Les compagnies d’assurance et les courtiers trouvent les avantages de l’intelligence artificielle pour mieux aider les entreprises de camionnage dans leurs besoins de gestion des risques. La technologie a aidé en collectant et en déployant rapidement des données, en améliorant la sécurité et en ouvrant potentiellement la voie à une réduction des coûts d’assurance, ont déclaré des experts en technologie et en assurance.
« Les compagnies d’assurance utilisent les données et la technologie de l’IA sur l’itinéraire, à l’origine, à la destination, sur la façon dont le conducteur conduit, pour finalement tarifer l’assurance », a déclaré Lisa Paul, directrice de la stratégie de Hub International, spécialisée dans le transport. Elle a ajouté que l’assurance automobile commerciale « n’a pas été rentable de le faire à l’ancienne » parce qu’elle était basée principalement sur les rapports des véhicules à moteur sur les conducteurs.
« Mais cela n’a pas vraiment dit aux compagnies d’assurance comment ces conducteurs conduisaient réellement », a déclaré Paul, ajoutant que les rapports sur les véhicules à moteur reflètent le nombre de fois où vous vous êtes fait prendre, et non ce que vous faisiez réellement. Hub International propose un service de révision de contrat soutenu par l’IA qui peut passer au crible un accord de 50 pages au format PDF ou Word en deux minutes et générer automatiquement une réponse.
L’intelligence artificielle a utilisé les données des appareils de journalisation électroniques, des systèmes télématiques et des dashcams pour résoudre des problèmes tels que le comportement de conduite et les itinéraires problématiques. L’IA est également bénéfique pour proposer et réviser des accords avec les expéditeurs.
Données de la caméra embarquée
Jeff Davis, vice-président de la sécurité pour Napa River Insurance Services, l’administrateur tiers de Hudson Insurance Group, a déclaré que l’IA prouve déjà ses avantages dans de nombreux domaines de la sécurité du camionnage, en particulier dans les systèmes de dashcam.
En permettant le traitement et la gestion de gros volumes d’informations, l’IA permet à certains systèmes de dashcam de distiller des milliers de points de données en « éléments exploitables pour lesquels les conducteurs peuvent être plus efficacement entraînés », a déclaré Davis. « Ces appareils ne sont plus simplement des enregistreurs d’événements. »
Les systèmes les plus avancés observent la distance, le comportement et la vitesse aux intersections, notant les conducteurs sur les habitudes générales afin qu’ils puissent être traités avant qu’ils ne conduisent à des accidents, a déclaré Davis. « Je pense que nous verrons cette technologie se généraliser pour identifier les mesures préventives/correctives qui peuvent être entreprises dans tous les domaines de la performance », a-t-il prédit.
La technologie Dashcam avec IA peut contribuer à réduire les comportements de conduite à risque, aider à réduire le coût des primes d’assurance et exonérer les conducteurs, ont déclaré les responsables de l’assurance et les fournisseurs de technologie.
« Les preuves vidéo éliminent les conjectures de l’équation lorsque les flottes doivent défendre les conducteurs contre les réclamations frauduleuses », a déclaré Ingo Wiegand, vice-président de la gestion des produits, de la sécurité, chez Samsara. « Cela peut également accélérer les enquêtes sur les réclamations légitimes lorsque les flottes peuvent facilement extraire et partager des séquences vidéo HD comme preuve directement avec leur assureur. »
Wiegand a ajouté que les dashcams compatibles avec l’IA fournissent aux flottes des informations pour créer un programme et une culture de sécurité. « Grâce aux alertes en cabine et aux flux de travail mobiles, vous pouvez coacher de manière proactive les conducteurs sur le moment et travailler à réduire les risques dans votre flotte », a-t-il déclaré.
Assistance télématique
La mise en œuvre de systèmes améliorés par l’IA promet également de générer des avantages en termes de maintenance. Paul de Hub International a noté : « Un véhicule qui a connu plusieurs événements d’accélération rapide et d’excès de vitesse aura des besoins d’entretien différents » qu’un véhicule qui est conduit par une main plus prudente, appartenant à un conducteur qui a reçu une formation de rattrapage.
