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Calcolo costo assicurazione auto con Google Steet View

pubblicato da il 10 maggio 2019
Calcolo costo assicurazione auto con Google Steet View

Le compagnie di assicurazione auto studiano da tempo nuovi parametri di calcolo del premio assicurativo che non siano quelli soliti legati all’età del conducente, alla zona geografica in cui vive e allo storico dei sinistri. E una mano potrebbe dargliela uno studio condotto da due università, che ha dimostrato un’insospettabile correlazione tra lo stato delle abitazioni degli assicurati e il rischio di incidente automobilistico.

Gli atenei di Varsavia e Stanford hanno analizzato con il machine learning migliaia di indirizzi di clienti di una compagnia assicurativa, raccogliendo le immagini delle loro case con Google Street View. Come abbiamo già scritto, uno dei criteri per calcolare il costo dell’assicurazione auto è la zona geografica di residenza dell’assicurato. Ci sono zone a bassa sinistrosità, in cui la polizza costa meno, e altre ad alto se non altissimo rischio, in cui si paga molto di più, a volte anche il doppio. Ma guardando con attenzione le immagini prelevate con il servizio di Google Maps, i ricercatori universitari si sono accorti che anche se posizionate a medio-breve distanza, le case possono avere aspetti differenti. E si sono chiesti se l’aspetto dell’abitazione possa rivelarsi una discriminante molto più precisa per calcolare il rischio di incidente riferito a un singolo assicurato, invece che prendere in considerazione una generica area geografica.

Per dare una risposta al loro quesito, hanno esaminato il portfolio clienti di un'impresa assicuratrice per un triennio, analizzando tutti i dati possibili: indirizzi, classe di merito, numero delle richieste di risarcimento danni, ecc. Poi osservando con attenzione le immagini delle case di quegli stessi clienti, prese tramite Google Street View, hanno incrociato le informazioni in loro possesso, annotando il tipo di abitazione, l’età e lo stato, nonché il genere e la densità degli immobili nelle vicinanze.

Le variabili ottenute, combinate con ulteriori dati forniti dalla compagnia di assicurazione e sottoposte a un algoritmo di machine learning, hanno generato un modello probabilistico e ottenuto un coefficiente del calcolo di rischio nettamente migliorativo rispetto a quello della compagnia. Il tutto, ripetiamolo, semplicemente aggiungendo le informazioni sulle abitazioni degli assicurati. Le caratteristiche visibili di una casa possono dare indicazioni sul rischio di sinistro stradale, hanno confermato i ricercatori, A prescindere dalle variabili standard come l’età del guidatore o il luogo di residenza.

Insomma, c’è la possibilità che in un prossimo futuro per il calcolo del costo della nostra assicurazione auto dovremo stare attenti alla grondaia che perde o al cancello d’ingresso arrugginito.

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