Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 3 сентября 2019 г.

Страховщики будут платить, даже когда Insurtech не выполнит больших обещаний

560 просмотров

Стартап, претендующий на прогнозирование ущерба от стихийных бедствий и оптимизацию реагирования, привлек интерес страховщиков, но недостатки в методологии могут подвергнуть риску партнеров-страховщиков.

Исторически обещание новых технологий скорее имеет тенденцию формировать ажиотаж, чем предоставлять конкретные выгоды в реальности. Insurtech от этого тоже не застрахован.

Несмотря на то, что Insurtech оказался полезным для оптимизации управления заявками, сбора более детализированных данных и улучшения качества обслуживания клиентов, он не произвел революцию в отрасли так радикально, как некоторые прогнозировали.

В дополнение к своим преимуществам, любой новый инструмент или решение неизбежно создает свои собственные риски, один из которых, - это вероятность того, что он не выполнит свои обещания или вообще потерпит неудачу.

В недавней статье в New York Times подробно описан один такой пример стартапа в Силиконовой долине, который утверждает, что он использует искусственный интеллект и машинное обучение для оптимизации реагирования на бедствия.

Продукт

One Concern - это технологическая фирма, основанная выпускниками Стэнфорда, которая может помочь городам определить приоритетные меры реагирования после стихийного бедствия.

Зачастую, как и в случае землетрясения, которое произошло в долине Напа в 2014 году, сотрудники аварийно-спасательных служб принимают лавину звонков 911 со всего региона и пытаются определить, кто находится в наибольшей опасности, и кого следует спасти в первую очередь. Неорганизованный ответ может привести ко многим предотвратимым смертям.

One Concern утверждает, что используя данные о городе, топографические, сейсмографические и демографические данные, можно прогнозировать ущерб от землетрясения с точностью до 85% в течение 15 минут.

Продукт работает используя искусственный интеллект и модели предназначены для постоянного обновления, так как информация в режиме реального времени поступает в систему во время аварии. Эти модели прогнозирования могут теоретически помочь городским отделам по чрезвычайным ситуациям заранее спланировать свои действия по ликвидации последствий стихийных бедствий, определить приоритеты наиболее пострадавших районов и спасти больше жизней.

До сих пор One Concern привлек 55 миллионов долларов венчурного финансирования и работал с американскими городами Сан-Франциско и Сиэтл, а также с японским городом Кумамото и штатами Пенсильвания и Аризона.

Противоречие

Несколько городов решили не продлевать свои контракты с One Concern после обнаружения ошибок в моделях прогнозирования.

Эти ошибки, как утверждают администрации городов, настолько значительны, что решения по реагированию на стихийные бедствия, основанные на моделях стартапа, на самом деле могут привести к еще большей гибели людей.

Например, сотрудник отдела по чрезвычайным ситуациям в Сиэтле отметил, что некоторые крупные сооружения в городе и пригороде, в том числе большой магазин и части университетского городка, были полностью исключены из анализа из-за отсутствия данных.

Многие также жаловались на отсутствие прозрачности в том, как One Concern генерирует свои модели и применяет искусственный интеллект, и на то, как он достигает своей рекламируемой корреляции с точностью 85% в течение 15 минут. Компания не раскрыла, как она проверяет точность своих моделей, и не представила свои результаты для независимого стороннего обзора.

Из источников данных и методологии, которые раскрыл One Concern, в статье Times указывается, что большая часть из них уже доступна для общественности, бесплатно. Сюда входят строительные коды, карты сжижения, данные переписи и ресурсы FEMA, включая их собственные инструменты прогнозирования ущерба.

Бизнес-модель One Concern также вызвала возмущение.

One Concern установил партнерские отношения со страховыми компаниями, которые будут оплачивать использование сервиса в обмен на данные, которые собирает One Concern, и модели, которые он создает.

Это в настоящее время имеет место в Сиэтле, где American Family Insurance субсидирует стоимость услуги, и в Японии, где Sompo, второй по величине страховщик имущества в стране покрывает расходы на Кумамото.

Критики утверждают, что партнерства демонстрируют приоритеты прибыли по сравнению с заявленной целью спасения жизней.

Ответ

One Concern заявил, что он не раскрывает детали своей методологии по причинам конкуренции. Компания также утверждает, что она никогда не утверждала, что ее продукт должен заменить собственное суждение специалистов, непосредственно принимающих решение на месте и что всегда будет предел погрешности.

Хотя многие из источников данных уже доступны, компания утверждает, что ее ценность заключается в ее способности объединить все эти источники в одну целостную картину риска. Для большинства отделений неотложной помощи это было бы трудоемкой и технически сложной задачей.

Что касается страховых партнерств, то акционеры компаний говорят, что они необходимы для того, чтобы помочь городам обеспечить финансирование этой услуги.

«Еда на вынос» для страховщиков

Страховщики, которые сотрудничают с One Concern, говорят, что они могут использовать данные для поддержки более детального андеррайтинга, настраивая свойства полисов для каждого здания в зависимости от уровня риска, который показывают модели. Эти данные должны помочь страховщикам более точно оценить ценовой риск и установить уровни резервов.

Теоретически, это будет способствовать более плавному процессу урегулирования претензий после стихийного бедствия и поможет городам быстрее встать на ноги.

Однако страховщики в будущем могут сожалеть о том, что оплачивают услуги таких технических провайдеров по городским контрактам, если модели окажутся неточными, а их данные устарели и будут неполными. Особенно без большей прозрачности, страховщики не могут быть уверены, что методология One Concern, основанная на ИИ, превосходит любые существующие модели бедствий.

Еще хуже, если ошибочные модели стартапа фактически ухудшают реагирование после стихийного бедствия, тогда страховщики, которые выпустили полисы на основе этих моделей, могут в конечном итоге покрыть убытки, значительно превышающие ожидаемые.

Эта история является предупреждением о том, что, хотя компании Insurtech предлагают преимущество доступа к данным и более продвинутые технологические возможности, страховщики все равно должны проводить надлежащую проверку. Если новый инструмент или решение кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, то, вероятно, есть смысл присмотреться к нему более внимательно.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz

В материале упоминаются: Компании, организации: American Family Insurance 8  Sompo Japan Insurance 38

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »