Не просто събирайте всички драйвери в общи кофи (възраст, пол и т.н.). Научете за риска за околната среда и някои от другите най-добри застрахователни приложения за машинно обучение.

Машинното обучение е революция в застраховането

Като застрахователна компания, задържането е името на играта. Задържането на един щастлив клиент е много по-лесно, отколкото превръщането на един нов потенциален клиент в клиент.

Най-изпитаният и верен метод за задържане на застрахователни клиенти е предлагането на по-добри цени от вашата конкуренция. Но застрахователното ценообразуване изисква задълбочено и комплексно разбиране на риска.

В миналото липсата на технологии правеше това трудно. Застрахователните компании бяха изключени от най-мощните си източници на данни. Неспособни да обработят огромното количество данни, до които имат достъп, те оставиха ценни прозрения на масата.

Сега, повече от всякога, това е така. Телематични данни в реално време предоставят информация за скоростта на водача, пътните условия, данни за движение и прогнози за времето. Оценката на риска за околната среда е сложна, да, но благодарение на машинното обучение е възможно да се извлекат мощни, променящи играта прозрения.

Така че вместо да обединявате всички шофьори в общи кофи (възраст, пол и т.н.) и да определяте тяхната премия като един размер за всички, прегърнете технологията. Нека да разгледаме най-добрите застрахователни приложения за машинно обучение.

Специализирани решения за клиентите

Застрахователите вече могат да предложат по-персонализирана застрахователна премия, благодарение на усъвършенстваните алгоритми за машинно обучение. Например, едно от застрахователните приложения за машинно обучение е, че може да помогне на застрахователите да разберат по-добре променящите се климатични условия. Това се прави чрез анализиране на исторически данни за времето и бъдещи климатични прогнози.

Друг начин е чрез анализиране на лични данни от превозни средства. Застрахователните компании могат да видят дали водачите практикуват безопасно шофиране с помощта на машинно обучение. От събраните данни застрахователите могат по-точно да оценят рисковия резултат на водача. „В резултат на това застрахователите могат да предложат по-ниски премии на водачи, които демонстрират безопасно шофиране“.

Това са само няколко от приложенията за екологична застраховка за машинно обучение.

Прогнозиране на модели на човешкото поведение и профилиране

Популярно е схващането, че човешкото поведение може да бъде спонтанно, но според скорошно проучване на мрежови учени от Североизточния университет, „човешкото поведение е 93 процента предвидимо“. Това може да се използва в полза на застрахователите.

Машинното обучение може да ни помогне не само да установим модели за индивидуални профили на шофиране, но и за групи шофьори и автопаркове. От тук можем да открием основните фактори, които влияят на тези модели. Когато анализират данни за групи водачи, машинното обучение може да помогне на застрахователите да намерят тенденции в поведението, които е трудно да се обработват ръчно поради огромното количество налични данни и изчислителни способности.

Когато става дума за индивиди, застрахователните приложения за машинно обучение показват, че хората са по-сложни от възрастта, пола и колата, която карат. Множество други уникални фактори могат да допринесат за нивото на риск, който водачът има, когато е на път. Те включват минало поведение, данни за околната среда и застрахователни данни. Тези уникални данни за водача могат да бъдат обработени чрез машинно обучение и да генерират много по-точен резултат от този, който може да бъде получен от общото профилиране.

Разбиране на заплахите от трафика и поведението

Трафикът е сложен. Много фактори засягат защо се появяват различни модели на трафик, като местоположение, час от деня, брой коли на пътя и т.н. Това затруднява хората да разберат как условията на трафик влияят напълно върху рисковите резултати при шофиране.

Например, може да мислите, че повечето смъртни случаи при пътнотранспортни произшествия се случват в градските райони, защото има много повече автомобили в кондензирана зона. В действителност, повечето смъртни случаи при пътнотранспортни произшествия се случват в селските райони, въпреки че там живеят значително по-малко хора. Много хора имат това погрешно схващане, защото рискът не е едноизмерен.

Наличието на способности за анализиране на сложността на моделите на трафик и зоните с висока степен на заплаха, където обикновено се случват злополуки, е друго основно застрахователно приложение за машинно обучение. Така че, ако шофьор обикновено пътува до работното място в зона с висока опасност от произшествия, съчетана с неблагоприятни условия на околната среда (като дъждове, сняг и бури), неговият рисков рейтинг вероятно ще бъде по-висок и трябва да бъде оценен съответно.

И не забравяйте, че тези застрахователни приложения за машинно обучение не само помагат за по-точното ценообразуване. Те също помагат за спасяването на животи.

Откриване на измами

Измамните искове са едно от най-критичните предизвикателства в застрахователната индустрия. Въпреки че винаги има човешки елемент при оценката на щетите и исковете, откриването на измами е едно от най-добрите застрахователни приложения за машинно обучение.

Използвайки най-съвременните алгоритми за машинно обучение, вие имате способността да забелязвате модели и съмнително поведение в данните за рекламации на клиенти. След това тези лоши актьори могат да бъдат открити, без да се възпрепятстват истинските твърдения. Въоръжени с това знание, в крайна сметка можете да намалите премиите, като се позиционирате по-конкурентно на пазара.

Разбиране на условията, базирани на събития

Всеки ден няма един и същ модел на трафик. Повечето хора знаят, че 17:00ч. през делничните дни отбелязва пиков час пик. Но какво да кажем за еднократните случаи?

Може би мачът от местното държавно първенство приключва в 21:00 часа? Или какво ще кажете за годишния парад, който затваря главната улица за деня? Трафикът за Деня на благодарността е непредсказуем на база час по час. Същото важи и за това кога пътищата всъщност се отварят в новогодишната нощ.

Това са всички независими, базирани на събития фактори, които могат значително да повлияят на оценката на риска по време на шофиране. Всички тези заплахи имат данни, които могат да бъдат анализирани, за да се намерят тенденции и модели, които могат да помогнат на шофьорите да избягват рискови ситуации, което е друго фантастично застрахователно приложение за машинно обучение.

Всичко в интерес на безопасността и бдителността

Тези основни застрахователни приложения на машинното обучение са предназначени да намалят риска от шофиране и да открият измамно поведение. Ако ги използваме, бихме могли значително да намалим риска си на пътя. Това би позволило на застрахователите да намалят лихвите си и да увеличат печалбите. Не само шофьорите биха били по-щастливи с по-евтина застраховка, но и застрахователите биха могли да видят по-големи печалби с по-малки загуби.

С Inaza точнотова, което правим. Искате ли да знаете повече? Нека се свържем.

Първоначално публикувано на https://www.inaza.com.