Davis de Napa River a déclaré que pour toute industrie ou utilisateur final, le succès de l’IA dépend de la qualité des données. « Il oriente les hypothèses de tout système basé sur l’IA », a-t-il déclaré. « C’est pourquoi il doit y avoir une validation constante et continue des résultats de tout processus d’IA. »
Chuck Wallace, PDG de High Definition Vehicle Insurance (HDVI), a déclaré que son entreprise travaille avec un large éventail de sources de données, notamment des systèmes télématiques, des ELD et des systèmes de caméras. Les données de toutes ces sources « se présentent sous différents formats à différents intervalles », a-t-il déclaré. HDVI a construit sa propre technologie pour traiter les données, les analyser et les normaliser, et pour faire face « lorsqu’il y a un petit texte de présentation ou un bobble dans les données qui il y aura inévitablement – puis corrigez cela » pour maintenir des données de haute qualité.
« Différents fournisseurs de télématique génèrent des données de différents niveaux de qualité », a observé Keith Halasy, vice-président du marketing pour HDVI. « Du point de vue de l’exploitation des camions, il est important de faire des choix technologiques qui prennent en charge » les systèmes assistés par l’IA, a déclaré Halasy. Certaines flottes manquent de ressources technologiques pour mettre en place un programme d’IA, qui doit être alimenté par de gros volumes de données, a-t-il noté. « Mais lorsque vous commencez à entrer dans les pools de certains des principaux fournisseurs de télématique (qui) disposent d’une quantité substantielle de données, vous pouvez commencer à en tirer parti. »
Hub International exploite un portail technologique qui peut « ingérer » des données provenant de plus de 100 ELD différents, des informations vidéo provenant de dashcams et des données d’optimisation d’itinéraire pour aider les clients à évaluer leur coût total du risque « pour ce mile pour ce conducteur, pour cet expéditeur ». dit Paul.
Plus le coût total du risque par mile est clairement défini, puis combiné avec les coûts d’équipement et de carburant, mieux une entreprise de camionnage peut tarifer ses services, a noté Paul. « Mais ils peuvent également être plus prédictifs dans leurs propres pertes et primes attendues », a-t-elle déclaré.
Utilisation et stockage des données
La sécurité des données et leur gestion éthique ne sont pas seulement des priorités commerciales, ont noté les experts.
« Tout se résume à, légalement, qui possède les données », a déclaré Paul de Hub.
Une entreprise de camionnage possède les données d’un ELD, a déclaré Paul. Au-delà de cela, les entreprises de camionnage qui cherchent à utiliser les données sur le comportement des conducteurs doivent demander aux conducteurs de signer un accord d’utilisation de la télématique, comme elles le font pour les rapports sur les véhicules à moteur et les vérifications des antécédents, a conseillé Paul.
Les transporteurs peuvent rencontrer des réticences ou des refus de la part des propriétaires-exploitants indépendants lorsqu’il s’agit de partager des données. « Cela peut présenter un problème, mais cela peut présenter une opportunité », a déclaré Paul.
L’entrepreneur indépendant est propriétaire de son score de conducteur. Un transporteur peut convaincre un conducteur en expliquant que le score sera utilisé pour réduire les coûts d’assurance, qui seront répercutés sur le conducteur sous contrat.
Pour une entreprise de transport fournissant des données à une compagnie d’assurance, la sécurité, y compris la défense contre les piratages, est une considération, ont déclaré Paul et d’autres. « Je dirais qu’il s’agit d’un problème nouveau et émergent pour les entreprises de transport », a déclaré Paul. Elle a également souligné les dashcams orientées vers l’intérieur qui pourraient capturer des données faciales biométriques. « Vous devez faire face à toutes les lois de l’État associées à cela », a-t-elle déclaré.
Davis de Napa River a qualifié l’IA d’outil à utiliser dans la prise de décision. « Cela ne devrait pas être considéré comme un substitut au processus de pensée humaine lorsqu’il s’agit de considérations éthiques », a-t-il déclaré.
La confidentialité des données devrait être l’une des premières étapes de la mise en œuvre de « tout programme d’IA », a ajouté Davis. « Il y aura ceux qui tenteront activement de violer ces données et les systèmes d’IA en général pour acquérir des connaissances sur les pratiques commerciales, etc. » Il a recommandé qu’un spécialiste de la sécurité des données évalue à l’avance tout projet d’IA ou accord de fournisseur.
L’IA et la télématique vidéo jouent un rôle important en donnant aux flottes des informations et des preuves pour mieux informer les tarifs et se protéger contre les fausses déclarations, a déclaré Wiegand de Samsara. « Je vois beaucoup de potentiel pour le coaching des conducteurs à grande échelle et la formation proactive sur les modèles de comportement à risque. C’est en anticipant ces comportements avant qu’ils n’affectent les tarifs d’assurance que les flottes pourront ressentir un impact tangible.
