Anbruch des Machine-to-Machine-Zeitalters und seine Auswirkungen auf die Versicherung

Bei der Machine-to-Machine-Technologie (M2M) handelt es sich im Wesentlichen um Sensoren in einer Internet-of-Things-Umgebung (IoT), wo sie Daten drahtlos an einen Server oder einen anderen Sensor senden. Ein anderer Sensor oder Server nutzt künstliche Intelligenz (KI), um die Daten zu analysieren und automatisch in Echtzeit auf die Daten zu reagieren. Die Aktionen können Warnungen, Warnungen, Richtungsänderungen, Bremsen, Geschwindigkeitsüberschreitungen, Abbiegen und sogar Transaktionen sein. Da M2M exponentiell zunimmt, werden sich bald ganze Geschäftsmodelle und Kundenbeziehungen neu erfinden. Tatsächlich werden die Anwendungen nur durch die Vorstellungskraft der Unternehmen begrenzt.

In diesem Beitrag wird Folgendes untersucht:

1. Überblick über wichtige M2M-Technologien und ihr disruptives Potenzial.
2. M2M-Transaktionen; eine völlig neue Revolution, bei der Maschinen direkt mit anderen Maschinen interagieren können, was zur Maschinenwirtschaft führt.
3. Der Einfluss von KI führt uns jedoch zu M2M; Big Data, Deep Learning, Streaming-Algorithmen. Automatisierte maschinelle Intelligenz und maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist vielleicht der exponentiellste Trend der Maschinenwirtschaft.
4. Versicherungsgeschäftsmodell der Zukunft: Insuretech-Startups basierend auf Blockchain.
5. Abschließende Bemerkungen

Überblick über die wichtigsten M2M-Technologien

Stellen Sie sich einige reale Szenarien vor:

1. Ihr Auto erkennt Ihren Reiseverlauf und schließt automatisch und kilometerweise eine Versicherung ab. Eine Maschine schließt automatisch eine eigene Haftpflichtversicherung ab.
2. Tragbare Exoskelette verleihen Strafverfolgungsbehörden und Fabrikarbeitern übermenschliche Kraft und Beweglichkeit
3. Gehirn-Computer-Schnittstellen verschmelzen mit unserem Gehirn, um übermenschliche Intelligenz zu schaffen (z. B. Neural Lace von Elon Musk)
4. Intelligente Pillen, die von uns verdaut werden, und Gesundheits-Wearables, die unsere Mortalitäts- und Morbiditätsrisiken direkt bewerten.
5. Sie können eine Lebensversicherung abschließen, indem Sie ein Selfie machen. Die Selfies werden von einem Algorithmus analysiert, der anhand dieser Bilder medizinisch Ihr biologisches Alter bestimmt (dies geschieht bereits durch die Chronos-Software des Startups Lapetus).
6. Ihre Kühlschränke verstehen Ihre regelmäßigen Einkaufs- und Bevorratungsgewohnheiten und stellen fest, dass ein Artikel wie Milch zu Ende geht; Daher kauft es Milch direkt über den Online-Einkauf. Ihr Kühlschrank wird basierend auf Ihren häufigsten Gewohnheiten kontinuierlich aufgefüllt. Für neue und ungewöhnliche Gewohnheiten können Sie Ihre Artikel weiterhin selbständig einkaufen und wie gewohnt im Kühlschrank aufbewahren.
7. Selbstfahrende Autos interagieren im Smart Grid miteinander, um Unfälle und Kollisionen zu vermeiden.
8. Ihr Roboter spürt, dass Sie in letzter Zeit zunehmend verärgert und deprimiert sind und versucht, Sie aufzuheitern. Es weist Ihren Gesundheitscoach-Bot an, den Inhalt für emotionale Belastbarkeit zu erhöhen.
9. Sensoren erkennen einen bevorstehenden Rohrbruch und schicken einen Mechaniker zu Ihnen nach Hause, bevor das Rohr platzt
10. Ihr Chatbot ist Ihr persönlicher Assistent. Es erledigt Einkäufe für Sie, erkennt, wann Sie eine Versicherung abschließen müssen, beispielsweise wenn Sie auf Reisen sind, erledigt Ihre täglichen Aufgaben und hält Sie über Ihren Tagesplan auf dem Laufenden, den Sie in Zusammenarbeit mit dem Bot erstellt haben.
11. Sie haben einen 3D-Drucker zur Herstellung neuer Zahnbürsten. Die aktuelle intelligente Zahnbürste erkennt, dass ihre Filamente bald abgenutzt sind, und sendet daher ein Signal an den 3D-Drucker, um neue Filamente herzustellen.
12. Anstelle von Vogelschwärmen sehen wir jetzt fliegende Drohnenschwärme, die in der kollektiven Schwarmintelligenz ihre Aufgaben erfüllen
13. Eine Maschine spielt ohne Trainingsdaten Schach gegen sich selbst und schlägt so ziemlich jeden und alles (AlphaGoZero macht das bereits).
14. Es gibt unzählige reale Szenarien wie diese, die nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt sind.

