JP6668497B2 - テレマティクスシステム及びその対応する方法 - Google Patents

Description

本発明は、自動車のテレマティクスベースの自動化されたリスク移転、アラート、及びリアルタイム通知システム、並びにテレマティクスの文脈で使用される無線技術に関する。特に、本発明は、機械学習ベースのテレマティクスシステムに関する。用語テレマティクス、特に交通テレマティクスは、交通機関の分野で通信、計装制御、及び情報技術のために使用されるシステムを指す。より具体的には、本発明は、捕捉され且つ測定された使用ベース及び／又はユーザベースのテレマティクスデータに基づいて、リアルタイムのリスク監視、自動化されたリスク移転、及び保険システムを伴うテレマティクスの使用に関し、特に、結合した第１及び第２の保険システム（リスク移転段階）をトリガ、信号送信、及び互いに活性化し、リスクに曝される可変数の自動車に自己充足的な自動化されたリスク保障を提供可能にするシステムに関する。

電子、通信、保険業界では、企業は、顧客との対話の有効性を改善するために同様の及び一貫した技術的な戦略を採用しており、その有効性は今日益々純粋な技術要素である。ソーシャルネットワーク、テレマティクス、サービス指向アーキテクチャ（SOA）、及び使用ベースのサービス（UBS: usage-based services）は、全て対話形式であり、この開発を後押ししている。例えばFacebook（登録商標）、Twitter（登録商標）、及びYouTube（登録商標）等のソーシャルプラットフォームは、顧客との対話を改善し、製品情報を伝える能力を提供する。しかしながら、テレマティクスの分野は依然として大きく、技術的入力要件並びに動的なリスク移転、技術、及び移動性の問題詳細を調節する全く新しい可能性をもたらす。ＳＯＡ及びテレマティクスは、既知の技術及び新しいアプリケーションを統合する際の複雑さを管理するための解決の手がかりになってきている。

テレマティクス（通信及び情報技術（telecommunication and information technology）の複合語）は、遠隔通信、車両技術、道路交通、道路の安全性、電気工学（センサ、計測器、無線通信等）、及び情報技術（マルチメディア、インターネット等）を包含する学術的な専門用語である。こうして、テレマティクスの技術分野は、通信装置を介して遠隔の対象物の制御に影響を与えることに関連する情報を送信、受信、及び格納する技術、車内のアプリケーションのための通信及び情報の統合した利用、及び移動中の車の制御を伴う、自動車ナビゲーションシステム内のコンピュータ及び移動通信技術と統合される全地球測位システム（GNSS）技術等の広範な技術によって影響される。道路車両と一緒のこのような技術の使用は、車両用テレマティクスと呼ばれる。特に、テレマティクスは、リアルタイムデータを捕捉し、監視する新しい方法を可能にすることにより、移動通信、車両監視システム、及び位置特定技術の統合をトリガする。例えば、いわゆる会社のプログレッシブ・スナップショット技術によって提供される使用ベースのリスク移転システムは、リスク補償及び保険料を、車内の「テレマティクス」装置によって収集された使用情報及び監視される運転行動にリンク付けする。過去５年間で、テレマティクス装置は、車において１０〜１００倍だけ使用が拡大した。そのように拡がったプラットフォームでは、テレマティクス装置及びシステムは、安全性を高め、運転行動を改善するのに役立ち得る。

テレマティクスは、例えば自動車／又は他の車両等の移動ユニットに主に設置又は埋め込まれる通信装置を指し、テレマティクスは、リアルタイム運転データを送信し（このデータは、例えば自動化されたリスク監視及びリスク移転システム等の第三者のシステムで使用することができる）、例えば個々の運転者の質及びリスクを測定するために必要な入力を与える。そのように変更するためのテレティクス機器は市場で入手可能である。車両追跡及び全地球測位システム（GPS）技術が、一般的になってきており、通信装置によって我々は殆どどこからでも接続することができる。特に、動的に監視され、適合されるリスク移転は、テレマティクスを他のリアルタイム測定システムに相互接続することにより、考えられ得る。このようなシステムによって提供される利点は、例えば、運転者が自動車保険の見積りを受信し、車内のナビゲーション画面をタップすることで、リアルタイムで保険を買うことができることを含み得る。自動車事故に巻き込まれた後に、緊急及びロードサービスを自動的に起動させ、車両の損傷を評価し、及び最寄りの修理店に連絡を取ることができる。要約すると、顧客体験は、従来のリスク移転システムの運用可能性及び保険範囲を超えて、リアルタイムのナビゲーション及び監視に変わる可能性があり、それらナビゲーション及び監視には、コンシェルジュサービスの自動化された起動、安全運転のヒント、後部座席の子供たちへのビデオオンデマンド、車内又はオンラインのフィードバック、リアルタイムの車両診断等が含まれる。

リアルタイムの監視に加えて、保険代理店は、様々な理由で顧客と保険会社に関連する情報を交換したいことを言及しておく。しかしながら、顧客と保険会社及び／又は保険会社と再保険会社との間の情報交換は、依然として殆ど面倒で時間がかかり、こうして、このような構造によって提供されるリスク移転は、典型的には、契約した固定期間内で静的なままである。例えば、既存の又は潜在的な消費者が、（例えば、新たな保険会社を選択することで、お金を節約し、又は保障のレベルを上げることを期待して）保険代理店のＷｅｂページにアクセスして、保険証券の年間又は毎月のコストを決定することができる。消費者は、基本情報（例えば、名前、業種、生年月日、職業等）を保険代理店に提供することができ、保険代理店は、この情報を使用して保険会社から保険料の見積りを要求することができる。ある場合には、保険会社は、単に保険代理店に保険料の見積りを返すだろう。しかしながら、別の場合に、保険会社に関連する引受人は、適切な保険料の見積りを生成するために、保険代理店に追加情報を提供するように依頼することがある。例えば、引受人は、どの位の頻度で、どこで、どの時間に自動車を主に使用するのか、又は自動車の年数及び使用目的（運送等）等の他のデータを示すように保険代理店に依頼することがある。このような追加情報が決定された後にのみ、保険会社によって適切なリスク分析が行われ、適合した引受決定及び／又は保険料設定が処理される。

統合されたテレマティクスは、特に集中型のエキスパートシステムによる監視及び操作において、例えば自動化されたそのようなエキスパートシステムにより提供されるより正確で且つ収益性の高い価格設定モデルのリスク移転技術等において、新しい技術分野を提供することができる。これは、特にリアルタイム及び／又は使用ベース及び／又は動的に操作されるシステムに大きな利点を与える。そのようなテレマティクスシステムの利点は、リスク移転に限定されるものではなく、むしろ、例えばテレマティクスによって従業員の運転行動を監視して資産活用を改善し、燃料消費量を減らし、及び安全性を向上させる等の全車両（fleet）の管理における利点もある。他の分野は、州や地方自治体が、燃料消費量、排出ガス、及び高速道路の安全性を向上させるよう努力を要求するため、このような統合テレマティクスシステムにもメリットがあり得る。いくつかの州では、動的なＰＡＹＤ（pay-as-you-drive）を公布し、例えば保険会社が運転した実際の走行距離と推定された走行距離とに基づいて保険料を運転者に提示することを可能にした。これは、運転を減らすための金銭的なインセンティブとなる。

現在既に、テレマティクス技術は、運転者の運転スタイル及び運転行動を評価できるようにする加速度計等の機能を提供し、こうして通常追跡されるリスク要因が現在の４０から１００以上に拡大した。加速度計の需要が増大したので、自動メーカー及び装置メーカーは、単位コストを押し下げることができた。（「常に接続状態にする」消費者によって駆動される）増大する接続性及びアクセスの必要性によって、追加の装置アプリケーションが許容される。テレマティクス・エコシステムにおける殆どの技術は、車の保険に固有のものではないことを指摘しておく。ソーシャル・リスニング、近隣保護ポータル（neighborhood protection portal）、及びホームモニタリングは、家庭や財産の保険リスクをどの様に評価するについて影響を与える。さらに、監視システムは、家の温度制御を調整し、又は家庭での水、熱や空調に問題があった場合にサービスプロバイダに自動的に送るために利用されている。また、医療及び高齢者向け生活用品のテレマティクス技術が開発されており、その技術には、位置ベースのアラート、健康状態監視、及び家族追跡サービスが含まれ、これらは個々のリスクをどの様に評価するかのために使用され得、生命リスク移転の分野における最適化されたリスク移転を可能とする。例としては、高齢者に日常の活動について思い出させるように設計されたロボット看護師の援助でもあり、また高齢者を自分の家の中を案内し、緊急事態の場合は助けを求めることである。この種のアプリケーションは、技術の信頼性がより高く、コスト効率が良くなり、且つこのようなソリューションの必要性が高齢者及び在宅医療分野で増大としているので、進化し続けている。

テレマティクス技術は、本発明の方法で使用されるように、サービス指向アーキテクチャ（SOA）や使用ベース及び／又はユーザベースのアプリケーションの基礎技術も提供することができる。どちらも、今日の技術の内で最も有望であると考えられている。ＳＯＡによって、企業がイントラネット又はインターネットのいずれかを介して必要に応じて自分のアプリケーション及び（例えば、顧客データベースや供給者カタログ等の）コンピューティングリソースを利用させることができる。プラグアンドプレイの概念に基づいて、ＳＯＡは、複数の技術プラットフォームに亘って再利用可能なソフトウェア・コンポーネントを提供する。これは、ソフトウェア利用への新しいアプローチを提供する一方で、複雑で非効率なデータ統合等の、深刻な問題への取組みも提示する。このアプローチは、データへのアクセス及び新しいコンテンツと古いコンテンツとの統合を容易にする一貫性のある技術を提供する。情報及びサービスは集中管理され且つ再利用可能であり、開発期間を短縮し、維持コストを削減する。（顧客情報を検索する等）ソフトウェアサービスが必要な場合に、ユーザ又はシステムは要求をディレクトリに送信し、適切なサービス名、位置、及び必要なフォーマットが決定され、次に所望の出力（この場合は、顧客情報）が返送される。ユーザ及び他のアプリケーションは、データの取扱いや処理の内部的な作業を知る必要がない。組織はソフトウェアを所有し維持する必要もない。組織は、インターネット及びネットワーク、若しくは別のデータ伝送ネットワークを介して適切なサービスにアクセスするだけである。
２０１２年１２月２７日付けの”Telematics: what you need to know”（www.techradar.com/news/car-tech/telematics-whatyou-to-know-1087104）（検索日２０１６年６月１４日）という表題のJamie Carterによる先行技術文献は、テレマティクスデータが、自動車において、特に走行中にテレマティクス手段によって捕捉され、保険システムに報告されるシステムについて説明する。保険システムは、運転者の危険な操縦を追跡し、発生した事故が自動車から保険システムへの以前実施されたリスク移転によって補償されるかどうかを決定する。システムのリスク移転は、静的であり、且つ以前実施されたリスク移転中の、固定して移転される保険料に基づいている。”Insurers will now be able to track driver behavior via smartphones”(Computerworld
3 September 2013)というLucas Mearianによる先行技術文献は、テレマティクスデータが自動車で捕捉され且つ保険システムに報告される別のテレマティクスシステムを教示する。保険システムは、車両データを収集し、その情報を使用して、運転のくせを決定し、次にその情報を使用して、低率のインセンティブを安全なオペレータに提供することができる。システムは、また、可能性のある事故イベントが発生する前に実施された、固定したリスク移転に基づいている。インセンティブは、定期的に実施される次の各リスク移転に与えられる。ウィキペディアへの入力「車載診断（On-board diagnostics）」（２０１６年６月１５日検索）は、車載診断（OBD）の実装を、現代自動車工学で使用される車両の自己診断及び報告機能として示している。ＯＢＤシステムによって、車両所有者又は修理技術者が様々な車両サブシステムの状態にアクセスできる。このＯＢＤは、車両を修理するために専門家によって使用されるだけでなく、全車両追跡を行い、燃料効率を監視し、危険な運転を防止し、遠隔診断し、pay-as you-drive保険のために車両テレマティクス装置によって使用することもできる。ＯＢＤデータは、車両速度、ＲＰＭ、燃料レベル等のデータを含むことができ、且つ車両アイドリング時間、又はスピード違反を監視するためのＧＰＳベースの全車両追跡装置に使用することができる。ＯＢＤデータを監視することにより、システムは、関連車両の１つがエンジンに問題があるかどうかをデータ、おそらく問題の性質を解釈することによって知ることができる。米国特許第９，０８６，９４８号は、運転者によって運転される車両に関連するテレマティクスデータを提供するシステムを示す。車両テレマティクスデータは、車両の運転者の無線通信装置の動きを追跡することによって得られる。テレマティクスデータは、数ある中でも、速度、加速、減速、運転回数、運転時間、１日当たりの走行距離、及び車両が使用される曜日を提供する。テレマティクスデータは、監視されたデータの解析に基づいて保険料を設定する目的で、運転行動を監視するために保険システムによって使用される。システムは、捕捉したデータを監視し、車両の異なる捕捉した移動データと比較する。この比較に基づいて、可能な次のリスク移転についての保険料が適合される。ウィキペディアへの入力「機械学習（Machine learning）」（２０１６年６月１６日検索）は、人工知能におけるパターン認識及び計算学習理論に基づく機械学習システムを示す。機械学習システムは、データから学び、予測することができる処理アルゴリズムを実現することができる。そのようなシステムは、厳密に静的な命令シーケンスに従うのではなく、データ駆動の予測又は決定を行うために、模範的な入力（学習）からモデルを構築することによって動作する。最後に、先行技術文献（ＷＯ２０１５／１６０９００）は、車両からのテレマティクスデータ（例えば、車両の移動及び位置を特徴付ける運動学的データ）、及び車両の位置における更なる環境データ（例えば、気象条件データ又は道路速度の制限）を捕捉するためのシステムを示す。このデータは、特定用途向け運転リスク移転（使用ベースの保険（UBI：Usage
Based Insurance））の運用に使用される。また、システムは、運転行動をリアルタイムで改善するために使用することもできる。

