TARIFNAME BIR POLIÇE YENILEME SISTEMI Teknik Alan Bu bulus, araç sürücülerinin biyometrik veriler araciligi ile dogrulanarak sürücüye ait yas, yas ehliyet yili ve trafik cezasi seklindeki verilerin makine ögrenmesi algoritmalari ile islenmesi ile sürücülere ait risk oranlarinin hesaplanmasini ve belirlenen risk orani dogrultusunda araç kaskosu yenileme dönemi içerisinde sigorta prim tutarinin belirlenmesini saglayan bir sistem ile ilgilidir. Önceki Teknik Kasko araç sahiplerinin bir kaza durumunda araçlarina gelebilecek zararlarda araç sahibinin maddi olarak güvence altina alinmasini saglayan bir sigorta ürünüdür. Günümüzde araç kaskosu sigorta sirketleri tarafindan her araç için özel olarak hesaplanmaktadir. Kasko poliçe tutari aracin model ve markasi, sürücünün yasi, deneyimi, kaza geçmisi ve aracin kullanildigi sehir seklindeki parametreler göz önünde bulundurularak aracin veya sürücünün risk skoru hesaplanarak belirlenmektedir. Kasko risk skoru aracin yalnizca tek bir sürücüsü oldugunda yüksek dogruluk orani ile hesaplanabilirken araç kiralama firmalarinda veya sirket araçlarinda oldugu gibi bir araci çok fazla sürücünün kullandigi durumlarda yanlis sonuçlarla hesaplanabilmektedir. Bu sebeple mevcut teknikte bulunan çalismalar ve eksiklikler göz önünde bulunduruldugunda araç kaskosu risk skorunun araci kullanan sürücüler tespit edilerek her araç sürücüsüne özel olarak hesaplandigi ve hesaplanan degerler dogrultusunda araç için bir kasko teklifi sunulmasini saglayan bir sisteme ihtiyaç duyuldugu anlasilmaktadir. patent dokümaninda bir makine algilama ve makine ögrenmesine dayali olan ticari araçlarin sigorta riskinin skorlanmasini saglayan bir sistemden bahsedilmektedir. Bu bulus, araç içi sensörler, OBD çiktilari, elektronik sürücü günlüklerinin yani sira kaza nedenlerinin geçmis verilerini kullanmaktadir. Bulustaki sistem tarafindan olusturulan sigorta risk puani faktör basina çok sayida olan sayisal degerle çarpilan faktör basina degisen bir agirlik oranini içermektedir. Buradaki her agirlik orani gerçek kaza veya baska güvenlik olayina karsi olan her sigorta risk faktörünün önemine dayali olarak otonom olarak makine tarafindan belirlenmektedir. Ayrica takip edilen her araçtaki veya sürücüdeki sigorta risk skoru ticari organizasyondaki benzer araçlarla veya sürücülerle nesnel olarak karsilastirilabilmektedir. Bu sistemde araçtaki OBD cihazindan elde edilen çikti veri parametreleri bir sürücünün sürüs aktivite durumunu, belediye, eyalet makamlari tarafindan zorunlu kilinan kurallara uygunlugunu, akilli makine ögrenmesi tarafindan ölçülen araç sigorta risk skorunu içermektedir. Ayrica çikti veri parametreleri bir aracin ariza durumunu veya aracin tamir ihtiyacini belirleyebilmektedir. Bulusun Kisa Açiklamasi Bu bulusun amaci, araç sürücülerinin biyometrik veriler araciligi ile dogrulanarak sürücüye ait yas, yas ehliyet yili ve trafik cezasi seklindeki verilerin makine ögrenmesi algoritmalari ile islenmesi ile sürücülere ait risk oranlarinin hesaplanmasini ve belirlenen risk orani dogrultusunda araç kaskosu yenileme dönemi içerisinde sigorta prim tutarinin belirlenmesini saglayan bir sistem gerçeklestirmektir. Bulusun Ayrintili Açiklamasi Bu bulusun amacina ulasmak için gerçeklestirilen "Bir Kasko Poliçesi Yenileme Sistemi" Sekil 1 Bulus konusu sistemin sematik görünüsüdür. Sekilde yer alan parçalar tek tek numaralandirilmis olup, bu numaralarin karsiliklari asagida verilmistir: 1 . Sistem 2. Kimlik tespit cihazi 3 . Sensör 4. Veri tabani . Sunucu Araç sürücülerinin biyometrik veriler araciligi ile dogrulanarak sürücüye ait yas, yas ehliyet yili ve trafik cezasi seklindeki verilerin makine ögrenmesi algoritmalari ile islenmesi ile sürücülere ait risk oranlarinin hesaplanmasini ve belirlenen risk orani dogrultusunda araç kaskosu yenileme dönemi içerisinde sigorta prim tutarinin belirlenmesini saglayan bulus konusu sistem (1); -araç içerisine konumlandirilarak araç sürücüsüne ait biyometrik verileri toplamak üzere yapilandirilan en aZ bir kimlik tespit cihazi (2), -araç içerisine konumlandirilarak araç sürüsüne ve araç içerisine iliskin veri toplamak üzere yapilandirilan en aZ bir sensör (3), -içerisinde araç sürücülerine iliskin dogrulama bilgilerini, araç kullanim verilerini ve geçmis kasko verilerini kayit altinda tutmak üzere yapilandirilan en aZ bir veri tabani (4) ve -herhangi bir uzak iletisim protokolünü kullanarak kimlik tespit cihazi (2) ve araç içerisinde yer alan sensörler (3) ile iletisim kurmak ve kurulan bu iletisim üzerinden veri alisverisi gerçeklestirmek, veri tabanini (4) yönetmek, kimlik tespit cihazina (2) yeni bir biyometrik veri girisi oldugunda tetiklenerek ilgili biyometrik veriyi almak ve araç sürücüsünün kimligini tespit etmek, tespit edilen kimlik bilgisi dogrultusunda araç sürücüsüne ait yas, ehliyet yili, trafik cezasi seklindeki verilere veritabanindan (4) erismek, biyometrik veri girisi ile tetiklenerek ayni zaman dilimi için sensörlerden (3) elde edilen araç direksiyon tutus süresi ve araç koltuk agirliklari verilerini almak, veri tabanindan (4) elde edilen yas, ehliyet yili, trafik cezasi seklindeki verileri, sensörlerden (3) elde edilen verileri ve geçmis kasko verilerini makine ögrenmesi algoritmalari ile islemek, islenen veriler dogrultusunda araç sürücüsü için bir risk orani hesaplamak, hesaplanan risk orani dogrultusunda yeni poliçe dönemi için kasko prim tutarini belirlemek ve veri tabanina (3) kaydetmek üzere yapilandirilan en az bir sunucu (5) içermektedir. Bulus konusu sistemde (1) yer alan kimlik tespit cihazi (2) araç içerisinde konumlandirilan ve araç sürücüsünün kimlik tespiti için sürücüden biyometrik veri alinmasini saglamak üzere yapilandirilan bir elektronik cihazdir. Kimlik tespit cihazi (2) bulusun farkli uygulamalarinda retina tarama yapabilen bir cihaz, parmak izi okuyabilen bir cihaz veya yüz tanima cihazi seklindeki bir cihazdir. Söz konusu kimlik tespit cihazi (2) araç sürücüsünden alinan biyometrik verileri islenmesi için herhangi bir uzak iletisim protokolünü kullanarak sunucuya (5) iletmek üzere yapilandirilmaktadir. Bulus konusu sistemde (1) yer alan sensör (3) araç içerisinde konumlandirilarak araç sürüsüne ve araca iliskin veri toplamak üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen düzenlemesinde sensör (3) araç direksiyonuna konumlandirilan ve sürücünün direksiyon tutus sürelerini elde etmek üzere yapilandirilan bir dokunma sensörüdür. Bulusun tercih edilen düzenlemesinde sensör (3) araç koltuklarina konumlandirilan ve araç koltuklarina yüklenen agirligi ölçmek üzere yapilandirilan bir agirlik sensörüdür. Söz konusu sunucu (3) elde edilen verileri islenmesi için herhangi bir uzak iletisim protokolünü kullanarak sunucuya (5) iletmek üzere yapilandirilmaktadir. Bulus konusu sistemde (1) yer alan veri tabani (4) sunucu (5) ile iletisim halinde olup sunucu (5) tarafindan yönetilmek üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen düzenlemesinde veri tabani (4) içerisinde araç sürücülerine iliskin görüntü, retina izi bilgisi ve/veya parmak izi seklindeki dogrulama bilgilerini sürücülere iliskin ayirt edici bir tekil kimlik bilgisi ile iliskilendirilmis bir sekilde kayit altinda tutmak üzere yapilandirilmaktadir. Söz konusu veri tabani (4) içerisinde sürücülere iliskin geçmis kaza, trafik cezasi seklindeki araç kullanim verilerini sürücülere iliskin ayirt edici bir tekil kimlik bilgisi ile iliskilendirilmis bir sekilde kayit altinda tutmak üzere yapilandirilmaktadir. Veri tabani (4) ayrica içerisinde sensörlerden (3) elde edilen verileri kayit altinda tutmak üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen düzenlemesinde veri tabani (4) içerisinde sürücüler için hesaplanan mevcut risk skorlarini ayirt edici bir tekil kimlik bilgisi ile iliskilendirilmis bir sekilde kayit altinda tutmak üzere yapilandirilmaktadir. Bulus konusu sistemde (1) yer alan sunucu (5), teknigin bilinen durumunda yer alan herhangi bir uzak iletisim protokolünü kullanarak kimlik tespit cihazi (2) ile iletisim kurmak ve kurulan bu iletisim üzerinden kimlik tespit cihazi (2) ile veri alisverisi gerçeklestirmek üzere yapilandirilmaktadir. Sunucu (5), veri tabani (4) içerisine yeni veri kaydi yapilmasi, veri tabani (4) içerisindeki kayitli verilerin silinmesi ya da veri tabani (4) içerisindeki kayitli verilerin degistirilmesi ve veri tabani (4) içerisindeki kayitli verilerin güncellenmesi seklindeki islemlerle veri tabanini (4) yönetmek üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen düzenlemesinde sunucu (5), kimlik tespit cihazina (2) yeni bir biyometrik veri girisi oldugunda tetiklenerek ilgili biyometrik veriyi almak ve söz konusu