btbilgi

Yakın gelecekte her yanımız sensörler ve minik ölçüm cihazları ile dolu olacak. Bunlardan üretilen devasa miktarda veriden en iyi şekilde yararlanmasını bilenlerden biri de sigorta devleri. ABD kökenli sigorta firması Allstate, araçlardaki sensör kayıtlarından yararlanarak sigorta primlerini en optimize şekilde değiştirebilmeyi sağlayan bir bilişim altyapısı kullanıyor. Allstate’in alt firması Arity ise benzer modelleri akıllı telefonlar sayesinde oluşturabileceğimizi savunan bir yaklaşımın sonucunda kurulmuş.

Modern akıllı telefonların üzerinde hızölçer, GPS, basınçölçer ve jiroskop gibi tonla farklı sensör bulunuyor. Acaba otomobillerin kendi sensörlerindense, şoförlerinin telefonlarındaki sensörlere dayanan bir veri toplama altyapısı kurulabilir mi? Böyle bir altyapıdan elde edilecek veriler, daha sağlıklı analizler yapmaya yarar mı? Ve bu analizleri iş modellerine (yani paraya) nasıl çevirebiliriz? Arity’nin genel müdürü Gary Hallgren, InfoWorld’e bu konularda vizyonlarını anlatmış.

Hallgren üç sene kadar önce akıllı telefonların veri toplama noktasında ne kadar işe yarayabileceğini farkedip, Arity firmasını kurduklarını anlatıyor. “Bir sensör cihazını otomobillere takıp veri toplamaktansa, bir akıllı telefondan veri toplayabiliriz. Bu arabaya takılan özel üretim bir cihazdan daha ucuz bir yöntem. Kullanıcının sadece benim uygulamamı yüklemesi yeterli” diyor Hallgren.

Arity: Akıllı telefondan otomobil sigorta modeli üretmek

Ama akıllı telefon sensörleri, bu iş için özel tasarlanmış bir cihazınkinden daha başarılı olabilir mi? Hallgren bazı açılardan öyle olduğuna inanıyor. Sadece neyi ölçmek istediğiniz ve bu veriyle ne yapacağınızı bilmeniz gerekli. Arity firması şoförlerin akıllı telefonlarından bir çok şey öğrenebiliyor. Şoför frenlere çok basma ve ani duruş yapma eğiliminde mi? Sürüş sırasında telefonunu kaç kere, ne sıklıkla kullanıyor? Bu türden veriler, şoför profili çıkartıp kişiye uygun sigorta modelleri üretmeye ve prim optimizasyonuna yarıyor.

Hallgren asıl problemin daha genel senaryolarda yattığını ifade ediyor. Örnek olarak, şoför arabadan inip bir otobüse mi bindi? Bunu saptamak oldukça zor ama makine öğrenme teknikleri geliştikçe, insanların hareketlerindeki şablonlar da daha kolay farkedilebilir hale gelecek. Hallgren araç filolarının her türlü bilgiye sahip olduklarını ama firmasının bazı noktalarda kullanıcı davranışlarını daha iyi analiz edebildiğini söylüyor. Mesela aracın bölgelere göre ortalama hızından yola çıkarak ne tür yollardan geçtiği bilgisi, kaç kilometrede bir aracı bakıma götürdüğü gibi şablonları görebildiklerini anlatıyor. Bunların hepsi yeni sigorta modelleri üretmek için kullanılabilir.

Arity her ne kadar bir sigorta devinin alt kuruluşu olsa bile, topladıkları veriler başka sigorta firmalarına da yarayabilir. Bu konuda her türlü fırsatı değerlendirmek niyetindeler. Yakın gelecekte asıl sorun veri toplamak olmayacak, veriyi nasıl nakte çevireceğimiz daha önemli hale gelecek gibi gözüküyor.

Yorumlar
btbilgi
PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.