本発明の１つの目的は、複数の自動車に分散されたモバイルテレマティクス装置によるテレマティクスデータのリアルタイム捕捉に基づいて、動的にトリガされ、自動化されたテレマティクスシステム、特に機械学習ベースのテレマティクスシステム及び方法を提供することである。自動化システムは、自動車に動的な、自己充足的なリスク保障を提供することによって、リスクに曝される可変数の自動車のリスクイベントに関連するリスクを捕捉及び監視することができなければならない。特に、本発明の目的は、第１層のレベル（保険）における動的な適合可能な損失比の構造及び／又は動的に変動する第２層の回収（再保険）に基づいて、既存の技術を動的にトリガ及び調整される多層リスク移転システムに拡張することであり、それによって自己充足的な、リアルタイム反応動作を可能にする自動化システムを開発することの重要性を補強する。より具体的には、その目的は、システムの測定可能な最適化を提供する２つの結合したリスク移転システムの間の自動トリガ機構及び適切な装置を提供することである。
本発明の別の目的は、動的に適合可能な、複雑なリスク移転構造及びトリガ動作を技術的に捕捉し、処理し、及び自動化する方法を提供するよう努めることであり、リスク移転構造及びトリガ動作は、最適に共有されるリスク及び移転操作を自動化することに関連する。本発明の別の目的は、多層トリガ構造アプローチの適切な技術に基づいて、異なる層間テレマティクスのテレマティクスデータの侵入的な（invasive）、調和的な使用により、そのような動作を環境又は動作条件の変化に動的に同期させ、調整することである。標準的な実施とは対照的に、異なるリスク移転層のリソースプーリングシステムは、技術的手段、プロセスフロー、及びプロセス制御／動作に依存する、所望の、技術ベースの繰返し精度を有する再現性及び最適化された動作を形成しなければならない。最後に、本発明の１つの目的は、関連する構成要素のリスク・エクスポージャをプールし、且つより良く、より効果的な技術の実装を求めて、２つの自動リスク移転システムを結合する技術的問題に対処し、それにより必要なテレマティクス・リソースを共有してそのリソースを最小化し、共有エキスパートによる統合され、最適化された複数層リスク移転を提供し、且つ必要な要求されるリソースプーリング（例えば、プールされる保険料）の最小条件を生成するための手段を開発するのを可能にする。自動保険テレマティクス価値連鎖に沿って、個々の要素を提供する多くの技術があるが、本発明の目的は、装置の設置から自動で正確なリスク測定、解析、及び管理までの全範囲を網羅する総合的な技術的解決策を提供することである。最後に、本発明の目的は、リアルタイムのスコアリング及び測定に基づいて、動的な機械学習ベースのスコアリングシステムを提供することであり、さらにはスコアリングアルゴリズムに基づいて技術的にスケーラブルなソリューションを提供し、且つ自動化されたリスク移転の他の分野への信号合図の適合を可能にするデータ処理を提供することを目的とする。

本発明によれば、これらの目的は、特に、独立請求項の特徴によって達成される。また、さらに有利な実施形態は、従属請求項及び関連する説明から導き出すことができる。

本発明によれば、上記目的は、複数の自動車に関連するモバイルテレマティクス装置を含む自動的に操作されるテレマティクスシステム、特に機械学習ベース及び／又はエキスパート・システムベースのテレマティクスシステムに基づいて、動的にトリガされる多層リスク移転システムによって達成され、特に本発明により、テレマティクス装置は、１つ又は複数の無線接続、車両の少なくとも１つのデータ伝送バスに接続するための複数のインターフェイス及び／又は、センサ及び／又は測定装置及び／又はスピーカ及び／又はマイクに接続するための複数のインターフェイスを含み、無線接続を提供するために、テレマティクス装置は、テレマティクス装置のアンテナ接続によって対応するデータ伝送ネットワーク内の無線ノードとして機能し、テレマティクス装置は、車載診断システム及び／又は車内対話型装置及び／又はセルラ移動ノード監視アプリケーションに接続され、テレマティクス装置は、自動車及び／又はユーザの使用ベース及び／又はユーザベースのテレマティクスデータを捕捉し、
自動車に関連する複数のモバイルテレマティクス装置は、機械学習ベースのテレマティクス回路に接続され、一方向又は双方向データリンクが、機械学習ベースのテレマティクス回路の間に無線接続により設定され、少なくとも、捕捉した使用ベース及び／又はユーザベースのテレマティクスデータをモバイルテレマティクス装置から機械学習ベースのテレマティクス回路に送信し、
機械学習ベースのテレマティクスシステムは、第１のリスク移転パラメータに基づく第１のリスク移転を、自動車のうちの少なくとも一部から第１のリスク移転システムに提供する１つ又は複数の第１のリスク移転システムを含み、第１のリスク移転システムは、自動車のリスクをプールするために、自動車のリスク・エクスポージャのリスク移転に関連する第１の支払パラメータを受信して格納するように構成された複数の支払移転モジュールを含み、
テレマティクスシステムの機械学習ベースの回路によって、モバイルテレマティクス装置から捕捉されたリスク関連テレマティクスデータが処理され、第１のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第１の支払移転パラメータが、機械学習ベースのテレマティクス回路によって生成され、第１のリスク移転システムに送信され、自動車の移されるリスク・エクスポージャに関連する規定されたリスクイベントのいずれかの発生がトリガされる場合に、発生損失が、第１のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第１の支払移転パラメータに基づいて、第１のリスク移転システムによって自動的に補償され、
機械学習ベースのテレマティクスシステムは、第２のリスク移転パラメータに基づく第２のリスク移転を、第１のリスク移転システムのうちの１つ又は複数から第２のリスク移転システムに提供する第２のリスク移転システムを含み、第２のリスク移転システムは、第１のリスク移転システムに移されるリスク・エクスポージャに関連する第１のリスク移転システムのリスクをプールするために第２の支払パラメータを受信して格納するように構成された第２の支払移転モジュールを含み、
第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第２の支払移転パラメータは、機械学習ベースのテレマティクス回路によって生成され、第２のリスク移転システムに送信され、規定されたリスクイベントの発生に関連する規定された活性化閾値パラメータ又は発生損失の所定の規定された部分の超過がトリガされる場合に、発生損失は、第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第２の支払移転パラメータに基づいて、第２の保険システムによって少なくとも部分的に補償され、
第１及び第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータは、複数の自動車に関連するモバイルテレマティクス装置から捕捉された使用ベース又はユーザベースのテレマティクスデータに基づいて、及び第１のリスク移転システムのプールされたリスクに基づいて、機械学習ベースのテレマティクス回路により動的に最適化される。
テレマティクス装置は、例えば、無線データシステム（RDS）モジュールによる１つ又は複数の無線接続及び／又は衛星受信モジュールを含む測位システム及び／又はデジタル無線サービスモジュールを含む移動電話及び／又は無線データシステム又は測位システム又は移動電話モジュールと通信する言語ユニットを提供することができる。
衛星受信モジュールは、例えば、全地球測位システム（GPS）回路を含むことができ、及び／又はデジタル無線サービスモジュールは、少なくとも、グローバル移動通信システム（GSM（登録商標））を含む。
自動車の少なくとも１つのデータ伝送バスと接続するための複数のインターフェイスは、例えば車載診断（OBD）ポートに接続する自動車のコントローラエリアネットワーク（CAN）バスに接続するための少なくともインターフェイス、又は取り付けられたバッテリ装置のための他の接続を含む。
機械学習ベースのテレマティクス回路は、捕捉したリスク関連テレマティクスデータに基づいて、プールされ、リスクに曝される自動車のうちの１つ又は複数にリスク・エクスポージャを提供する集計モジュールをさらに含むことができ、第１及び第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータは、プールされた自動車の所定のリスクイベントの発生の可能性に基づいて動的に生成される。
また、発生し、トリガされた損失は、関連して格納された集計損失パラメータをインクリメントすることによって、所定の期間内にリスクに曝される全ての自動車に関して測定されたリスクイベントの発生の捕捉された損失パラメータによって自動的に集計することができ、及び関連して格納された集計支払パラメータをインクリメントすることによって、所定の期間内にリスクに曝される全ての自動車に関して受信し格納された第１の支払パラメータによって自動的に集計することができ、可変の第１及び第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータは、集計された損失パラメータと集計された支払パラメータとの比に基づいて、動的に生成される。
第１及び第２のリスク移転システムは、例えば、機械学習ベースの回路による動的に適合可能な第１及び第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータに基づいて、機械学習ベースのテレマティクスシステムによって完全に自動的に操作され、トリガされ、信号合図され、及び互いに活性化され、結合した第１及び第２の保険システムによってモバイルテレマティクス装置に関連する可変数の自動車に自己充足的なリスク保障を提供する。
第１及び第２のリスク移転層の文脈において、例えば、第１のリスク移転システムは自動化された第１のリソースプーリングシステムを含み、第２のリスク移転システムは自動化された第２のリソースプーリングシステムを含むことができ、リスクに曝される自動車は、自動車のリスク・エクスポージャをプールするためにリスクに曝される自動車からの第１の支払いを受け取って格納するように構成された複数の支払移転モジュールによって第１のリソースプールリングシステムに接続され、第１のリスク移転システムは、受信し且つ格納した第１の支払パラメータに基づいて、接続され、リスクに曝される自動車のそれぞれに自動的なリスク保障を提供し、第１のリスク移転システムは、第１のリスク移転システムによって蓄積されたリスク・エクスポージャの一部を適合するために第１の保険システムからの第２の支払パラメータを受信して格納するように構成された第２の支払移転モジュールによって第２のリソースプーリングシステムに接続され、規定されたリスクイベントのいずれかが発生した場合に、発生損失は、機械学習ベースのテレマティクスシステムによって自動的に補償される。
本システムの利点の１つは、より良く、より効果的な技術の実装で２つの自動化されたリスク移転システムを結合する技術的解決法を提供し、それにより必要なテレマティクス・リソースを共有してそのリソースを最小化し、必要な要求されるリソースプーリング（例えば、プールされる保険料）のための最小条件を生成するためのエキスパート及び開発手段を共有することによって、統一され、最適化された多層リスク移転のアプローチを提供するのを可能にする。さらに、本発明は、テレマティクス装置及び／又はアプリのインストールから自動で正確なリスク測定、解析、及び管理までの全範囲を網羅する総合的な技術的解決策を提供する。最後に、本発明は、リアルタイムのスコアリング及び測定に基づいて動的な機械学習ベースのスコアリングシステムを提供し、さらに、自動化されたリスク移転の他の分野への信号合図の適合を可能にするスコアリングアルゴリズム及びデータ処理に基づいて、技術的にスケーラブルなソリューションを提供する。コンテキストデータによって補強される機械学習ベースのシステムを含む本発明は、リアルタイム適合多層リスク移転システムへの最善且つ最高の最適化された技術的な解決策を提供することができる。その多層リスク移転システムによって、運転者行動のスコアを捕捉し制御するのが可能になり、技術的な動作及びコンテキスト内でその行動を比較することができる。その多層リスク移転システムによって、位置又は行程（trip）に応じてリスクのスコアを自動的に捕捉し、追加サービスの必要性に関連するデータ（例えば事故の通知及び／又は運転者へのフィードバック及び／又は自動化された全車両（fleet）リスク報告及び／又は自動化され、動的に最適化された引受等）を自動的に解析して反応させることができる。システムのテレマティクスベースのフィードバック手段は、例えば、自動車のモバイルテレマティクス装置へのデータリンクを介した動的なアラート提供を含むことができ、ここで、機械学習ベースのテレマティクス回路は、例えば、高ＲＰＭ（すなわち、自動車のエンジンのエンジン回転数の尺度としての毎分の高回転数）、不安定な運転、不要なエンジン出力、急加速、道路予測、及び／又はエコドライブ等を含む多数の性能指標を直ちに運転者アラート装置をヘッドアップ表示する。明らかに、最も経験豊富な運転者であっても、自分の運転行動を動的に解析して改善することにより利益を得ることができる。車両テレマティクスシステム１は、動的且つリアルタイムに改善の機会を提供し、すなわちリスクが発生したときに運転者のリスク行動に関連する改善の機会を提供する。ヘッドアップ式教育的指導補助を通じて運転者に即座にフィードバックを提供し、情報をモバイルテレマティクスに直接送信することは、危険な（大抵の場合、代償の大きい）運転のくせを矯正する２つの方向からのアプローチを確実にする。こうして、テレマティクスシステム１は、第１及び第２のリスク移転システムの動作パラメータを互いに最適化するだけでなく、リスクに曝される自動車のレベルに関するリスク及び／又はリスク行動を最適化することもできる。従来技術のシステムでは、このような統合した、リアルタイムの最適化は可能ではなかった。追加サービスの別の値として、テレマティクスシステム１は、例えば、選択した自動車の全車両リスク報告を動的に生成することができる。テレマティクスシステム１によって自動的に生成されたこのような全車両報告は、運転者の統計データを共有して比較するための新しいアプローチを提供する。更なる利点は、成績優秀者の自動化された褒賞の生成又は追加の教育的指導を必要とする運転者の特定等、そのような報告書の直接の効果につながる。例えばテレマティクスによって有効になる（再）保険手段の事前積立を伴う提案される本発明は、キャリア（第１層リスク移転システム）を刺激して、継続的にそのスコアリングサービスを改善するために、そのテレマティクス及び要求履歴を第２層のリスク移転システムに提供し、次にコスト及び合算比率を減らすうえでキャリアから利益を得る。

１つの代替実施形態では、機械学習ベースの回路は、捕捉したテレマティクスデータを規定された運転行動パターンのスコアと比較することによる規定された運転行動パターンのスコアに基づいて、運転スコアパラメータをトリガし且つ自動的に選択する運転スコアモジュールを含む。
運転スコアモジュールは、例えばさらに、自動車に関連するモバイルテレマティクス装置の捕捉したテレマティクスデータに基づいて、自動車の測定した位置又は行程に応じたリスクのスコアを自動的に捕捉することができる。この代替実施形態は、とりわけ、リアルタイムの適合多層リスク移転システムを提供することが可能になるという利点を有する。さらにその代替実施形態は、運転行動のスコアを捕捉及び／又は制御し、その行動を技術的操作及びコンテキスト内で比較することを可能にする。その代替実施形態は、位置又は行程に応じたリスクスコアを自動的に捕捉し、及び（例えば事故通知等の）追加サービスの必要性に関連するデータを自動的に解析して対応することを可能にする。

１つの代替実施形態では、機械学習ベースの回路は、自動車に関連するモバイルテレマティクス装置の捕捉したテレマティクスデータに基づいて、事故通知及び／又は他の追加サービスをトリガする追加のトリガを含む。この代替実施形態は、とりわけ、システムが、さらに生成された信号合図に基づいて、追加の利益を顧客に提供することができるという利点を有する。

別の代替実施形態では、スイッチング装置は、第１の保険システムから第２の支払移転モジュールへの支払いの移転を捕捉するための捕捉手段を含み、システムの第２層のトリガ構造が、所定の活性化閾値パラメータに一致する支払移転をトリガすることによって活性化可能である。別の変形実施形態では、規定されたリスクイベントの発生に関連する損失の発生がトリガされる場合に、発生損失の所定の規定された部分は、第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第２の支払移転パラメータに基づいて、第２の保険システムによって補償される。こうして、本発明は、第１及び第２のリスク移転システムの間の結合機構として、比例又は非比例リスク移転を実現することができ、比例リスク移転結合の下で、第２のリスク移転システムは、スイッチング装置によって、第１のリスク移転システムに移転される各リスクの一定割合の共有により活性化され、各損失がリスク移転システムに移転される。従って、第２のリスク移転システムは、第２の支払パラメータにより第１のリスク移転システムからその固定した支払移転を受け取る。非比例リスク移転結合の下で、規定されたリスクイベントの発生に関連する規定された活性化閾値パラメータの超過がトリガされる場合に、発生損失は、第２のリスク移転パラメータ及び相関付けされる第２の支払移転パラメータに基づいて、第２の保険システムによって少なくとも部分的に補償される。活性化閾値は、発生した各損失又は集計損失パラメータによって測定された累積損失に関連付けることができる。こうして、非比例結合は、超過損失（excess of loss）又はストップ損失（stop loss）リスク移転構造で実現することができる。超過損失構造は、例えば１リスク当たりＸＬ（ワーキング（working）ＸＬ）、１イベント当たり発生ＸＬ（大災害／又は災害ＸＬ）、又は集計ＸＬ構造に基づくことができる。より具体的な代替実施形態として、リスク・エクスポージャ構成要素から複数の支払受取りモジュールを介してリソースプーリングシステムへの定期的な支払移転は、リソースプーリングシステムの監視モジュールによって要求され、リスク・エクスポージャ構成要素のリスク移転又は保障は、定期的な移転が監視モジュールを介してもはや検出可能でない場合に、監視モジュールによって中断される。代替として、定期的な支払いの移転要求は、リスクイベントの指標の発生がリスク・エクスポージャ構成要素のデータフロー経路においてトリガされる場合に、監視モジュールによって自動的に中断又は延期することができる。これらの代替実施形態は、とりわけ、システムが監視動作、特にプールされたリソースに関する監視動作の更なる自動化を可能にするという利点を有する。