biyometrik veri için veri tabani (4) içerisinde bir sorgu gerçeklestirerek araç sürücüsünün kimligini tespit etmek üzere yapilandirilmaktadir. Sunucu (5) tespit edilen kimlik bilgisi dogrultusunda veri tabani (4) içerisinde bir sorgu gerçeklestirmek ve araç sürücüsüne ait yas, ehliyet yili, trafik cezasi seklindeki verilere erismek üzere yapilandirilmaktadir. Sunucu (5) biyometrik veri girisi ile tetiklenerek ayni zaman dilimi için sensörlerden (3) elde edilen araç direksiyon tutus süresi ve araç koltuk agirliklari verilerini almak ve söz konusu verileri islemek üzere yapilandirilmaktadir. Sunucu (5), veri tabanindan (4) elde edilen yas, ehliyet yili, trafik cezasi seklindeki verileri, sensörlerden (3) elde edilen verileri ve geçmis kasko verilerini makine ögrenmesi algoritmalari ile islemek ve islenen veriler dogrultusunda araç sürücüsü için bir risk orani hesaplamak üzere yapilandirilmaktadir. Sunucu (5), sensörlerden (3) elde edilen sürücü direksiyon tutus ve araç koltuklarina binen agirliklarin kaza riskine etkisini belirlemek üzere yapilandirilmaktadir. Sunucu (5) hesaplanan risk orani dogrultusunda yeni poliçe dönemi için kasko prim tutarini belirlemek ve veri tabanina (3) kaydetmek üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun Sanayiye Uygulanmasi Bulus konusu sistemde (l) araçta yer alan bir kimlik dogrulama (2) cihazi ile araç sürücüsü tespit edilerek araç sürücüsüne ait yas, ehliyet yili, trafik cezasi seklindeki verilere erisilir ve SÖZ konusu veriler araçlarda yer alan sensörler (3) araciligi ile elde edilen sürücünün direksiyon tutus süresi, araç koltuklarina binen yük seklindeki araç sürüsüne dair elde edilen verilerle ve geçmis kasko verileriyle birlikte makine ögrenmesi algoritmalari ile analiz edilerek araç sürücüsü için bir risk orani hesaplanir ve hesaplanan risk orani dogrultusunda yeni poliçe dönemi için kasko prim tutari belirlenir. Bu temel kavramlar etrafinda, bulus konusu "Bir Poliçe Yenileme Sistemi (1)" ile ilgili çok çesitli uygulamalarin gelistirilmesi mümkün olup, bulus burada açiklanan örneklerle sinirlandirilamaZ, esas olarak istemlerde belirtildigi gibidir. TR TR TR TR DESCRIPTION A POLICY RENEWAL SYSTEM Technical Field This invention enables the calculation of the risk ratios of the drivers by verifying the vehicle drivers through biometric data, processing the driver's age, driver's license year and traffic penalty data with machine learning algorithms and within the vehicle insurance renewal period in line with the determined risk ratio. It is related to a system that allows the determination of the insurance premium amount. Prior Art Insurance is an insurance product that provides financial assurance to vehicle owners in case of damage to their vehicles in the event of an accident. Nowadays, vehicle insurance is calculated specifically for each vehicle by insurance companies. The insurance policy amount is determined by calculating the risk score of the vehicle or driver, taking into account parameters such as the model and brand of the vehicle, the driver's age, experience, accident history and the city where the vehicle is used. While the insurance risk score can be calculated with high accuracy when the vehicle has only a single driver, it can be calculated with incorrect results when too many drivers use a vehicle, such as in car rental companies or company vehicles. For this reason, considering the studies and deficiencies in the current technique, it is understood that there is a need for a system that enables the vehicle insurance risk score to be calculated specifically for each vehicle driver by identifying the drivers using the vehicle and to submit an insurance offer for the vehicle in line with the calculated values. The patent document mentions a system that provides scoring of the insurance risk of commercial vehicles based on machine detection and machine learning. This invention uses in-car sensors, OBD printouts, electronic driver logs, as well as historical data on accident causes. The insurance risk score created by the system of the invention includes a varying weight ratio per factor multiplied by a plurality of numerical values per factor. Each weight rating here is determined autonomously by the machine based on the significance of each insurance risk factor against the actual accident or other safety incident. In addition, the insurance risk score of each tracked vehicle or driver can be compared objectively with similar vehicles or drivers in the commercial organization. In this system, the output data parameters obtained from the OBD device in the vehicle include a driver's driving activity status, compliance with the rules mandated by municipal and state authorities, and vehicle insurance risk score measured by intelligent machine learning. In addition, output data parameters can determine the malfunction of a vehicle or the need for repair of the vehicle. Brief Description of the Invention The purpose of this invention is to verify the vehicle drivers through biometric data and to process the driver's age, driver's license year and traffic penalty data with machine learning algorithms, to calculate the risk rates of the drivers and to calculate the insurance premium amount during the vehicle insurance renewal period in line with the determined risk rate. To realize a system that enables the determination of Detailed Description of the Invention "A Car Insurance Policy Renewal System" realized to achieve the purpose of this invention. Figure 1 is the schematic view of the system subject to the invention. The parts in the figure are numbered one by one, and the equivalents of these numbers are given below: 1. System 2. Identification device 3. Sensor 4. Database . Presenter The inventive system, which verifies vehicle drivers through biometric data and processes the driver's age, driver's license year and traffic fine data with machine learning algorithms, calculating the risk rates of the drivers and determining the insurance premium amount within the vehicle insurance renewal period in line with the determined risk rate ( one); -at least one identification device (2) positioned inside the vehicle and configured to collect biometric data of the vehicle driver, -at least one sensor (3) positioned inside the vehicle and configured to collect data regarding the vehicle driver and the vehicle interior, -authentication of vehicle drivers within it at least one database (4) configured to record information, vehicle usage data and past insurance data, and - to communicate with the identification device (2) and sensors (3) in the vehicle using any remote communication protocol and establish to exchange data through this communication, to manage the database (4), to receive the relevant biometric data by triggering when there is a new biometric data entry into the identification device (2) and to detect the identity of the vehicle driver, in line with the detected identification information, the age and driver's license year of the vehicle driver. , to access data in the form of traffic fines from the database (4), to receive data on vehicle steering holding time and vehicle seat weights obtained from sensors (3) for the same time period by being triggered by biometric data entry, to obtain age, driver's license year, traffic data obtained from the database (4). Processing the data in the form of fines, data obtained from sensors (3) and past insurance data with machine learning algorithms, calculating a risk rate for the vehicle driver in line with the processed data, determining the insurance premium amount for the new policy period in line with the calculated risk rate and transferring it to the database (3). It includes at least one server (5) configured to record. The identification device (2) included in the system (1) subject to the invention is an electronic device positioned in the vehicle and configured to obtain biometric data from the driver for identification of the vehicle driver. The identification device (2) is a device that can perform retina scanning, a device that can read fingerprints, or a facial recognition device in different applications of the invention. The identification device (2) in question is configured to transmit the biometric data received from the vehicle driver to the server (5) using any remote communication protocol for processing. The sensor (3) in the system (1) of the invention is positioned inside the vehicle and configured to collect data regarding the vehicle and the vehicle. In the preferred embodiment of the invention, the sensor (3) is a touch sensor positioned on the vehicle steering wheel