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  • 2018.03.14

安全割引っていくら?

スマホ保険テックブログ

この記事は2018.09.18に内容を更新いたしました。

こんにちは。CAOの那須川です。CAOはC Analytics Oです。機械学習とか人工知能とかを主に担当しています。justInCaseはテクノロジーの力で保険の無駄を徹底的に排除して、安い保険を提供するinsurTech(インシュアテック )企業です。第1弾商品はスマホ保険ですが、今後、データを活用した新しい商品をご提供していきます!

今回は、スマホ保険の割引について書いていきたいと思います。

リスクに応じた割引を

justInCaseのスマホ保険は、お客様のスマホから提供いただいたデータをもとに、
その人の「スマホを破損するリスク」を解析し、
保険料が安くあるべき人には安い保険料を提示する、を実現しています。

スマホの加速度・ジャイロ・歩数などのデータを使って、
その人の毎日の「リスク」を0から1の数字で表します。
「1」の人はスマホの扱いが丁寧な人、「0」の人はスマホの扱いが雑な人です。

割引額の計算の流れはこんな感じです。(難しいです。。)

  1. 毎日の「リスク」を平均化します。
    (保険期間中の平均的なリスクを計算します。)
  2. 1で計算した平均値を偏差値(=安全スコア)に変換します。
    (スマホ保険ユーザ全体のなかでどれだけ「優秀か」を算出します。)
  3. 偏差値に応じた割引率をご提供します。
    (偏差値40の人は15%、50の人は30%、60の人は45%・・・)
  4. 前回の保険料にこの割引率を掛けたものが、更新時の割引額になります。

偏差値は受験勉強でもう十分!またこんなところで見ることになるとは。。。w
偏差値が高いほどより大きな割引率となります。

リスクを測定できない場合も・・・

データを提供いただいてリスクを計算しているので、
当然ですが、データをいただけない方のリスクは測定できません。

したがって、データを提供いただけないユーザについては、
他のユーザとの公平性の観点からも、リスクは最大とみなすしかありません。

たとえば、データをくれない方は0.2とかとすると、
データを提供してくれてリスク0.1だった方から「不公平だ」と言われてしまいます。

では、データのあるユーザとないユーザとで、どれくらい割引率に差が出てくるのでしょうか。
今現在で実際に取得できているデータから計算してみました。

割引はいくらかな?

使用データ:3日以上データが取得できている協力者38人の方のデータ

ケース① データを取得できない1人を追加

データを取得できない擬似データを1人分、
実在者38人のデータに追加して偏差値(安全スコア)を計算してみました。
横軸が偏差値、縦軸が人数のヒストグラムを描いています。


青線が偏差値50、赤線がデータなしの人で偏差値29です。
このケースですと、データなしの方は割引率は0%、つまり割引はなし、となります。もったいないです。

ケース② データを取得できない38人を追加

ちょっと極端なケースで、スマホ保険契約者の半分がデータをくれて、
もう半分はデータをくれない状況を想定しています。
38人の実データに、データを取得できない38人分の擬似データを追加しました。

同じく赤線がデータなしの38人で偏差値42です。割引率は15%強となります。

まとめ

データをいただけなくても、保険金のご請求がなければそこそこの割引額にはなります。
ただ、データをご提供いただければ、スマホの扱い方に応じたより大きな割引が適用されることになります。

実は、アプリ開発で一番苦労した点が、加速度・ジャイロデータを取得しつつ、
いかにバッテリーの減りを抑えるか、だったりします。
可能な限りバッテリー消費を抑える作りにしています。
ぜひ、新たな保険を体験してみてください。

 

justInCase / そのスマホ、画面が割れる前に。