別の代替実施形態では、第１及び／又は第２のリソースプーリングシステムの独立したリスクイベント検証トリガは、リスクイベントの指標の発生がリスクイベント・トリガによってテレマティクス装置のデータフロー経路にトリガされた場合に、活性化され、及び独立したリスクイベント検証トリガは、リスクに曝される自動車におけるリスクイベントの発生を検証するために、例えば別のテレマティクス装置の一次データフロー経路から独立した測定パラメータを有する別のデータフロー経路において、リスクイベントに関する指標の発生のイベントのトリガを発する。この代替案では、支払の移転は、リスク・エクスポージャ構成要素におけるリスクイベントの発生が独立したリスクイベント検証トリガによって確認された場合に、対応するリスクに曝される自動車にのみ割り当てられる。これらの代替実施形態は、とりわけ、システムの運用上及び財務上の安定性を改善することができる利点を有する。さらに、システムは詐欺又は偽造の被害を受けにくくなっている。

一般に、システムは、例えば２つのリスク移転システムのうちの１つに割り当てられた支払移転を捕捉する、例えば第１の保険システムから第２の支払移転モジュールへの支払移転を捕捉する捕捉手段を含み、割り当てられた保険システムが活性化され、割り当てられたリスク移転層に関連する第１の保険システムのリスク・エクスポージャが第２の保険システムに移される。この代替実施形態は、とりわけ、第２の保険システムをさらに別個に活性化させることができ、第１のリソースプーリングシステムから第２のリソースプーリングシステムへの制御された、別々のリスク移転及びリスク補償を可能にするという利点を有する。

別の代替実施形態では、第１の保険システムは、第１のリソースプーリングシステムから第２のリソースプーリングシステムへの支払パラメータを移転する前に、割り当てられた動作パラメータにアクセスし適合するためのインターフェイスモジュールを含む。この代替実施形態は、とりわけ、リスク移転構造が動的に調整され、さらには第１の保険システム又は第２の保険システムによって直接的に選択及び／又はさらに最適化されるという利点を有する。

さらに別の代替実施形態では、機械学習ベースのテレマティクス回路は、リスク関連自動車データを処理するための手段と、特にリスク関連自動車データに基づいて、プールされ、リスクに曝される１つ又は複数の自動車のリスク・エクスポージャの可能性に関するデータを提供するための手段を含み、それら自動車のリスクをプーリングするために、リスクに曝される自動車からの支払いの受け取り及び予め条件設定された保管は、プールされ、リスクに曝される自動車のリスク・エクスポージャの可能性及び／又は総リスクに基づいて動的に決定することができる。この代替実施形態は、とりわけ、第１及び／又は第２のリソースプーリングシステムの動作が、プールされた自動車の環境条件又はリスク分布等の変化等のプールされたリスクに関連して変化する条件に動的に調整され得るという利点を有する。更なる利点は、リスクに曝される自動車の支払いの規模が、プールされた総リスクに直接的に関係するため、システムが、異なる環境、場所又は国々で運用される場合に、手動の調整が必要ないことである。しかしながら、本発明は、必ずしも調整された価格設定又は保険料をもたらす必要がないことを留意することも重要である。例えば、システムは、運転が上手な、又は何もない運転者にクーポンを自動的に提供することもできるが、システムは、テレマティクスデータを使用してリスク移転を来年まで継続するかどうかを自動的に判断することもできる。また、本発明は、例えば事故の通知及び／又は運転者へのフィードバック及び／又は自動化された全車両リスク報告及び／又は自動化され且つ動的に最適化された引受等の、適合及び／又は特別に選択された追加サービス値を自動的に提供し、活性化するためにもっぱら使用することができる。こうして、本発明は、第１のリスク移転層又はシステムのリスクの適合だけでなく、保険に加入した自動車のレベルに関するリスク（例えば、リアルタイムのリスクベースの運転者フィードバックによる）及び／又は第２のリスク層又はシステムのリスクの適合も可能になる。このような最適化及び／又は適合化は従来技術のシステムには無かった。運転者のフィードバックは、例えば、同じ場所及び／又は比較可能な条件で、運転者のプロファイル及びパターンを他の運転者のプロファイル又はパターンと比較することによって生成することができる。

１つの代替実施形態では、システムは、リスク関連要素のデータを処理するための手段と、特にリスク関連自動車データに基づいて、プールされ、リスクに曝される１つ又は複数の自動車のリスク・エクスポージャの可能性に関する情報を提供するための手段とを含み、そのリスクを移すために第１のリソースプーリングシステムから第２のリソースプーリングシステムへの支払いの受け取り及び予め条件設定された保管は、プールされた、リスク・エクスポージャ構成要素のリスク・エクスポージャの可能性及び／又は総リスクに基づいて、動的に決定することができる。この代替実施形態は、とりわけ、第１及び／又は第２のリソースプーリングシステムの動作が、プールされたリスク構成要素の環境条件又はリスク分布等の変化等としてプールされたリスクの変化する条件に動的に調整することができるという利点を有する。更なる利点は、リスク・エクスポージャ構成要素の支払いの規模がプールされた総リスクに直接的に関係しているため、システムが異なる環境、場所又は国で運用される場合に、システムが手動の調整を必要としないという事実である。

１つの代替実施形態では、プールされる自動車の数は、リスク移転システムによって補償される非共変の発生リスクが、所与の時間においてプールされた総リスク・エクスポージャ構成要素の比較的小さい割合のみに影響を与える範囲に、第１のリスク移転システムを介して動的に調整される。同様に、第２のリスク移転システムは、例えば、第１のリスク移転システムから移されプールされるリスク共有の数を、第２のリスク移転システムによって補償される非共変の発生リスクが、所与の時間において第１のリスク移転システムから移転され、プールされた総リスクの比較的小さい割合のみに影響を与える範囲に動的に調整することができる。この変形形態は、とりわけ、システムの運用上及び財務上の安定性を改善することができるという利点を有する。

１つの代替実施形態では、リスクイベント・トリガは、１つ又は複数の所定のリスクイベントに関する時間に相関付けされた（事故）発生データに基づいて、動作モジュールによって動的に調整される。この代替実施形態は、とりわけ、例えば、改善された予測システム等によってリスクイベントを捕捉し又はそのようなイベントの発生を回避する際の改善は、システムによって動的に捕捉することができ、及びプールされたリスク・エクスポージャ構成要素の総リスクに基づいてシステムの全体的な動作に動的に影響を及ぼすことができる。

別の代替実施形態では、発生がトリガされる度に、所定のリスクイベントを示すパラメータが、少なくとも１つのリスクイベント・トリガによって測定され、総パラメトリック支払いがトリガに割り当てられ、割り当てられた総支払いは、発生がトリガされると移転可能である。所定の総支払いは、例えば、所定の金額、又は移転される総リスクに関連する他の合計金額、及びリスクに曝される自動車の定期的な支払額等の、適切に規定された総合計金額を均等化することができる。この代替形態は、とりわけ、パラメトリックな支払い又は所定の金額の支払いを固定金額に依拠させることができるという利点を有する。さらに、パラメトリックな支払いは、システムによってトリガされると、例えばリスクイベントが発生した段階に依存し得る総合計の調整された支払いを可能にする。

上述したように、システム及び対応する方法に加えて、本発明は、また、コンピュータプログラム製品に関し、このプログラム製品は、制御システムが提案した方法を実行するように制御システムの１つ又は複数のプロセッサを制御するコンピュータプログラムコード手段を含み、本発明は、特に、プロセッサのためのコンピュータプログラムコード手段を包含するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品に関する。

本発明のテレマティクスシステム１によって提供される例示的なテレマティクスベースの、動的にトリガされる多層リスク移転システムを概略的に示すブロック図を示し、テレマティクスシステム１は、測定パラメータをリアルタイムで捕捉し且つその動作パラメータを動的に適合する、複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５を含む。特に、図１は、機械学習ベース又はエキスパート・システムベースのテレマティクスシステムを示す。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、１つ又は複数の無線接続４１１，．．．，４１５、及び車両のデータ伝送バスの少なくとも１つ及び／又は、センサ４０１１及び／又は測定装置４０１２及び／又はスピーカ４０１３及び／又はマイク４０１４と接続するための複数のインターフェイス４２１，．．．，４２５を含む。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、車載診断システム４３１，．．．，４３５及び／又は車内対話装置４４１，．．．，４４５及び／又はセルラ移動ノード監視アプリケーション４５１，．．．，４５５に接続される。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、自動車４１，．．．，４５及び／又はユーザ３２１，３２２，３２３の使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３を捕捉し、それらデータをデータ伝送ネットワーク２を介して機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信する。テレマティクス回路１１は、動的に最適化された第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５により、結合した第１及び第２のリスク移転システムを動作させる。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、セル式自動車電話を監視する統合された一部として実現することもできる。 本発明の変形実施形態による、リスクに曝される複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５を含む例示的な動的に適合可能なテレマティクスシステム１を概略的に示すブロック図を示す。特に、図２は、機械学習ベース又はエキスパート・システムベースのテレマティクスシステムを示す。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、自動車４１，．．．，４５及び／又はユーザ３２１，３２２，３２３の使用ベース３１及び／又はユーザベースのテレマティクスデータ３を捕捉し、それらデータをデータ伝送ネットワーク２を介して機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信する。テレマティクス回路１１は、動的に最適化された第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５により、結合した第１及び第２のリスク移転システムを動作させる。システム１は、例えばユーザによる運転行動及び／又は自動車４１，．．．，４５がそれ自体で運転（自動操縦）しているかどうか及び／又は自動車４１，．．．，４５にその自動化又は安全機能が介在しているどうか等の、様々な種類のテレマティクスデータ３を捕捉可能である。後者（自動化又は安全機能が介在しているどうか）は、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５が自動車４１，．．．，４５自体からデータ３を捕捉する場合に可能である。こうして、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５又はモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５に接続された移動電話アプリは、それ自体のセンサによってそれ自体のデータ３を生成することができ、及び／又はモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５又はモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５に接続された移動電話アプリは、自動車４１，．．．，４５から、例えば車載診断システムによって提供されるデータに直接的にアクセスすることができる。図２から分かるように、機械学習ベースのテレマティクス回路１１は、テレマティクスシステム１の別個の部分として、すなわち第２のリスク移転システム１２の一部として実現してもよく、後者（第２のリスク移転システム１２の一部）の場合に、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、捕捉したテレマティクスデータ３及び／又は捕捉した補償請求又は損失データ７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５４にアクセスする代わりに、第２のリスク移転システム１２によって、第１のリスク移転システム１０及び／又はリスクに曝される自動車４１，．．．，４５に提供される。図２によっても示されるように、テレマティクスシステム１は、１つの第１のリスク移転システム１０又は複数の第１のリスク移転システム１０ａ〜１０ｄを含むことができ、全ての第１のリスク移転システムは、同じ第２のリスク移転システム１２に関連付けられる。 本発明の変形実施形態による、リスクに曝される複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５を含む例示的な動的に適合可能なテレマティクスシステム１を概略的に示す他のブロック図を示す。特に、図３は、機械学習ベース又はエキスパート・システムベースのテレマティクスシステムを示す。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、自動車４１，．．．，４５及び／又はユーザ３２１，３２２，３２３の使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３を捕捉し、それらデータをデータ伝送ネットワーク２を介して機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信する。テレマティクス回路１１は、動的に最適化された第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５により、結合した第１及び第２のリスク移転システムを動作させる。 例示的なモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５及びリアルタイムのテレマティクスデータの捕捉を概略的に示すブロック図を示す。

本発明について、図面を参照して、例として、より詳細に説明する。
図１は、テレマティクスベースの、動的にトリガされる多層リスク移転システム１の実施形態の可能な実装のアーキテクチャを概略的に示し、リスク移転システム１は、２つの結合した自律的に動作されるリスク移転システム１０，１２の相補的なスイッチングのためのイベントトリガ活性化を含む。特に、図１は、機械学習ベース又はエキスパート・システムベースのテレマティクスシステムを示す。リスク移転システム１０は自動保険システムに対応することができ、リスク移転システム１２は自動再保険システムに対応することができる。システム１は、機械学習ベースのテレマティクスシステム１に基づいて、動的にトリガ及び調整される多層リスク移転システムを実現し、それによって自己充足的な及び最適化された多層リスク移転動作を可能にする自動化されたリアルタイムシステムを開発することの重要性を強化する。多層リスク移転は、結合した第１及び第２のリスク移転又は保険システム１０，１２によって実現される。システム１は、自動車４１，．．．，４５及び／又はユーザ３２１，３２２、３２３の使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３に基づいて、トリガされる、すなわち第１及び第２の保険システム１０，１２の活性化をトリガするように動的に調整及び適合される。使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３は、すくなくとも、運転者が何時及び／又はどれ位の頻度で及び／又は何処で及び／又はどの様に運転しているか、及び／又はどの自動車４１，．．．，４５が運転されているか及びどの程度安全に、自動化され、又は自律的な機能が活性化されているかに関するテレマティクスデータを含む。テレマティクスデータ３は、接続され又は統合されたセンサ及び測定装置によって、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５により捕捉される。

第１及び第２のリスク移転システム１０，１２を含むシステム１は、２つの関連する、自動化されたリソースプーリングシステム１０１，１２１によって、リスクに曝される可変数の自動車４１，．．．，４５の自動化され、自己充足的なリスク保障を提供する。すなわち、第１のリスク移転システム１０は、自動化された第１のリソースプーリングシステム１０１を含み、第２のリスク移転システム１２は、自動化された第２のリソースプーリングシステム１２１を含む。リスクに曝される自動車４１，．．．，４５は、それらのリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５をプールするために、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５からの第１の支払い１０２１，．．．，１０２５を受け取って格納する１０２ように構成された複数の支払移転モジュール１０３によって第１のリソースプーリングシステム１０１に接続される。第１のリスク移転システム１０は、受け取って格納した第１の支払パラメータ１０２１，．．．，１０２５に基づいて、接続された、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５の各々に自動リスク保障を提供する。さらに、第１のリスク移転システム１０は、第１のリスク移転システム１０によって蓄積されたリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５の一部を適合するために、第１の保険システム１０からの第２の支払パラメータ１２２１，．．．，１２２５を受け取って格納するように構成された第２の支払移転モジュール１２３によって第２のリソースプールリングシステム１２１に接続される。こうして、規定されたリスクイベント６１，．．．，６３のいずれかが発生した場合に、発生損失は、第１及び第２のリスク移転システム１０，１２を含む機械学習ベースのテレマティクスシステム１により自動的に補償される。

自動化されたリソースプーリングシステム１０１，１２１は、格納した第１の支払パラメータ１０２１，．．．，１０２５及び格納した第２の支払パラメータ１２２１，．．．，１２２５それぞれの支払いパラメータな安全な記憶を可能にするそれらの動作のための第１及び第２の支払データストア１０２，１２２を含む。図１において、参照符号１は、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５に関連する最適化されたリスク保障を、関連して結合したリソースプーリングシステム１０１，１２１に提供するための動的にトリガされるシステムを指す。リソースプーリングシステム１０１，１２１は、例えば、機械学習ベースの又はエキスパート・システムベースの又は人工知能ベースのテレマティクス回路１１によって、結合され、操作され、及び／又は動作することができ、リスクに曝される可変数の自動車４１，．．．，４５（すなわち、規定されたリスクイベントに曝されるユニット）に自己充足的な、動的なリスク保障及び対応するリスク保障の構造を提供する。そのようなリスクイベントの発生は、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５及び／又は適切な測定装置及び／又はテレマティクス装置４０１，．．．，４０５のデータフロー経路でトリガされる（すなわち、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５のパラメータを測定する）トリガモジュールによって測定可能であり且つトリガ可能である。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５の少なくとも一部は、プロセッサドライブオペレーションコードを保存するための固定手段と、テレマティクスデータ３の読出し及び捕捉するフラッシュメモリとを含むことができる。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５で捕捉したテレマティクスデータ３の少なくとも一部は、少なくとも、加速、減速、及びコーナリング中に自動車のＧ力を測定するための加速度計、及び／又は位置データを記録する且つ運転距離を計算する全地球測位システム（GPS）を含むセンサによって測定される。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、また、例えば、速度（最高速度、スピード違反、速度帯域で費やした時間）、ブレーキ（急ブレーキ、ブレーキ適用の数、制動距離）、加速、コーナリング、距離（例えば、走行距離計の読取り値）、走行距離（例えば、運転に応じた支払のために使用される、又は距離に基づくリスク価格設定）、短い行程、時刻、道路及び地形のタイプ、移動電話の使用状況（運転中）、気象／運転条件、位置（ＧＰＳ、三角測量）、温度、死角、地方の運転（local driving）、太陽の角度及び眩しい太陽情報（運転者の顔を輝す日光）、シートベルトの着用状態、混雑時の使用、疲労（例えば、視線追跡器等により測定される）、運転者の自信、スロットル位置、車線変更、燃料消費量（行程当たりの及び平均燃費）、定量データ点、車両識別番号（VIN）、蛇行（slalom）（直進運転ではない）、毎分当たりの回転数ＲＰＭ（過度なＲＰＭ、最大ＲＰＭ、ＲＰＭ帯域の時間）、悪路（off road）での使用、Ｇ力、ブレーキペダル位置、運転者の注意力、燃料レベルを含むコントローラエリアネットワーク（CAN）バスのパラメータ、他の車両までの距離、障害物までの距離、自動化機能の活性化／使用、高度運転支援システムの活性化／使用、牽引制御データ、ヘッドライト及び他のライトの使用、ウインカーの使用、車両重量、車両の乗員の重量、道路標識情報、交差点交叉、黄信号及び赤信号の無視、アルコールレベル検出装置、薬物検出装置、運転者の注意散漫センサ、運転者の攻撃性、生体情報又は測定パラメータ、運転者の精神的及び感情的な状態、他の車両からの眩しいヘッドライト、車両ドアの（開／閉）状態、フロントガラスを通した視覚性、車線位置、車線選択、車両の安全性、運転者の気分、乗員の気分、ＣＯ_２排出量（燃料消費量に基づく総排出量）、動力取出装置ＰＴＯ（車両に接続される任意の動力装置の起動を指す）、エンジン時間、オイル圧力、水温、アイドル時間及び／又は暖気アイドル時間を測定するための装置等のパラメータ測定装置をさらに含むことができる。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５による上記テレマティクスデータの測定は、例えば車両のＣＡＮバス上の可用性に左右され、コントローラエリアネットワークバスは、マイクロコントローラ及び装置が、ホストコンピュータなしに互いにアプリケーションで通信するのを可能にするように設計された車両バス規格である。そのバスは、メッセージベースのプロトコルで、自動車内の多重電気配線用に設計されているが、ＣＡＮバスは他の文脈でも使用される。

さらに、動的にトリガされるシステム１は、例えば、少なくとも１つのプロセッサ及び関連するメモリモジュールを含むことができる。機械学習ベースのテレマティクスシステム１は、１つ又は複数の表示ユニット、及び操作要素（例えば、キーボード及び／又はコンピュータのマウス等のグラフィック・ポインティング装置）も含むことができる。リソースプーリングシステム１０１及び１２１は、リスク移転又はリスク移転の目的の保険技術の分野においてサービスプロバイダによって使用することができる電子的手段を含む技術装置であり、そのリスク移転は、測定可能なリスクイベント６１，．．．，６３の発生に関連する。本発明は、特に結合したシステム１０，１２の相互作用を最適化し且つ動作上の要件を減らす目的で、テレマティクスによって、自動保険システム１０，１２の関連動作を捕捉、処理、自動化、及び最適化しようと努める。別の態様は、リソースプーリングシステム１０１，１２１の結合又は互いに活性化させることに関連するこのような動作を同期させ、適合させる方法を見い出すことであり、リソースプーリングシステム１０１，１２１は、技術的な手段に基づいて、リスクに曝されるユニットの検証されたリスク保障を対象にする。標準的なプラクティスとは対照的に、リソースプーリングシステム１０１，１２１は、技術的な手段、プロセスフロー、プロセス制御／動作に完全に基づいているため、所望の技術的、繰返し精度を有するテレマティクスデータに基づいて、再現可能で、動的に調整可能なリアルタイムの動作も達成する。

動的にトリガされる多層リスク移転システムは、複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５を含む機械学習ベースのテレマティクスシステム１によって提供される。機械学習ベースのテレマティクスシステム１は、第１及び第２のリソースプーリングシステム１０１，１２１によって、リスクに曝される可変数の自動車４１，．．．，４５に自己充足的なリスク保障を提供する第１及び第２のリスク移転層１０，１２をトリガ、信号合図、及び互いに活性化する。第１及び第２のリスク移転層１０，１２は、結合され、自動化された第１及び第２の保険システム１０，１２として実現することができる。リスク・エクスポージャ構成要素２１，２２，２３，．．．，は、それらリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５をプールするために、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５からの第１の支払パラメータ１０２１，．．．，１０２５を第１のデータストア１０２を用いて受信して格納する１０２ように構成された複数の支払移転モジュール１０３によって第１のリソースプーリングシステム１０１に接続される。第１の保険システム１０は、受信し格納した第１の支払パラメータ１０２１，．．．，１０２５に基づいて、接続された、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５のそれぞれに自動リスク保障を提供する。第１の保険システム１０は、第１の保険システム１０によって蓄積されたリスク・エクスポージャ５の一部を適合するために、第１の保険システム１０から第２の支払パラメータ１２２１，．．．，１２２５を受信して格納する１２２ように構成された第２の支払移転モジュール１２３によって第２のリソースプールリングシステム１２１に接続される。規定されたリスクイベント６１，．．．，６３のいずれかが発生した場合に、発生損失は、第１の保険システム１０によって自動的に補償される。

複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、１つ又は複数の無線接続４１１，．．．，４１５、及び車両のデータ伝送バスのうちの少なくとも１つに接続するための複数のインターフェイス４２１，．．．，４２５及び／又は、適切なセンサ４０１１及び／又は測定装置４０１２及び／又はスピーカ４０１３及び／又はマイク４０１４と接続するための複数のインターフェイスを含む。センサ及び測定装置は、以下に説明するように、様々なデータを捕捉するための手段を含むことができる。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、例えば、無線データシステム（RDS）モジュール４１１１による１つ又は複数の無線接続４１１，．．．，４１５、及び／又は衛星受信モジュール４１１５を含む測位システム４１１２、及び／又は無線データシステム４１１１又は測位システム４１１２又は移動電話モジュール４１１３と通信する言語ユニット４１１４を提供することができる。しかしながら、特別な変形実施形態として、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、さらに後述するように、例えばＵＳＢフラッシュドライブによる定期的なデータ転送による、有線の永続的又は定期的な接続も含むことができる。衛星受信モジュール４１１５は、例えば全地球測位システム（GPS）回路４１１６を含むことができ、及び／又はデジタル無線サービスモジュール４１１１は、例えば移動通信のための少なくともグローバルシステム（GSM（登録商標））ユニット４１１６を含むことができる。テレマティクスのために、無線データシステム（RDS）は、デジタル情報の量を従来の周波数変調（FM）ラジオ放送に埋め込むための通信プロトコル規格を示す。ＲＤＳは、時間、局名識別、及び番組情報を含む送信される情報のいくつかのタイプを標準化する。ラジオ放送データシステム（RBDS）は、ＲＤＳの米国版に使用される正式名称である。無線接続４１１，．．．，４１５について、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５のアンテナ接続により、対応するデータ伝送ネットワーク２内の無線ノード２２１，．．．，２２５として機能する。

反対側では、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、車載診断システム４３１，．．．，４３５及び／又は車内対話装置４４１，．．．，４４５及び／又はセルラ移動ノード監視アプリケーション４５１，．．．，４５５に接続することができ、及び／又はスマートフォン等の移動機器に統合された一部として含まれ得る。こうして、変形例として、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、セル方式移動電話の統合された部分を内蔵することができ、セル方式移動電話は、テレマティクスデータ３を捕捉するために必要な全ての測定装置を含む。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５の少なくとも一部は、例えば移動電話アプリケーション（スマートフォンアプリ）４５１，．．．，４５５に接続することができ、関連する移動電話４１１３は、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５、例えば全地球測位システム（GPS）回路４１１６及び／又は（移動速度、移動の頻度、位置、及び運転スタイルの監視を提供する）モバイルネットワーク三角測量手段を含み、移動電話のネットワーク接続を使用して、捕捉したテレマティクスデータ３を機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信する。例えば車載診断（OBD）システム４３１，．．．，４３５に接続されモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、車両システム及び／又はサブシステムの適切な監視を提供することができる。例えば自動車４１，．．．，４５の車載診断（OBD）システム４３１，．．．，４３５への接続は、データ伝送線を車載診断システム４３１，．．．，４３５の適切なポートに差し込むことによって提供することができる。上述したように、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５の少なくとも一部を車内対話装置４４１，．．．，４４５に接続することができ、例えば、車両の速度及び走行距離は、全地球測位システムGPS）回路４１１６によって監視され、テレマティクスデータ３は、セルラ通信接続によって、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５から機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信される。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．， ４０５の一部は、例えば、スピーカ、及び機械学習ベースのテレマティクス回路１１及び／又は第１及び／又は第２のリスク移転システム１０，１２からモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５への音声接続を含むことができ、それにより自動車４１，．．．，４５のユーザに自分の運転技術及び／又は他の使用ベース３１／又はユーザベース３２の行動に関するリアルタイム指導サービスを提供する。要約すると、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、例えば、センサ又は他の測定装置、車載診断（OBD）システム又はドングル（dongle）、スマートフォン及び／又はセル方式移動電話、フロントガラス取付装置（例えば、カメラ等）、ブラックボックス装置、シガーライターアダプタ（CLA）装置、eCall OBU、組込式ＯＥＭ装置及び／又はインフォテインメント（infotainment）システム、特定のオペレーティングシステムを実行している移動機器がダッシュボードのヘッドユニットを介して自動車で操作できるようにするスマートフォンの投影規格（例えば、Apple carplay（登録商標）、Mirrorlink（登録商標）、Android（登録商標）Autoを含み得る）、車載ナビゲーションシステム、ナビゲーション装置、アフターマーケット高度運転支援システム（例えば、運転監視のための眼（Mobileye）を含み得る）、組込式高度運転支援システム（例えば、高度な緊急ブレーキシステム、車線逸脱警告システム、駐車アシスト機能を含み得る）、車両自動化システム（例えば、自動操縦システム、遠隔バレット（valet）駐車アシスタント、又は自律式駐車アシスタントを含み得る）、スマートウォッチ及び他のウェアラブル装置を含むことができる。テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、上述した装置の特定の組合せ機能も含むことができ、例えばビーコン又はBluetooth（登録商標）低エネルギー（BLE）ビーコン（Bluetooth Smart（登録商標）として知られているBLE）を含むスマートフォン（APP）は、ヘルスケア、フィットネス、ビーコン、セキュリティ、家庭用エンターテイメント業界における新規アプリケーション用に主に設計された無線パーソナルエリアネットワーク技術である。従来のBluetooth（登録商標）と比較して、Bluetooth Smart（登録商標）は、同様の通信範囲（約１０ｍ）、ＯＢＤドングル又はＢＬＥ対応ＯＢＤドングルを含むスマートフォン、スマートフォンのみ、自己インストール可能なアフターマーケットブラックボックス、専門的にインストールされたアフターマーケットブラックボックス、アフターマーケットブラックボックス＆ディスプレイを含むスマートフォンを維持しながら、消費電力及びコストを著しく削減することを目的としている。

このように、テレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、自動車４１，．．．，４５及び／又はユーザ３２１，３２２，３２３の使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３を捕捉し、それらデータをデータ伝送ネットワーク２を介して機械学習ベースのテレマティクスシステムに転送する。特に、自動車４１，．．．，４５に関連する複数のモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、機械学習ベースのテレマティクス回路１１に接続され、データリンク２１が、機械学習ベースのテレマティクス回路１１との間の無線接続４１１，．．．，４１５により設定され、少なくとも、捕捉した使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３をモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５から機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信する。モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５の少なくとも一部は、例えば、テレマティクスデータ３をモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５から機械学習ベースのテレマティクス回路１１に送信するセルラーモデム４１１３を含むことができる。しかしながら、特別な変形実施形態として、複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５は、無線接続４１１，．．．，４１５を含んでいないが、テレマティクスデータ３を、例えばローカルエリアネットワーク（LAN）等の有線（固定）ネットワークに定期的に接続することによって、又はユニバーサル・シリアル・バス（USB）又は中間ＵＳＢ装置又はＵＳＢフラッシュドライブ等のＵＳＢコンピュータ周辺機器又は他の携帯型データ記憶装置を介して、データの送信又はネットワークステーション（例えば、パーソナルコンピュータ等）に接続することによって送信される。自動車のデータ伝送バスの少なくとも１つに接続するための複数のインターフェイス４２１，．．．，４２５は、例えば、自動車のコントローラエリアネットワーク（CAN）バスに接続するための少なくともインターフェイスを含むことができる。

