I falsi miti della telematica raccontati da chi ci lavora ogni giorno.
Se lavori tra dati, intelligenza artificiale e mobilità connessa c’è una domanda che, prima o poi, arriva: “Quindi sapete sempre dove sono le persone?”
È una domanda comprensibile, ma racconta solo una piccola parte della storia.
La posizione è uno dei dati disponibili, non il fine del nostro lavoro. Per noi un viaggio non è una linea blu su una cartina. È una sequenza di eventi che descrive un contesto: il tipo di strada, il traffico, gli orari, le condizioni di guida, le accelerazioni, le frenate, le interazioni con l’ambiente circostante.
Preso singolarmente, un dato dice poco. Il vero valore nasce dalla capacità di interpretarlo, metterlo in relazione con milioni di altri eventi e trasformarlo in conoscenza. In altre parole, non ci interessa sapere dove sei stato. Ci interessa capire che cosa possiamo imparare da ogni viaggio.
È proprio questa conoscenza che permette alle compagnie assicurative di leggere il rischio con maggiore accuratezza, costruire modelli tariffari più evoluti e sviluppare servizi orientati alla prevenzione.
Immaginiamo due automobilisti.
Entrambi percorrono ogni mattina lo stesso tragitto.
Entrambi hanno la stessa auto.
Entrambi abitano nello stesso quartiere.
Sulla carta sembrano praticamente identici.
Eppure, uno percorre prevalentemente strade urbane congestionate, l’altro un tratto extraurbano scorrevole. Uno guida sempre nelle ore di punta, l’altro quando il traffico è minimo. Uno affronta ogni giorno incroci complessi, l’altro percorre una strada quasi lineare.
La differenza non è il punto di partenza. È l’esposizione al rischio. Ed è proprio qui che la telematica diventa interessante.
Non basta una frenata brusca per essere etichettati come “cattivi guidatori”.Un singolo episodio, preso da solo, dice pochissimo. È un po’ come cercare di capire una conversazione ascoltando una sola frase. L’analisi del comportamento nel tempo, insieme al contesto in cui gli eventi si verificano, permette davvero di comprendere meglio il livello di rischio.
A questo punto arriva quasi sempre la seconda domanda.
“E quindi voi cosa fate, concretamente?”
La verità è che passiamo molto più tempo a validare dati, confrontare modelli, verificare algoritmi e cercare relazioni tra milioni di eventiche a guardare una mappa.
Perché una mappa ti dice dove è avvenuto un viaggio. Il nostro lavoro è capire che cosa quel viaggio può insegnare.
A proposito: il “telematico” non è un mestiere.
Oggi dietro quella parola ci sono data scientist, AI engineer, matematici, sviluppatori, esperti di mobilità e analisti dei dati. Persone diverse, competenze diverse, un obiettivo comune: trasformare i dati in conoscenza.
Quindi sì, continueremo a chiamarlo “telematico”. Ma solo perché “Confessioni di un data scientist specializzato in modelli predittivi per la mobilità connessa” era decisamente un titolo troppo lungo.
Confessioni di un telematico è una nuova rubrica di OCTO che racconta, attraverso i falsi miti più diffusi sulla telematica, come dati, intelligenza artificiale e mobilità connessa stanno trasformando il settore assicurativo.
Di Adriana Zambon