Aus M2M-Technologien ergeben sich zwei Metathemen: Prävention und Komfort. Selbstfahrende Autos können Unfälle verhindern oder deutlich reduzieren, da die meisten Autounfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen sind. Wearables können zu einem gesünderen Lebensstil führen, Smart-Home-Sensoren können Rohrbrüche und andere Probleme verhindern, bevor sie auftreten, und diese beheben. Diese Prävention verringert Morbidität, Unfälle und andere schlimme Ereignisse. Bequemlichkeit ist ein übergeordneter Aspekt, da fast alles automatisch von einer Maschine zur anderen geschieht und in wenigen verbleibenden Fällen durch menschliches Fachwissen und Aufmerksamkeit ergänzt wird. Die Maschine lernt, was sie selbst lernen soll, indem sie die Daten ihrer Sensoren über unser Verhalten im Laufe der Zeit nutzt. Es geschieht im Hintergrund und automatisch, um unsere Zeit und Mühe für andere, menschlichere Dinge wie Kreativität zu nutzen.

Diese neuen Technologien führen zu Veränderungen bei der Risikobelastung und haben enorme Auswirkungen auf das Versicherungswesen. Es gibt viele Berührungspunkte, an denen der Versicherer mit dem Kunden in Kontakt treten kann. Der Fokus liegt weniger auf der persönlichen Absicherung als vielmehr auf kommerziellen Aspekten (z. B. wenn ein selbstfahrendes Auto eine Fehlfunktion hat oder gehackt wird, ein Heimassistent gehackt wird oder intelligente Pillen vergiftet werden). Bereitstellung von Echtzeitdaten zur dynamischen Bewertung von Mortalitäts- und Morbiditätsrisiken) und so weiter. Die Schadenshäufigkeit wird voraussichtlich deutlich zurückgehen, die Schwere der Schadensfälle kann jedoch komplexer und schwieriger einzuschätzen sein, da verschiedene Interessengruppen einbezogen werden müssen, um die Schäden zu beurteilen und zu sehen, wie sich der Anteil der Schadensdeckung im Verhältnis dazu verändert Fehler verschiedener Stakeholder. Cyber-Hacking wird sich vervielfachen, was zu neuen Möglichkeiten für Versicherer in der Maschinenwirtschaft führt.  

Diese Technologien sind nicht allein; Der Kapitalismus kann nicht existieren, ohne die Technologie und damit unsere menschlichen Beziehungen zu ihr ständig zu revolutionieren. Wenn Sie mehr Bewusstsein dafür benötigen, sehen Sie sich an, wie Algorithmen und Technologie unsere Mentalität, unsere Denkweisen, unser Verhalten und unsere Handlungen prägen, und sehen Sie, wie schnell sich die gesamte Technologie weiterentwickelt. Überraschend ist, dass diese Beobachtung von Karl Marx gemacht wurde, jemand, der zwischen 1818 und 1883 lebte, und dies zeigt, dass die gesamte Technologie der Welt kein Ersatz für tiefes Denken und gebildete Weisheit ist.