上述したように、機械学習ベースのテレマティクスシステム１は、第１のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５に基づく第１のリスク移転を、自動車４１，．．．，４５の少なくとも一部から第１のリスク移転システム１０に提供するための１つ又は複数の第１のリスク移転システム１０を含み、第１のリスク移転システム１０は、それらのリスク５１，．．．，５５をプールするために、自動車４１，．．．，４５のリスク・エクスポージャ５のリスク移転に関連する第１の支払パラメータ１０２１，．．．，１０２５を受信して格納する１０２ように構成された複数の支払移転モジュール１０３を含む。テレマティクスシステム１の機械学習ベースの回路１１によって、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５から捕捉されたリスク関連テレマティクスデータ３は処理され、第１のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５及び相関付けされる第１の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５は、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって生成され、第１のリスク移転システム１０に送信される。自動車４１，．．．，４５の移されるリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５に関連する規定されたリスクイベント６１，．．．，６３のいずれかの発生がトリガされる場合に、発生損失７１，．．．， ７５は、第１のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５及び相関付けされる第１の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５に基づいて、第１のリスク移転システム１０によって自動的に補償される。

さらに、機械学習ベースのテレマティクスシステム１は、第２のリスク移転パラメータ５１１，．．．，５１５に基づく第２のリスク移転を、第１のリスク移転システム１０の１つ又は複数から第２のリスク移転システム１２に提供するための第２のリスク移転システム１２を含み、第２のリスク移転システム１２は、第１のリスク移転システム１０に移されるリスク・エクスポージャに関連する第１のリスク移転システム１０のリスクをプールするために、第２の支払パラメータ１２２１，．．．，１２２５を受信して格納する１２２ように構成された第２の支払移転モジュール１２３を含む。第２のリスク移転システム１２の動作のために、第２のリスク移転パラメータ５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ１２２１，．．．，１２２５が、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって生成され、第２のリスク移転システム１２に送信される。規定されたリスクイベント６１，．．．，６３の発生に関連する規定された活性化閾値パラメータ１２４の超過がトリガされる場合に、発生損失７１，．．．，７５は、第２のリスク移転パラメータ５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ１２２１，．．．，１２２５に基づいて、第２の保険システム１２によって少なくとも部分的に補償される。例えば、規定された活性化閾値パラメータ１２４の超過がトリガされる場合に、第２のリスク移転システム１２は、システム１により活性化信号を第２の保険システム１２に転送することによって自動的に活性化され、活性化されると、第１の保険システム１０によって蓄積されたリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５の適合された部分を補償する。しかしながら、本発明は、変形実施形態として、固定した活性化で、すなわち、活性化閾値をトリガすることなく、実現することができることを明確に述べておく。こうして、本発明は、第１及び第２のリスク移転システム１０，１２の間の結合機構として、比例又は非比例リスク移転を実現することができ、比例リスク移転結合の下で、第２のリスク移転システム１２は、スイッチング装置１１によって、第１のリスク移転システム１０に移される各リスクの一定の割合の共有により活性化される。従って、第２のリスク移転システム１２は、第２の支払パラメータ１２２１，．．．，１２２５により第１のリスク移転システム１０からその固定した支払移転を受け取る。非比例リスク移転結合の下で、規定されたリスクイベント６１，．．．，６３の発生に関連する規定された活性化閾値パラメータ１２４の超過がトリガされる場合に、発生損失７１，．．．，７５は、第２のリスク移転パラメータ５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ１２２１，．．．，１２２５に基づいて、第２の保険システム１２によって少なくとも部分的に補償される。活性化閾値は、発生した各損失又は集計損失パラメータ８０によって測定された累積損失に関連付けることができる。こうして、非比例結合は、超過損失（excess of loss）又はストップ損失（stop loss）リスク移転構造で実現することができる。超過損失構造は、例えば１リスク当たりＸＬ（ワーキング（working）ＸＬ）、１発生当たり／１イベント当たりＸＬ（大災害／又は災害ＸＬ）、又は集計ＸＬ構造に基づくことができる。第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５は、複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５から捕捉された使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３に基づいて、及び第１のリスク移転システム１０のプールされたリスク５に基づいて、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって動的に適合及び／又は互いに最適化される。機械学習ベースのテレマティクス回路１１は、例えば、捕捉したリスク関連テレマティクスデータ３に基づいて、プールされた、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５の１つ又は複数にリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５を提供する集計モジュールを含むことができ、第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５は、プールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性（likelihood：尤度）に基づいて、動的に生成される。

スイッチング装置１１によるシステム１の第１及び第２のリスク移転システム１０，１２の非比例結合について、テレマティクスシステム１の上述した集計モジュール１１４は、例えば、所定の期間１１４１内に関連して格納された集計損失パラメータ８０をインクリメントすることにより、リスクに曝される全ての自動車４１，．．．，４５に関して測定されたリスクイベント６１，．．．，６３の発生の捕捉した損失パラメータ８０を自動的に集計することができ、且つ、関連して格納された、集計支払パラメータ８１をインクリメントすることにより、所定の期間１１４１内に全てのリスク・エクスポージャ構成要素４１，．．．，４５に関して受信して格納された第１の支払いパラメータ１０２１，．．．，１０２５を自動的に集計することができる。可変損失比パラメータ８２が、集計損失パラメータ８０と集計支払パラメータ８１との比率に基づいて動的に生成され、第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５は、プールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性及び可変損失比パラメータ８２に基づいて、動的に生成される。変形実施形態の例として、損失比閾値８２１を超える可変損失比パラメータ８２がトリガされる場合に、第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５は、プールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性及び可変損失比パラメータ８２に基づいて、動的に適合及び／又は最適化される。規定された活性化閾値パラメータ１２４の超過がトリガされることは、例えば、測定されたリスクイベント６１，．．．，６３の累積された発生のトリガ値に関連付けられ得る。

別の変形実施形態として、リスクに曝される自動車は４１，．．．，４５は、例えば、第１のリスク移転保険システム１０は、動的に適合及び／又は最適化された第１のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５及び相関付けされ、動的に調整された（aligned）第１の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５により、規定されたリスクイベント６１，．．．，６３の発生に関連するリスク・エクスポージャ５１，．．．，５５をリスクに曝される自動車４１，．．．，４５から第１のリスク移転システム１０に移すことによって第１のリスク移転保険システム１０に接続される。第１のリスク移転システム１０は、動的に適合及び最適化された第２のリスク移転パラメータ５１１，．．．，５１５及び相関付けされ、動的に調整された第２支払移転パラメータ１２２１，．．．，１２２５により、規定されたリスクイベント６１，．．．，６３の発生に関連するリスク・エクスポージャ５を第１のリスク移転システム１０から第２のリスク移転システム１２に移すことによって第２の保険システム１２に接続される。規定されたリスクイベント６１，．．．，６３のいずれかが発生した場合に、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５における損失７１，．．．，７５を測定する損失パラメータ７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５が捕捉され、第１の保険システム１０に送信され、発生損失７１，．．．，７５は、最適化された第１のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５に基づいて、第１の保険１０ベースのシステムによって自動的に補償される。別の変形例では、所定のリスクイベント６１，．．．，６３に関連し、プールされた、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５に割り当てられた損失７１，．．．，７５は、例えば、第１のリスク移転システム１０の自動化されたリソースプーリングシステム１０１による、第１のリソースプーリングシステム１０１からリスクに曝される自動車４１，．．．，４５への支払い移転によって明確に補償することができる。第２のリスク移転システム１２の自動化された第２のリソースプーリングシステム１２１から第１のリソースプーリングシステム１０１への第２の支払移転は、テレマティクスシステム１によって測定された、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５の実際の損失７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５に基づいて生成された活性化信号によってトリガされる。そうでなければ、第２のリスク移転システム１２に移されるリスクに対応する損失７１，．．．，７５は、第２のリソースプールリングシステム１２１から第２の支払移転モジュール１２３を介して関連するリスクに曝される自動車４１，．．．，４５へのリソースの移転により、第２のリソースプールリングシステム１２１によって直接的に補償される。

システム１のより一層動的な反応及び適合性を提供するために、テレマティクスシステム１の機械学習ベースの回路１１は、例えば、リスク関連テレマティクスデータ３を処理し、且つリスク関連テレマティクスデータ３に基づいて、プールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性を提供するための手段を含むことができる。それらのリスクをプールするために、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５からの支払い１０２１，．．．，１０２５の受け取り及び予め条件設定された格納１０２は、プールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性及び／又は総リスク５に基づいて、動的に特にリアルタイムで決定することができる。また、リスク関連テレマティクスデータ３は、例えば機械学習ベースの回路１１によって処理することができ、リスク関連テレマティクスデータ３に基づくプールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性が生成され、そのリスク移転のために第１のリソースプールリングシステム１０１から第２のリソースプーリングシステム１２１への支払い１２２１，．．．，１２２５の受け取り及び予め条件設定された格納１０２は、プールされた自動車４１，．．．，４５の所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生の可能性及び／又は総リスク５に基づいて動的に決定することができる。具体的には、プールされ、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５の数は、例えば、リスク移転システム１０によって補償される非共変の発生リスクが、所与の時間に、プールされ、リスクに曝される全自動車４１，．．．，４５の比較的小さな割合にのみ影響を与える範囲に、機械学習ベースの回路１１によって第１の保険システム１０を介して動的に及び／又はリアルタイムで適合することができる。第１のリスク移転システム１０からのリスク移転は、第２のリスク移転システム１２によって補償される非共変の発生リスクが所与の時間に第１のリスク移転システム１０から移される総リスクの比較的小さな割合にのみ影響を与える範囲に、機械学習ベースの回路１１によって第２のリスク移転システム１２を介して動的に適合することができる。また、第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１ ，．．．，１２２５は、例えば、１つ又は複数のリスクイベント６１，．．．，６３の時間相関の発生データに基づいて、機械学習ベースの回路１１によって動的に適合させることができる。最後に、捕捉したテレマティクスデータ３の発生がトリガされると、又は機械学習ベースの回路１１によってリスクイベント６１，．．．，６３を示すパラメータ６１１，．．．，６１３／６２１，．．．，６２３／６３１，．．．，６３３の発生がトリガされると、総パラメトリック支払いが、トリガに割り当てられる。割り当てられた総支払いは、発生がトリガされた場合に、イベント６１，．．．，６３の測定された発生によって影響を受けるプールされた、リスクに曝される対応する自動車４１，．．．，４５に移転可能である。

システム１は、例えば、規定されたリスクイベント６１，．．．，６３のいずれかが発生した場合に、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５における損失を測定する損失パラメータ７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５が自動的に捕捉され、第１の保険システム１０に送信されるいという意味で完全に自動化することができ、発生損失７１，．．．，７５は、第１の保険システム１０によって自動的に補償される。さらに、支払移転を自動的にトリガし且つ監視することができ、それによりシステム１の動作に影響を与えることができる。例えば、システム１は、第１のリスク移転システム１０から第２の支払移転モジュール１２３への各支払移転を捕捉する制御装置１２３１を含むことができ、システム１の第２のリスク移転システム１２は、所定の活性化制御パラメータ１２３２に一致する支払移転をトリガすることによってのみ活性化可能である。

第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５の動的に適合され及び／又は動的に最適化された信号合図のために、機械学習ベースの回路１１は、規定された運転行動パターンのスコア１１２１，．．．，１１２３に基づいて、捕捉したテレマティクスデータ３と規定された運転行動パターンのスコア１１２１，．．．，１１２３とを比較することによる、運転スコアパラメータ１１１１，．．．，１１１３をトリガし且つ自動的に選択する運転スコアモジュール１１１を含む。スコアのデータ要素は、とりわけ、顧客の証券明細、個々の運転データ、衝突の科学捜査（forensics）データ、クレジットスコア、統計的な走行データ、今までの（historic）請求データ、市場データベース、運転免許点数、統計的な請求データ、気象条件のコンテキストデータ、道路タイプのコンテキストデータ、及び／又は環境のコンテキストデータを含むことができる。スコアは、例えば、運転スコア、集計スコア、保険料設定アルゴリズム、自動化車両の安全機能、高度運転支援システムの使用及び操作、及び／又は自律車両システムの使用及び動作等を含むことができる。運転スコアモジュール１１１は、自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５の捕捉したテレマティクスデータ３に基づいて、自動車４１，．．．，４５の測定した位置及び行程に応じた自動化されリアルタイムで捕捉したリスクスコア６１，．．．，６３を提供する。これは、自動車４１，．．．，４５の実際に測定されたリスクに従って、第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５のリアルタイムの適合を可能にする。テレマティクスシステム１は、テレマティクス・スコアを改善するために、コンテキストデータを処理するための手段を含むことができる。これは、システム１が、テレマティクスデータ（位置、速度、加速、減速）を、コンテキスト及び環境（例えば、天候、道路タイプ、環境、交通量、前方の事故、道路インフラ、踏切、交差点、危険なポイント、交通ルール、交通安全の分類、他の運転者の運転行動、道路上の事故の推定可能性、周辺車両の位置及び／又は行動）と比較するのを可能にする。さらに、それは、スマートフォンデータを使用してリスクの得点付けをより確実にする概念である。コンテキストデータの例は、最大許容速度及び／又は天候条件と比較した車両の速度である。周囲の車両が同様の速度で走る場合に、速度を出した運転は、大したリスクではないかもしれない。しかしながら、悪天候（例えば、霧）での最大許容速度で運転することは、危険な運転行動となる可能性がある。運転スコアモジュール１１１はさらに、運転行動のスコアを捕捉し且つ制御することを可能にし、技術的操作及びコンテキスト内でその運転行動を比較する。それは、位置及び行程に応じてリスクスコアを自動的に捕捉し、且つ追加サービス値の必要性に関連するデータを自動的に解析し、（例えば、事故の通知及び／又は運転者へのフィードバック及び／又は自動化された全車両リスク報告及び／又は自動化され、動的に最適化された引受等として）反応することができる。システムのテレマティクスベースのフィードバック手段は、例えば、データリンクを介した自動車のモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５への動的アラート提供を含むことができ、機械学習ベースのテレマティクス回路１１は、例えば、高ＲＰＭ（すなわち、自動車のエンジンのエンジン回転数の尺度としての毎分の高回転数）、不安定な運転、不要なエンジン出力、急加速、道路予測、及び／又はエコドライブを含む多数の性能指標を直ちに運転者アラート装置４０１５に表示（ヘッドアップ）する。明らかに、最も経験豊富な運転者であっても、自分の運転行動を動的に解析して改善することによって利益を得ることができる。車両テレマティクスシステム１は、動的且つリアルタイムに改善の機会を提供し、すなわちそれらリスク行動が発生したときに、運転者のリスク行動に関連する改善の機会を提供する。ヘッドアップ式教育的指導補助を通じて運転者に即座にフィードバックを提供し、情報をモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５に直接送信することは、危険な（大抵の場合、代償の大きい）運転のくせを矯正する２つの方向からのアプローチを確実にする。こうして、テレマティクスシステム１は、第１及び第２のリスク移転システム１０，１２の動作パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５／５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５を互いに最適化するだけでなく、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５のレベルに関するリスク及び／又はリスク行動を最適化することもできる。従来技術のシステムでは、このような統合した、リアルタイムの最適化は可能ではなかった。追加サービスの別の値として、テレマティクスシステム１は、例えば、選択した自動車４１，．．．，４５の全車両リスク報告を動的に生成することができる。テレマティクスシステム１によって自動的に生成されたこのような全車両リスク報告は、運転者の統計データを共有し且つ比較するための新しいアプローチを提供する。更なる利点は、成績優秀者の自動化された褒賞の生成又は追加の教育的指導を必要とする運転者の特定等、そのような報告書の直接的な効果につながる。

