Γιώργος Μούζος, 6/11/2024 - 09:00 facebook twitter linkedin Πώς η τεχνολογία Machine Learning προβλέπει τα ατυχήματα και προσδιορίζει το κόστος ασφάλισης; Γιώργος Μούζος, 6/11/2024 facebook twitter linkedin Η δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης βοηθάει στην πρόβλεψη ατυχημάτων και παράλληλα στην προσαρμογή των ασφαλιστρών. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και του Machine Learning (ML) φέρνει επαναστατικές αλλαγές στην ασφάλιση αυτοκινήτων, διευκολύνοντας την πρόβλεψη ατυχημάτων και τον ακριβή καθορισμό ασφαλίστρων. Αξιοποιώντας μεγάλα δεδομένα, αλγόριθμους ML και σύνθετους μηχανισμούς πρόβλεψης, οι ασφαλιστικές εταιρείες καταφέρνουν να αναλύσουν με ακρίβεια τους κινδύνους. Ας δούμε πώς η τεχνολογία αυτή μπορεί να βελτιώσει την ασφάλεια και να διαμορφώσει τα ασφάλιστρα. Πρόβλεψη ατυχημάτων μέσω Machine Learning Οι αλγόριθμοι της μηχανικής εκμάθησης (machine learning) εκπαιδεύονται με τεράστιο όγκο δεδομένων, όπως ιστορικά δεδομένα ατυχημάτων, συμπεριφορές οδηγών, καιρικά δεδομένα, οδικές συνθήκες, αλλά και δημογραφικά χαρακτηριστικά. Αυτά τα δεδομένα στο σύνολό τους επιτρέπουν στους αλγόριθμους να αναγνωρίζουν μοτίβα και να εντοπίζουν συσχετίσεις μεταξύ παραγόντων που αυξάνουν την πιθανότητα ατυχήματος. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να εντοπίσουν ότι οι οδηγοί που είναι επιθετικοί πίσω από το τιμόνι, φρενάρουν απότομα ή αναπτύσσουν υπερβολική ταχύτητα), εμφανίζουν αυξημένο ρίσκο ατυχήματος. Αυτός ο μηχανισμός επιτρέπει στους ασφαλιστές να προβλέπουν καλύτερα ποιοι πελάτες ενδέχεται να προκαλέσουν ζημιές στο μέλλον και να τους κατηγοριοποιούν ανάλογα, διασφαλίζοντας έτσι πιο ορθολογική κατανομή κινδύνου. Με τον ανάλογο αντίκτυπο στο ασφάλιστρο φυσικά! Εξατομικευμένη τιμολόγηση με χρήση ανάλυσης κινδύνου Το Machine Learning συμβάλλει επίσης σημαντικά στον καθορισμό ασφαλίστρων με βάση την ανάλυση κινδύνου, κάτι που αποτελεί μεγάλη πρόκληση για τους ασφαλιστές. Η παραδοσιακή τιμολόγηση που βασίζεται σε στατιστικά στοιχεία, όπως η ηλικία ή το φύλο, δεν ανταποκρίνεται πλήρως στην ατομική συμπεριφορά των οδηγών. Με τη βοήθεια της τηλεματικής, οι ασφαλιστές μπορούν να παρακολουθούν σε πραγματικό χρόνο τα δεδομένα οδήγησης των πελατών τους και να δημιουργούν εξατομικευμένα ασφαλιστικά προφίλ. Αυτός ο εξατομικευμένος τρόπος υπολογισμού ασφαλίστρων ενθαρρύνει τους οδηγούς να υιοθετήσουν ασφαλέστερες συνήθειες, καθώς γνωρίζουν ότι η συμπεριφορά τους έχει άμεσο αντίκτυπο στο κόστος ασφάλισης. Οι ασφαλιστές, από την πλευρά τους, μπορούν να επιβραβεύσουν τη σωστή οδική συμπεριφορά, δίνοντας κίνητρα για ασφαλέστερη οδήγηση και μειώνοντας την έκθεσή τους σε κινδύνους. Σημαντικά πλεονεκτήματα του Machine Learning για τον ασφαλιστή Η τεχνολογία ML ενισχύει τη δυνατότητα των ασφαλιστών να παρέχουν εξατομικευμένες και ανταγωνιστικές υπηρεσίες. Με τη συνεχή ανάλυση μεγάλων δεδομένων και την αξιοποίηση πληροφοριών από το Internet of