and configured to obtain the driver's steering wheel holding times. In the preferred embodiment of the invention, the sensor (3) is a weight sensor positioned on the vehicle seats and configured to measure the weight loaded on the vehicle seats. The server (3) in question is configured to transmit the obtained data to the server (5) using any remote communication protocol for processing. The database (4) in the system (1) subject to the invention is in communication with the server (5) and is configured to be managed by the server (5). In the preferred embodiment of the invention, the database (4) is configured to record verification information in the form of images, retinal print information and/or fingerprints about the vehicle drivers, associated with a distinctive unique identity information about the drivers. The database (4) in question is configured to record vehicle usage data in the form of past accidents and traffic fines, associated with a distinctive unique identity information about the drivers. The database (4) is also configured to record the data obtained from the sensors (3). In the preferred embodiment of the invention, the database (4) is configured to record the current risk scores calculated for the drivers in association with a distinctive unique identity information. The server (5) in the system (1) subject to the invention is configured to communicate with the identification device (2) using any remote communication protocol available in the state of the art and to exchange data with the identification device (2) through this communication. . The server (5) updates the database with operations such as recording new data in the database (4), deleting the recorded data in the database (4), or changing the recorded data in the database (4) and updating the recorded data in the database (4). (4) is structured to manage. In the preferred embodiment of the invention, the server (5) is configured to receive the relevant biometric data by being triggered when a new biometric data is entered into the identification device (2) and to detect the identity of the vehicle driver by performing a query in the database (4) for the biometric data in question. The server (5) is configured to perform a query in the database (4) in line with the identified identity information and to access data such as age, driver's license year and traffic fine of the vehicle driver. The server (5) is triggered by biometric data entry and configured to receive the vehicle steering holding time and vehicle seat weight data obtained from the sensors (3) for the same time period and to process the said data. The server (5) processes the data in the form of age, driver's license year, traffic fine obtained from the database (4), data obtained from the sensors (3) and past insurance data with machine learning algorithms and calculates a risk rate for the vehicle driver in line with the processed data. is being configured. The server (5) is configured to determine the effect of the driver's steering grip and the weights on the vehicle seats obtained from the sensors (3) on the accident risk. The server (5) is configured to determine the insurance premium amount for the new policy period in line with the calculated risk rate and record it in the database (3). Application of the Invention to Industry In the system (l) subject to the invention, the vehicle driver is identified with an authentication device (2) located in the vehicle, and the data of the vehicle driver such as age, driver's license year, and traffic fine are accessed, and the data in question is accessed through the sensors (3) located in the vehicles. The resulting driver's steering wheel holding time is analyzed with machine learning algorithms, together with the data obtained regarding the load of vehicles riding on the vehicle seats and past insurance data, and a risk rate is calculated for the driver of the vehicle, and the insurance premium amount for the new policy period is determined in line with the calculated risk rate. Around these basic concepts, it is possible to develop a wide variety of applications related to the subject of the invention, "A Policy Renewal System (1)", and the invention cannot be limited to the examples explained here, it is essentially as stated in the claims. TR TR TR TR