La Sfida
Oggi gli autoveicoli sono forniti di dispositivi elettronici con localizzatore GPS (black box) che permettono di registrare tutte delle informazioni provenienti dai vari sensori dell’autoveicolo e il comportamento del guidatore.
In questo contesto, una importante società internazionale di soluzioni telematiche e IOT per l’Automotive ha richiesto uno studio per individuare un miglioramento della soluzione per il servizio di Crash Validation a fini Assicurativi.
La Soluzione
Si è condotto uno studio su un set di dati in ambito Big Data/IOT contenenti segnalazioni di probabili incidenti al veicolo provenienti dai dispositivi presenti negli autoveicoli. L’attività è stata svolta con la collaborazione della Business Unit di Gestione degli Incidenti e di Risk Management.
La soluzione ha permesso di Classificare gli incidenti in Veri e Falsi, attraverso la competizione di algoritmi di Classificazione. È stato individuato il miglior algoritmo con un alto indice di accuratezza e che contemporaneamente doveva rispondere all’obiettivo primario di migliorare il servizio attuale, portando ad una migliore riduzione dei Falsi Positivi e Falsi Negativi.
I Benefici
Il beneficio principale è stato la riduzione dell’impatto dell’innesco del processo assicurativo del veicolo su segnalazioni errate di incidenti, poiché dalla segnalazione del Dispositivo si genera un processo di validazione dell’incidente (Crash Validation) e conseguentemente l’attivazione dei servizi assicurativi relativi al veicolo.
Il Ruolo di Humanativa
Realizzazione del servizio Pilota di Machine Learning, dalla realizzazione di Modelli di Machine Learning agli Advanced Analytics.