Využitie vozového parku
Vďaka efektívnemu využitiu dát môžu autopožičovne predpovedať dopyt po prenájme vozidiel a prispôsobiť mu ponuku. Medzi tradičné zdroje údajov znázorňujúce dopyt po prenájme vozidiel patria napríklad demografické údaje, informácie o počasí, doprave, obsadenosti hotelov či letiskové poriadky. To všetko pomáha autopožičovniam optimalizovať využitie ich vozového parku. Predpovede sa však mierne líšia v závislosti od mesta, krajiny a správania ľudí. Modely založené na umelej inteligencii dokážu veľmi presne predpovedať dopyt s ohľadom na všetky tieto rozdiely a autopožičovne tak môžu vytvoriť lepšie štatistiky dopytu. Optimalizácia využitia vozového parku sa tým stáva efektívnejšou.
Údržba flotily
Modely založené na umelej inteligencii sú tiež efektívne pri správe údržby vozového parku. Proces údržby vozidla ovplyvňuje viac faktorov, napríklad počet najazdených kilometrov a vek vozidla. S využitím umelej inteligencie môžu autopožičovne znížiť náklady na údržbu napríklad úpravou jednosmerných prenájmov čím minimalizujú objem spotrebovaného paliva a čas jazdy.
Spokojnosť zákazníkov
Analýza dát v reálnom čase môže pomôcť autopožičovniam poskytnúť zákazníkovi vozidlo podľa jeho individuálnych preferencií (čas vyzdvihnutia, model automobilu, doplnky atď). Umelá inteligencia v tomto prípade môže prispieť k budovaniu dlhodobých vzťahov so zákazníkmi prostredníctvom prispôsobených riešení a odporúčaní.
Správa výnosov
Modely umelej inteligencie pomáhajú autopožičovniam odhadnúť správny čas na vyradenie vozidiel a predaj majetku. Správcovia výnosov tak môžu ľahko predvídať prebiehajúcu optimalizáciu.
Autonómne vozidlá
V ére autonómnych vozidiel sa autopožičovne budú snažiť poskytovať nové možnosti prenájmu a vozidlá budú čoskoro synchronizované podľa potrieb zákazníkov. Pomocou technológií budú môcť autopožičovne poskytnúť zákazníkom viac prispôsobených riešení ako je napríklad vyzdvihnutie detí zo školy.