🇧🇪 Assicurazione auto, Pricing, Scatola nera

IL VALORE PREDITTIVO DEI DATI TELEMATICI NEL PRICING DELLE POLIZZE AUTO

“Unraveling the predictive power of telematics data in car insurance pricing” KU LEUVEN, Faculty of Economics and Business

Roel VERBELEN, Katrien ANTONIO, Gerda CLAESKENS

ECONPAPERS
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Gli Autori del paper dimostrano come l'utilizzo della tecnologia telematica consenta una vera e propria "personalizzazione" dei prodotti r.c. auto. Sulla base di modelli additivi generalizzati e di indicatori predittivi, elaborano un approccio statistico in grado di analizzare gli effetti delle variabili telematiche sulle previsioni relative alla frequenza sinistri. L'analisi evidenzia che tali variabili aumentano significativamente la capacità previsionale.

Gli Autori utilizzano un set di dati relativi a un prodotto assicurativo auto rivolto ai giovani conducenti, al fine di analizzare come i prezzi delle coperture possano essere definiti sulla base dei dati raccolti tramite una scatola nera installata sui veicoli.

Nei modelli tradizionali di pricing delle polizze auto, il prezzo dipende da informazioni sulle caratteristiche dell’assicurato (età, residenza) e del veicolo, variabili che sono spesso solo indirettamente correlate alla rischiosità effettiva.

L’utilizzo della tecnologia telematica consente invece un pricing personalizzato, basato sul comportamento alla guida dell’assicurato.

Gli Autori sviluppano un approccio statistico basato su modelli additivi generalizzati e su indicatori predittivi, al fine di quantificare e interpretare gli effetti delle variabili telematiche sulla frequenza sinistri attesa.

Dall’analisi emerge che tali variabili aumentano la capacità previsionale e rendono l’utilizzo del genere ai fini della definizione del prezzo una variabile assolutamente ridondante.