Gesellschaftliche Veränderungen gehen mit technologischen Veränderungen einher. Jetzt sehen wir Peer-to-Peer-Geschäftsmodelle, die sich auf soziale Auswirkungen konzentrieren (Lemonade zum Beispiel), anstatt nur die Reichen reicher zu machen. Die Sharing Economy fördert den Einsatz von Technologie, da sie uns auf Abruf Zugang (jedoch nicht Eigentum) verschafft. Die Millennial-Generation unterscheidet sich auch stark von früheren Generationen, und wir sind gerade erst im Bewusstsein dessen, was sie fordern und wie sie die Welt um uns herum gestalten wollen. Die Sharing Economy kann dazu führen, dass Maschinen mit eigenem Wallet Dienstleistungen auf On-Demand-Basis für Menschen erbringen und eigenständig Transaktionen durchführen können.

M2M-Finanztransaktionen

Unsere zukünftigen Kunden werden Automaten mit Geldbörsen sein. Eine Kryptowährung namens „IOTA (Internet of Things Application)“ zielt darauf ab, die Maschinenökonomie in unseren Alltag zu integrieren, indem sie es IoT-Maschinen ermöglicht, direkt und automatisch Transaktionen mit anderen Maschinen durchzuführen, und dies wird zu einer schnellen Entstehung maschinenzentrierter Geschäftsmodelle führen. 

IOTA erreicht dies, indem es die Blockchain entfernt und stattdessen ein „Tangle“-Distributed-Ledger einführt, das skalierbar und leichtgewichtig ist und keine Transaktionsgebühren verursacht, was bedeutet, dass Mikrotransaktionen erstmals realisierbar sind. Die wesentlichen Vorteile von IOTA gegenüber aktuellen Blockchain-Systemen sind:

1. Um eine klare Vorstellung zu ermöglichen: Blockchain ist wie ein Restaurant mit engagierten Kellnern (Minern), die Ihnen Ihr Essen bringen. Im Tangle gibt es ein Selbstbedienungsrestaurant, in dem sich jeder selbst bedient. Tangle erreicht dies durch das Protokoll, dass die Person bei einer neuen Transaktion ihre beiden vorherigen Transaktionen verifizieren muss. Somit werden Miner, der neue Mittelsmann, der in Blockchain-Netzwerken immense Macht aufbaut, durch Tangle völlig nutzlos gemacht. Das Versprechen der Blockchain besteht darin, dass Zwischenhändler uns ausbeuten, sei es die Regierung, die Gelddruckbanken oder die verschiedenen Institutionen, aber eine andere Klasse von Zwischenhändlern, „Bergleute“, werden ziemlich mächtig, insbesondere chinesische Bergleute, was zu einer Konzentration enormer Macht in kleinen Unternehmen führt Anzahl der Hände. Das Bitcoin-Mining verbraucht so viel Energie wie der in mehr als 159 Ländern erzeugte Strom. Daher stellt es auch eine enorme Verschwendung von Stromressourcen dar, da riesige Rechenhardware erforderlich ist, um komplexe kryptomathematische Codes zu knacken und eine Transaktion zu validieren.
2. Da das Mining zeitaufwändig und teuer ist, macht es keinen Sinn, Mikro- oder Nanotransaktionen durchzuführen. Tangle Ledger ermöglicht die parallele Validierung von Transaktionen und erfordert keine Mining-Gebühren, um der IoT-Welt die Durchführung von Nano- und Mikrotransaktionen zu ermöglichen.
3. Maschinen sind heutzutage „banklose“ Quellen, aber mit IOTA können Maschinen Einnahmen generieren und zu einer wirtschaftlich tragfähigen unabhängigen Einheit werden, die Versicherungen, Energie, Wartung usw. selbst kaufen kann. IOTA bietet „Know Your Machine (KYM)“ durch sichere Identitäten, wie die Banken derzeit über Know Your Customer (KYC) verfügen.

