Η τεχνολογία Machine Learning (ML) μεταμορφώνει τον ασφαλιστικό κλάδο και αναμφίβολα αλλάζει τον κλάδο ασφάλισης οχημάτων.
Οι ασφαλιστικές εταιρείες αξιοποιούν πλέον τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης για την πρόβλεψη της οδηγικής συμπεριφοράς, επιτρέποντας τη δυναμική τιμολόγηση ασφαλίστρων και τη μείωση του κινδύνου. Πώς λειτουργεί όμως αυτή η τεχνολογία και ποιο είναι το όφελος για τους ασφαλιστές;
Πώς το Machine Learning προβλέπει την οδική συμπεριφορά;
Το Machine Learning αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων που σχετίζονται με τον τρόπο οδήγησης ενός ασφαλισμένου. Οι κύριες πηγές δεδομένων περιλαμβάνουν τηλεματική και Internet of Things (IoT) συσκευές που είναι εγκατεστημένες στα οχήματα και συλλέγουν πληροφορίες όπως ταχύτητα, οι επιταχύνσεις, τα απότομα φρεναρίσματα και φυσικά τη χρήση GPS. Επίσης, mobile εφαρμογές και τα συνδεδεμένα οχήματα καταγράφουν τη συμπεριφορά του οδηγού μέσω αισθητήρων, αλλά και επικοινωνίας με το cloud. Αντίστοιχα το ιστορικό ατυχημάτων και αποζημιώσεων συνδυάζεται με τις παραπάνω πληροφορίες για να προβλέψει πιθανότητες εμπλοκής σε ατύχημα, ενώ εξωτερικοί παράγοντες όπως κυκλοφοριακές συνθήκες, καιρικά δεδομένα και ώρα της ημέρας ενσωματώνονται στα μοντέλα πρόβλεψης. Οι αλγόριθμοι ML επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα, εντοπίζουν μοτίβα συμπεριφοράς και ταξινομούν τους οδηγούς σε διαφορετικά επίπεδα κινδύνου.
Προσαρμογή ασφαλίστρων βάσει οδικής συμπεριφοράς
Η υιοθέτηση του Usage-Based Insurance (UBI) και των Pay-How-You-Drive (PHYD) προγραμμάτων επιτρέπει την ευέλικτη προσαρμογή των ασφαλίστρων με βάση την πραγματική συμπεριφορά του ασφαλισμένου. Οι ασφαλιστικές εταιρείες μετακινούνται πλέον από τα παραδοσιακά στατικά κριτήρια όπως ηλικία, φύλο και τύπος οχήματος προς δυναμικά μοντέλα τιμολόγησης, όπου οι προσεκτικοί οδηγοί αμείβονται με χαμηλότερα ασφάλιστρα, ενώ οι ριψοκίνδυνοι καλούνται να πληρώσουν περισσότερα. Αυτή η νέα προσέγγιση μεταβάλλει τον τρόπο με τον οποίο οι ασφαλιστές εκτιμούν τον κίνδυνο και τιμολογούν τα προϊόντα τους.
Οφέλη & προκλήσεις για τον ασφαλιστικό κλάδο
Η αξιοποίηση του Machine Learning προσφέρει σημαντικά οφέλη στις ασφαλιστικές εταιρείες. Η ακριβέστερη τιμολόγηση επιτρέπει δικαιότερα ασφάλιστρα, ενώ η αποτροπή απάτης μειώνει τις ψευδείς δηλώσεις ζημιών. Παράλληλα, η βελτίωση της διαχείρισης κινδύνου οδηγεί σε μείωση του κόστους αποζημιώσεων, ενώ η παροχή ευέλικτων ασφαλίστρων αυξάνει την εμπιστοσύνη και την ικανοποίηση των πελατών. Ωστόσο, η νέα αυτή προσέγγιση δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Τα ζητήματα ιδιωτικότητας και συμμόρφωσης με το GDPR αποτελούν βασικό εμπόδιο, καθώς οι πελάτες ενδέχεται να είναι διστακτικοί στην παροχή προσωπικών δεδομένων. Επιπλέον, η μετάβαση σε αυτή την τεχνολογία απαιτεί επενδύσεις σε τεχνολογική υποδομή, ενώ η ασφαλιστική αγορά παραδοσιακής προσέγγισης μπορεί να εμφανίσει αντίσταση στην υιοθέτηση αυτών των μεθόδων. Για τον ασφαλιστή, η πρόκληση είναι να εκπαιδευτεί στη σωστή χρήση των δεδομένων και να τα αξιοποιήσει προς όφελος των πελατών του.
Ο ρόλος του ασφαλιστή στη νέα εποχή
Το Machine Learning και η ευέλικτη τιμολόγηση δεν αντικαθιστούν τον ασφαλιστή, αλλά τον καθιστούν πιο αποτελεσματικό. Οι ασφαλιστικοί σύμβουλοι που κατανοούν και αξιοποιούν αυτά τα δεδομένα θα έχουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στη διαμόρφωση προσφορών και στη διαχείριση πελατών. Το ερώτημα πλέον δεν είναι αν θα αλλάξει ο τρόπος τιμολόγησης των ασφαλίστρων, αλλά πόσο γρήγορα οι ασφαλιστικές θα προσαρμοστούν πλήρως στις νέες συνθήκες. Και φυσικά οι ασφαλιστές που θα ηγηθούν αυτής της αλλαγής θα είναι αυτοί που θα ξεχωρίσουν στην αγορά.
