(57)【要約】  命令を記憶するデータ記憶デバイスと、コンピュータシステムに、車両に関連付けられたテレマティックスデータに少なくとも部分的に基づいて、車両の１つまたは複数のトリップに関連付けられたリスク値を計算させることを引き起こし、保険値を少なくとも部分的にリスク値に基づいて決定させることを引き起こす命令を実行するように構成されたデータプロセッサとを備える、動的車両保険の支払いのためのコンピュータシステムが開示される。
2019522295.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動的車両保険の支払いのためのコンピュータシステムであって、
命令を記憶するデータ記憶デバイスと、
前記コンピュータシステムに、
車両の１つまたは複数のトリップに関連付けられたリスク値を、前記車両に関連付けられたテレマティックスデータに少なくとも部分的に基づいて計算させ、
前記リスク値に少なくとも部分的に基づいて保険値を決定させる命令を実行するように構成されたデータプロセッサとを備える、コンピュータシステム。
【請求項２】
前記車両に関連付けられた前記テレマティックスデータは、
−少なくとも１つまたは複数のトリップのための位置、速度、時間のうちの１つを備える車両トリップデータと、
−少なくとも前記車両のさまざまな部分に印加される加速、減速、制動力、Ｇ力のうちの１つを備える車両ダイナミクスと、
−少なくとも前記トリップ中の天候、道路状況、時刻、交通量のうちの１つを備える車両トリップに関連付けられたコンテキスト情報と、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
前記データプロセッサは、前記コンピュータシステムに、他の車両および運転者に関連付けられた車両衝突データに基づき車両の１つまたは複数のトリップに関連付けられたリスク値を計算させる命令を実行するように構成され、前記車両衝突データは、少なくとも衝突回数、衝突の程度、車両特性に基づく潜在的な被害推定、衝突に関与した車両を修理または置き換えるための推定費用、車両を修理または置き換えるための既知の費用、衝突ダイナミクス再構成の分析を通して決定される車の衝撃箇所のうちの１つを含む、請求項１または請求項２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
予備部品および車両を修理するために必要とされる関連労働時間の費用は、前記衝撃箇所に基づき、および以前の請求情報のデータベースまたは車両の特定の機種およびモデルを修理するための費用を保存するデータベースに保存される、請求項３に記載のコンピュータシステム。
【請求項５】
少なくともセンサ（１１０）、車メーカデータベース（１１２）、ブラックボックス（１１４）およびスマートフォン（１１６）のうちの１つを備えるインターネット・オブ・シングスデバイスと通信するように適合された少なくとも１つのインターネット・オブ・シングスハブステーション（１１８）から来るデータを管理するために配置されたテレマティックスデバイス管理モジュール（１２０）を備える、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項６】
イベント駆動型、クエリ駆動型、または周期性を有しうる物理的インターネット・オブ・シングスデバイスからのデータストリームを管理するために配置されたテレマティックスプラットフォーム・データストリーミングモジュール（１２２）を備える、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項７】
少なくとも天候情報、交通データ、道路種別のうちの１つを含むコンテキスト情報を提供するために前記テレマティックスプラットフォーム・データストリーミングモジュール（１２２）と接続するために配置された地理情報サービスデータサービスモジュール（１２６）を備える、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【請求項８】
少なくとも衝撃の方向および順番、衝撃中の最大加速、衝撃速度、損傷中に伝達されるか散逸されるエネルギ、車両機種およびモデル、損傷程度のうちの１つを含む変数に基づき少なくとも車両変形の箇所および車両損傷の程度のうちの１つを決定するために配置された損傷評価ツール（２００）を備え、損傷中に伝達されるか散逸される前記エネルギは、衝撃中に検出される加速と、車両重量、車両寸法、車両部品の機械的特性を含む前記車両の前記特性を表す予め定められたモデルの複数のパラメータから算出される、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
背景
既存の保険価格システムはしばしば、保険価格を静的な変数の組および／または運転者に関連付けられた情報に基づき計算する。そして保険が保険契約者の市場内のより多くの商品となるにつれて、保険会社は、多くの場合、価格提供に応じて選択される。したがって正確な価格付けが、保険会社に対してこれまで以上に重要になっている。運転者の車の使用に基づいて保険を課金するための技術が有用であり得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
概要
動的車両保険の支払いのためのコンピュータシステムは、命令を記憶するデータ記憶デバイスと、コンピュータシステムに、車両に関連付けられたテレマティックスデータに少なくとも部分的に基づいて車両の１つまたは複数のトリップに関連付けられたリスク値を計算させることを引き起こし、リスク値に少なくとも部分的に基づいて保険値を決定させることを引き起こす命令を実行するように構成されたデータプロセッサとを含んでもよい。
【０００３】
本発明のさらなる特徴、利点、および実施形態は、以下の詳細な説明、図面および特許請求の範囲の考察から明らかにされるかまたは明らかである。さらに、後述の発明の概要および以下の詳細な説明は例示的なものであり、特許請求の範囲に記載された発明の範囲を限定することなく、さらなる説明を提供することを意図することが理解されるべきである。
【０００４】
図面の簡単な説明
本発明の後述のおよび他の特徴および利点は、添付の図面に示されるように、以下の様々な例示的実施形態のより詳細な説明から明らかになり、同様の参照番号は、概して同一、機能的に類似の、および／または構造的に類似の要素を示す。参照番号の最初の数字は、要素が最初に現れる図面を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】車両テレマティックスデータを収集し処理するためのシステムのブロック図である。
【図２】様々な実施形態に従う車両損傷評価ツールを図示する図である。
【図３】様々な実施形態に従う課金プラットフォームのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
説明
例示的実施形態は、以下に詳細に説明される。特定の例示的実施形態が説明されるが、このことは、例示の目的のみのために行われることが理解されるべきでである。例示的な実施形態を説明および例示する際に、特定の用語が明確化のために採用される。しかしながら、実施形態はそのように選択された特定の用語に限定されるものではない。関連技術の当業者は、他の構成要素及び構成が実施形態の精神及び範囲から逸脱することなく使用されることができることを認識するであろう。これは、各特定の要素が同様の目的を達成するために同様の方法で動作する全ての技術的均等物を含むということが理解されるべきである。本明細書に記載の実施例および実施形態は、非限定的な例である。
【０００７】
本明細書で引用した全ての刊行物は、ここに参考としてその全体が援用される。
個々で使用される「ａ」という用語は１つまたは複数を表す。「含む」、「たとえば」、「といった」、「など」、「あってもよい」等の用語は、列挙された例を含むが、それに限定されない。
【０００８】
本発明の実施形態は、車両保険費用を車両テレマティックスデータに基づき動的に決定することに関する。本発明の実施形態はまた、車両テレマティックスデータに基づき保険費用を動的に決定するように構成されたプラットフォームに関する。車両から収集されたテレマティックスデータ（車両位置データ、車両速度データ、車両ダイナミクス等）は、車両および／またはその運転者（複数可）に関連付けられたリスクのレベル（たとえば、リスク係数）を決定するために使用される。保険値は、リスク係数に基づき決定される。車両所有者は、そして保険値に基づき課金されてもよい。１つの例では、車両保険契約者は、一定期間（たとえば、月、年等）に渡って使用するための保険料資金のプリペイド口座を有してもよく、保険値から算出される料金は、保険料資金から引き落とされる。他の例では、車両保険契約者は、月末、四半期末、年末等に保険値から算出される保険料を課金されてもよい。
【０００９】
いくつかの実施形態では、車両テレマティックスデータは、車両から収集される。テレマティックスデータは、１つまたは複数のトリップのための位置、速度、時間、および／または他のデータといった車両トリップデータを含んでもよい。車両トリップは、地点Ａから地点Ｂへの運転、特定の道路上のトリップまたはトリップの一部、および／または他の移動経路を含んでもよい。テレマティックスデータはまた、車両のさまざまな部分に印加される加速、減速、制動力、Ｇ力、および／または車両に関連付けられた他のデータといった車両ダイナミクスデータを含んでもよい。テレマティックスデータはまた、トリップ中の天候、道路状況、時刻、交通量、および／または車両トリップのコンテキストを表す他の情報といった車両トリップに関連付けられたコンテキスト情報を含むか、算出するために使用されてもよい。テレマティックスデータは、運転者がどのように、いつ、どこで、どのコンテキストで運転するかに応じてどのぐらいのリスクが車両および／または運転者に関連付けられるかを決定するために使用されてもよい。リスクは、１つまたは複数のリスク係数またはリスク値で定量化されてもよい。たとえば、高い衝突の確率を有すると知られるある道路上を運転することは、第１のリスク値と相関してもよく、低い衝突の確率を有すると知られる他の道路を運転することは、第２のリスク値と相関してもよい。第１のリスク値は、第２のリスク値よりも大きくてもよい。リスク値は、車両損傷に暴露されるリスクおよび／または車両の乗員への身体的危害を表してもよい。リスク値は、その道路上の他の車両および運転者に関連付けられた車両衝突データに基づき決定される。車両衝突データは、衝突回数、衝突の程度、衝突に関与した車両を修理または置き換えるための推定費用、および／または車を修理または置き換えるための既知の費用を含んでもよい。リスク値は、車両衝突および／または起こりうる衝突の程度の可能性を表してもよい。リスク値は、天候、時刻、交通、道路状況等といったコンテキスト情報に基づき計算されおよび／または調整されてもよい。たとえば、雨天の中での特定の道路上の運転は、晴天における同じ道路上の運転よりも大きなリスク値に関連付けられてもよい。リスク値は、コンテキスト情報に関連付けられた車両衝突データに基づき決定されてもよい。同様の手法は、加速、減速、Ｇ力等といった車両ダイナミクス値に関連付けられたリスク値を決定するために使用されてもよい。
【００１０】
様々な実施形態では、高度な分析モデルは、さまざまなリスク係数間の関係を決定するために使用されることができる。本発明の実施形態は、ビッグテレマティックスデータに基づくテレマティックサービスを含むことができ、これは異なるコンテキストにおいて生成されたいくつかの運転スタイルの観点で各運転者をランク付けすることを可能とする。追加的に、運転者の地理的運転パターンの衝突情報ベンチマークに従って、これらの特定の地域で運転者人口の衝突情報と比較して、運転者は、ランク付けされ得る。一般化線形モデル（ＧＬＭ）などの多変量統計技術は、機械学習手法とともに複数のリスク係数間の関係を決定するために使用されてもよい。請求頻度予測モデルと同様に、本発明の実施形態は、衝突情報に基づきＧＬＭモデリングを使用することができる。
【００１１】
本発明の実施形態の値は、ビッグデータ資産、特に運転習慣、パターン、および衝突イベントを引き起こす確率を対象とする行動多変量効果に依存する。
【００１２】
いくつかの実施形態に従って、リスク値は、潜在的な請求費用に関連付けられ、これを含む。潜在的な請求費用は、発生する車両損傷または怪我の可能性、程度、および／または費用を表してもよい。請求費用は、さまざまな車両衝突データに基づいてもよい。車両衝突データは、たとえば、所与の道路上の、特定のコンテキストにおける、ある車両ダイナミクス状況下の、他の車両に対する衝突の程度を含んでもよい。車両衝突データは、衝突ダイナミクス再構成の分析を含んでもよい。そのようなダイナミクス再構成は、フロントバンパー、後部ドア、フード、車両全体等の車の衝撃箇所を決定するために使用されることができる。そして衝撃箇所は、以前の請求情報のデータベースか車両の特定の機種およびモデルを修理するための費用を保存するデータベースに保存されるような、予備部品および車両を修理するために必要とされる関連労働時間の費用を決定するために使用されることができる。車両衝突データはまた、Ｇ力または他のダイナミック測定値（たとえば、衝突イベント前後の位置、速度、加速等）として測定される衝撃の強さといった車両特性に基づく潜在的な被害推定を含んでもよい。
【００１３】
様々な実施形態では、リスク値は、（たとえば、衝突を起こす可能性に関連付けられた）推定された頻度を含むビッグデータ資産に基づき計算され、（たとえば、そのような衝突の潜在的費用に関連づけられた）程度は、各トリップに対して算出され、リスクへの暴露および／または潜在的費用を表す。リスク値は、ビッグデータテレマティックエコシステム（たとえば、道路種別、日にちの種別、時刻、リスクの高い交差点、天候状況、交通混雑、車両の情報等）において管理されるテレマティックスデータによって特徴づけられる特定のコンテキストに対して計算される。
【００１４】
リスク値は、１つまたは複数のトリップのための保険値を決定するために使用される。保険値は、トリップのために支払われるべき費用および／または料金を含んでもよい。コンテキストおよびテレマティックパラメータの組み合わせに応じて、単一トリップの潜在的費用が決定される。たとえば、保険値は、リスク暴露、車両損傷の潜在的費用、および／またはリスク値内に含まれるデータから算出されてもよい。
【００１５】
様々な実施形態では、車両所有者（契約者）は、保険料または他の保険に関連する料金を保険値に基づき課される。１つの例では、時間期間にわたる複数のトリップのための保険値が計算され、車両契約者は、保険値に基づき料金を課される。料金は、たとえば、契約者の口座から引き落とされることができる。代替的に、契約者は、保険値から算出された保険料を含む（電子請求書といった）請求書を送られることができる。
【００１６】
図１は、車両テレマティックスデータを収集し処理するためのシステムのブロック図である。図１から見られるように、センサ１１０、車メーカデータ１１２、ブラックボックス１１４、および／またはスマートフォン１１６は、ユーザおよび／または車両のためのデータを提供するために使用されることができる。これらのデバイス１１０，１１２，１１４および／または１１６は、それらをインターネット・オブ・シングスデバイスとして有効にするためにインターネットに接続可能なコンピュータ要素を含むように構成されることができる。これらのデバイスは、有線または無線で１つまたは複数のインターネット・オブ・シングスハブステーション１１８と通信するように構成されることができる。ハブステーション１１８は、インターネット・オブ・シングスデバイスおよび１つまたは複数の通信ネットワークと接続するように構成された任意のデバイスである。
【００１７】
生のセンサデータまたは読み取りは、セマンティックサービスを提供するために、たとえば状況／コンテキスト認識を使用して物理的環境に対して解釈されてもよい。いくつかのサービスは、時間感受性を有してもよい。たとえば、物理的環境を制御する行為は、ＩｏＴデバイス上でリアルタイム方式で実施されることを要してもよい。物理的ＩｏＴデバイスは、複数の種別のサービスを提供してもよく、または複数のＩｏＴデバイスは、サービスを提供するために協働するかグループ化されてもよい。このデータは、車両番号に対する事故の程度、頻度および種別を含む事故に関連する。
【００１８】
データフローは、ＩｏＴハブステーション１１８から来るデータを管理するテレマティックスデバイス管理モジュール１２０に進むことができる。データはまた、テレマティックスプラットフォーム・データストリーミングモジュール１２２に進むことができる。物理的環境へのまたはそこからの交通に対して、物理的ＩｏＴデバイスは、イベント駆動型、クエリ駆動型、または本質的に周期的であり得るデータストリームを生成してもよい。物理的ＩｏＴデバイスからの読み取りおよび生センサデータには不確実性が存在し得る。分散型カメラといったいくつかのＩｏＴデバイスは、高速度データストリームを生成してもよいが、他のＩｏＴデバイスは、非常に低いデータレートストリームを生成してもよい。多くのＩｏＴデバイスから生成されたフローデータは、リアルタイムデータフローであり、これは、異なる時間スケールで変化してもよい。エニーキャスト、マルチキャスト、ブロードキャスト、コンバージキャストトラフィックモードが存在し得る。地理情報サービスデータサービスモジュール１２６は、テレマティックスプラットフォーム・データストリーミングモジュール１２２内で取得されたデータを仲介することができ、これは、天候情報、交通データ、道路種別、および／または他のコンテキスト情報といったコンテキスト情報を提供することができる。
【００１９】
図２は、様々な実施形態に従う車両損傷評価ツールを図示する図である。特定の道路上の特定のコンテキスト、および／またはある状況下の運転に関連付けられた潜在的費用（たとえば、リスク値）を計算するために、同様の状況下での他の車両に対する損傷および他の運転者への怪我を推定することが有用であり得る。ここで開示されるプラットフォームは、車両テレマティックスデータおよび／または他の情報に基づく車両の修理費用の概算を生成するように構成された損傷評価ツールを含んでもよい。
【００２０】
示される実施形態では、損傷評価ツール２００は、車両変形の箇所、車両損傷の程度、および／または他の車両衝突情報を決定してもよい。ある場合では、損傷評価ツール２００は、車両モデル２１０の特定の表示を出力し、変形２１０によって影響された箇所を図示する。変形２１０によって影響された箇所は、衝撃の方向および順番、衝撃中の最大加速、衝撃速度、車両機種およびモデル、損傷程度および／または他の変数を含むさまざまな変数に基づき決定されてもよい。
【００２１】
様々な実施形態では、「三角形の定理」は、車両事故のダイナミクスをモデル化するために使用されてもよい。この定理に基づく事故再構成モデルは、車両の変形の分析から開始し、衝撃の力の方向および車両が損傷において失った運動エネルギを再構築することを可能とする。これらの量を得るために、ほとんどの場合に適したいくつかの標準パラメータを使用するか、同様の車両に衝突テストを実行することにより、車両固有のパラメータを得ることが可能である。
【００２２】
いくつかの場合では、損傷評価ツールは、衝撃の方向、損傷中に伝達されるか散逸されるエネルギ、および／または他の車両ダイナミクス情報から始め、車両の損傷を予測または推定するための逆関数を使用してもよい。損傷中に伝達されるか散逸されるエネルギは、衝撃中に検出される加速および車両重量、車両寸法、車両部品の機械的特性、および／または他の車両特性といった車両の特性を表すモデル内のさまざまなパラメータから算出されてもよい。いくつかの場合では、結果の精度は、そのライブラリが公共であり多数の自動車モデルに対して拡張されている資格のある組織（たとえば、Ｅｕｒｏ  ＮＣＡＰ）によって行われる衝突テストから特定のパラメータを推測することにより増加される。
【００２３】
いくつかの実施形態では、変形２１０によって影響される箇所および／または他の車両衝突情報は、車両衝突から生じる損傷の程度を決定するために使用される。そして損傷の程度は、車両を修理するための費用および／または車両乗員のための医療ケアの費用を決定するために、または推定するために使用される。修理費用は、１つまたは複数の損傷の箇所に含まれる部品を含んでもよく、および／またはそれから算出されてもよい。修理費用は、たとえば予備部品のおよび／または損傷された区画の車両の部分を修理するための労働費用に基づき決定されてよい。修理費用および／または医療費は、事故が起こった１つまたは複数の道路、事故のコンテキストおよび／または事故に関連付けられた車両ダイナミクスに関連付けられたリスク値に含まれる。そしてリスク値は、同様の環境下での他の車両運転に対する保険値を計算するために使用される。
【００２４】
図３は、様々な実施形態に従う課金プラットフォームのブロック図である。契約者は、アプリケーション、テキストメッセージインタフェース、ウェブポータル、対話型音声応答（ＩＶＲ）インタフェース、等といった配信チャネル３１０を介して課金プラットフォーム３００と接続してもよい。アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）ゲートウェイ３２０は、配信チャネル３１０（たとえばＩＶＲ、ウェブポータル、ＳＭＳ、ＡＰＰ、等）を通して通信を仲介する。配信チャネル３１０は、ＡＰＩゲートウェイ３２０にさらされ、これは、ユーザ認証、スループット制御、（たとえば、クレジットチェックに基づく）動的認証といった、異なる種別のポリシー施行に適用される。収支マネージャ３３０は、課金を調整する。ＡＰＩを通して行われるサービス取引は、たとえば、サービス課金カタログ構成といったリアルタイム課金に従って追跡される。課金はまた、保険料支払い、１回限りの手数料、サービス設定手数料等を含んでもよい。課金システム３４０は、保険値および／または保険料金を上述のように計算してもよい。課金システム３４０は、ＡＰＩゲートウェイ３２０および配信チャネル３１０を介して契約者と通信してもよい。
【００２５】
取引コンテキスト３４０は、複合取引を管理するために提供されてもよい。たとえば、サービス取引は、サービス設計に応じて複合的であってもよい。単一のサービス取引の配信プロセスが複合的である（たとえば、それが２つ以上のアプリケーションを伴う）場合、すべてのステップを追跡する必要があり得る。完了したすべてのステップが正常に完了したことを確認し、最後に取引を口座残高に対して決済するために、配信コンテキスト表示は生成されてもよい。取引コンテキスト３４０は、サービスが配信されるときに配信コンテキストを構築し、配信が成功した際に収支マネージャ３３０に通知する。
【００２６】
様々な実施形態では、課金プラットフォーム３００は、単一のトリップの潜在的保険費用に基づき、保険料の推定および課金を行う。潜在的保険費用の推定は、実際のトリップごとの課金システム（ペイ・パー・トリップシステム）に基づくテレマティック製品のイネーブラとして使用されてもよい。トリップごとの課金システムでは、運転者は、たとえば、月初め、年初め等に金額を事前に請求されてもよい。例えば、運転者が前払いで１，０００ユーロの費用を請求され、運転者がＡ市からＢ市への運転を選択したとすると、このトリップは、異なるリスク暴露で異なる状況を通って具体化され、そのようなトリップは、前払い額から差し引かれる予測された費用を有するだろう。口座が０になるか０に近づくと、運転者は、課金プラットフォーム３００を介して通知されてもよい。契約者は、自分の口座を好きなときに好きな金額だけ補充してもよい。
【００２７】
第２の例では、契約者は、彼らが運転したい特別なコンテキストを選択することによって彼らの保険料課金を管理してもよい。このシステムでは、契約者は、特定のリスクプロファイルを特徴付ける単一のトリップに関連づけられた情報に基づき独自の（保険）価格を管理するための方法および手段を決定することができる。他の課金の仕組みは、当然に本発明の範囲内であると考えられる。
【００２８】
本開示では、本発明の例示的な実施形態およびその多様性のいくつかの例のみを示し説明する。本発明は、他の様々な組み合わせおよび環境で使用することができ、本明細書で表現されるような本発明の概念の範囲内で変更または修正することができることを理解されるべきである。
【００２９】
上記の説明は、本発明の好ましい実施形態に関するものであるが、他の変形形態および修正が当業者にとって明らかであり、本発明の精神または範囲から逸脱することなく行われ得ることに留意されるべきである。さらに、本発明の一実施形態に関連して説明された特徴は、明示的に上述されていなくとも、他の実施形態と共に使用され得る。
【図１】
2019522295.tif 000003
【図２】
2019522295.tif 000004
【図３】
2019522295.tif 000005
【国際調査報告】
2019522295.tif 000006
2019522295.tif 000007