Smart home : a model to assess risk mitigation opportunities for insurance companies enabled by IoT security systems

Smart objects have been incorporated in our lives, providing comfort, well-being and protection, especially inside our homes, where they could represent a high potential in the reduction of intrusions. The risk mitigation of burglaries could be exploited by the insurers that may include the Smartness parameter in their models. Despite firms are showing a remarkable interest for the innovation of their processes embracing technology, there is a limited acknowledge of the measurable benefits it implies and how to properly include them in their business models. Literature has revealed scarce research on the Smart Home Insurance, under a quantitative perspective. This thesis aims at measuring the impact of the smart objects’ introduction on the Burglary Rate and applying it to the insurance field. In addition, it investigates the combinations of parameters to define an index for the profiling of different locations. Leveraging on the National Archive of Criminal Justice Data, three types of information were retrieved: Burglary Rates of U.S. places, their socio-economics characteristics and level of Smartness. After a thorough analysis of the variables, the most significant ones were selected. The statistical model Design of Experiments, that arranges the structure of the data to perform different scenarios, was used to assess the impact on the Burglary Rates. The Analysis of Variances is then employed to measure the variability of the data and evaluate the risk mitigation deriving from Smartness. It is revealed that the places with a higher Smartness tend to be safer. In addition, design factors describing each location, suggest different magnitudes of the Smartness impact. Finally, a matrix for the combinations of parameters performs a place profiling for the insurers’ application. The work is not free of limitations, as future research could exploit the behavioural data to discover even more precise premium customization. The thesis contribution consists in an innovative framework that involves the Smartness in the insurance business models.

Gli oggetti smart fanno ormai parte delle nostre vite, fornendo comfort, benessere e protezione all’interno delle case, dove potrebbero portare ad una potenziale riduzione dei furti. Le assicurazioni stanno cercando di sfruttare questo aspetto, che potrebbe essere valorizzato includendo il parametro Smartness nei loro modelli di analisi di rischio. Nonostante vi sia un crescente interesse nell’innovazione tecnologica dei processi, risulta però complesso quantificarne i benefici. Dalla letteratura emergono infatti poche ricerche quantitative in ambito Smart Home Insurance. Pertanto, la tesi si propone di colmare questa lacuna misurando l’effetto sul tasso di furto generato dall'introduzione di oggetti intelligenti, per poi monetizzarlo in ambito assicurativo. Inoltre, vengono analizzate alcune combinazioni di parametri utili a definire un indice adatto alla segmentazione di diverse località. Dal National Archive of Criminal Justice Data sono state raccolte tre tipologie di dati: il tasso di furto per ogni località, le sue caratteristiche socioeconomiche ed il livello di Smartness. Dopo un’analisi approfondita delle variabili di contesto, sono state selezionate quelle più significative. Per stimare l'impatto sul tasso di furto è stato utilizzato il Design of Experiments, che permette di organizzare la struttura dei dati realizzando diversi scenari. Successivamente, attraverso l’Analysis of Variances, modello statistico che misura la variabilità dei dati, è stata calcolata la riduzione del rischio dovuta alla Smartness. Emerge che i luoghi con un maggior livello di Smartness tendono ad essere più sicuri, secondo i parametri di contesto osservati. Una matrice che combina tali parametri ha permesso infine di segmentare le città sulla base del rischio di furto. Il lavoro non è esente da limitazioni, in quanto future ricerche potrebbero sfruttare i dati comportamentali per una personalizzazione del premio ancora più precisa. La tesi contribuisce a fornire un quadro di riferimento innovativo che coinvolge la Smartness nei modelli di business assicurativi.