さらに、発生し、トリガされた損失は７１，．．．，７５は、例えば、関連して格納された集計損失パラメータ８０をインクリメントすることによって、所定の期間１１４１内にリスクに曝される全て自動車４１，．．．，４５に関して測定されたリスクイベント６１，．．．，６３の発生について捕捉した損失パラメータ７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５によって自動的に集計され、及び関連して格納された集計支払パラメータ８１をインクリメントすることによって、所定の期間１１４１内にリスクに曝される全自動車４１，．．．，４５に関して、受信及び格納された第１の支払パラメータ１０２１，．．．，１０２５によって自動的に集計する８１ことができる。可変の第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５は、集計損失パラメータ８０と集計支払パラメータ８１との比に基づいて動的に生成される。要約すると、第１及び第２のリスク移転システム１０，１２は、機械学習ベースの回路１１により、動的に適合可能な第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１ ，．．．，１２２５に基づいて、自動的に操作、トリガ、信号合図、及び互いに活性化することができ、結合した第１及び第２の保険システム１０，１２により、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５に関連する可変数の自動車４１，．．．，４５に自己充足的なリスク保障を提供することができる。

トリガされる支払移転に加えて、機械学習ベースの回路１１は、例えば、自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５の捕捉したテレマティクスデータ３に基づいて、事故通知及び／又は運転者へのフィードバック及び／又は自動化された全車両リスク報告及び／又は自動化され動的に最適化された引受け及び／又は他の追加サービスをトリガする追加のトリガ１１２，１１３を含むことができる。これは、既に上で詳細に説明した。

図１に示されるように、動的にトリガされるシステム１は、リスク関連要素データを捕捉するための第１及び第２のデータストア又は格納モジュール１０２，１２２、及び複数の機能ベースのモジュール（例えば、支払移転モジュール１０３及び１２３、トリガ１１１，．．．，１１３、集計モジュール１１４）を含む。機能モジュールは、少なくとも部分的には、コンピュータ可読媒体に記憶されたプログラム・ソフトウェアモジュールとして実装することができ、動的にトリガされるシステム１又は関連する自動化システム１０，１２のプロセッサに固定又は取り外し可能に接続される。しかしながら、機能モジュールはまた、ハードウェア要素、ユニット、及び／又は適切に実装されたモジュールによって完全に実現してもよい。図１に示されるように、動的的にトリガされるシステム１及びその構成要素、特に第１及び第２のリソースプーリングシステム１０１，１２１、機械学習ベースのテレマティクス回路１１、トリガ１１１，．．．，１１３、データ転送インターフェイス４２１，．．．，４２５を含む測定装置４０１，．．．，４０５、集計モジュール１１４、及び支払移転モジュール１０３，１２３は、ネットワーク２（通信ネットワーク又は他のデータ伝送ネットワーク等）を介して接続することができる。ネットワーク２は、有線又は無線ネットワーク、例えばインターネット、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile Communication）ネットワーク、ＵＭＴＳ（Universal Mobile Telecommunications System）ネットワーク、及び／又はＷＬＡＮ（Wireless Local Region Network）、及び／又は専用のポイント・ツー・ポイント通信回線等を含むことができる。いずれの場合も、本システムの技術的な電子マネー関連の設定は、構造の安全性に対する脅威、特に偽造の脅威を防止、阻止、及び検出するのに十分な、技術的、組織的及び手続的な保護手段を含む。リソースプーリングシステム１０１，１２１は、さらに、例えば１つ又は複数の関連する支払移転モジュール１０３，１２３によって電子ネットワークを介して開始されるような、電子マネー移転及びリンクアップ関連のために必要な技術的手段の全てを含む。金銭的パラメータは、電子的にのみ交換可能な電子通貨、電子マネー、電子現金、電子貨幣、デジタルマネー、デジタル現金、デジタル通貨、又はサイバー通貨等の可能な電子及び移転手段に基づいてもよい。第１及び第２の支払いデータストア１０２，１２２は、プールされ、リスクに曝される自動車要素４１，．．．，４５のうちの１つに関連する金銭的パラメータを関連付けて格納するための手段を提供する。本発明は、コンピュータネットワーク又は通信ネットワーク等の前述したネットワーク、及び／又はインターネット及びデジタル値格納システム等を含むことができる。電子資金移転（EFT）、直接預金、デジタル金貨、バーチャル通貨等が電子マネーモダリティの更なる例である。また、移転には、そのような移転を可能にする金融暗号化及び技術等も含まれる。金銭的パラメータの取引のために、請求金額を争う又は戻す技術的な可能性無しに、ハード電子通貨の使用が好ましい。リソースプーリングシステム１０１，１２１は、例えば不可逆の取引をサポートする。この構成の利点は、電子通貨システムの運営コストが、支払紛争を解決する必要無しに、著しく削減されることである。しかしながら、このようにして、その構成は、電子通貨取引を即座に明確にすることも可能となり、システム１０，１２に対して資金が即時に利用可能となる。これは、ハード電子通貨を使用することはむしろ現金取引に似ていることを意味する。しかしながら、支払の取消しを可能にする（例えば、７２時間等の「取消時間」を有する）通貨等のソフト電子通貨を使用することも考えられる。電子マネーパラメータ交換方法は、第１及び第２の支払移転モジュール１０３，１２３等の、本発明のリソースプーリングシステム１０１，１２１に関連して接続された全てのシステム及びモジュールに適用される。第１及び第２のリソースプーリングシステム１０１，１２１への金銭的パラメータの移転は、支払移転モジュール１０３，１２３それぞれによって、又は関連するリソースプーリングシステム１０１又は１２１による要求に応じて、開始することができる。

さらに、システム１は、割り当てられた、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５の例えば車載制御システムのデータフロー経路においてテレマティクス測定パラメータをトリガするためのリスクイベント・トリガを含むコアエンジンを含むことができる。データフロー経路は、例えば、インターフェイス４２１，．．．，４２５を介してデータフロー経路に接続されるモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５によるシステム１によって監視することができる。特に、そのデータフロー経路は、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって監視することができ、それによってデータフロー経路の要素に関連する測定パラメータを少なくとも定期的に及び／又は所定の期間内に捕捉する。１つの代替実施形態によれば、データフロー経路は、例えば、モバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５又は関連する測定装置及び／又はシステムから送信される、データフロー経路のテレマティクス測定パラメータをトリガ等することによりシステム１によって動的に監視され、動的にトリガすることができる。リスクに曝される関係する自動車４１，．．．，４５の動的に記録されたテレマティクス測定パラメータを含むデータフロー経路をトリガすることによって、システム１は、所定のトリガ・パラメータに基づいて、所定のリスクイベント６１，．．．，６３の発生を検出することができる。また、システム１は、例えば、リスクに曝される特定の自動車４１，．．．，４５に適切に適合及び段階を付けたリスク保障を提供するために、リスクに曝される自動車４１，．．．，４５に関するリスクイベント６１，．．．，６３の影響の進行中に異なる段階を動的に監視することもできる。このようなリスク保障構造は、プールされ、リスクに曝される全ての自動車４１，．．．，４５について移転されたリスク全体に基づいて、リスクに曝される関連する自動車４１，．．．，４５からの及び／又はリスク移転システム１０の総リスク・エクスポージャ５に関連して受け取り格納した支払い１０２１，．．．，１０２５に基づく。

複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５から捕捉した使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３に基づいて、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって、動的に適合及び／又は最適化された（特にリアルタイム適合の）第１及び第２のリスク移転パラメータ５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５を生成するために、システム１は、機械学習ベースのエキスパート装置、すなわち、機械学習ベースのテレマティクス回路１１を含む。機械学習構造は、テレマティクス回路１１の動的な反応を実現することによって動的に実現することができる。しかしながら、機械学習構造は、システム１に固定してもよいが、機械学習動作は、外部のエキスパートシステム、又は外部の専門知識によって行われる一方、システム１の動作は、この変形実施形態では固定したデータ処理ステップに従う、すなわち、システム１自体は、機械学習ベースではない。もっとも、本発明は、機械学習ベースのテレマティクスシステムを目的としており、本発明はまた、通常のテレマティクス回路／システム（例えば、人間が開発したアルゴリズムに基づく）に同様に適用することができる。

自動車４１，．．．，４５のリスクの位置に依存する決定の例を考えると、システム１は、例えば、位置依存データを含む自動拡張データベース１１６を含むことができる。データベース１１６によって、機械学習ベースのテレマティクス回路１１は、例えば、捕捉したテレマティクスデータ３、特に捕捉した使用ベース３１及び／又はユーザベース３２のテレマティクスデータ３に基づいて、例えば自動車事故について、絶対的及び相対的なリスクの自動化された位置依存予測を提供することが可能となる。機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって、事故イベントのデータレコードが生成され、自動車事故のリスクに関連する特定の事故状況についての位置依存確率値が決定される。グリッドセル２０１，．．．，２０３を含む空間の高解析グリッド２０が、.図１に示されるように、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって、関心の地理的領域２上に生成される。グリッドセル２０１，．．．，２０３は、例えば、セルラ移動ネットワーク２のセルに関連付けることができる。例えばセルラ移動ネットワーク２によってカバーされる地理的領域は、リスク、例えば事故リスクに曝される自動車４１，．．．，４５の少なくとも一部を含む。グリッド２０のグリッドセル２０１，．．．，２０３は選択可能であり、データは、データベース１１６によって、テレマティクスシステム１を介してグリッド２０の各セル２０１，．．．，２０３に割り当て可能であり、グリッドセルを表すデータレコードは、年間の発生又は測定件数に割り当てられ、且つテレマティクス回路１１のメモリモジュールに保存される。データセットの位置及び解析の生成は、図１にデータベース１１６からグリッドセル２０１，．．．，２０３への矢印によって示される。この図は、例示的なデータ抽出及びグリッド生成を示す。解析は、動的にトリガされたレベル、例えばセルラーネットワークのグリッドセル２０又は自治体や地区グリッド（例えば、４×４、１０×１０、１５×１５キロメートルのグリッド）に適合させることができる。適切な四分木（quadtree）は、テレマティクスシステム１によって生成され、システム１により関連する人口密度パラメータからの処理ステップに関連付けることができる。各グリッドセル２０１，．．．，２０３について、周囲の人口密度パラメータが、システム１によって捕捉され、生成されたデータレコードに割り当て、対応するグリッドセル２０１，．．．，２０３に割り当てることができる。人口密度パラメータは、関心のある地理的領域２について捕捉することができ、カスタマイズされた重み付け係数を、多様なパターンを考慮して空間高解析グリッド２０に割り当てることができる。人口密度パラメータは、例えば、システム１によって、例えば空中画像及び／又は空中写真を含む、空中高解像度データから抽出する。一般に、本発明の空中高解像度データを使用するために、空中高解像度データは、衛星及び／又は航空機及び／又は軽航空機及び／又は気球を装備した他の測定ステーションによって測定された空中画像及び／又は写真を含むことができる。人口密度パラメータの抽出は、人口密度パラメータ及び／又は土地利用パラメータと運転又は交通パターンとの間の測定された相互作用に基づいてもよい。システム１を使用して抽出を行うために、システム１は、土地利用及び移動行動、すなわち交通パターンの相互作用を測定する変数を含むことができる。しかしながら、抽出のために、人口密度は、主要な定量可能な土地利用の記述変数である。人口密度パラメータは、領域タイプ（都市、第２の都市、郊外、町及び田舎）に分けるためにシステム１によってさらに使用され得る。住宅密度を含む土地利用及び地域の仕事雇用（work tract employmnet）密度パラメータを定量化することに関連し得る他の変数は、また、システム１により含められる。人種、年齢、収入、及び小売雇用等の人口又は構築環境の更なるパラメータ及び特性を使用して、異なる母集団群に亘って土地利用の影響を重み付けすることができる。抽出のために、例えば、より高い人口密度を、例えば年間運転マイル数、バスの利用機会の増大、１人乗り車両への依存低下、及び交通機関の使用の増大に関連付けることができる。自家用車は、依然として殆どの地理的領域２について主な移動手段であるが、アフリカ系アメリカ人、アジア人、及びヒスパニック系は、一般的に他の交通手段を使用する可能性が高くなる。人口密度が増大すると、典型的に、移動する人が少なくなり、移動距離が少なくなり、移動当たりの距離も少なくなることに関連付けられる。人口密度の高い領域の住民は、車両での移動が少なく、車両での移動距離が少なく、車両での移動当たりの距離も少ないことが報告されている。人口密度の低い地域は、成人に占める運転者の数が多く、成人に占める車両の数が多い傾向がある。カスタマイズされた重み係数の決定のために、都市部は、いくつかの交通パラメータ、例えば成人に占める運転者、成人に占める車両、在宅勤務者の割合、及び自動車の依存度に関して全国平均を下回る傾向がある。小都市の住民の約２０％は自家用車以外の交通手段で仕事に行く。小都市の住民は、あらゆる領域タイプの移動の回数が最も高いと報告されている。郊外にいる人は、次に移動の回数が高い。典型的に、低所得の多数の住民が、交通機関の利便性が制限された第２の都市に住んでいる。抽出のために、テレマティクスシステム１は、例えば、人口の特定のセグメントの立地の好みも特定することができる。高所得世帯は、一般的に郊外に住む傾向があるが、中所得世帯の殆どは、大抵の場合、地方に住む。低所得者世帯は、一般的に、都市又は地方に住む。仕事場までの距離及び仕事場までの移動時間は、地域内の小売業の割合が増大すると、減少する。都市部は、国勢調査区において働きに出る住民の割合が最も小さく、小売業に携わる人が２５％以上を占める。小都市は、働きに出る住民が２８．８％と最も高い割合を有し、仕事の２５％以上が小売業である。仕事国勢統計区における小売雇用及び雇用密度が、移動行動についていくつかの測定可能な相関関係を有する。家の区画グループでは、住宅密度が増大すると、交通機関の利便性がよく及び交通機関までの距離が近いことに関連している。自転車及び歩行移動は、住宅密度が増大するにつれて増大する。住宅密度の増大はまた、雇用密度の増大とも関連している。１平方マイル当たり１００〜１４９９住戸の間の住宅密度では、人々は、不定の職場での仕事で働く可能性は低い。住宅密度の低い領域では、自宅で働く人々の割合が最大となる。こうして、要約すると、住宅密度パラメータ、小売雇用、収入、地域のタイプ、及び人口密度のパラメータは全て、交通現象及び方策実施のための重要な記述子及びドライバを提供し、且つ土地利用を交通機関の選択及び行動にリンク付けすることに関連する。システム１による周囲人口密度パラメータのデータ抽出及びカスタマイズ重み係数は、測定された変数に基づく。都市部の交通需要特性及び交通供給特性の両方が、高速道路の需要特性及び供給特性と明らかに異なることに留意されたい。従って、高速道路交通パターン及び関連する動力学の解析を都市の状況に直接的に変換することはできない。都市交通と高速道路の交通との間の違いの１つは、都市の道路ネットワークでは、複数の交通手段（例えば、歩行者、自転車、自動車、バス、トラック）が共存し、相互作用するのに対して、高速道路は、主に自動車及びトラックによって使用される。

