Nach einem Verkehrsunfall fehlt den meisten Beteiligten nicht nur die Ruhe, sondern vor allem eine klare Struktur. Viele wissen vor Ort nicht, welche Schritte jetzt wichtig sind, welche Informationen wirklich erfasst werden müssen und welche Folgen bestimmte Entscheidungen später haben. Muss die Polizei gerufen werden? Ist eine Anzeige erforderlich? Welche Fotos sind sinnvoll? Welche Informationen braucht später die Versicherung, ein Anwalt oder ein Gutachter?
Gleichzeitig liegt das wirklich relevante Wissen über Unfallaufnahme, Folgeprozesse und sinnvolle nächste Schritte oft implizit bei einzelnen Experten aus Polizei, Justiz oder der regulatorischen Praxis. Genau dieses Wissen ist im Alltag wertvoll, aber selten so aufbereitet, dass es digital nutzbar wird.
Ziel des Vorhabens ist es, dieses Expertenwissen in ein digitales System zu übersetzen, das Nutzer vor Ort oder im Nachgang strukturiert durch die Unfallaufnahme führt, alle relevanten Informationen vollständig erhebt und daraus eine belastbare Grundlage für Folgeprozesse schafft.
Die Herausforderung liegt nicht in einem einfachen Formular, sondern in der exakten digitalen Abbildung eines hochgradig situationsabhängigen Prozesses. Ein Unfall ist kein linearer Standardablauf. Je nach Unfalltyp, Beteiligtenkonstellation und Schadensbild ändern sich die relevanten Fragen, Pflichten, Nachweise und nächsten Schritte.
Ein triviales Beispiel: Bei einem Wildunfall muss nicht nach Schäden des gegnerischen Fahrzeugs gefragt werden. In anderen Konstellationen ist genau diese Information wiederum zentral. Dieselbe Logik gilt für Fotos, Belege, rechtlich oder versicherungsseitig relevante Angaben und spätere Folgeprozesse.
Deshalb musste nicht nur eine Datenerfassung gebaut, sondern ein umfangreicher Entscheidungsbaum entwickelt werden, der Nutzer abhängig vom konkreten Unfallgeschehen durch genau die Fragen, Nachweise und Handlungsschritte führt, die in ihrer Situation wirklich relevant sind.
Das Ziel des Systems ist nicht nur, Daten zu sammeln, sondern eine vollständige, verwertbare und belastbare Informationsbasis zu erzeugen. Deshalb werden alle relevanten Angaben so erhoben, dass manuelle Rückfragen im weiteren Verlauf weitgehend entfallen.
Ein zentrales Element ist dabei die adaptive Erfassungslogik. Der Nutzer wird nicht mit einem starren Ablauf konfrontiert, sondern abhängig vom Unfalltyp und den bereits gemachten Angaben durch genau die Schritte geführt, die in seiner Situation relevant sind. Das gilt für die Fragenlogik ebenso wie für den Fotowizard, der je nach Fall unterschiedliche Nachweise und Bilder abfragt.
Aus diesen Informationen entsteht ein Masterdokument, in dem alle für den weiteren Verlauf relevanten Daten strukturiert zusammengeführt werden. Dieses Dokument dient sowohl dem Nutzer selbst als auch allen weiteren Stakeholdern als zentrale Referenzquelle für den weiteren Prozess.
Das Geschäftsmodell des Vorhabens basiert auf dem Verkauf hochqualifizierter Leads. Relevante Empfänger sind dabei unter anderem Anwälte, Gutachter, Werkstätten und Leihwagenfirmen. Entscheidend ist jedoch, dass nicht jeder Unfall für jeden dieser Leads gleichermaßen interessant ist.
Deshalb wurde ein internes Scoring- und Ranking-System entwickelt, das jeden erfassten Fall entlang definierter Kriterien bewertet. So wird sichergestellt, dass Lead-Käufer nicht einfach rohe Kontaktdaten erhalten, sondern qualifizierte, vorstrukturierte und inhaltlich passende Fälle. Leads sehen direkt, welcher Unfall für sie relevant ist und welcher nicht.
