Sia-modellen skal kunne brukes av flåteeiere, som for eksempel aktører med leiebiler, firmabiler eller nyttekjøretøy i parken.
- Det vi har bygget gjennom Sia er i realiteten en analyseplattform, sier Jens Kristian Tøraasen, daglig leder i Kör Teknologi AS til BB24.
- Når du har et stort, faglig validert datagrunnlag og en modulær maskinlæringsarkitektur, åpner det seg naturlig nye anvendelsesområder, sier han.
Utgangspunkt i kjøreopplæring
Modellen har i utgangspunktet utspring i kjøreopplæring, hvor den kan benyttes til å gi feedback til de som øvelseskjører – med en score gitt etter vurdering på flere kriterier.
Ifølge Tøraasen kombinerer modellen kontinuerlig innsamling av reelle kjøreturer med kjørefaglig kompetanse fra trafikklærere over hele landet.
- Dette gir et datagrunnlag som ikke bare måler tekniske utslag, men vurderer kjøreatferd i en trafikksikkerhets- og opplæringskontekst, sier han.
Den modulbaserte løsningen kan blant annet inkludere:
- Parkeringsanalyse og optimalisering
- Prediktiv fareanalyse basert på kjøremønster og kontekst
- Analyse av energiforbruk og kjørestil
- Vurdering av aggresjonsmønstre og risikoadferd
- Kontekstsensitiv vurdering av fart og bremsing
Tøraasen peker på reduserte skade- og vedlikeholds-kostnader, lavere forsikringskostnader gjennom bedre risikoprofilering og mer effektiv kjøring som fordeler.
- Skal gi økonomiske besparelser og tydeligere bærekrafts-profil
- For mange selskaper handler dette ikke bare om teknologi, men om lønnsomhet og samfunnsansvar, sier Tøraasen.
- Bedre innsikt i hvordan kjøretøy brukes kan gi både økonomiske besparelser og en tydeligere bærekraftsprofil, sier han.
Sia-modellen er foreløpig ikke på markedet for flåteeiere. Målet er å fortsette utviklingen gjennom 2026.
- Vi har allerede et betydelig datagrunnlag og en robust modellstruktur på plass, sier Tøraasen.
Ambisjonen er ifølge Kör-lederen at kryssende analyser av kjøremønster og kontekstdata over tid skal gi enda mer presise og dynamiske vurderinger, inkludert økt presisjon innen prediktiv risikoanalyse.
- Vi har i første omgang vist hva teknologien kan gjøre for enkeltførere. Samtidig ser vi et tydelig potensial i å videreutvikle plattformen mot profesjonelle aktører som ønsker mer datadrevet beslutningsstøtte, sier Jens Kristian Tøraasen.
