Skyblu stworzyło zestaw zmiennych, które opisują, jak często, jak daleko oraz jak bezpiecznie ma szansę jeździć rezydent danej okolicy – co ubezpieczyciele mogą wykorzystać przy ustalaniu ceny polisy
Polski insurtech Skyblu.ai udostępnił narzędzie wspierające ubezpieczycieli komunikacyjnych. Na podstawie danych adresowych pomaga im ocenić ryzyko związane z polisami komunikacyjnymi.
Bazując na wielu źródłach danych, Skyblu stworzyło zestaw zmiennych, które opisują, jak często, jak daleko oraz jak bezpiecznie ma szansę jeździć rezydent danej okolicy. Są to np. miary dostępności transportu publicznego, infrastruktury drogowej, odległości do potencjalnego miejsca pracy lub innych punktów zainteresowania. Insurtech uwzględnia też różne cechy i zachowania lokalnych społeczności w kontekście poziomu edukacji, odpowiedzialności społecznej, dbałości o otoczenie. Początkowo takich zmiennych i ich wariantów wygenerowano tysiące, a następnie zespół Skyblu wyselekcjonował 30 najistotniejszych na podstawie próbek danych, które otrzymał od ubezpieczycieli.
– W wycenie ryzyka ubezpieczeń komunikacyjnych ubezpieczyciele bazują na kodach pocztowych, które często są dalej agregowane do większych stref regionalnych i dla nich szacuje się odpowiedni współczynnik ryzyka na podstawie historycznych danych polisowo-szkodowych ubezpieczyciela. Dzięki naszym danym, ubezpieczyciele mają szansę oszacować czynnik geograficzny na znacznie bardziej granularnym poziomie, nawet przy małej ekspozycji w niektórych regionach – tłumaczy Kinga Kita-Wojciechowska, założycielka Skyblu.ai, i dodaje, że wykorzystanie dużo bardziej precyzyjnych danych ma duży potencjał do poprawy wyników, a także do rentownego wzrostu w nowych obszarach geograficznych.
Insurtech udostępnił już pierwszym zainteresowanym ubezpieczycielom z polskiego rynku testowo swoje dane. A z jednym z nich szykuje się do wdrożenia produkcyjnego. Podobne zmienne wygenerowano również we Francji i udostępniono do testowania lokalnym ubezpieczycielom, a niebawem narzędzie ma zostać przygotowane do wykorzystania również na rynku hiszpańskim.
– Zapotrzebowanie na dane zewnętrzne stale rośnie. Wraz z rozwojem kompetencji zespołów aktuarialnych i narzędzi do modelowania, modele ryzyka trenowane na wewnętrznych danych ubezpieczycieli zaczynają już być tak dobre, że jedyną opcją na ich poprawę jest włączenie danych zewnętrznych – komentuje Kinga Kita-Wojciechowska.
Co ciekawe, pomysł, aby wykorzystać dane adresowe do wyceny polis komunikacyjnych, dojrzewał w Skyblu od dłuższego czasu. Już w 2019 r. firmie udało się potwierdzić, że cechy budynku i bezpośredniej okolicy widziane na zdjęciach satelitarnych i Google Street View znacząco poprawiają predykcję ryzyka w ubezpieczeniach komunikacyjnych. Okoliczności były wtedy jednak mniej sprzyjające niż teraz, kiedy po pierwsze – inflacja wzmogła potrzebę dalszej poprawy segmentacji ryzyka w komunikacji, a po drugie – ubezpieczyciele mają bezpośredni dostęp do adresu ubezpieczającego z baz danych i nie muszą o to pytać na etapie kwotacji.
Skyblu.ai dostarcza także ubezpieczycielom dane na potrzeby wyceny ubezpieczeń nieruchomości. Opracował precyzyjne mapy ryzyka powodzi, gradu, porywów wiatru, osuwisk i pożarów, z których ubezpieczyciele mogą pobrać dane dla konkretnej lokalizacji poprzez API w ciągu milisekund i uwzględnić je w swojej ocenie ryzyka. Więcej na temat Skyblu możecie przeczytać w raporcie "Insurtechy w Polsce".
