Come vengono declinate in Iws le mentions, il world cloud e la sentiment analysis? Il team dell’Area Analytics ce lo spiega riportando un esempio di un studio seguito in questi mesi per il settore assicurativo.
Oggigiorno le assicurazioni offrono un pacchetto assicurativo più basso a condizione che si installino sulle proprie macchine le black-box (o scatole nere). Ma a cosa serve la scatola nera e perché fa risparmiare?
Si tratta di un dispositivo di sicurezza che permette il monitoraggio e la registrazione dei parametri tecnici del mezzo e del comportamento del conducente. Insomma, può essere visto come un “gran raccoglitore” di dati o meglio di una infinità di dati che vengono più comunemente identificati come Big Data.
I risultati dello studio di questi dati hanno messo in evidenza la possibilità di poter formulare polizze assicurative dell’RC auto “personalizzate” a condizione che le persone accettino di montare la scatola nera sulla loro auto.
La presenza di queste black box sui veicoli contribuisce a generare un’enorme quantità di dati sul traffico, sugli spostamenti e perché no, anche sulle abitudini delle persone e delle famiglie.
Con le nuove tecnologie di analisi, come gli algoritmi di Machine Learning siamo in grado di processare questi dati rendendo la loro lettura fruibile anche ai non addetti ai lavori.
Il valore aggiunto è però il controllo e monitoraggio di ciò che avviene sulle strade, nonchè la migliore interpretazione delle dinamiche durante eventuali incidenti stradali.
Grazie a queste black box siamo in grado di analizzare il segnale GPS andando anche ad evidenziare zone del nostro territorio dove il segnale ancora non è di buona qualità. L’informazione del segnale GPS è stata messa in relazione alla velocità intrapresa dal veicolo in modo da poter stilare un piccolo profilo sul conducente dell’automobile.
Naturalmente, la tecnica di Machine learning serve maggiormente per l’importazione automatica giornaliera dei dati. Su questi sono stati implementi algoritmi di Intelligenza artificiale e test statistici per avere informazioni aggiornate tempestivamente ogni giorno con l’aggiunta di una interfaccia grafica di facile interpretazione.
Queste implementazioni intelligenti ci hanno permesso di rilevare anche la riduzione del flusso di spostamenti durante il periodo di lock-down e il loro graduale e successivo aumento.
Perché intelligenti? Perchè grazie al loro modo di implementazione, non hanno avuto bisogno di modifiche durante questo periodo, ma hanno “imparato” autonomamente ad interpretare i dati… Naturalmente l’applicazione ai dati provenienti dalle black box è solo uno delle infinite possibilità di applicazione dei nostri algoritmi!
