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InsurTech / FinTech B2B

Active Insurance Risk Scoring - Dynamic Premium Calculator

Risk score dinamico su comportamento reale. Input: profilo cliente + 6 behavioral signals (telematica, wearable IoT, cyber). Output: premium adjustment %, risk gauge 0-100, raccomandazioni di mitigazione.

Client-side puroGratis5 linee × 6 segnali

📝 Linea Assicurativa

👤 Profilo Cliente

18-90 anni - influisce sulla baseline premium
Valore totale del bene coperto in EUR
Ogni sinistro aggiunge penalità al risk score
Ogni anno di fedeltà riduce il risk score

📈 Behavioral Signals (0-100)

Scorri i cursori per impostare il livello di ogni segnale comportamentale. 100 = comportamento ottimale.

Driving Score (Telematic) 72

Frenate brusche, velocità, ore notturne, manovre aggressive

Lifestyle Score (Wearable) 65

Attività cardio settimanale, qualità del sonno, range BMI

Security Posture (Cyber) 55

MFA adottato, patch compliance, password manager, backup

Prevention Adoption (IoT) 60

Sensori fumo/acqua/CO2, allarme, sistemi antifurto, casco

Claim History Score 90

100 = zero sinistri; -15 punti per ogni sinistro negli ultimi 5 anni

Engagement Score 70

Uso app assicurativa, moduli formativi completati, aggiornamenti policy

Come utilizzare Active Insurance Risk Scoring - Dynamic Premium Calculator

Scegli la linea assicurativa

Seleziona una delle 5 linee attive (auto, salute, cyber, casa, property): ogni linea ha un profilo di premio baseline e pesi diversi per i behavioral signals.

Inserisci il profilo cliente

Compila età, valore dell'asset assicurato, numero di sinistri negli ultimi 5 anni e anzianità del cliente. Sono i dati anagrafici/attuariali di base.

Regola i 6 behavioral signals

Sposta i cursori da 0 a 100 per ogni segnale comportamentale (telematica, wearable, cyber, IoT, sinistrosità, engagement). 100 rappresenta il comportamento più virtuoso.

Calcola il risk score e leggi le raccomandazioni

Il tool mostra un risk score 0-100 con gauge, il premium adjustment percentuale rispetto al baseline, il contributo di ogni signal e fino a 5 raccomandazioni di mitigazione.

Suggerimenti

  • Le linee cyber e IoT sono generalmente più sensibili ai behavioral signals rispetto all'auto tradizionale: piccole variazioni nei cursori cambiano molto il risk score.
  • Usa le raccomandazioni di mitigazione come base per proposte commerciali reali: mostrano quanti punti si potrebbero recuperare con azioni concrete.
  • Confronta lo stesso profilo cliente su più linee assicurative per capire come cambiano pesi e sensibilità del modello.

Domande frequenti

Cos'è l'active insurance (o usage-based insurance)?

È un modello assicurativo in cui il premio non è fisso ma varia dinamicamente in base a dati comportamentali reali raccolti tramite dispositivi telematici, wearable o sensori IoT: guida più prudente, stile di vita più sano o postura di sicurezza informatica migliore si traducono in premi più bassi.

Come viene calcolato il risk score 0-100?

Il modello combina il profilo cliente (età, valore asset, sinistri pregressi, anzianità) con i 6 behavioral signals pesati in base alla linea assicurativa selezionata. Ogni signal contribuisce al punteggio finale in direzione "rischio basso" o "rischio alto" a seconda del suo valore.

Cosa rappresenta il premium adjustment percentuale?

È la variazione percentuale (da -40% a +50% circa, a seconda della linea) applicata al premio baseline in funzione del risk score calcolato. Un punteggio basso porta a uno sconto sul premio, un punteggio alto a un sovrapprezzo.

Questo tool sostituisce una valutazione attuariale reale?

No. È un modello dimostrativo indicativo pensato per team InsurTech/FinTech B2B, non costituisce un'offerta assicurativa né una consulenza attuariale. Ogni polizza reale richiede una valutazione ufficiale da parte di una compagnia assicuratrice autorizzata.

I dati del profilo cliente vengono salvati o trasmessi?

No, il calcolo avviene interamente nel browser (client-side): nessun dato viene inviato a un server o salvato in modo persistente, quindi puoi testare liberamente scenari con dati realistici senza rischi di privacy.