Electrónica de Seguros

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

2 Motivação e Objectivos Problema apresentado na Industrial Session - AMEC SIG Meeting, 2001 Sistema multi-agente Comparar e avaliar produtos complexos Valor acrescentado para clientes/seguradoras Agrupar utilizadores e extrair estereótipos Usando serviços de mediação inteligentes

3 Resumo Comércio electrónico de seguros Apresentação do BI Desafios à sua implementação Exemplo e resultados Conclusões e aplicações noutros cenários

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 Web Seguradora Seguradora

6 Comércio Electrónico de Seguros Seguradora Broker Web Seguradora Seguradora

7 BI Brokerage in Insurance an Agent-based System Descrição do cliente e necessidades Interacção em representação do cliente Agente Intermediário Propostas de produtos AC Comunidades de utilizadores Produtos personalizados Estereótipos Negociação Comentário qualitativo... Ontologia

8 Principais Vantagens Cliente Delega responsabilidades na procura de seguro personalizado Seguradoras Mantêm flexibilidade na oferta Intermediário Mantém papel no mercado electrónico

9 Desafios Criar uma ontologia do domínio Negociar (avaliar, comparar, ) um produto complexo Modelar a interacção com cada utilizador individual Aprender as preferências de diferentes grupos de utilizadores

10 Ontologia Garantir consistência e compatibilidade da informação Expressão mesmo significado Conceito mesma expressão Standards não se revelaram adequados Muito complexos Sem suporte à negociação

11 Ontologia {Obj, Comp, Atr, Val, OCr, CAr, AVr, Deps} Conjunto de identificadores {Obj, Comp, Atr, Val} Conjunto de relações {OCr, CAr, Avr} Conjunto de dependências entre valores de atributos {Deps}

12 Ontologia <object name= Life Insurance > <component name= policy \> </object> <component name= policy > <attribute name= policy_type /> </component> <attribute name= policy_type mandatory= yes...> <type> string </type> <domain> set of values</domain> <values> Term, Whole Life</values> </attribute>

13 Negociação de Seguros Requisitos do domínio Seguro descrito por múltiplos atributos Dependências entre atributos Intervenientes pretendem manter privacidade Algoritmo Negociação_Q (Rocha & Oliveira) Negociação multi-atributo Aprendizagem ao longo do processo de negociação Mantém a informação privada Resolução de dependências

14 Negociação de Seguros Cliente Intermediário Seguradoras (1) Pedido (2) Anúncio (4) Propostas (5) Contra-propostas (3) Propostas (6) Comentário qualitativo (7) Propostas (8) Comentário qualitativo (9) Propostas finais múltiplas rondas (10) Propostas seleccionadas (11) Selecção / Rejeição

15 Avaliação das Propostas Avaliação 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

16 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,

17 Interacção com o Utilizador Pedido do cliente incompleto Não conhece a totalidade das opções Não sabe especificar todos os atributos Soluções propostas Agente Cliente cria um perfil do utilizador Agente Intermediário ajuda a definir pedido inicial com um seguro padrão (estereótipo)

18 Perfil do Utilizador Opções para a construção do perfil Feedback explícito vs. implícito Modelação implícita das preferências Menor necessidade de interacção Construção parte da observação das acções Conjunto de treino propostas seleccionadas na 1ª ronda de negociação

19 Perfil do Utilizador Extrair vector de frequências numa proposta seleccionada pelo utilizador V i = [x 1 :Fp 1, x 2 :Fp 2,..., x n :Fp n ] Fp i frequência do valor numa dada proposta Perfil criado a partir dos vectores de frequências Propostas semelhantes possuem vectores semelhantes

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

21 Perfil do Utilizador (Exemplo) P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 Tipo Temporário Temporário Permanente Temporário Temporário Temporário Temporário Tempo 5 anos 5 anos anos 1 ano 10 anos 10 anos Capital Anual Critérios de selecção Tempo: 5 a 10 anos Prémio: < 50 Pagamento Mensal Semestral Mensal Semestral Semestral Semestral Prémio

22 Perfil do Utilizador (Exemplo) Frequências Tipo = {temporário : 3, permanente : 0} Tempo = {1 ano : 0, 5 anos : 1, 10 anos : 2, 15 anos : 0} Capital = {40000 : 1, : 2, 60000: 0} Pagamento = {mensal : 2, semestral : 1, annual : 0} Prémio = {20 40 : 3, : 0, 60 inf : 0}

23 Perfil do Utilizador (Exemplo) Frequências Tipo = {temporário : 3, permanente : 0} Tempo = {1 ano : 0, 5 anos : 1, 10 anos : 2, 15 anos : 0} Capital = {40000 : 1, : 2, 60000: 0} Pagamento = {mensal : 2, semestral : 1, annual : 0} Prémio = {20 40 : 3, : 0, 60 inf : 0} [ Tipo = {temporário : 1.0}, Tempo = {10 anos : 0.67, 5 anos : 0.33} Capital = {50000 : 0.67, : 0.33} Pagamento = {mensal : 0.67, semestral : 0.33 } Prémio = {20 40 : 1.0} ]

24 Comunidades de Utilizadores Identificação de comunidades distinctas numa população de utilizadores Estruturar conjunto de exemplos não classificados criando grupos com base nas semelhanças Determinar conjuntos com significado (comunidades) Determinar conceitos com significado para cada conjunto (estereótipos)

25 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)