Gerade für Anwälte ist dieser Unterschied operativ wertvoll: Statt Informationen mühsam nachzufassen oder dem Nutzer hinterherzulaufen, erhalten sie bereits einen Fall, der vollständig dokumentiert und inhaltlich vorqualifiziert ist. Das spart Zeit, reduziert Reibung und erhöht die Qualität der weiteren Bearbeitung erheblich.
Technisch wird das System als Progressive Web App umgesetzt, damit die Unfallaufnahme auch vor Ort unter schwierigen Bedingungen nutzbar bleibt. Gerade bei schlechtem Empfang oder instabiler Netzverbindung darf die Erfassung nicht abbrechen oder an einer Registrierung scheitern.
Deshalb werden die Daten während der Vor-Ort-Aufnahme zunächst lokal in der IndexedDB gespeichert. Nutzer können den Prozess so ohne sofortige Anmeldung durchlaufen und die Informationen direkt an der Unfallstelle sichern. Für die spätere Weiterverarbeitung, den sogenannten Couchmodus am Abend oder am nächsten Tag, ist anschließend eine Anmeldung vorgesehen, damit die Daten kontrolliert in der Cloud persistiert und weiterverarbeitet werden können.
Besonders wichtig ist dabei der Schutz personenbezogener Daten und sensibler Bilddateien. Dokumente wie Führerschein, Fahrzeugschein oder andere identifizierende Nachweise dürfen nicht im Klartext im System vorliegen. Entsprechend muss die Architektur von Anfang an so ausgelegt werden, dass Verschlüsselung, Zugriffsschutz und sichere Datenhaltung integraler Bestandteil der Lösung sind.
Die erste Ausbaustufe schafft die Grundlage für eine strukturierte Unfallaufnahme, vollständige Dokumentation und qualifizierte Lead-Weitergabe. Darauf aufbauend sind bereits weitere Entwicklungsschritte vorgesehen.
In Version 2 sollen auf Basis der bereits vollständig erhobenen Informationen direkt Formulare der Versicherer vorausgefüllt werden, sodass Nutzer zusätzliche Arbeitsschritte nicht mehr selbst erledigen müssen. Perspektivisch ist auch eine direkte Übermittlung an entsprechende Schnittstellen denkbar, sobald diese Integrationen sinnvoll und verfügbar sind.
In Version 3 ist der Einsatz eines RAG-Systems für Gesetzestexte sowie agentischer Logik innerhalb der Software vorgesehen. Ziel ist es, dass große Teile der Erfassung und Nutzerführung perspektivisch auch über ein Chat-Interface unterstützt werden können. Die KI soll dabei Fragen beantworten, Prozesse begleiten und Unsicherheiten abbauen – ausdrücklich ohne rechtliche Beratung zu ersetzen.
Das Unfallcockpit ist aktuell noch nicht live. Die Prozessanalyse ist abgeschlossen, der Decision Tree steht und die zugrunde liegenden Datenstrukturen sind definiert. Aktuell liegt der Schwerpunkt auf der Architekturphase, in der die technische Grundlage für die Umsetzung konkret ausgearbeitet wird.
Die Implementierung startet zeitnah auf Basis dieser bereits abgeschlossenen konzeptionellen Vorarbeit. Genau darin liegt auch die Stärke des Projekts: Nicht mit isolierten Features zu beginnen, sondern zuerst die Prozesslogik, Datenstruktur und Systemarchitektur belastbar aufzusetzen.
Prozessanalyse, Wissensextraktion aus dem Expertenkontext, Konzeption des Geschäftsmodells, Entwicklung des Decision Trees, Aufbau der Datenstrukturen, Architektur und Produktlogik des gesamten Systems sowie die Umsetzung des Zielsystems.