IOTA ist eine neue Generation von Kryptowährungen, deren Ziel es ist, Probleme zu lösen, die frühere Kryptos nicht lösen konnten. Das „Tangle“ Distributed Ledger ist ein Spitzname für einen gerichteten azyklischen Graphen, wie unten gezeigt: 

Directed Asymmetric Graph ist ein kryptografisches dezentrales Netzwerk, das angeblich bis ins Unendliche skalierbar ist und Angriffen von Quantencomputern (die noch nicht kommerziell vollständig entwickelt und im Mainstream-Leben eingesetzt werden müssen) widersteht, indem es eine andere Form der Verschlüsselung von Hash-basierten Signaturen verwendet.  

Anstatt dass die Skalierung umständlich wird, beschleunigt sich das Tangle tatsächlich mit mehr Transaktionen und wird mit zunehmender Skalierung immer besser, anstatt sich zu verschlechtern. Alle Geräte, die IOTA nutzen, sind Teil von Node of the Tangle. Für jede vom Knoten durchgeführte Transaktion muss Knoten 2 andere Transaktionen bestätigen. Dadurch steht doppelt so viel Kapazität zur Verfügung, wie die Bestätigung der Transaktionen erfordert. Diese antifragile Eigenschaft, bei der sich das Tangle durch Chaos verbessert, anstatt sich aufgrund des Chaos zu verschlechtern, ist ein wesentlicher Vorteil des Tangle. 

Historisch und auch heute schaffen wir Vertrauen in Transaktionen, indem wir deren Verlauf aufzeichnen, um den Ursprung, das Ziel, die Menge und den Verlauf der Transaktionen nachzuweisen. Dies erfordert einen enormen Zeit- und Arbeitsaufwand für viele Berufsgruppen wie Anwälte, Wirtschaftsprüfer, Qualitätsprüfer und viele unterstützende Funktionen. Dies führt wiederum dazu, dass Menschen ihrer Kreativität den Garaus machen, indem sie zu Zahlenverarbeitern werden, die hin und her manuelle Überprüfungen durchführen, was dazu führt, dass Transaktionen teuer, ungenau und teuer werden. Zu viel menschliches Leid und Dukkha wurden von vielen Menschen erduldet, die monotone, sich wiederholende Arbeiten verrichteten, nur um Vertrauen in diese Transaktionen zu schaffen. Da Wissen Macht bedeutet, werden wichtige Informationen von den Machthabern geheim gehalten, um die Massen abzuschrecken. Die Blockchain ermöglicht es uns möglicherweise, den ganzen Mist der Zwischenhändler zu durchbrechen und den Menschen stattdessen durch Technologie Macht zu geben, was das Hauptziel der vierten industriellen Revolution ist.

Allerdings weist die aktuelle Blockchain ihre eigenen Einschränkungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Transaktionsgebühren und Rechenressourcen auf, die für das Mining erforderlich sind. Die IOTA schafft die Blockchain vollständig ab und ersetzt sie durch das verteilte Hauptbuch „Tangle“, um Transaktionen zu erstellen und zu überprüfen. Der Zweck von IOTA besteht darin, als wichtiger Wegbereiter der Maschinenwirtschaft zu fungieren, die bisher aufgrund der Einschränkungen aktueller Kryptos eingeschränkt war.

Man kann vernünftigerweise vorhersagen, dass viele cyber-physische Systeme entstehen und auf künstlicher Intelligenz und IoT basieren werden, wie etwa Lieferketten, Smart Cities, Smart Grids, Shared Computing, Smart Governance und Gesundheitssysteme. Ein Land mit sehr ehrgeizigen und aggressiven Plänen, neben den üblichen Giganten USA und China im Bereich KI bekannt zu werden, sind die Vereinigten Arabischen Emirate. Die VAE haben so viele KI-Initiativen wie Drohnenpolizei, Pläne für selbstfahrende Autos und Hyperloops, eine auf Blockchain basierende Regierungsführung und haben sogar den ersten Staatsminister der Welt für künstliche Intelligenz.

