Eduardo, Bernardo Paulo Dias de Melo2025-12-102025-12-102025-12-10https://repositorio.unifal-mg.edu.br/handle/123456789/3104Este trabalho desenvolve um sistema baseado em regras fuzzy (SBRF) de precificação de seguros para veículos autônomos utilizando lógica fuzzy como ferramenta principal para avaliação de riscos tecnológicos. O modelo proposto incorpora duas variáveis: o nível de autonomia do veículo (NAV), baseado na classificação SAE J3016, e o nível de vulnerabilidade cibernética (NVC), avaliando exposição a ameaças digitais. A implementação computacional, realizada em Python com a biblioteca scikit-fuzzy, demonstrou capacidade efetiva em capturar relações entre essas variáveis, produzindo fatores multiplicadores que variam de 0,5 a 3,0 em relação à tarifa base convencional. A análise de múltiplos cenários revelou padrões consistentes, onde veículos com alta autonomia e baixa vulnerabilidade recebem reduções de até 34% no prêmio, enquanto aqueles com baixa autonomia e alta vulnerabilidade sofrem acréscimos de até 154%. Os resultados validam a eficácia do sistema fuzzy em traduzir complexidades técnicas em decisões de precificação, oferecendo às seguradoras uma ferramenta robusta para enfrentar os desafios da mobilidade autônoma. O trabalho contribui para o avanço das metodologias de avaliação de risco em seguros tecnológicos.ptinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/Ciências Sociais Aplicadasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisFerreira, LeandroLógica fuzzyPrecificação de segurosVeículos autônomosFuzzy logicInsurance pricingAutonomous vehicles2020.1.38.005Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil