title: Privacy, Usability, Acceptance and Transparency in Car Insurance Innovations
Creators: name: Quintero, Juan
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: Usage-Based Insurance
subject: Usability
subject: Acceptance
subject: Privacy Concerns
subject: Driving Style
subject: Transparency
subject: Pay-As-You-Drive
subject: Telematics Insurance
subject: Intelligent Transportation System

description: The Internet of Things (IoT) supports technology innovations by providing us with a variety of services present in our lives. For example, by using a smartwatch, people can get live information about their well-being and also have quick access to information stored on their smartphones. IoT is also present in urban planning, agriculture sector, and the healthcare industry, among others. For example, in urban cities, it is possible to install sensors to monitor pollution, analyze traffic, provide real-time parking information, and send notifications about incidents or disasters. In agriculture, IoT supports monitoring of CO2 levels, temperature, humidity, and other relevant indicators to improve the productivity in this sector. Moreover, the location of animals can be tracked using sensors. In the healthcare industry, IoT allows doctors to monitor their patients remotely, access real-time medical records, and provide telemedicine services. Data collection is required to implement such innovations supported by IoT. In the insurance context, car insurance innovations such as Usage-Based Insurance (UBI) are offered in which the premium is determined based on the user's driving behavior. In order to achieve this, insurers gather data (e.g., speed, acceleration, braking, location, time of day driven) to determine the driving style and provide feedback for improvement. In effect, drivers with a good score get a discount on the next renewal premium. Although such innovations bring benefits, they include data processing that potentially contain personal information, undermining users' privacy. Moreover, such innovations could also have some features that result in a hassle to users or do not have clear explanations about data handling, which could reduce the intention to use them. The General Data Protection Regulation (GDPR) proposes principles to mitigate such privacy and transparency concerns. However, it does not provide adequate details on how they should be implemented. This thesis provides insights into the privacy, usability, transparency, and user acceptance of car insurance innovations to close the gaps mentioned above. This is done by conducting a series of studies to research on these topics, taking UBI as a scenario. The studies show that data sharing and storage are the main privacy concerns. Moreover, the findings indicate that usability issues primarily come from the technology used to collect driving data. From the studies, we identify the performance expectancy for improving driving style, performance expectancy for saving money, social influence, hedonic motivation, trust in the insurer, and perceived safety as acceptance factors of the intention to use UBI. Based on the findings, we propose a user acceptance model, validating it with current, former, and potential users. This work sets a foundation for future research on privacy, usability, transparency, and user acceptance of car insurance innovations. Moreover, it gives recommendations to vendors (i.e., insurers, technology providers, Original Equipment Manufacturer [OEM]) which could help improve such innovations in the insurance sector.
description: Auf Basis des Internets der Dinge (engl. Internet of Things, IoT) wurden verschiedene Dienste entwickelt, die sich unmittelbar in den Alltag der Menschen integrieren lassen. Beispielsweise können Nutzer mittels einer Smartwatch Echtzeit-Updates der eigenen Gesundheitsdaten erhalten und darüber hinaus auch einen schnellen Zugriff auf Informationen bekommen, die auf dem Smartphone gespeichert sind. IoT kommt mittlerweile in verschiedenen Branchen zum Einsatz, wie etwa der Stadtplanung, der Landwirtschaft oder dem Gesundheitswesen. Städtische Gebiete können zum Beispiel von der Installation von Sensoren profitieren, die zur Überwachung der Luftverschmutzung, des Verkehrsflusses oder von freien Parkplätzen dienen. Ebenso können die gesammelten Sensordaten dazu beitragen, die Bevölkerung bei Zwischenfällen oder Naturkatastrophen sachdienlich zu informieren. In der Landwirtschaft werden Sensoren zur Überwachung des CO2-Gehalts, der Temperatur, der Luftfeuchtigkeit sowie von anderen Indikatoren zur Steigerung der Produktivität eingesetzt. Außerdem können Sensoren auch zur Verfolgung von Wildtieren in ihren natürlichen Lebensräumen verwendet werden. Die Gesundheitsbranche nutzt IoT-Anwendungen, um eine Fernüberwachung von Patienten, aber auch Echtzeitzugriff auf Krankenakten und telemedizinische Dienste zu ermöglichen. Um all diese Anwendungsszenarien zu realisieren, braucht das Internet der Dinge jedoch Daten. In der Versicherungsbranche haben Kfz-Versicherungsunternehmen innovative Kfz-Versicherungen wie die nutzungsbasierte Versicherung (engl. usage-based insurance, UBI) entwickelt, um die Versicherungsprämie auf der Grundlage des Fahrverhaltens des Nutzers festzulegen. Konkret sammeln die Versicherer etwa Daten zur Geschwindigkeit, Beschleunigung oder zum Bremsverhalten und Standort, um den Fahrstil zu bestimmen und den Fahrern Feedback für Verbesserungen zu geben. Fahrer, die eine gute Bewertung erhalten, können im nächsten Versicherungsjahr einen Preisnachlass erhalten. Obwohl innovative Technologien oft Vorteile bieten, werden dabei in der Regel auch Daten verarbeitet, die personenbezogen oder personenbeziehbar sein können, wodurch die Privatsphäre von Nutzern gefährdet werden kann. Darüber hinaus können sich Nutzer von bestimmten Funktionen dieser Programme belästigt fühlen und mangelhafte Erklärungen zur Datenverarbeitung können sogar vor einer Nutzung abschrecken. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schlägt daher Maßnahmen vor, um Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, der Benutzerfreundlichkeit und der Transparenz zu adressieren, allerdings ohne konkrete Angaben zur Umsetzung zu machen. Diese Dissertation analysiert den Datenschutz, die Benutzerfreundlichkeit, die Transparenz und die Benutzerakzeptanz von Kfz-Versicherungsinnovationen, indem sie Ergebnisse aus durchgeführten Studien zu UBI präsentiert. Die Resultate zeigen, dass die gemeinsame Nutzung und Speicherung von Daten die größten Datenschutzbedenken bei UBI darstellen. Darüber hinaus zeigen die Studien, dass die zur Erfassung von Fahrdaten eingesetzte Technologie die Hauptursache für Probleme bei der Benutzerfreundlichkeit von UBI ist und dass zu den Akzeptanzfaktoren für die Einführung von UBI die Leistungserwartungen zur Verbesserung des Fahrstils und zur Einsparung von Geld sowie der soziale Einfluss, die hedonische Motivation, das Vertrauen in den Versicherer und die wahrgenommene Sicherheit gehören. Basierend auf unseren Studien schlagen wir ein Nutzerakzeptanzmodell vor, welches mit aktuellen, ehemaligen und potenziellen UBI-Nutzern validiert wurde. Zusammenfassend schafft diese Dissertation eine Grundlage für zukünftige Studien, die sich hinsichtlich des Datenschutzes, der Benutzerfreundlichkeit, der Transparenz und der Benutzerakzeptanz von Innovationen in der Kfz-Versicherung beschäftigen. Außerdem bietet sie Empfehlungen für Anbieter (d. h. Versicherer, Technologieanbieter, Erstausrüster), um diese Programme zu verbessern.