Il machine learning è usato per analizzare i big data generati dai dispositivi IoT provenienti dalle auto connesse

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Octo Telematics, fornitore globale di servizi telematici per le compagnie assicurative, sta introducendo grazie a Cloudera Enterprise una serie di innovazioni per il settore, aggregando 186 miliardi di miglia di dati sulle abitudini di guida provenienti dalle auto connesse, in modo da prevedere e valutare il profilo di rischio per il conducente. Utilizzando il machine learning e l’analisi su Cloudera Enterprise, infatti, la piattaforma di Octo Telematics è ora in grado di fornire informazioni fruibili e misurazione del rischio a oltre 100 compagnie assicurative in tutto il mondo, consentendo loro di trasformare la polizza, incluso il premio, la denuncia di danni (FNOL) e ottenere informazioni dettagliate.

La piattaforma di Octo Telematics aggrega oltre 11 miliardi di nuovi data point provenienti da 5,4 milioni di auto connesse e sensori ogni giorno, creando così una delle più grandi basi installate di connected cars registrate in tutto il mondo. Tutti i tipi di dati rilevanti – dati contestuali, dati relativi alle abitudini di guida, dati comportamentali e dati relativi ai sinistri – vengono utilizzati per prevedere le abitudini di guida individuali, migliorare le notifiche e la risposta agli incidenti, valutare le dinamiche dei sinistri e rilevare le frodi assicurative.

“In Octo Telematics utilizziamo la potenza dell’analisi dei dati raccolti dai sensori IoT per trasformare il comparto delle polizze auto ed essere, essenzialmente, disponibili nel momento in cui le persone hanno bisogno di aiuto”, ha dichiarato Gianfranco Giannella, direttore operativo di Octo Telematics. “Con la nostra nuova offerta di servizi Platform-as-a-Solution, il cloud è per noi essenziale, ma a causa dei requisiti normativi abbiamo anche necessità di servizi on-premise. Cloudera Enterprise, in tal senso, supporta nativamente un ambiente ibrido, offrendoci così la flessibilità di eseguire i dati laddove necessario con un costo complessivo il più basso possibile. Possiamo affermare di avere a disposizione di una piattaforma pronta per affrontare il futuro”.

La possibilità di mandare in esecuzione i dati tra ambienti cloud e on-premise permette a Octo di archiviare, elaborare e analizzare i dati che riflettono oltre 20 milioni di miglia di dati di guida al minuto utilizzando Apache Spark. I dati acquisiti, in particolare, includono molti tipi di dati telematici approfonditi, tra cui posizione, accelerazione, frenata, funzionamento al minimo, collisioni e curve.

I dati elaborati sono poi messi a disposizione di vari algoritmi analitici che ruotano intorno a modelli di valutazione del rischio del conducente, algoritmi di determinazione dei prezzi, ricostruzione degli incidenti, gestione dei sinistri, allarmi e analisi degli incidenti, comportamento del conducente, valutazione del profilo di rischio e stato dei veicoli – tutti elementi essenziali per migliorare il rendimento finanziario degli assicuratori e i prodotti per i consumatori. Creando modelli di apprendimento automatico per questa imponente quantità di dati, Octo è ora in grado di formulare previsioni e modelli di rischio più accurati per i singoli conducenti. Inoltre, i business modeler possono testare e perfezionare nuove idee e tecniche due volte più velocemente per creare prodotti e servizi innovativi, utilizzando volumi di dati impossibili prima d’ora.