- Analizy Obserwatorium Targa Telematics pokazują, że w 2025 r. liczba przypadków nadużyć związanych z pojazdami wzrosła o 50% i obecnie stanowi ona 40% wszystkich kradzieży pojazdów.
- Wdrożenie działań prewencyjnych pozwala odzyskać pojazdy nawet w 90% przypadków.
- Rozwiązanie Targa Telematics – Smart Vehicle Protector (SVP), oparte na sztucznej inteligencji, umożliwia wczesną identyfikację ryzyka nadużyć oraz skutecznie wspiera proces odzyskiwania pojazdów.
Targa Telematics, jeden z globalnych liderów w obszarze AIoT (Artificial Intelligence of Things) w zakresie rozwoju cyfrowych rozwiązań i platform dla mobilności połączonej, wskazuje na znaczne postępy w zapobieganiu nadużyciom związanych z pojazdami dzięki Smart Vehicle Protector (SVP) – zaawansowanemu rozwiązaniu opartemu na sztucznej inteligencji, zdolnemu do wczesnego wykrywania sygnałów ryzyka i do wspierania procesu odzyskiwania pojazdów.
Analizy przeprowadzone przez Obserwatorium Targa Telematics pokazują, że liczba przypadków nadużyć pojazdów stale rośnie. W 2025 r., na 10 000 przypadków kradzieży, przypadki nadużyć i nieautoryzowanego użytkowania aut wzrosły o 50%, co stanowi blisko 40% wszystkich kradzieży.
Trend ten jest widoczny w danych dotyczących kradzieży aut w Wielkiej Brytanii. Według danych Office for National Statistics, liczba kradzieży pojazdów wzrosła o ponad 70% w latach 2015–2025. Kradzieże i nadużycia stanowią istotne wyzwania dla menedżerów flot i operatorów mobilności, wpływając na efektywność operacyjną, koszty oraz ryzyko ubezpieczeniowe.
Znaczenie strategii prewencyjnej
W przeciwieństwie do kradzieży bezpośredniej, przywłaszczenie pojazdu wynika z początkowo legalnego dostępu do zasobu; ryzyko narasta z czasem w wyniku zachowań niezgodnych z umową, przedłużonego użytkowania lub anormalnych sposobów eksploatacji, co utrudnia jego wczesne wykrycie.
Zgodnie z doświadczeniem Targa Telematics, inteligentna korelacja zdarzeń – takich jak anomalie w zachowaniach, przekraczanie uzgodnionych limitów czy niespójne wzorce użytkowania – pozwala przezwyciężyć ograniczenia modeli reaktywnych opartych na kontrolach ex post i wdrożyć strategię prewencyjną, umożliwiającą objęcie pojazdu nadzorem oraz interwencję zanim przywłaszczenie przekształci się w trwałą stratę.
Rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji Targa Telematics
Dzięki bazie danych zbudowanej na wieloletnim doświadczeniu operacyjnym oraz wzbogaconej o duże wolumeny sygnałów i rzeczywiste przypadki, Targa Telematics opracowała rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji – Smart Vehicle Protector (SVP) – umożliwiające wczesne wykrywanie ryzyk związanych z nieprawidłowym użytkowaniem oraz przywłaszczeniem pojazdów, a tym samym szybkie uruchamianie działań operatorów odpowiedzialnych za ich odzyskiwanie.
Oparte na sztucznej inteligencji, analizie behawioralnej oraz agentic AI (wirtualnych agentach zdolnych do obserwowania, analizowania i autonomicznego działania), Smart Vehicle Protector (SVP) nieprzerwanie monitoruje każdy zasób jak dedykowany cyfrowy operator, automatycznie koreluje zdarzenia i słabe sygnały, rozpoznaje setki złożonych wzorców ryzyka, ogranicza liczbę fałszywych alarmów oraz priorytetyzuje wyłącznie istotne alerty, umożliwiając szybkie i precyzyjne interwencje dzięki sieci całodobowych Centrów Operacyjnych Targa Telematics działających w całej Europie.
„Dzięki rozwiązaniu Smart Vehicle Protector Targa Telematics wspiera firmy w przejściu od reaktywnego zarządzania szkodami do proaktywnej ochrony aktywów, rozpoznając sygnały ryzyka zanim przekształcą się one w realne straty” – skomentował Alberto Falcione, VP Sales w Targa Telematics. – „Dla operatorów sektora Rental & Leasing oznacza to konkretne oszczędności kosztów oraz zasobów przeznaczanych na odzyskiwanie pojazdów. W kontekście, w którym przywłaszczenia pojazdów rosną o ponad 50% i mogą generować znaczące konsekwencje, prewencja przestaje być opcją – staje się wyborem strategicznym.”
Przy założeniu floty średniej wielkości liczącej 10 000 pojazdów oraz rocznego wskaźnika przywłaszczeń na poziomie 0,46% (dane ANIASA).