Das Streben nach Effizienz war das Streben, das den Kapitalismus ursprünglich vorangetrieben hat, und nun arbeitet genau dieses Streben daran, den Kapitalismus zu beenden. 3D-Druck und Sharing Economy senken die Kosten radikal und steigern die Effizienz. Die „Machine Economy“ mit Maschinen mit digitalen Geldbörsen ist der nächste logische Schritt zu mehr Effizienz. Zum ersten Mal wird eine Maschine zu einer wirtschaftlich unabhängigen Einheit, die ihr Einkommen durch physische Dienste oder Datendienste und die Ausgaben für Energie, Versicherung und Wartung ganz allein erwirtschaftet. Aufgrund dieses verteilten Vertrauens wird die On-Demand-Wirtschaft boomen. Der 3D-Druck wird die Kosten für die Herstellung von Materialien und Robotern drastisch senken, und wirtschaftlich unabhängige Roboter werden bald damit beginnen, Dienstleistungen auf Abrufbasis für Menschen zu erbringen.

Um zu sehen, welche explosiven Auswirkungen dies haben kann, stellen Sie sich vor, den jahrhundertealten Lloyd's-Versicherungsmarkt zu ersetzen. TrustToken, ein Startup, versucht, eine Vertrauensökonomie zu schaffen, um Transaktionen im Wert von 256 Billionen US-Dollar durchzuführen, was dem Wert aller realen Vermögenswerte auf der Erde entspricht. Die aktuellen Transaktionen finden in veralteten Modellen mit eingeschränkter Transparenz, Liquidität, Vertrauen und vielen Problemen statt. Die Durchführung dieser Transaktionen mithilfe digitaler Ledger wie der Blockchain ist durch das Potenzial der Tokenisierung weitaus lukrativer. Tokenisierung ist der Prozess, durch den reale Vermögenswerte in digitale Token umgewandelt werden. TrustToken schlägt die Brücke zwischen der digitalen und der realen Welt, indem es reale Vermögenswerte auf eine Weise tokenisiert, die auch in der realen Welt akzeptabel ist und „rechtlich durchgesetzt, geprüft und versichert“ ist. Dies geschieht durch die Schaffung eines „SmartTrust“-Vertrags, der das Eigentum an den Justizbehörden in der realen Welt garantiert und auch alle erforderlichen Maßnahmen bei Vertragsbrüchen umsetzt, einschließlich der Aufhebung, der Erhebung strafrechtlicher Sanktionen und vielem mehr. Ein dezentraler TrustMarket steht allen Beteiligten zur Verfügung, um Preise und Dienstleistungen zu sammeln und auszuhandeln. TrustTokens sind die Signale und Belohnungen, die Parteien für vertrauenswürdiges Verhalten erhalten, um einen Prüfpfad zu erstellen und die Vermögenswerte zu versichern.

Ob TrustTokens in der Lage sind, eine solide Versicherung durchzuführen, ist umstritten, aber wir können dies bereits auf dem jahrhundertealten Lloyd's-Markt sehen. Auf dem Lloyd’s-Markt kommen Käufer und Verkäufer von Versicherungen sowie Versicherer zusammen, um Versicherungen abzuschließen. Eine Verwaltung der Lloyd’s-Fonds überwacht ihre verschiedenen Syndikate und sorgt für ausreichendes Kapital, um auch die Schocks aufzufangen, die sich aus der Versicherung ergeben. TrustMarket hat das Potenzial, die modernisierte Version des Lloyd’s-Marktes zu werden, aber es ist noch zu früh, um den genauen Erfolg zu bestimmen. TrustToken kann die Wirtschaft öffnen und einen höheren Wert sowie geringere Kosten und Korruption bei realen Vermögenswerten schaffen, insbesondere bei Immobilien, Versicherungen und Rohstoffen, die zu viel Macht in den Händen einiger weniger schaffen.

Der KI-Teil der M2M-Gleichung

Über KI und ihre über 10,000 Modelle für maschinelles Lernen ist viel geschrieben worden. Sie haben ihre eigenen Stärken und Schwächen und ermöglichen es uns, Erkenntnisse zu entdecken, die uns zuvor verborgen blieben, um unser Leben radikal zu verbessern. Wir werden diese nicht im Detail beschreiben, sondern uns auf zwei Bereiche des maschinellen Lernens und der automatisierten maschinellen Intelligenz (AML) konzentrieren, da diese es dem IoT ermöglichen werden, sich von isolierten Hardware-Teilen zu integrierten Daten- und Intelligenzträgern zu wandeln.

