkeit und Gesichtsabgleich, um die hochgeladenen ID-Dokumente von Benutzern zu scannen, sie zu analysieren und Benutzer mit von der API aufgenommenen Fotos zu validieren
  • GBG Geolocation API — Verifiziert Adressen unter Verwendung der genauesten globalen Standortinformationen zur automatischen Vervollständigung von Suchanfragen nach Postleitzahl und Adresse
  • Vatlayer API — Validiert Umsatzsteueridentnummern und -sätze basierend auf der IP-Adresse oder dem Ländercode und rechnet Preise in Übereinstimmung mit den EU-Umsatzsteuersätzen um
  • MOT History API — Bietet Verlaufsdaten über den technischen Zustand eines Fahrzeugs unter Verwendung seiner Zulassungsnummer, einschließlich Daten zu Kilometerstand, Ausfällen, Fahrzeugzulassungs- und Ablaufdaten, Produktionsdatum und Hubraum
  • Google Geocode API — Bietet umfassende Echtzeitdaten zu Sehenswürdigkeiten, Routen, Dokumentation und Adressen
  • HERE Geocoder API — Ermöglicht es Geokoordinaten für Adressen, Verwaltungsgebiete und Orientierungspunkte zu erhalten
  • Geocodio API — Findet Adressen nach Längen- und Breitengraden, wandelt Adressen in Geokoordinaten um und speichert Geodaten der Kunden

Nach erfolgreichem Onboarding in die Uber für Speditionen-App unseres Kunden können die Benutzer auf ein Dashboard mit allen Aufträgen zugreifen. In diesem Dashboard können die Fahrer die Aufträge auswählen, die sie am besten liefern können. Nachdem ein Fahrer einen Auftrag ausgewählt hat, vergleicht das System das Profil des Fahrers mit den Basiskriterien. Wenn der Benutzer mit dem Auftrag übereinstimmt, erhält er alle Daten zum Auftrag einschließlich Adresse, Kunde, Produktanbieter und Empfänger. Mit der Uber für Speditionen können Flottenmanager Aufträge verfolgen und Sofortnachrichten an die Fahrer senden, um Lieferrouten zu ändern oder Versanddetails anzugeben. Uber für Speditionen arbeitet in mobilen Apps, die helfen, die Arbeit eines Fahrers unterwegs zu organisieren, unter anderem durch die Synchronisierung mit Navigationssystemen, während die Desktop-Anwendung eine bequeme Methode für Disponenten ist, um Fahrer zu unterstützen und Firmenkonten zu verwalten.

Unternehmensergebnisse

Das Geld und die Zeit, die für die Einarbeitung von Mitarbeitern, Nutzern und Anlagen aufgewendet werden, stellen für große Unternehmen eine Belastung dar. Nachdem unser Kunde erfolgreich ein automatisiertes Onboarding-System für seinen Frachtmarktplatz geliefert hat, plant er, diese Komponente marktfähig zu machen, um sie an andere Logistikunternehmen zu verkaufen. Unser Kunde achtet besonders auf den Datenschutz und die Sicherheit der Daten, die in den Profilen der Fahrer und Unternehmen gesammelt werden. Zu den Sicherheitsmaßnahmen, die sie ergreifen, gehören die Minderung langfristiger Risiken, die Einhaltung internationaler Vorschriften und die Durchführung von Sicherheitsaudits.

Um eine bessere Skalierbarkeit und Effizienz ihrer Lösungen zu erreichen, plant unser Kunde, seine Zusammenarbeit mit Intellias auszuweiten, um ihre monolithische Plattform durch eine Microservices-Architektur zu ersetzen. Wir haben bereits ein erstes F&E-Team eingerichtet, das an Technologiestacks arbeitet, um die Plattform unseres Kunden auf Microservices umzustellen.

Das automatisierte Onboarding-System unseres Kunden hat die Zeit, die für das Einlernen neuer Benutzer aufgewendet wird, von Monaten auf Minuten reduziert. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, das Support-Center zur Prüfung aller Dokumente einzuschalten, was unserem Kunden Geld spart, und die Benutzer können sofort mit der Auslieferung der Produkte beginnen.

Unser Kunde setzt das Wachstum seines Unternehmens dank der Einführung neuer Technologien fort und erwartet, dass seine Einnahmen infolge dieser Veränderungen in naher Zukunft von derzeit 25 % auf 40 % steigen werden. Während ihr strategischer Fokus weiterhin auf dem britischen Markt liegt, planen sie nun, die Reichweite ihrer Uber für Speditionen-App auf Kontinentaleuropa auszudehnen.

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