IoT và sự phá vỡ ngành bảo hiểm truyền thống
Xem bất kỳ chương trình truyền hình nào, và bạn sẽ thấy mình bị dồn dập bởi vô số quảng cáo bảo hiểm xe hơi. Nhiều người hài hước, với những nhân vật đáng yêu cho người tiêu dùng biết cách cung cấp của họ ít tốn kém hơn so với sản phẩm tiếp theo. Mặc dù khoản tiết kiệm từ nhà cung cấp này sang nhà cung cấp khác có thể không đáng kể, nhưng tỷ lệ bảo hiểm thấp hơn đáng kể có thể sẽ sớm ra mắt, nhờ vào công nghệ IoT và viễn thông.
Các nhà nghiên cứu đã biết rằng khoảng 64% tài xế trả phí bảo hiểm cao hơn để trợ cấp cho nhóm nhỏ hơn, những người lái xe nhiều nhất. Kể từ khi một chỉ số nguy cơ quan trọng là dựa trên số lượng dặm đi du lịch, có một cơ hội để giảm lãi suất cho hầu hết khách hàng.
Bảo hiểm dựa trên mức sử dụng (UBI) được thực hiện với các cảm biến IoT dựa trên xe báo cáo thông tin về quãng đường đi được. Các thiết bị nhỏ, kết nối di động này đo lường các yếu tố rủi ro khi lái xe bao gồm khoảng cách lái xe, kiểu lái xe trong ngày, tốc độ, kiểu phanh và hành vi lái xe thất thường có thể dẫn đến tai nạn. Những hành vi có thể quan sát và định lượng này được đưa vào đánh giá rủi ro giúp các công ty bảo hiểm xếp hạng người lái xe về mức độ an toàn, cho phép họ định giá bảo hiểm của mình dựa trên hồ sơ rủi ro của người lái xe.
Với UBI, các công ty bảo hiểm theo dõi và phân tích dữ liệu này, sau đó tạo ra các mức giá dựa trên hành vi được cá nhân hóa. Đối với những người lái xe an toàn, những người lái xe không thường xuyên và những người chỉ thực hiện những chuyến đi ngắn quanh thị trấn, điều đó có nghĩa là chi phí bảo hiểm sẽ giảm đáng kể. Đối với các doanh nghiệp vận tải chuyên nghiệp, chẳng hạn như đội xe giao hàng, những số liệu này trở nên vô giá đối với điểm mấu chốt.
UBI đã được phát triển trong nhiều năm. Phát triển theo cùng Hệ thống Cơ điện tử Thông minh (IMS / Intellimec) *, UBI 1.0 được các công ty bảo hiểm xây dựng để thu hút những người lái xe chi phí thấp. Giờ đây, chúng ta đã bước vào kỷ nguyên UBI 2.0, đó là cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm hơn. IMS / Intellimec báo cáo rằng UBI 2.0 bao gồm nhiều điểm tiếp xúc khác nhau với nhà cung cấp ưu tiên của họ, bao gồm huấn luyện lái xe, báo cáo khí thải xe và cập nhật tình trạng ô tô. Dưới đây là 1 case study của công ty bảo hiểm Progressive Insurrance.
Case Study công ty bảo hiểm Progressive Insurance
Progressive Insurance, công ty bảo hiểm ô tô lớn thứ tư của Mỹ, đã triển khai chương trình “Pay as You Drive” khi bạn lái xe, mang đến cho người lái xe cơ hội giảm phí bảo hiểm dựa trên phân tích thói quen lái xe của họ. Những người lái xe chọn tham gia chương trình sẽ nhận được một thiết bị để cắm vào xe của họ tên là Snapshot.
Ứng dụng SnapShot sẽ Giám sát tiến bộ lái xe và chỉ định mức giá bảo hiểm tùy chỉnh dựa trên hành vi lái xe. Tài xế lái xe an toàn sẽ được giảm giá, trong khi những người lái xe liều lĩnh hơn có thể thấy mức tăng phí bảo hiểm của họ. Trong số những người chọn cắm thiết bị, Progressive ước tính rằng có 8 trong số 10 tài xế tiết kiệm được tiền với mức tiết kiệm trung bình là 10 – 15%.