Maschineller Unterricht

Maschinelles Lernen ist vielleicht der exponentiellste Trend, den wir derzeit beobachten und der es der M2M-Wirtschaft ermöglichen kann, sich von bescheidenen Anfängen exponentiell zu entwickeln und zu einem dominierenden Bestandteil unseres Alltagslebens zu werden. Vorstellen! Maschinen führen nicht nur Transaktionen untereinander und mit anderen Plattformen wie Servern und Menschen durch, sondern unterrichten sich auch gegenseitig. Dies ist bereits mit der Autopilot-Funktion des Tesla Model S geschehen. Der menschliche Fahrer fungiert als erfahrener Lehrer für das Auto, aber die Autos teilen diese Daten und lernen untereinander, was ihr Erlebnis in extrem kurzer Zeit radikal verbessert. Jetzt ist ein IoT-Gerät kein isoliertes Gerät, das alles von Grund auf selbst lernen muss; Es kann auch das Massenlernen anderer ähnlicher IoT-Geräte weltweit nutzen. Das bedeutet, dass intelligente IoT-Systeme, die durch maschinelles Lernen trainiert werden, nicht nur intelligenter werden; Sie werden mit der Zeit in exponentiellen Trends immer schlauer.

Dieses „maschinelle Lehren“ hat enorme Vorteile, da es die erforderliche Trainingszeit verkürzt, die Notwendigkeit umfangreicher Trainingsdaten umgeht und es Maschinen ermöglicht, selbst zu lernen, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Dieser maschinelle Unterricht kann manchmal kollektiv sein, wie selbstfahrende Autos, die sich in einer Art kollektivem Schwarmgeist teilen und lernen, oder er kann kontradiktorisch sein, wie zwei Maschinen, die Schach gegen sich selbst spielen, wobei eine Maschine als Betrüger und die andere Maschine als Betrüger fungiert Detektor und so weiter. Die Maschine kann sich auch selbst beibringen, indem sie Simulationen und Spiele gegen sich selbst spielt, ohne dass eine andere Maschine erforderlich ist. AlphaGoZero hat genau das getan. AlphaGoZero verwendete keine Trainingsdaten, spielte gegen sich selbst und besiegte dann AlphaGo, die KI, die die weltbesten menschlichen Go-Spieler besiegt hatte (Go ist eine beliebte Version des chinesischen Schachs). Das Gefühl, das Schachgroßmeister hatten, als sie AlphaGoZero spielen sahen, war wie das einer hochentwickelten außerirdischen, superintelligenten Rasse, die Schach spielt.

Die Anwendungen daraus sind atemberaubend; Hyperloop-basierte Tunnelkapseln (sehr schnelle Züge), die miteinander kommunizieren, autonome Schiffe, Lastwagen, ganze Flotten von Drohnen, die auf Schwarmintelligenz laufen, und die lebende Stadt, die durch Smart-Grid-Interaktionen von sich selbst lernt. Zusammen mit anderen Innovationen der vierten industriellen Revolution der künstlichen Intelligenz kann dies aktuelle Gesundheitsprobleme und viele soziale Probleme wie absolute Armut beseitigen und es uns ermöglichen, Mond und Mars zu kolonisieren.

Neben IOTA gibt es auch Dagcoins und Byteballs, die keine Blockchain benötigen. Sowohl Dagcoins als auch Byteballs basieren wiederum auf DAG Directed Acrelic Graph, genau wie „Tangle“ von IOTA. Ähnliche Vorteile von IOTA gelten im Großen und Ganzen für Dagcoins und Byteballs, da diese alle die aktuellen Einschränkungen von Blockhain überwinden. 