上記の例は、位置特有の交通現象に基づいた機械学習構造を示す。同様に、他の捕捉したテレマティクスデータ３は、機械学習ベースのテレマティクス回路１１によって処理され、それらに適切に重み付けされたリスク寄与を与える。様々なリスク寄与のそれぞれについて、データベース１１５は、履歴データを含み、重み付けされたリスク寄与を抽出及び生成することを可能にする。

最後に、本発明は、複数の自動車４１，．．．，４５に関連するモバイルテレマティクス装置４０１，．．．，４０５を含むテレマティクスベースのリスク移転システム１に関連することに留意することが重要である。しかしながら、本発明は、テレマティクス装置４１，．．．，４５によって、自動車等の車両に接続された、家庭に接続された、工場に接続された、オフィスに接続された、及び／又は健康／生活機器に接続されたテレマティクスベースのリスク移転システム１に適用することができる。

１ 機械学習ベースのテレマティクスシステム
１０ 第１のリスク移転システム
１０１ 自動リソースプールリングシステム
１０２ 第１のデータストア
１０２１，．．．，１０２５ 第１の支払いパラメータ
１０３ 第１の支払移転モジュール
１１ 機械学習ベースのテレマティクス回路
１１１ 運転スコアモジュール
１１１１，．．．，１１１３ 運転スコアパラメータ
１１２１，．．．，１１２３ 規定された運転行動パターンのスコア
１１２ 事故通知をトリガする追加のトリガ
１１３ 追加サービスをトリガする追加のトリガ
１１４ 集計モジュール
１１４１ 所定の期間
１１５ 履歴データを含むデータベース
１１６ 位置依存データを含む自動データベース
１２ 第２のリスク移転システム
１２１ 自動リソースプールリングシステム
１２２ 第２のデータストア
１２２１，．．．，１２２５ 第２の支払いパラメータ
１２３ 第２の支払移転モジュール
１２３１ 制御装置
１２３２ 活性化制御パラメータ
１２４ 活性化閾値パラメータ
１２５ 所定の損失補償部分
２ データ伝送ネットワーク
２０ セルラネットワークグリッド
２０１，．．．，２０３ ネットワークセル／基本サービスエリア
２１１，．．．，２１３ 基地局（トランシーバ）
２１１１，．．．，２１３１ セルグローバルアイデンティティ（ＣＧＩ）
２２１，．．．，２２５ モバイルネットワークノード
２１ 単方向又は双方向のデータリンク
３ テレマティクスデータ
３１ 使用ベースのテレマティクスデータ
３１１，．．．，３１３ 自動車４１，．．．，４５の使用ベースのテレマティクスデータ
３２ ユーザベースのテレマティクスデータ
３２１，．．．，３２３ 自動車４１，．．．，４５のユーザベースのテレマティクスデータ
４１，．．．，４５ 自動車
４０１，．．．，４０５ モバイルテレマティクス装置
４０１１センサ
４０１２ 測定装置
４０１３ スピーカ
４０１４ マイク
４０１５ 運転者アラート装置
４１１，．．．，４１５ 無線接続
４１１１ 無線データシステム（ＲＤＳ）モジュール
４１１２ 測位システムモジュール
４１１３ 移動電話機
４１１４ 言語ユニット
４１１５ 衛星受信モジュール
４１１６ 全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュール
４２１，．．．，４２５ データ伝送バスインターフェイス
４３１，．．．，４３５ 車載診断システム
４４１，．．．，４４５ 車内対話型装置
４５１，．．．，４５５ セルラ移動ノードアプリケーション
４２ 第２の支払移転モジュール
５ 集計されたリスク・エクスポージャ
５１，．．．，５５ 自動車の移されるリスク・エクスポージャ
５０１，．．．，５０５ 第１のリスク移転パラメータ
５１１，．．．，５１５ 第２のリスク移転パラメータ
６１，．．．，６３ 所定のリスクイベント
６１１，．．．，６１３ 所定のイベント１の発生を測定するパラメータ
６２１，．．．，６２３ 所定のイベント２の発生を測定するパラメータ
６３１，．．．，６３３ 所定のイベント３の発生を測定するパラメータ
７１，．．．，７５ 自動車４１，．．．，４５に関連する発生損失
７１１，．．．，７１５ 測定された所定のイベント１の捕捉された損失パラメータ
７２１，．．．，７２５ 測定された所定のイベント２の捕捉された損失パラメータ
７３１，．．．，７３５ 測定された所定のイベント３の捕捉された損失パラメータ
８０ 集計損失パラメータ
８１ 集計支払パラメータ
８２ 可変損失比パラメータ
８２１ 損失比閾値

Claims (35)

