Büyük Veri ve Sigorta - mankenler

Sigorta endüstrisi önemli miktarda veriyi toplama ve işleme yeteneği olmadan hayatta kalamadı. Politikaları için uygun primleri belirlemek için sigorta şirketleri, poliçe sahiplerinin karşılaştığı riskleri analiz edebilmeli ve bu risklerin gerçekleşme ihtimalini belirleyebilmelidir.

Verilerin kullanılabilirliği ve bilgisayarların hız ve depolama kapasitesindeki önemli artışlar nedeniyle sigorta endüstrisi için, risklerin geliştirilmiş modellenmesi, daha verimli fiyatlama uygulamalarının kullanımı ve maliyetlerin azaltılması yoluyla kârların artırılması için yeni fırsatlar doğmuştur. daha özel ürünler sunmak. Ayrıca, sigorta dolandırıcılığının tespiti ve önlenmesi gibi büyük veriler, güvenlik amacıyla kullanılabilir.

Sigorta endüstrisinde büyük verilerin kullanımına iyi bir örnek, otomobil sigortacılığında telematik cihazların kullanımının artmasıdır.

A telematics cihazı, bilgisayar verilerini kablosuz olarak iletir. Bir ürünün kalitesini arttırmak veya bir sürecin güvenliğini sağlamak gibi birçok amaç için kullanılabilir. Bir Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS), bir telematik cihazın bir örneğidir.

Bir otomobil sigortası şirketi bir araçta bir telematik cihazı kurabilir ve elde edilen veriler gerçek zamanlı olarak sigorta şirketine iletilebilir. Veriler aşağıdaki ayrıntıları içerebilir:

• Hız

• Sürülen kilometre sayısı

• Frenleme şekilleri

• Sürüş gerçekleştiği günün saati

Bu veriler bir sigorta şirketine belirli bir sürücünün olma olasılığını belirlemesine yardımcı olabilir Bir kaza geçirdi. Şirket, bu bilgiyi şahsi şoförün ödediği ücreti belirlemek için kullanabilir.

Sürücü, verilerin güvenli bir sürüş kalıbı gösteriyorsa, sürücünün daha düşük prim için uygun olabilmesi avantajına sahiptir. Bir diğer yararı, sürücünün kendi sürüş alışkanlıklarını daha iyi anlayacağı ve daha güvenli bir şekilde nasıl sürdüğü konusunda bilgi sahibi olmasıdır.

Telematik cihazları kullanmanın sakıncalarından biri, önemli miktarda veriyi işlemek ve depolamaktır. Bir diğer potansiyel sorun, sigorta şirketleri, veri uyumluluk sorunları olasılığını artıran birden çok sağlayıcıdan telematik verileri alabilir olmasıdır.

Sigorta şirketleri için bir diğer büyük zorluk, toplanan büyük miktardaki verilerin en önemli risk faktörlerini tespit etmek ve ölçmektir. Örneğin, sigorta şirketinin, her mil milinin bir kaza olasılığına ne kadar katkıda bulunduğuna karar vermesi gerekir.Bu, çok sayıda karmaşık istatistiksel modelleme gerektirir.

Bu potansiyel problemlere rağmen, gerekli verileri işleyebilme kabiliyeti gelişmeye devam ederken, kamunun telematik aletlerinin otomobil sigortacılığındaki kullanımı önümüzdeki birkaç yıl içinde hızlı bir şekilde büyümeye devam etmesi bekleniyor.

Telematik, günümüzde kişisel otomobil sahiplerine kıyasla ticari otomobil sigortasında çok daha yaygın şekilde kullanılmaktadır. Kamyonetler ve taksi filoları iyi örneklerdir. Fakat gönüllü olarak kişisel otomatik alana geçmeye başlıyor. Herkes iyi bir şoför olduğunu düşünüyor ve biri olmak için bir indirim almak istiyor.

Fakat bu, büyük veri ve gizlilik hakkında daha büyük bir nokta ortaya çıkarmaktadır. Bütün bu veriler etrafında dolaşırken, şirketler ve hükümetlerin yasal olarak sizin hakkınızda neler bildikleri hakkında çizgi nerede? Bu soruya basit bir cevap yoktur ve aslında Kongrede sürekli tartışma konusudur. Sürüş alışkanlığınızın ötesinde, mobil cihazınızdaki yer izlemeden sörf ettiğiniz web sitelerine kadar her şey var olabilir. Ve insanların kolaylık sağlamak için gizliliği feda etmeye açık isteklilikleri göz önüne alındığında, şirketlerin kişisel verilerinizle ne yaptıklarına göz kulak olmaya değer.

Veriler, yerel yetkililerin kazalara katkıda bulunma olasılığı yüksek faktörleri analiz ederek, yolların ve köprülerin güvenliğini arttırmasını sağlamaları gerektiğinden, telematik cihazlarının artan kullanımı, topluma ek avantajlar da sağlayabilir.