Sistema Multi-Agente Mediação Electrónica de Seguros

Transcrição

1 Sistema Multi-Agente Mediação Electrónica de Seguros Luís Nogueira (ISEP) Eugénio Oliveira (FEUP) LIACC / NIAD&R

2 Motivação e Objectivos Problema apresentado no AMEC SIG meeting da rede AgentLink, 2001 Sistema multi-agente? Comparar e avaliar produtos complexos? Valor acrescentado para clientes e seguradoras? Agrupar utilizadores e extrair estereótipos Usando serviços de mediação inteligentes

3 Resumo Comércio electrónico de seguros Apresentação do BIAS Desafios à sua implementação Exemplo e resultados Conclusões e trabalho futuro

4 Comércio Electrónico de Seguros Seguradoras vendem directamente aos clientes, excluindo o intermediário Serviços de mediação existentes exigem produtos standard Papel do intermediário é reduzido

5 Comércio Electrónico de Seguros Seguradora Broker Web Seguradora Seguradora

6 BIAS Brokerage in Insurance an Agent-based System Descrição do cliente e necessidades A C Interacção em representação do cliente Agente Intermediário Comunidades de utilizadores Estereótipos Propostas de produtos A S A S... Produtos personalizados Negociação Ontologia Comentário qualitativo A S

7 Principais Vantagens Acesso automático a uma grande variedade de produtos Seguradoras mantêm flexibilidade Intermediário mantém o seu papel

8 Desafios Criar uma ontologia do domínio Avaliar e comparar um produto complexo Modelar a interacção com o utilizador Aprender as preferências de diferentes utilizadores

9 Ontologia Garantir consistência e compatibilidade da informação? Expressão => mesmo significado? Conceito => mesma expressão Standards não se revelaram adequados Esquema extensível

10 Ontologia Ont = {Obj, Comp, Atr, Val, OC r, CA r, AV r, Deps}? Conjunto de identificadores {Obj, Comp, Atr, Val}? Conjunto de relações {OC r, CA r, Av r }? Conjunto de dependências entre valores de atributos {Deps}

11 Ontologia OC r : Obj i Comp, Obj i Obj <object name= Life Insurance > <component name= policy \> </object> CA r : Comp i Attr, Comp i Comp <component name= policy > <attribute name= policy_type /> </component> AV r : Attr i Val k, Attr i Attr, 1 Val k Val <attribute name= policy_type mandatory= yes...> <type> string </type> <domain> set of values</domain> <values> Term, Whole Life</values> </attribute>

12 Negociação de Seguros Requisitos do protocolo de negociação:? Seguro descrito por múltiplos atributos? Atributos interdependentes? Intervenientes pretendem manter privacidade de informação Algoritmo Negociação_Q (Rocha & Oliveira)? Negociação multi-atributo? Aprendizagem ao longo do processo de negociação? Mantém a informação privada

13 Negociação de Seguros Avaliação das propostas através de função multi-atributo? Quantifica desvio da proposta em relação ao pretendido pelo cliente Intermediário fornece comentário qualitativo às seguradoras? Apreciação qualitativa de cada um dos atributos? Distância entre a proposta actual e a melhor proposta

14 Formulação das Propostas Seguradoras usam comentário para formular novas propotas? Recompensa depende do comentário recebido? Espaço de exploração reduzido Baseada nas possibilidades, experiência e comentário qualitativo Conjunto de tácticas negociais? Dependentes do tempo, importância dos atributos

15 Interacção com o Utilizador Problemas? Pedido do cliente incompleto? Cliente não conhece na totalidade as opções? Não sabe especificar todos os atributos Soluções propostas? Agente Cliente cria um perfil do utilizador? Agente Intermediário ajuda a definir pedido inicial enviando um estereótipo

16 Perfil do Utilizador Feedback explícito vs. implícito Extrair vector Vi de uma proposta V i = [x 1 :Fp 1, x 2 :Fp 2,..., x n :Fp n ]? Fpi frequência do valor numa dada proposta Propostas com valores semelhantes terão vectores semelhantes

17 Perfil do Utilizador Perfil representado por vector n-dimensional? Cada dimensão corresponde a um atributo Dimensão representa um valor e o seu peso Peso reflecte importância relativa do atributo para o utilizador W i = Fp i * (Fs i / np)

18 Perfil do Utilizador (Exemplo) Tipo Tempo Capital Pagamento Prémio P1 Temporário 5 anos Mensal 35 P2 Temporário 5 anos Anual 64 P3 Permanente Semestral 45 P4 Temporário 10 anos Mensal 30 P5 Temporário 1 ano Semestral 41 P6 Temporário 10 anos Semestral 32 P7 Temporário 10 anos Semestral 57 Critérios de selecção:?tempo: 5 a 10 anos?prémio: < 50

19 Perfil do Utilizador (Exemplo) Após selecção das 3 propostas Fs i : Tipo: temporário:3, permanente:0 Tempo: 1 ano:0, 5 anos:1, 10 anos:2, 15 anos:0 Capital: 40000:1, 50000:2, 60000: 0 Pagamento: mensal:2, semestral:1, anual:0 Prémio: 20->40:3, 40->60:0,60->inf:0 W i = Fp i * (Fs i / np) Perfil = [ Tipo: temporário:1.0, Tempo: 10 anos:0.67, 5 anos:0.33 Capital: 50000:0.67, 40000:0.33 Pagamento: mensal:0.67, semestral:0.33 Prémio: 20->40:1.0 ]