1. 複数の自動車（４１，．．．，４５）に関連するモバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）を含むテレマティクスシステム（１）であって、テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、１つ又は複数の無線接続（４１１，．．．，４１５）、及びセンサ（４０１１）及び／又は測定装置（４０１２）に接続するための複数のインターフェイスを含み、ここで、前記無線接続（４１１，．．．，４１５）を提供するために、前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、該テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）のアンテナ接続によって対応するデータ伝送ネットワーク（２）内の無線ノード（２２１，．．．，２２５）として機能し、前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、車載診断システム（４３１，．．．，４３５）又はセルラ移動ノード監視アプリケーション（４５１，．．．，４５５）に接続され、前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、前記自動車（４１，．．．，４５）及びユーザ（３２１，３２２，３２３）の使用ベース（３１）及びユーザベース（３２）のテレマティクスデータ（３）を捕捉し、
   機械学習ベースのテレマティクスシステム（１）は、第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）に基づく第１のリスク移転を、前記自動車（４１，．．．，４５）のうちの少なくとも一部から第１のリスク移転システム（１０）に提供する１つ又は複数の第１のリスク移転システム（１０）を含み、第１のリスク移転システム（１０）は、それら自動車のリスク（５１，．．．，５５）をプールするために前記自動車（４１，．．．，４５）のリスク・エクスポージャ（５）のリスク移転に関連する第１の支払いパラメータ（１０２１，．．．，１０２５）を受信して格納する（１０２）ように構成された複数の支払移転モジュール（１０３）を含み、
   前記自動車（４１，．．．，４５）に関連する複数の前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）に接続され、データリンク（２１）が、前記無線接続（４１１，．．．，４１５）により前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）の間に設定され、少なくとも、捕捉した前記使用ベース（３１）及び／又はユーザベース（３２）のテレマティクスデータ（３）を前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から前記機械学習ベースのテレマティクス回路に（１１）送信し、
   前記機械学習ベースの回路（１１）は、規定された運転行動パターンのスコア（１１２１，．．．，１１２３）に基づいて、捕捉したテレマティクスデータ（３）を前記規定された運転行動パターンのスコア（１１２１，．．．，１１２３）と比較することにより、運転スコアパラメータ（１１１１，．．．，１１１３）をトリガし且つ自動的に選択する運転スコアモジュール（１１１）を含み、同じ場所及び／又は比較可能な条件で、運転者のプロファイル及びパターンが他の運転者のプロファイル又はパターンと比較され、
   グリッドセル（２０１，．．．，２０３）を含む空間の高解析グリッド（２０）が、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）によって、関心のある地理的領域（２）上に生成され、前記グリッド（２０）のグリッドセル（２０１，．．．，２０３）は選択可能であり、データが、データベース（１１６）によって、前記テレマティクスシステム（１）を介して前記グリッド２０の各セル（２０１，．．．，２０３）に割り当て可能であり、グリッドセルを表すデータレコードが、年間の発生又は測定件数に割り当てられ、且つ前記テレマティクス回路（１１）のメモリモジュールに保存され、前記地理的領域（２）は、事故リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）の少なくとも一部を含み、人口密度パラメータを関心のある前記地理的領域（２）について捕捉することができ、カスタマイズされた重み付け係数を、多様なパターンを考慮して空間の高解析グリッド（２０）に割り当てることができ、
   前記テレマティクスシステム（１）の前記機械学習ベースの回路（１１）によって、前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から捕捉されたリスク関連テレマティクスデータ（３）が処理され、第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）及び相関付けされる第１の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）が、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）によって生成され、第１のリスク移転システム（１０）に送信され、前記自動車（４１，．．．，４５）の移されるリスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）に関連する規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）のいずれかの発生がトリガされる場合に、発生損失（７１，．．．，７５）が、第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）及び相関付けされる第１の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）に基づいて、第１のリスク移転システム（１０）によって自動的に補償され、
   前記機械学習ベースのテレマティクスシステム（１）は、第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）に基づく第２のリスク移転を、第１のリスク移転システム（１０）のうちの１つ又は複数から第２のリスク移転システム（１２）に提供する第２のリスク移転システム（１２）を含み、第２のリスク移転システム（１２）は、第１のリスク移転システム（１０）に移されるリスク・エクスポージャに関連する第１のリスク移転システム（１０）のリスクをプールするために第２の支払パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）を受信して格納する（１２２）ように構成された第２の支払移転モジュール（１２３）を含み、
   第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）は、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）によって生成され、第２のリスク移転システムに送信され、前記発生損失（７１，．．．，７５）は、第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）に基づいて、第２の保険システム（１２）によって少なくとも部分的に補償され、
   第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、前記複数の自動車（４１，．．．，４５）に関連する前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）からの捕捉された使用ベース（３１）及び／又はユーザベース（３２）のテレマティクスデータ（３）に基づいて、及び第１のリスク移転システム（１０）のプールされたリスク（５）に基づいて、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）により動的に適合され及び／又は最適化され、
   第１及び第２のリスク移転システム（１０，１２）は、動的に適合可能な第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）に基づいて、前記機械学習ベースの回路（１１）によって自動的に操作され、トリガされ、信号合図され、及び互いに活性化され、結合した第１及び第２の保険システムによって前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）に関連する可変数の前記自動車（４１，．．．，４５）に自己充足的なリスク保障を提供し、
   規定された活性化閾値パラメータ（１２４）の超過がトリガされる場合に、第２のリスク移転システム（１２）は、前記テレマティクスシステム（１）によって、活性化信号を第２の保険システム（１２）伝達することによって自動的に活性化され、活性化されると、第１の保険システム（１０）によって蓄積されたリスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）の適合部分を補償する、
   テレマティクスシステム（１）。
2. 前記運転スコアモジュール（１１１）は、前記自動車（４１，．．．，４５）に関連する前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の捕捉した前記テレマティクスデータ（３）に基づいて、前記自動車（４１，．．．，４５）の測定された位置又は行程に応じてリスクスコア（６１，．．．，６３）を自動的に捕捉する、請求項１に記載のテレマティクスシステム（１）。
3. 前記機械学習ベースの回路（１１）は、前記自動車（４１，．．．，４５）に関連する前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の捕捉した前記テレマティクスデータ（３）に基づいて、事故通知及び／又は他の追加サービスをトリガする追加トリガ（１１２，１１３）を含む、請求項１又は２に記載のテレマティクスシステム（１）。
4. 前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、無線データシステム（RDS）モジュール（４１１１）による前記１つ又は複数の無線接続（４１１，．．．，４１５）及び／又は衛星受信モジュール（４１１５）を含む測位システム（４１１２）及び／又はデジタル無線サービスモジュールを含む移動電話（４１１３）及び／又は、無線データシステム（４１１１）又は前記測位システム（４１１２）又は移動電話モジュール（４１１３）と通信する言語ユニット（４１１４）を提供する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
5. 衛星受信モジュール（４１１５）は、全地球測位システム（GPS）回路（４１１６）を含み、及び／又はデジタル無線サービスモジュール（４１１１）は、少なくとも、グローバル移動通信システム（GSM（登録商標））ユニット（４１１６）を含む、請求項４に記載のテレマティクスシステム（１）。
6. 自動車の少なくとも１つのデータ伝送バスと接続するための前記複数のインターフェイス（４２１，．．．，４２５）は、自動車のコントローラエリアネットワーク（CAN）バスと接続するための少なくとも１つのインターフェイスを含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
7. 前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）は、前記捕捉したリスク関連テレマティクスデータ（３）に基づいて、プールされ、リスクに曝される前記自動車（４１，．．．，４５）のうちの１つ又は複数に前記リスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）を提供する集計モジュールを含み、第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、プールされた前記自動車（４１，．．．，４５）の所定の前記リスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性に基づいて動的に生成される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
8. 発生し、トリガされた損失（７１，．．．，７５）は、関連して格納された集計損失パラメータ（８０）をインクリメントすることによって、所定の期間（１１４１）内にリスクに曝される全ての自動車（４１，．．．，４５）に関して測定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の捕捉された損失パラメータ（７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５）によって自動的に集計され、及び関連して格納された集計支払パラメータ（８１）インクリメントすることによって、所定の期間（１１４１）内にリスクに曝される全ての自動車（４１，．．．，４５）に関して受信し、格納された第１の支払パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）によって自動的に集計され、可変の第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、集計された損失パラメータ（８０）と集計された支払パラメータ（８１）との比に基づいて、動的に生成される、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
9. 第１のリスク移転システム（１０）は自動化された第１のリソースプーリングシステム（１０１）を含み、第２のリスク移転システム（１２）は自動化された第２のリソースプーリングシステム（１２１）を含み、前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）は、それら自動車のリスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）をプールするために前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）からの第１の支払い（１０２１，．．．，１０２５）を受け取って格納するように構成された複数の支払移転モジュール（１０３）によって第１のリソースプールリングシステム（１０１）に接続され、第１のリスク移転システム（１０）は、受信し且つ格納した第１の支払パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）に基づいて、前記接続された、前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）のそれぞれに自動的なリスク保障を提供し、第１のリスク移転システム（１０）は、第１のリスク移転システムによって蓄積された前記リスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）の一部を適合するために、第１の保険システム（１０）からの第２の支払パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）を受信して格納する（１２２）ように構成された第２の支払移転モジュール（１２３）によって第２のリソースプーリングシステム（１２１）に接続され、規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）のいずれかが発生した場合に、前記発生損失は、前記機械学習ベースのテレマティクスシステム（１）によって自動的に補償される、請求項８に記載のテレマティクスシステム（１）。
10. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、プロセッサドライブオペレーションコードを保存するための固定手段と、前記テレマティクスデータ（３）を読み取り及び捕捉するフラッシュメモリとを含む、請求項１乃至９のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
11. 前記テレマティクスデータ（３）の少なくとも一部は、少なくとも、加速、減速、コーナリング中の前記自動車のＧ力を測定する加速度計、及び／又は位置データを記録し、走行距離を計算する全地球測位システム（GPS）を含むセンサによって捕捉される、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
12. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、前記テレマティクスデータ（３）を前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）に送信するセルラーモデム（４１１３）を含む、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
13. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、車両のシステム及び／又はサブシステムを監視する車載診断（OBD）システム（４３１，．．．，４３５）に接続される、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
14. 前記自動車（４１，．．．，４５）の前記車載診断（OBD）システム（４３１，．．．，４３５）に接続された前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、データ伝送線を前記車載診断システム（４３１，．．．，４３５）の適切なポートに差し込むことによって接続される、請求項１３に記載のテレマティクスシステム（１）。
15. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、車内対話型装置（４４１，．．．，４４５）に接続され、車両の速度及び走行距離は、全地球測位システム（GPS）回路（４１１６）によって監視され、前記テレマティクスデータ（３）は、移動電話通信接続によって、前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）に送信される、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
16. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、スピーカと、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）及び／又は第１及び／又は第２のリスク移転システム（１０，１２）から前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）への音声接続とを含み、それによって前記自動車（４１，．．．，４５）のユーザに、自分の運転技能及び／又は他の使用ベース（３１）の／又はユーザベース（３２）の動作に関するリアルタイムの指導サービスを提供する、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
17. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）の少なくとも一部は、移動電話アプリ（スマートフォンアプリ）（４５１，．．．，４５５）に接続され、関連する移動電話（４１１３）は、全地球測位システム（GPS）回路（４１１６）、及び／又は移動速度、移動の頻度、位置、及び運転スタイルの監視を提供するモバイルネットワーク三角測量手段を含み、前記移動電話のネットワーク接続を使用して、捕捉した前記テレマティクスデータ（３）を前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）に送信する、請求項１乃至１６のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
18. 測定された所定のイベント（６１，．．．，６３）のうちの捕捉された損失パラメータ（７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５）に基づいて損失（７１，．．．，７５）の発生がトリガされる場合に、第２のリスク移転システム（１２）は、前記テレマティクスシステム（１）によって活性化信号を第２の保険システム（１２）に伝達することによって自動的に活性化され、活性化されると、第１の保険システム（１０）において前記発生損失（７１，．．．，７５）の所定の部分を補償する、請求項１乃至１７のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
19. 前記テレマティクスシステム（１）の集計モジュール（１１４）は、所定の期間（１１４１）内に関連して格納された集計損失パラメータ（８１）をインクリメントすることにより、リスクに曝される全ての自動車（４１，．．．，４５）に関して測定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の捕捉された損失パラメータ（８０）を自動的に集計し、及び関連して格納され、集計された支払パラメータ（８１）をインクリメントすることにより、前記所定の期間（１１４１）内に全てのリスク・エクスポージャ構成要素（４１，．．．，４５）に関する受信され、格納された第１の支払パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）を自動的に集計し（８１）、可変損失比パラメータ（８２）が、前記集計損失パラメータ（８０）と前記集計支払パラメータ（８１）との比に基づいて動的に生成され、第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、プールされた前記自動車（４１，．．．，４５）の所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性及び前記可変損失比パラメータ（８２）に基づいて動的に生成される、請求項１乃至１８のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
20. 損失比閾値（８２１）を超える可変損失比パラメータ（８２）がトリガされることにより、第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、プールされた前記自動車（４１，．．．，４５）の前記所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性及び前記可変損失比パラメータ（８２）に基づいて、動的に適合される、請求項１９に記載のテレマティクスシステム（１）。
21. 規定された活性化閾値パラメータ（１２４）の超過がトリガされることは、測定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）の累積された発生のトリガ値に関連する、請求項１乃至２０のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
22. 前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）は、第１のリスク移転システム（１０）に接続され、該第１のリスク移転システムは、動的に適合され、最適化された第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）及び相関付けされ、動的に調整された第１の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）によって、規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生に関連するリスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）を前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）から第１の保険システム（１０）に伝達し、第１のリスク移転システム（１０）は、動的に適合され、最適化された第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）及び相関付けされ、動的に調整された第２の支払移転パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）によって、前記規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生に関連するリスク・エクスポージャ（５）を第１のリスク移転システム（１０）から第２のリスク移転システム（１２）に移すことによって、第２の保険システム（１２）に接続され、前記規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）のいずれかが発生した場合に、前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）において損失（７１，．．．，７５）を測定する損失パラメータ（７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５）が捕捉され、第１の保険システム（１０）に送信され、発生損失（７１，．．．，７５）は、最適化された第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）に基づいて、第１の保険システム（１０）よって自動的に補償される、請求項１乃至２１のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
23. 前記規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）のいずれかが発生した場合に、前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）において損失を測定する損失パラメータ（７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５）が自動的に捕捉され、第１の保険システム（１０）に送信され、前記発生損失（７１，．．．，７５）は、第１の保険システム（１０）によって自動的に補償される、請求項２２に記載のテレマティクスシステム（１）。
24. 前記テレマティクスシステム（１）は、第１の保険システム（１０）から第２の支払移転モジュール（１２３）への支払移転を捕捉するための捕捉手段を含む制御装置（１２３１）を含み、前記テレマティクスシステム（１）の第２の保険システム（１２）は、所定の活性化制御パラメータ（１２３２）と一致する支払移転がトリガされることによってのみ活性化可能である、請求項１乃至２３のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
25. 所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）に関連し且つプールされ、リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）に割り当てられた損失（７１，．．．，７５）は、第１のリソースプールリングシステム（１０１）からリスクに曝される自動者（４１，．．．，４５）への支払いの移転によって、第１のリスク移転システム（１０）の自動化されたリソースプーリングシステム（１０１）により直接的に補償され、第２のリスク移転システム（１２）の自動化された第２のリソースプーリングシステム（１２１）から第１のリソースプーリングシステム（１０１）への第２の支払移転は、前記テレマティクスシステム（１）によって、前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）の測定された実際の損失（７１１，．．．，７１５／７２１，．．．，７２５／７３１，．．．，７３５）に基づいて、生成された活性化信号によってトリガされる、請求項１乃至２４のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
26. 第２のリスク移転システム（１２）に移されるリスクに対応する損失（７１，．．．，７５）は、第２のリソースプーリングシステム（１２１）から第２の支払移転モジュール（１２３）を介して前記接続された、リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）へのリソースの移転によって第２のリソースプーリングシステム（１２１）により直接的に補償される、請求項２５に記載のテレマティクスシステム（１）。
27. 前記テレマティクスシステム（１）の前記機械学習ベースの回路（１１）は、リスク関連テレマティクスデータ（３）を処理するための手段、及び該リスク関連テレマティクスデータ（３）に基づいて、プールされた前記自動車（４１，．．．，４５）の所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性を提供するための手段を含み、それら自動車のリスクのプーリングのために前記リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）からの支払い（１０２１，．．．，１０２５）の受け取り及び予め条件設定された格納（１０２）は、前記プールされた自動車（４１，．．．，４５）の所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性及び／又は総リスク（５）に基づいて動的に決定することができる、請求項１乃至２６のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
28. リスク関連テレマティクスデータ（３）は、前記機械学習ベースの回路（１１）によって処理され、前記リスク関連テレマティクスデータ（３）に基づいて、プールされた前記自動車（４１，．．．，４５）の所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性が生成され、そのリスクを移すために第１のリソースプーリングシステム（１０１）から第２のリソースプーリングシステム（１２１）への支払い（１２２１，．．．，１２２５）の受け取り及び予め条件設定された格納（１０２）が、プールされた前記自動車（４１，．．．，４５）の所定のリスクイベント（６１，．．．，６３）の発生の可能性及び／又は総リスク（５）に基づいて動的に決定することができる、請求項１乃至２７のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
29. プールされ、リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）の数は、前記機械学習ベースの回路（１１）によって第１の保険システム（１０）を介して、リスク移転システム（１０）によって補償される非共変の発生リスクが、所与の時間に、プールされ、リスクに曝される全ての自動車（４１，．．．，４５）の比較的小さい割合にのみ影響を与える範囲に動的に適合される、請求項１乃至２８のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
30. 第１のリスク移転システム（１０）からのリスク移転は、前記機械学習ベースの回路（１１）によって第２のリスク移転システム（１２）を介して、第２のリスク移転システム（１２）によって補償される非共変の発生リスクが、所与の時間に、第１のリスク移転システム（１０）から移される総リスクの比較的小さな割合にのみ影響を与える範囲に動的に適合される、請求項１乃至２９のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
31. 第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（ １０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、１つ又は複数のリスクイベント（６１，．．．，６３）の時間相関の発生データに基づいて、前記機械学習ベースの回路（１１）によって動的に適合される、請求項１乃至３０のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
32. 前記機械学習ベースの回路（１１）によってリスクイベント（６１，．．．，６３）を示す前記捕捉したテレマティクスデータ又はパラメータ（６１１，．．．，６１３／６２１，．．．，６２３／６３１，．．．，６３３）の各発生がトリガされると、総パラメトリック支払いがトリガに割り当てられ、割り当てられた総支払いは、測定された前記リスクイベント（６１，．．．，６３）の発生によって影響を受ける対応するプールされ、リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）に前記発生がトリガされたときに、移転可能である、請求項１乃至３１のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
33. 規定されたリスクイベント（６１，．．．， ６３）の発生に関連する規定された活性化閾値パラメータ（１２４）／又は発生損失（７１，．．．，７５）の所定の部分（１２５）の超過がトリガされる場合に、前記発生損失（７１，．．．，７５）は、第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）に基づいて第２の保険システム（１２）によって少なくとも部分的に補償される、請求項１乃至３２のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
34. 前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）を含むテレマティクスシステム（１）は、機械学習ベースのテレマティクスシステムである（１）、請求項１乃至３３のいずれか一項に記載のテレマティクスシステム（１）。
35. 複数の自動車（４１，．．．，４５）に関連するモバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）を含む機械学習ベースのテレマティクスシステム（１）を含むテレマティクスの方法であって、テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、１つ又は複数の無線接続（４１１，．．．，４１５）、及びセンサ（４０１１）及び／又は測定装置（４０１２）と接続するための複数のインターフェイスを含み、ここで、前記無線接続（４１１，．．．，４１５）を提供するために、前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、該テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）のアンテナ接続によって対応するデータ伝送ネットワーク（２）内の無線ノード（２２１，．．．，２２５）として機能し、前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、車載診断システム（４３１，．．．，４３５）又はセルラ移動ノード監視アプリケーション（４５１，．．．，４５５）に接続され、前記テレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、前記自動車（４１，．．．，４５）及びユーザ（３２１，３２２，３２３）の使用ベース（３１）及びユーザベース（３２）のテレマティクスデータ（３）を捕捉し、
    第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）に基づく第１のリスク移転が、前記機械学習ベースのテレマティクスシステム（１）の１つ又は複数の第１のリスク移転システム（１０）によって、前記自動車（４１，．．．，４５）の少なくとも一部から第１のリスク移転システム（１０）に提供され、それら自動車のリスク（５１，．．．，５５）をプールするために前記自動車（４１、，．．．，４５）のリスク・エクスポージャ（５）のリスク移転に関連する第１の支払パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）は、１つ又は複数の第１のリスク移転システム（１０）の複数の支払移転モジュール（１０３）によって受信され且つ格納され（１０２）、
    前記自動車（４１，．．．，４５）に関連する前記複数のモバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）は、機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）に接続され、データリンク（２１）が、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）の間の前記無線接続（４１１，．．．，４１５）によって設定され、少なくとも、捕捉した使用ベース（３１）及び／又はユーザベース（３２）のテレマティクスデータ（３）を前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）に送信し、
    前記機械学習ベースの回路（１１）は、規定された運転行動パターンのスコア（１１２１，．．．，１１２３）に基づいて、捕捉したテレマティクスデータ（３）を前記規定された運転行動パターンのスコア（１１２１，．．．，１１２３）と比較することにより、運転スコアパラメータ（１１１１，．．．，１１１３）をトリガし且つ自動的に選択する運転スコアモジュール（１１１）を含み、同じ場所及び／又は比較可能な条件で、運転者のプロファイル及びパターンが他の運転者のプロファイル又はパターンと比較され、
    グリッドセル（２０１，．．．，２０３）を含む空間の高解析グリッド（２０）が、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）によって、関心のある地理的領域（２）上に生成され、前記グリッド（２０）のグリッドセル（２０１，．．．，２０３）は選択可能であり、データが、データベース（１１６）によって、前記テレマティクスシステム（１）を介して前記グリッド２０の各セル（２０１，．．．，２０３）に割り当て可能であり、グリッドセルを表すデータレコードが、年間の発生又は測定件数に割り当てられ、且つ前記テレマティクス回路（１１）のメモリモジュールに保存され、前記地理的領域（２）は、事故リスクに曝される自動車（４１，．．．，４５）の少なくとも一部を含み、人口密度パラメータを関心のある前記地理的領域（２）について捕捉することができ、カスタマイズされた重み付け係数を、多様なパターンを考慮して空間の高解析グリッド（２０）に割り当てることができ、
    リスク関連テレマティクスデータ（３）が、前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から捕捉され、且つ前記テレマティクスシステム（１）の前記機械学習ベースの回路（１１）によって処理され、第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）及び相関付けされる第１の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）が、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）によって生成され、第１のリスク移転システム（１０）に送信され、前記自動車（４１，．．．，４５）の移転されるリスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）に関連する規定されたリスクイベント（６１，．．．，６３）のいずれかの発生がトリガされる場合に、発生損失（７１，．．．，７５）が、第１のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５）及び相関付けされる第１の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５）に基づいて、第１のリスク移転システム（１０）によって自動的に補償され、
    第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）に基づく第２のリスク移転が、前記機械学習ベースのテレマティクスシステム（１）の第２のリスク移転システム（１２）によって、１つ又は複数の第１のリスク移転システム（１０）から第２のリスク移転システム（１２）に提供され、第１のリスク移転システム（１０）に移されるリスク・エクスポージャに関連する第１のリスク移転システム（１０）のリスクをプーリングするための第２の支払パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）は、第２のリスク移転システム（１２）の第２の支払移転モジュール（１２３）によって受信され且つ格納され（１２２）、
    第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）は、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）によって生成され、第２のリスク移転システム（１２）に送信され、前記発生損失は（７１，．．．，７５）は、第２のリスク移転パラメータ（５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第２の支払移転パラメータ（１２２１，．．．，１２２５）に基づいて、第２の保険システム（１２）によって少なくとも部分的に補償され、
    第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）は、前記複数の自動車（４１，．．．，４５）に関連する前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）から捕捉された使用ベース（３１）及び／又はユーザベース（３２）のテレマティクスデータ（３）に基づいて、及び第１のリスク移転システム（１０）のプールされたリスク（５）に基づいて、前記機械学習ベースのテレマティクス回路（１１）により動的に適合され及び／又は最適化され、
    第１及び第２のリスク移転システム（１０，１２）は、動的に適合可能な第１及び第２のリスク移転パラメータ（５０１，．．．，５０５／５１１，．．．，５１５）及び相関付けされる第１及び第２の支払移転パラメータ（１０２１，．．．，１０２５／１２２１，．．．，１２２５）に基づいて、前記機械学習ベースの回路（１１）によって自動的に操作され、トリガされ、信号合図され、及び互いに活性化され、結合した第１及び第２の保険システムによって前記モバイルテレマティクス装置（４０１，．．．，４０５）に関連する可変数の前記自動車（４１，．．．，４５）に自己充足的なリスク保障を提供し、
    規定された活性化閾値パラメータ（１２４）の超過がトリガされる場合に、第２のリスク移転システム（１２）は、前記テレマティクスシステム（１）によって、活性化信号を第２の保険システム（１２）伝達することによって自動的に活性化され、活性化されると、第１の保険システム（１０）によって蓄積されたリスク・エクスポージャ（５１，．．．，５５）の適合部分を補償する、
    方法。

Images