Η αποτελεσματική διαχείριση ενός στόλου, είναι μια δύσκολη εξίσωση που πρέπει να λύσουν οι υπεύθυνοι του ανάλογου τμήματος μιας εταιρείας. Οι οικονομικές προκλήσεις είναι μεγάλες μιας και οι εταιρείες προσπαθούν να μειώσουν συνεχώς τα έξοδα. Από τη μεριά τους οι ασφαλιστές και οι ασφαλιστικές εταιρείες προσπαθούν να γίνουν ανταγωνιστικοί και να αυξήσουν ακόμα περισσότερο το μερίδιο αγοράς. Σε αυτό το δύσκολο παιχνίδι έρχονται τα δεδομένα και η Τεχνητή Νοημοσύνη που βοηθούν και τις δυο μεριές.
Η τεχνολογία στο πλευρό των ασφαλιστικών εταιρειών
Τα σύγχρονα εργαλεία τηλεματικής, ενισχυμένα με δυνατότητες όπως η ανάλυση μεγάλων δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση, προσφέρουν πολύτιμες πληροφορίες για τη συμπεριφορά των οδηγών. Αυτές οι πληροφορίες προσφέρουν τη δυνατότητα στους αναλυτές κινδύνου να παραμετροποιήσουν ανάλογα τις αξιολογήσεις τους, να εξορθολογίσουν τις λειτουργίες και, το πιο σημαντικό, να δημιουργήσουν ένα περιβάλλον εστιασμένο στην ασφάλεια. Με αυτό τον τρόπο είναι όλοι κερδισμένοι: Τόσο οι οι διαχειριστές στόλου που μπορούν να επιτύχουν το διπλό στόχο της μείωσης του κόστους ασφάλισης χάρη στην ανάλυση δεδομένων, αλλά και οι ασφαλιστικές που γλιτώνουν έναν πακτωλό χρημάτων από τη μείωση των αποζημιώσεων.
Πώς όμως όλα τα παραπάνω είναι εφικτά; Ας εμβαθύνουμε λίγο περισσότερο!
Εκτίμηση κινδύνου με βάση τις συνήθειες
Η αξιολόγηση κινδύνου με βάση τις συνήθειες αποκαλύπτει το «γιατί» πίσω από το «τι». Για παράδειγμα, εάν ένας οδηγός έχει ένα ατύχημα, ένα πλαίσιο ασφαλείας βάσει δεδομένων που λαμβάνει υπόψη την οδηγική συμπεριφορά, τις στατικές και δυναμικές συνθήκες του περιβάλλοντος και την κατάσταση του οχήματος, αποκαλύπτει ακριβώς τι έχει συμβεί.
Πηγαίνοντας ένα βήμα παραπέρα, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης προσφέρει πληροφορίες και προτείνει την λύση σε μια δεδομένη κατάσταση.
Υπό αυτό το πρίσμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει προβλήματα στην κατάσταση ενός αυτοκινήτου και να παροπλίσει το όχημα μέχρι να διορθωθούν οι βλάβες, διατηρώντας έτσι άπαντες ασφαλείς.
Προγνωστική ανάλυση δεδομένων
Η προγνωστική ανάλυση συνδυαστικά με την αξιολόγηση ασφαλείας είναι μια διαφοροποίηση από τις παραδοσιακές βαθμολογίες ασφάλειας, προβλέποντας την πιθανότητα ατυχήματος. Και όλα αυτά αναλύοντας μοτίβα οδικής συμπεριφοράς, αλλά και της κατάστασης του οχήματος. Αυτά τα εργαλεία βοηθούν τους οδηγούς ενώ βρίσκονται στο δρόμο, αλλά παρέχουν επίσης στους διαχειριστές στόλου τα δεδομένα που χρειάζονται για να λάβουν στρατηγικές αποφάσεις σχετικά με τους οδηγούς και τους παράγοντες κινδύνου. Επιπλέον η προγνωστική ανάλυση δεδομένων και η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν στους στόλους να μετρούν τις επιδόσεις ασφαλείας τους έναντι ανταγωνιστών τους για πιο ακριβή αξιολόγηση. Με αυτές τις πληροφορίες, οι επιχειρήσεις μπορούν να προσαρμόσουν με ακρίβεια τα πρωτόκολλα ασφαλείας τους με βάση το benchmarking του κλάδου.
Έτσι είναι όλοι κερδισμένοι
Η αξιοποίηση των δεδομένων τηλεματικής και των γνώσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί μια κερδοφόρα κατάσταση, τόσο για τις εταιρείες που έχουν τεράστιο στόλο οχημάτων, αλλά και για τις ασφαλιστικές εταιρείες. Για τους στόλους, αυτή η προσέγγιση βάσει δεδομένων όχι μόνο καλλιεργεί ένα ασφαλέστερο περιβάλλον οδήγησης, αλλά και τους εξοπλίζει με πληροφορίες δεδομένων που μπορούν να μοιραστούν με τις ασφαλιστικές εταιρείες. Με αυτόν τον τρόπο, οι στόλοι μπορούν να ξεκλειδώσουν εξατομικευμένα προγράμματα ασφάλισης, ευθυγραμμισμένα με το προφίλ κινδύνου του στόλου, μειώνοντας έτσι τα ασφάλιστρα. Αυτό το διπλό όφελος σημαίνει εξοικονόμηση χρημάτων και καλύτερη προστασία των οδηγών.
Για τις ασφαλιστικές εταιρείες, η βαθύτερη κατανόηση της οδηγικής συμπεριφοράς ενός στόλου επιτρέπει πιο ακριβείς εκτιμήσεις κινδύνου, διατηρεί ευχαριστημένο το πελατολόγιο και παράλληλα μειώνει σημαντικά τα ποσά των ασφαλιστικών αποζημιώσεων.
