Echt smart: Forschungsprojekt entwickelt Online-Tool zur Bewertung Ihrer Heizkosten
Wie hoch sollten durchschnittliche Heizkosten sein? Ein neues Online-Tool bringt Klarheit in komplizierte Heizkostenabrechnungen und deckt Einsparpotenziale auf. (c) mediaphotos / iStockDas Problem: komplexe Abrechnungen
Jedes Jahr erhalten rund 16 Millionen Haushalte in Deutschland eine Heizkostenabrechnung, die unnötig komplex und nur schwer überprüfbar ist. Dabei wissen Verbraucher*innen oft nicht einmal, wie viel Energie und Kosten sie verschwenden.
Die Idee: automatische Analyse und Bewertung
Stellen Sie sich vor, Sie bräuchten von Ihrer Abrechnung nur noch ein Foto zu machen und sofort wäre eine automatische Bewertung von Profis verfügbar. Langes Rätseln über Abrechnungsdaten gehörte dann der Vergangenheit an.
Die Lösung: smarte Verbraucherberatung
Die Lösung ist eine smarte Online-Anwendung zur Überprüfung der Heizkosten. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) werden die Verbrauchsdaten der Abrechnungen automatisch erkannt, geprüft und verständlich aufbereitet.
Agile Software-Entwicklung
Das Online-Tool wird mit Hilfe der Design Thinking Methode Schritt für Schritt entwickelt. Unsere Entwürfe entstehen gemeinsam mit einer erfahrenen UX-Agentur in Form von Sprints. Alle Ergebnisse des Kreativprozesses werden anhand eines Prototyps getestet, bevor wir sie umsetzen (Prototyping).
(c) daboost - www.istockphoto.com / Screen individualisiertNutzerzentriertes Design
Wir möchten verstehen, was unsere Nutzer*innen bewegt und welche Wünsche sie haben, damit wir die beste Lösung für sie entwickeln können. Dafür involvieren wir sie kontinuierlich in den Entwicklungsprozess und sammeln ihre Anregungen und Ideen. Ihr Feedback fließt in jede Entwicklungs-Iteration mit ein und bildet die Basis für unsere Programmierung (User Experience).
(c) Corporate KarmaTechnisch auf dem neuesten Stand
Innovative KI-Entwicklungen für den Verbraucherschutz einzusetzen, ist das zentrale Ziel des Forschungsprojekts. Für die genaue Analyse der Heizkostenabrechnungen wird aktuell ein neuronales Netz trainiert, das bis zu 36 Kennwerte aus den Abrechnungsbildern erfassen und richtig einordnen lernt (Machine Learning). Die Text-Erkennung basiert auf OCR (Optical Character Recognition).