Progressive Snapshot là một mô-đun nhỏ được cắm vào On-Board Diagnostics Type 2 (OBD-II) port. Giống như một hộp đen trên máy bay, OBD-II cho phép các kỹ thuật viên ô tô chẩn đoán các hoạt động của xe. Bên trong thiết bị này là chip nhớ, bộ thu phát sóng di động và radio GPS có thể theo dõi vị trí. Snapshot sẽ liên tục truyền dữ liệu không dây, qua mạng của AT & T, chuyển thông tin thời gian thực về trung tâm của Progessive trong khi bạn lái xe. Progressive ghi lại số dặm lái xe, thời gian trong ngày, và những thời điểm người lái xe thắng gấp.
Để tính toán số tiền tiết kiệm hữu ích, Progressive nhìn vào các hạng mục như mức độ thường xuyên lái xe tăng tốc hoặc phanh nhanh chóng (định nghĩa là gia tốc hoặc giảm trên nhanh hơn 7mph / giây), có bao nhiêu dặm họ lái xe mỗi ngày, và cũng có thể mức độ thường xuyên lái xe giữa nửa đêm và 4 am, đó là một thời gian đặc biệt rủi ro cho tai nạn.Tài xế sau đó có thể đăng nhập vào một ứng dụng trực tuyến để xem kết quả của họ và nhận phản hồi về cách trở thành tài xế thậm chí an toàn hơn.
Trong khi các yêu cầu về bảo hiểm xe hơi khác nhau tùy theo tiểu bang, tài xế phải luôn chứng minh khả năng bồi thường thiệt hại trong trường hợp xảy ra tai nạn. Loại bảo hiểm phổ biến nhất là bảo hiểm trách nhiệm, bao gồm các thiệt hại khi bạn có lỗi.
Công ty BH sẽ tính toán khả năng bồi thường của tài xế dựa trên mức độ rủi ro. Có Một số yếu tố thống kê về thông tin làm tăng khả năng gặp tai nạn và các nhà cung cấp sử dụng các yếu tố này để xác định phí bảo hiểm của bạn. Các yếu tố truyền thống bao gồm tuổi tác, giới tính, nghề nghiệp, kiểu dáng và mẫu xe và lịch sử tín dụng.
Ứng dụng kết hợp các yếu tố công nghệ của thiết bị di động, phân tích dữ liệu rộng rãi, ứng dụng trên cloud và ‘khẩu hiệu để lái xe tốt có thể được chia sẻ thông qua mạng xã hội của các tài xế, Progressive đưa yếu tố xã hội hơn nữa bằng cách trao tặng một danh hiệu Best Safety Driver cho những tài xế tốt nhất từng có cho người lái xe với tỷ lệ tiết kiệm tiền tính từ Snapshot lớn nhất. Đây cũng là 1 cách Progressive sử dụng truyền thông mạng xã hội để thu hút người tham gia chương trình.
Internet of Things (IoT) đã tạo ra cơ hội mới cho các nhà cung cấp để ước tính rủi ro tốt hơn dựa trên việc lái xe và giá cả phù hợp. Bởi vì các tài xế giỏi sẽ mua BH với mức giá thấp nhất, chương trình này dẫn đến tăng phí bảo hiểm (bằng cách thu hút nhiều tài xế hơn), giảm tỷ lệ mất (bằng cách thu hút các tài xế tốt hơn) và cải thiện tỷ suất lợi nhuận. Chương trình cũng đã khuyến khích hành vi lái xe an toàn hơn.
Mặc dù Chương trình có khả năng tiết kiệm tiền, nhưng chỉ 25% khách hàng đã chọn tham gia (tại thời điểm 2018) . Một số khách hàng chọn không tham gia vì lo ngại về dữ liệu riêng tư. Progressive tiết lộ rằng họ hiện đang theo dõi tốc độ xe, nhưng không phải bằng vị trí. Điện thoại thông minh đã khiến người Mỹ cảm thấy thoải mái hơn với vị trí bị theo dõi, vì vậy công ty “lại một lần nữa nghiên cứu sử dụng GPS, kể cả trong một số thiết bị Snapshot.” khách hàng khác không tham gia vì nó mang lại cho Progressive khả năng sử dụng dữ liệu chống lại họ trong một tương lai nào đó. Nếu một tài xế đang tăng tốc tại thời điểm xảy ra tai nạn, dữ liệu có thể ảnh hưởng xấu đến yêu cầu của anh ta hoặc phí bảo hiểm trong tương lai.
Không ngoài những nỗi lo lắng khi IoT Phát triển, chúng ta thấy ở trường hợp trên bảo mật vẫn là mối quan tâm lớn đối với các thiết bị hỗ trợ IoT và ứng dụng IoT.
