Je autoverzekeringspremie op basis van je Facebook gedrag

Wat heeft facebook met auto’s te maken? Nou, de grootste Britse autoverzekeraar gaat voor beginnende automobilisten de mogelijkheid aanbieden (let op, niet verplicht) om korting te krijgen op hun premie als ze hun Facebook profiel delen. Op basis van taalgebruik wordt middels een algoritme gekeken naar je karakterprofiel en op basis van dat profiel wordt bepaald of je minder risico bent voor schade. Dat kan leiden tot korting op je premie.

Aangezien het een experiment betreft is de insteek heel erg positief, namelijk vrijwillige deelname in ruil voor mogelijke korting.

Karakterprofielen

Kan je op basis van online gedrag karakterprofielen opstellen? Is dat betrouwbaar? Ja. dat is het. Er zijn veel methoden. Zo ben ik persoonlijk fan van micro expressies (lees ook dit artikel in de Volkskrant over dit onderwerp), maar ook taalgebruik kan een fantastische indicator zijn. Kijk bijvoorbeeld eens op Crystal Knows. Op basis van met name je Linkedin taalgebruik bouwt Crystal eng goede profielen. Misschien niet 100%, maar heel eerlijk, dat is geen enkele test.

Wat Admiral (de verzekeringsmaatschappij) exact gaat gebruiken is nog vaag uiteraard. Ze geven zelf ook al aan dat het een lerend algoritme wordt. Dat ze beginnen met iets dat ze logisch lijkt, maar ze meteen ook gaan analyseren welke kenmerken daadwerkelijk correleren met schades.

Discriminatie

Altijd komt de vraag over privacy en discriminatie naar boven bij dit soort nieuwe toepassingen. Momenteel is er echter heel veel discriminatie bij verzekeringen. Beginnende bestuurders betalen namelijk meer premie dan ervaren bestuurders. Omdat blijkt dat er een grotere kans op schade is. Echter, daarmee straf je dus een grote groep voor het gedrag van een relatief kleine groep. Het is een deel van de beginnende bestuurders die veel schade maakt, maar omdat we geen mogelijkheid hebben om te bepalen welk deel, geven we ze allemaal een hogere premie.

Nu hebben we misschien wel een mogelijkheid om te bepalen welk deel een grotere kans heeft op schade rijden. Dus hoeven we geen hele groep te straffen voor het gedrag van een subgroep. Het werkt dus in mijn optiek minder discriminerend. Het gaat nu namelijk om je eigen gedrag, niet of een deel van je leeftijdscategorie een bepaald gedrag vertoont.

Toekomst

Natuurlijk zijn hier wel veel vragen omtrent. Ten eerste in hoeverre je zelf eigenaar van je data blijft. Kan je het nog uit het systeem halen? Kan je weg? Hoe strikt is het geregeld dat ze dit niet doorspelen, etc.

Ten tweede veranderen karakters. Daarom zijn ervaren bestuurders ook minder vaak betrokken bij een ongeval. Dat is deels ervaring, deels ook karakter. Mensen worden rustiger als ze kinderen krijgen hoor ik wel eens. Dus de vraag is: past je profiel zich ook aan? Of is het een algoritme dat eenmaal een analyse maakt en klaar?

Ten derde weet je natuurlijk dat, hoewel het niet zo gebracht zal worden, de prijs voor de karakters met veel kans op ongevallen zal toenemen. Als is het maar omdat de algemene prijs toeneemt omdat meer mensen korting krijgen. Uiteindelijk moet de totale opbrengst gelijk zijn om de kosten te dekken. Hij wordt alleen anders verdeeld. Eerlijker misschien wel, waarbij de mensen die het minste kans hebben op ongevallen ook het minst betalen.

Conclusie

We staan aan de vooravond van een revolutie op het gebied van data en gedragswetenschap. Er zijn hier op micro niveau al mooie voorbeelden van. Er liggen op dit gebied zeker nog grote vragen over, zeker op privacy gebied. Ik ben echter een principieel voorstander van een wereld waarbij goed gedrag beloond wordt (met lagere premies, minder controle, etc) en slecht gedrag bestraft wordt. Daarbij spelen initieel de karaktertrekken die iemand heeft een rol.