26 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

27 Criação de Comunidades Partições são geradas incrementalmente Agrupando utilizadores com características semelhantes Maximizando a diferença para as restantes partições Comunidades representam grupos bem definidos Possível explicar os conceitos associados à hierarquia criada

28 Comunidades (Exemplo) Utilizador U1 U2 U3 U4 Estado Civil Solteiro Casado Casado Casado Filhos Não Não Sim Sim C1 U1 U2 U3

29 Comunidades (Exemplo) Utilizador Estado Civil Filhos U1 Solteiro Não U2 Casado Não Adicionando U4 U3 Casado Sim U4 Casado Sim C1 C1 U1 U2 C2 U1 U2 U3 U3 U4

30 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

31 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

32 Estereótipos Quando considerar que uma preferência é representativa de uma comunidade? AF c < 0 Componente não é representativo AF c > ß Componente é representativo Variando ß é possível medir Componentes cobertos nos estereótipos Sobreposição entre os estereótipos

33 Estereótipos (Exemplo) C1 User U1 Comp1, Comp6 U1 U2 C2 U2 U3 Comp1, Comp6, Comp8 Comp1, Comp5 U3 U4 U4 Comp1, Comp4, Comp5, Comp6

34 Estereótipos (Exemplo) C1 User 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 =

35 Exemplo funcionamento BI AC Dados Necessidades Agente Intermediário Cliente [Sexo: Masculino, Idade: 35,...] Necessidades Protecção de empréstimo Insere cliente numa comunidade...

36 Exemplo funcionamento BI AC Estereótipo Comunidade Agente Intermediário... Produto Seguro de Vida Apólice [Tipo: temporária, Capital: , Duração: 15 anos, ]

37 Exemplo funcionamento BI Ordem dos atributos/valores expressa preferências AC Pedido inicial Agente Intermediário... Produto Seguro de Vida Apólice [Tipo: temporária, Duração: {15 anos, 10 anos}, ]

38 Exemplo funcionamento BI AC Agente Intermediário Inicia negociação...

39 Exemplo funcionamento BI Auxilia utilizador na comparação das propostas AC Propostas 1ª ronda Agente Intermediário... Seguradora 1 [duração:15 anos,capital: ,...] Seguradora 2 [duração:10 anos,capital: ,...]...

40 Exemplo funcionamento BI Aprende perfil do utilizador AC Seguradoras / Contra-proposta Agente Intermediário... Seguradoras seleccionadas [Seguradora 1, Seguradora 3,...] Contra-proposta [Capital: , Pagamento: mensal, ]

41 Exemplo funcionamento BI Múltiplas rondas de negociação AC Agente Intermediário Propostas / Comentário...

42 Exemplo funcionamento BI Diálogo com AC satisfação de restrições AC Propostas personalizadas Agente Intermediário... Seguradora 1 [capital: ,...,pagamento:mensal,...] Seguradora 4 [capital: ,...,pagamento:mensal,...]

43 Exemplo funcionamento BI Auxilia utilizador na comparação das propostas AC Selecção da vencedora Agente Intermediário... Seguradora 1

44 Exemplo funcionamento BI Actualiza estereótipos AC Agente Intermediário Resultado da negociação...

45 Resultados Auxílio prestado pelo BI Reduz significativamente a interacção exigida ao utilizador Comunidades e estereótipos Decisivos na qualidade do pedido inicial Adaptam-se a alterações no domínio Perfil do utilizador Enriquece a avaliação das propostas

46 Aspectos Técnicos XML Estruturação da informação trocada entre os agentes Bee-gent Plataforma de desenvolvimento Castor Mapear documentos XML em objectos Java e vice-versa

47 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

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

49 Conclusões Domínio complexo Seguro possui muitos atributos e dependências Clientes não são peritos Seguradoras pretendem manter flexibilidade no comércio electrónico Mediadores pretendem manter valor acrescentado Sistema proposto representa uma nova abordagem na mediação de seguros Necessidades individuais reflectidas nas propostas

50 Conclusões Perfil do utilizador completa pedidos dos clientes Melhorando avaliação das propostas Comunidades de utilizadores identificadas automaticamente Adaptam-se a alterações no domínio Estereótipos são representativos das preferências de uma comunidade Permitem aconselhar clientes num mercado electrónico de seguros

51 Flexibilidade da solução Solução foi recentemente proposta para configuração da QoS em ambientes abertos e heterogéneos Serviços surgem/terminam dinâmicamente Preferências individuais dos utilizadores Limitações dos diversos dispositivos Fornecedores pretendem maximizar utilização dos seus recursos

52 Questões?

53 Bee-gent public void action(){ // Start Planning Goal g = new Goal(new Equal("Stage1","done"),5); post(g); } while(!checkevent(g,'u')); unpost(g); public void action(){ // Define sub-goals archive(new Goal(new Equal("Stage11","done"))); archive(new Goal(new Equal("Stage12","done")));...

54 Bee-gent BrokerBeeStage12_stereotype(){ // Goal of this stage setgoal(new Goal(new Or(new Equal("Stage12","done"), new Equal("Stage12","failed")))); // Pre-condition of this stage setprecond(new BeliefEvent( new Equal("Stage12","failed"),'n')); } BrokerBeeStage12_stereotype_fail(){ // Goal of this stage setgoal(new Goal(new Equal("Stage12","done"))); } // Pre-condition of this stage setprecond(new BeliefEvent( new Equal("Stage12","failed"),'a'));

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