20 Aprendizagem das Preferências Identificação de comunidades numa população de utilizadores? Determinar conjuntos com significado (comunidades)? Determinar conceitos com significado para cada conjunto (estereótipos)

21 Comunidades de Utilizadores Construídas automaticamente? aprendizagem não supervisionada Agrupamento conceptual apropriado para resumir e explicar informação COBWEB (Fisher, 1987) usa conceito de utilidade da partição (Gluck e Corter, 1985)

22 COBWEB A i = V ij -> par atributo,valor C k -> cluster Semelhança intra-cluster é dada por P(A i = V ij C k ) Diferença inter-clusters é dada por P(C k A i = V ij )

23 COBWEB k i j P A i V ij P C k A i V ij P A i V ij C k Compromisso entre semelhança intra-cluster e diferença inter-clusters P(A i =V ij ) reflecte importância de valores individuais? Aumentar a previsibilidade de valores que ocorrem frequentemente

24 COBWEB Dada uma nova observação:? Classificar o exemplo num cluster existente? Criar um novo cluster? Combinar dois clusters num único? Dividir um cluster em vários clusters Seleccionada a hierarquia que maximiza o valor da utilidade da partição

25 Comunidades (Exemplo) Gera, incrementalmente, grupos (utilizadores com características semelhantes) representando comunidades de utilizadores Adicionar U4 C1 C1 U1 U2 U3 Utilizador Estado Civil Filhos U1 U2 C2 U1 U2 Solteiro Casado Não Não U3 U4 U3 Casado Sim U4 Casado Sim

26 Como extrair um significado? Comunidades podem ser usadas para melhorar serviços do intermediário Construir um modelo de cada comunidade (estereótipo)? Representativo dos seus utilizadores? Significativamente diferente das restantes comunidades

27 Estereótipos Construídos através da identificação de padrões Métrica avalia (para cada componente)? aumento da frequência numa dada comunidade f i? frequência no número total de observações f c AF c = f i2 f c 2

28 Estereótipos AF c < 0? componente não é representativo da comunidade Componente é representativo? AF c > ß Variando ß é possível medir? Cobertura? Sobreposição

29 Estereótipos (Exemplo) C1 Utlz U1 Comp1, Comp6 U1 U2 C2 U2 U3 Comp1, Comp6, Comp8 Comp1, Comp5 U3 U4 U4 Comp1, Comp4, Comp5, Comp6 Estereótipo C2 (ß = 0.05) AF c = f i2 f c 2 AF Comp1 = (2/2) 2 (4/4) 2 = 0.0 AF Comp4 = (1/2) 2 (1/4) 2 = AF Comp5 = (2/2) 2 (2/4) 2 = 0.75 AF Comp6 = (1/2) 2 (3/4) 2 =

30 Exemplo funcionamento BIAS A C Dados Necessidade s Cliente Sexo: Masculino Idade: Necessidades Protecção empréstimo... Estereótipo Comunidade Agente Intermediári o Produto Seguro de Vida Apólice Tipo: temporária Capital: Propostas Inicia / Comentário negociação A S A S... A S

31 Exemplo funcionamento BIAS Propostas 1ª ronda Seguradora 1 [duração:15 anos,capital: ,...] [Seguradora 1, Seguradora 3,...] Seguradora 2 [duração:10 Capital: anos,capital: ,...]... A C Aprende perfil do utilizador Seguradoras / Contra-proposta Seguradoras seleccionadas Contra-proposta Pagamento: mensal... Agente Intermediári o Propostas Inicia / Comentário negociação A S A S... A S

32 Exemplo funcionamento BIAS A C Diálogo com AC satisfação restrições Propostas personalizadas Agente Intermediári o Seguradora 1 [capital: ,...,pagamento:mensal,...] Seguradora 4 [capital: ,...,pagamento:mensal,...] Propostas Inicia / Comentário negociação A S A S... A S

33 Resultados Auxílio prestado pelo BIAS? reduz significativamente a interacção exigida ao cliente Comunidades e estereótipos? decisivos na qualidade do pedido inicial? adaptam-se a alterações Perfil do utilizador? enriquece a avaliação das propostas

34 Aspectos Técnicos XML? linguagem de comunicação Bee-gent? plataforma de desenvolvimento Castor? mapear documentos XML em objectos Java e viceversa

35 Bee-gent Framework Java da Toshiba 2 tipos de agentes? Agent Wrapper - "embrulho" de aplicações existentes? Mediation Agent - coordenação entre aplicações Agentes comunicam por XML/ACL

36 Bee-gent Interfaces comuns entre aplicações Migração de agentes Encriptação de dados Conformidade com o standard da FIPA

37 Conclusões Sistema proposto representa uma nova abordagem na mediação de seguros Perfil do utilizador completa pedidos dos clientes (normalmente incompletos)

38 Conclusões Comunidades de utilizadores identificadas automaticamente Estereótipos são representativos das preferências de uma comunidade

39 Trabalho futuro Considerar agregações de produtos Melhorar representação das seguradoras no mercado electrónico Estabelecimento do contrato? preenchimento do contrato? pedidos de indemnização

40 Fim