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Con una cadencia periódica, la plataforma ejecuta iteraciones asistidas por AI que proponen nuevos candidatos a características de riesgo y reequilibran ponderaciones.
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Soluciones · Flotas de vehículos eléctricos
El seguro de automóvil heredado modifica el precio de una flota una vez al año. YAS lee cada vehículo eléctrico (estado de la batería, posición, comportamiento) y lo convierte en una puntuación de riesgo en vivo que su aseguradora puede valorar, de modo que la cobertura rastrea cómo se conduce realmente la flota.
Vivir en producción
viajes rastreados
conductores puntuados
distancia total de conducción
horas totales de conducción
La brecha de suscripción
Una póliza establecida en el momento de la renovación según la antigüedad del vehículo, la demografía y el historial, luego se mantiene durante doce meses mientras el riesgo subyacente cambia en cada viaje. Sin saber cómo se conduce realmente la flota, la aseguradora fija el precio promedio: las flotas seguras subsidian a las riesgosas y el capital se queda inactivo ante riesgos que nadie puede ver. YAS puntúa cada viaje a medida que sucede. Una aseguradora autorizada puede fijar el precio en función del riesgo que realmente existe, conserva la autoridad sobre la póliza y libera el capital retenido contra riesgos que no existen.
Las variables de renovación (antigüedad del vehículo, datos demográficos, historial) no pueden seguir una flota cuyo riesgo cambia de un viaje a otro. La póliza queda obsoleta al día siguiente de su vinculación.
La forma en que realmente conduce una flota (velocidad, frenado, exposición, dónde y cuándo) predice las pérdidas mejor que cualquier factor estático. Con un seguimiento en vivo, se convierte en información que una aseguradora autorizada puede utilizar para respaldar los precios en tiempo real.
Ponga precio al riesgo que realmente existe y el capital dejará de permanecer inactivo frente al riesgo que no existe. Ratios combinados más ajustados y primas más bajas para las flotas que los obtienen.
canalización de datos
Un pipeline de producción ya validado a escala de flota de taxis. El mismo flujo se aplica a los vehículos autónomos, robots y drones: capturar, contextualizar, calificar, actuar, aprender.
Telemetría de cada vehículo, preprocesada en el borde. Un nodo de computación en el vehículo maneja señales sin procesar (posición, movimiento, sincronización, estado del sensor) con almacenamiento en búfer local y controles de cordura.
Dimensiones de riesgo
Cada segmento de carretera enriquecido conlleva docenas de propiedades: las señales que la suscripción estática ignora y donde un modelo de riesgo de comportamiento y contexto gana su ventaja. Las agrupamos en tres preguntas que una tabla de calificación estática no puede responder.
¿Dónde está el vehículo?
¿Por qué conduce?
¿Cómo se mueve?
Alcance de la cobertura
Desde celdas de batería hasta responsabilidad civil: cada capa lee la misma señal con puntuaciones YAS.
Estado de salud y estado de carga a nivel de paquete, rastreados por vehículo. La póliza se ajusta a medida que la batería se degrada: sin reevaluación manual ni resuscripción a medio plazo.
La prima se acumula solo mientras el vehículo está en funcionamiento: la cobertura se activa al encender y se detiene cuando está estacionado. La flota deja de pagar por activos inactivos.
Cargadores de depósito, cables y puntos de conexión a red. Los daños al equipo, el tiempo de inactividad y los incidentes de terceros en los sitios de carga están dentro de la póliza.
Colisiones, daños a la propiedad e incidentes con pasajeros derivados de operaciones de vehículos eléctricos, adjudicados con la misma telemetría que calificó el viaje.
Aceleración, frenada brusca, curvas, patrones de regeneración. Los puntajes por conductor alimentan el ajuste dinámico de las primas de la aseguradora y un indicador de probabilidad de reclamo de 90 días.
Un Fleet Protection Score en cada vehículo: zonas de riesgo, estado de siniestros y estado de cobertura de un vistazo, desde la misma API que puntuó la póliza.
Evolución del modelo
Los modelos de riesgo no son estáticos. AI propone mejoras; El backtesting decide qué se envía.
Con una cadencia periódica, la plataforma ejecuta iteraciones asistidas por AI que proponen nuevos candidatos a características de riesgo y reequilibran ponderaciones.
Se realiza una prueba retrospectiva de cada candidato con datos históricos y se verifica su estabilidad, explicabilidad, equidad del segmento y restricciones de distribución.
Solo las actualizaciones que superan los guardrails se envían a producción. Todo lo demás se registra y se detiene: sin cambios silenciosos en la tarificación en vivo.
Prueba en producción
La flota de taxis eléctricos de JOIE transmite datos de máquina en tiempo real a YAS. YAS ha puntuado más de 24.3 millones de kilómetros de conducción comercial de EV. Esa puntuación de riesgo sustenta un producto de motor suscrito por Zurich en Hong Kong.
Lea el estudio de caso JOIE
Hong Kong's first behaviour-based taxi fleet — 1,000 EV cabs scored live by YAS, priced on how each driver actually drives.
Preguntas
Realice una implementación con nuestro equipo. La mayoría de las flotas se activan en semanas, no en trimestres.