Wiegand a déclaré que choisir « la bonne caméra de tableau de bord compatible avec l’IA est le meilleur moyen de réduire les primes d’assurance ». Il a déclaré que certains assureurs recherchent des fonctionnalités spécifiques de dashcam, telles que des haut-parleurs audio, des capacités d’enregistrement ou une vue large pour les caméras orientées vers l’extérieur. Il a noté qu’il existe des « fonctionnalités plus nuancées » telles que la recherche de proximité et la récupération de vidéos à la demande. Ceux-ci peuvent aider les flottes à localiser un véhicule et à récupérer des séquences vidéo HD en quelques minutes, a-t-il déclaré. « Pour certains clients, cela se traduit par des centaines de milliers de dollars économisés sur les réclamations en exonérant les conducteurs avec des séquences vidéo », a déclaré Wiegand.
« Alors que les primes d’assurance continuent d’augmenter, il devient de plus en plus important d’adopter une approche axée sur les données pour la gestion des risques », a déclaré Wiegand.
Certaines compagnies d’assurance modifient leur approche en matière de tarification, en se concentrant sur « le nombre de kilomètres, les itinéraires et le type de conducteur afin de mieux tarifer et d’obtenir une meilleure rentabilité », a déclaré Paul de Hub International.
Réaliser des économies
Une plus grande flexibilité des tarifs pendant la durée d’un contrat d’assurance est possible avec les données traitées par l’IA, ont déclaré les responsables de l’assurance.
Si une flotte améliore son score de performance en matière de sécurité, certaines compagnies d’assurance proposent désormais de réduire ce qu’elles facturent, a déclaré Paul. « Le défi est que la plupart des entreprises de camionnage n’ont aucune idée de la façon dont leur flotte va marquer », et un mauvais score pourrait leur coûter cher.
HDVI offre un « Lookback de sécurité », analysant les données télématiques des flottes des 90 derniers jours lorsqu’une police est cotée pour la première fois. Si les données de cette période montrent un certain niveau de performance en matière de sécurité, une flotte peut bénéficier de remises dès le début de la politique, a déclaré la société.
Todd Witte, vice-président des produits d’assurance pour HDVI, a déclaré que le pourcentage de clients disposés à partager des données avant de souscrire une assurance avait augmenté. « C’est au-dessus de 50% », a-t-il déclaré.
« Si vous pensez au bon vieux temps », a déclaré Witte, une entreprise de camionnage à la recherche d’une couverture pourrait parler de ses camions à une compagnie d’assurance, fournir des MVR aux chauffeurs et décrire sa zone d’opérations – « des choses assez simples ».
Avec l’IA, a déclaré Witte, au lieu d’une évaluation annuelle des risques, il peut y avoir une surveillance mensuelle, permettant à la compagnie d’assurance d’être plus réactive au comportement du conducteur d’un transporteur et aux performances de sécurité de la flotte. « Ces données sont capables de brosser un tableau beaucoup plus haute définition du risque », a déclaré Witte.
Une autre utilisation de l’IA peut être de contrer une réaction négative des souscripteurs après qu’un transporteur a eu un accident majeur. Les souscripteurs concluent généralement que le transporteur présente un risque élevé, mais Paul a déclaré: « Peut-être que le transporteur n’a tout simplement pas eu de chance. »
Les données générées par l’IA pourraient montrer que le conducteur impliqué dans la perte a obtenu des performances de conduite élevées, n’avait aucun dossier de conduite distraite, et également que le score global de la flotte est supérieur à la moyenne. Cette information peut être utilisée pour rassurer un souscripteur, a déclaré Paul.
« Les assureurs ont historiquement utilisé les données de violation de la FMCSA pour tarifer l’assurance », a déclaré Paul, mais avec le roulement des chauffeurs, les changements opérationnels et une clientèle différente, les changements de performances de sécurité des chauffeurs et de la flotte, a souligné Paul. « Ces violations qui se sont produites il y a trois ans et il y a deux ans ne sont peut-être pas révélatrices de la façon dont cette entreprise fonctionne maintenant. »
Les souscripteurs n’ont pas besoin d’utiliser les données « stagnantes » de la Federal Motor Carrier Safety Administration « comme seul déterminant de la tarification de l’assurance », a déclaré Paul. « Les données de l’IA sont fraîches, elles sont à jour. »