Things και την τηλεματική, οι ασφαλιστικές εταιρείες μπορούν να προσφέρουν πιο ακριβείς προβλέψεις και τιμολογήσεις. Αυτό όχι μόνο αυξάνει την αποδοτικότητα των ασφαλιστών, αλλά και ενισχύει την εμπιστοσύνη των πελατών στη διαφάνεια και τη δικαιοσύνη των ασφαλιστικών προϊόντων. Η χρήση του ML, επομένως, δεν αποτελεί απλώς τεχνολογικό πλεονέκτημα για τον ασφαλιστικό κλάδο, αλλά και ένα σημαντικό εργαλείο για τη βελτίωση της ποιότητας των παρεχόμενων υπηρεσιών. Με την ανάπτυξη των τεχνολογιών, οι ασφαλιστές μπορούν να προσαρμόσουν καλύτερα τα προγράμματά τους και να ανταποκριθούν στις ανάγκες των σύγχρονων οδηγών με μεγαλύτερη ακρίβεια. Συνολικά, το Machine Learning μεταμορφώνει σημαντικά τον τρόπο με τον οποίο προβλέπονται τα ατυχήματα και καθορίζονται τα ασφάλιστρα. Με αυτόν τον τρόπο πλέον οι οδηγοί απολαμβάνουν εξατομικευμένες υπηρεσίες, ενισχύοντας τη διαφάνεια και έχοντας δίκαια ασφάλιστρα για τα οχήματά τους. Ακολουθήστε το Nextdeal.gr στο Google News .
Γιώργος Μούζος, 28/05/2025 - 09:19 Cyber Risk στα έξυπνα αυτοκίνητα: Πώς τα ασφαλιστικά προϊόντα αντιμετωπίζουν τις IoT απειλές;
Γιώργος Μούζος, 26/05/2025 - 09:11 AI-powered risk assessment: Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να προλάβει τον επικίνδυνο οδηγό πριν το ατύχημα;
Γιώργος Μούζος, 19/05/2025 - 08:55 Πώς η γήρανση των μπαταριών EV αλλάζει τα δεδομένα στην ασφαλιστική κάλυψη και αποζημίωση
Ο ρόλος των over-the-air updates στα ηλεκτρικά αυτοκίνητα και οι προκλήσεις για τις ασφαλιστικές Πώς οι «over-the-air» αναβαθμίσεις αλλάζουν το τοπίο στην ασφάλιση αυτοκινήτου και τι πρέπει να γνωρίζουν οι ασφαλιστές σήμερα; Η εποχή όπου... Γιώργος Μούζος, 16/05/2025 - 09:07
Η νέα στρατηγική κατά της απάτης με deep learning και data fusion Η ασφαλιστική απάτη δεν είναι απλώς ένα κόστος! Eίναι ένας αόρατος εχθρός που υπονομεύει την αξιοπιστία του συστήματος και μετακυλίει... Γιώργος Μούζος, 14/05/2025 - 09:02
Πώς τα Big Data μεταμορφώνουν τις ασφαλίσεις αυτοκινήτων: Από την πρόβλεψη ατυχημάτων στην εξατομίκευση τιμολογίων Οι ασφαλιστικές αξιοποιούν πλέον τα δεδομένα για να προσφέρουν δίκαιες και κερδοφόρες πολιτικές. Τι σημαίνει αυτό για τον κλάδο; Η δυνατότητα... Γιώργος Μούζος, 12/05/2025 - 08:54
Τα τέσσερα mega-trends που αναδιαμορφώνουν την ασφάλιση οχημάτων ως το 2030 Η ασφάλιση οχημάτων βρίσκεται σε κομβικό σταυροδρόμι. Μέχρι το 2030, τέσσερις ισχυρές τάσεις θα έχουν αναδιαμορφώσει το τοπίο: από τον... Γιώργος Μούζος, 09/05/2025 - 09:06
smart #5: Το νέο premium SUV που αλλάζει τους κανόνες στα ηλεκτρικά οχήματα! Το πρώτο μεσαίο SUV της smart προσφέρει κορυφαία τεχνολογία, ασφάλεια και άνεση και δημιουργεί νέα δεδομένα για τους επαγγελματίες της... Γιώργος Μούζος, 02/05/2025 - 08:59
Ποιος ευθύνεται όταν το αυτοκίνητο οδηγεί μόνο του; Η αυτόνομη οδήγηση αλλάζει τα πάντα στην ασφάλιση οχημάτων: νέες ευθύνες, νέες προκλήσεις και ευκαιρίες για τους ασφαλιστές. Η πρόοδος της... Γιώργος Μούζος, 28/04/2025 - 09:04