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本番稼働中
追跡された旅行
スコアリング済みドライバー
総走行距離
総運転時間
引受ギャップ
車両の更新時に車両の年齢、人口統計、履歴に基づいて設定されたポリシーは、12 か月間保持されますが、根底にあるリスクは旅行ごとに変化します。車両が実際にどのように運転するかが分からないため、保険会社は平均的な価格を設定しています。安全な車両は危険な車両を補助し、誰も見えないリスクに対して資本は手を休めています。 YASは、各旅行が発生したときにスコアを付けます。認可を受けた保険会社は、実際に存在するリスクに基づいて価格を設定し、保険契約に対する権限を保持し、存在しないリスクに対して保有している資本を解放できます。
更新変数 (車両の年齢、人口統計、履歴) は、旅行ごとにリスクが変化するフリートに従うことができません。ポリシーは、バインドされた翌日には無効になります。
フリートの実際の走行（速度、ブレーキ、リスク露出、いつどこで）は、静的な要因よりも損失を正確に予測します。リアルタイムで追跡すれば、認可された保険会社が料金設定を支援するために使える入力になります。
実際に存在するリスクに価格を設定すれば、資本は存在しないリスクに対して手をこまねいていることがなくなります。コンバインド・レシオが厳しくなり、それを獲得したフリートの保険料が安くなります。
データパイプライン
プロダクショングレードのパイプラインはタクシー車両規模ですでに検証されています。同じフローが自律走行車、ロボット、ドローンにも当てはまります。つまり、キャプチャ、コンテキスト、スコア、行動、学習です。
すべての車両からのテレメトリはエッジで前処理されます。車載コンピューティング ノードは、ローカル バッファリングとサニティ チェックを使用して、位置、動き、タイミング、センサーの状態などの生の信号を処理します。
リスクの次元
充実したすべての道路セグメントには、静的な引受業務が無視する信号や、行動とコンテキストのリスク モデルが優位性を発揮する場所など、数十の特性が含まれています。私たちはそれらを静的評価表では答えられない 3 つの質問にグループ化します。
車両はどこにありますか?
それは何で動いているのでしょうか？
動きはどうですか？
対象範囲
バッテリーセルから第三者責任に至るまで、すべてのレイヤーが同じ信号から読み取ります。 YAS スコア。
パックレベルの健康状態と充電状態。車両ごとに追跡されます。このポリシーはバッテリーの劣化に応じて調整されます。手動による再評価や中間の再引受はありません。
保険料は車両の運転中にのみ発生します。補償範囲は点火時に有効になり、駐車時に一時停止されます。フリートは遊休資産に対する支払いを停止します。
充電器、ケーブル、系統接続ポイントを保管します。充電サイトでの機器の損傷、ダウンタイム、第三者による事故はポリシーの範囲内に含まれます。
EVの運航による衝突、物的損害、乗客の事故 - 旅行を記録したのと同じテレメトリに基づいて裁定されました。
加速、急ブレーキ、コーナリング、再生パターン。ドライバーごとのスコアは、保険会社の動的な保険料調整と 90 日間の保険金請求確率フラグに基づいて提供されます。
全車両の Fleet Protection Score — リスクゾーン、保険金請求ステータス、補償状況を一目で把握。保険契約をスコアリングしたのと同じ API から取得します。
モデルの進化
リスクモデルは静的ではありません。AIは改善を提案します。バックテストによって出荷されるものが決まります。
プラットフォームは、新しいリスク特徴の候補を提案し、重みを再調整するAI支援の反復を定期的に実行します。
すべての候補は過去のデータに対してバックテストされ、安定性、説明可能性、セグメントの公平性、分布の制約がチェックされます。
ガードレールをクリアする更新のみが実稼働環境に出荷されます。他のすべてはログに記録され、保留されます。ライブ価格にサイレント変更はありません。
本番環境での証明
JOIE の電気タクシーフリートは、リアルタイムの機械データを YAS に送信します。YAS は商用 EV 走行で 24.3 百万キロメートル以上をスコアリングしました。このリスクスコアは、香港で Zurich が引き受ける自動車保険商品を支える評価です。
JOIEのケーススタディを読む
Hong Kong's first behaviour-based taxi fleet — 1,000 EV cabs scored live by YAS, priced on how each driver actually drives.
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