Automatisiertes maschinelles Lernen

Es gibt natürlich einen breiteren Kontext zur Automatisierung, in dem fast jeder Bereich verdächtig ist und niemand frei von der Angst vor der KI-Apokalypse ist. Es gibt auch eine positivere Seite der Automatisierung: Sie ermöglicht es Menschen, sich mit „Spielen“ statt nur mit Arbeit zu beschäftigen. Eine umfassende Berichterstattung finden Sie unter Dieser Artikel auf futurism.com

Trotz des Hypes und Ruhms, der mit quantitativen Modellierern wie Datenwissenschaftlern, Aktuaren, Quants und vielen anderen verbunden ist, stehen sie vor einem Rätsel, das automatisierte maschinelle Intelligenz lösen will. Das Rätsel ist die Lücke zwischen ihrer Ausbildung und dem, was sie tun sollten, im Vergleich zu dem, was sie tatsächlich tun. Die düstere Realität ist, dass die meiste Zeit von Affenarbeit in Anspruch genommen wird (Arbeit, die jeder Affe anstelle eines intellektuell geschulten und kompetenten Menschen erledigen kann), wie sich wiederholende Aufgaben, Zahlenrechnen, Daten sortieren, Daten bereinigen, sie verstehen, Modelle dokumentieren und die Anwendung repetitiver Programmierung (auch Tabellenkalkulationsmechanik) und ein gutes Gedächtnis, um mit all dieser Mathematik in Kontakt zu bleiben. Was sie tun sollten, ist kreativ zu sein, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, mit anderen Stakeholdern zu sprechen, um konkrete datengesteuerte Ergebnisse zu erzielen, zu analysieren und neue „universelle“ Lösungen für bestehende Probleme zu entwickeln.

Automatisierte maschinelle Intelligenz (AML) sorgt dafür, diese große Lücke zu schließen. Anstatt ein Team von 200 Datenwissenschaftlern einzustellen, können ein oder mehrere Datenwissenschaftler, die AML verwenden, die schnelle Modellierung mehrerer Modelle gleichzeitig nutzen, da der Großteil der Arbeit des maschinellen Lernens bereits durch AML automatisiert wird, wie explorative Datenanalyse, Merkmalstransformationen usw. Algorithmusauswahl, Hyperparameter-Tuning und Modelldiagnose. Es gibt eine Reihe von Plattformen wie DataRobot, Googles AutoML, Driverless AI of H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta und Pure Predictive und so weiter, was AML kann Berechnen Sie Dutzende geeigneter Algorithmen gleichzeitig, um optimale Modelle nach vordefinierten Kriterien zu ermitteln. Unabhängig davon, ob es sich um Deep-Learning-Algorithmen oder Streaming-Algorithmen handelt, werden alle sorgfältig automatisiert, um die optimale Lösung zu finden, an der wir tatsächlich interessiert sind.

Auf diese Weise gibt AML Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, menschlichere und weniger cyborgisch-vulkanisch-menschliche Rechner zu sein. Maschinen werden zu dem delegiert, was sie am besten können (sich wiederholende Aufgaben, Modellierung), und Menschen werden zu dem delegiert, was sie am besten können (kreativ sein, umsetzbare Erkenntnisse zur Förderung von Geschäftszielen generieren, neue Lösungen entwickeln und diese kommunizieren). Ich kann jetzt nicht sagen: „Warten Sie, lassen Sie mich in zehn Jahren promovieren oder Experte für maschinelles Lernen werden, und dann werde ich diese Modelle anwenden.“ Die Welt dreht sich jetzt zu schnell und das, was jetzt relevant ist, veraltet sehr schnell. Ein schneller MOOC-basierter Kurs und Online-Lernen machen in der heutigen exponentiellen Gesellschaft jetzt weitaus mehr Sinn als die feste Karriere im Leben, an die frühere Generationen gewöhnt waren.

AML ist in der M2M-Wirtschaft notwendig, da Algorithmen schnell und einfach entwickelt und bereitgestellt werden müssen. Anstatt dass Algorithmen zu viele Experten erfordern und die Entwicklung ihrer Modelle Monate in Anspruch nimmt, überbrückt AML die Zeitlücke und ermöglicht eine höhere Produktivität bei der Anwendung von KI auf Situationen, die zuvor undenkbar war.

Versicherungstechniker der Zukunft

Um den Prozess noch nahtloser, agiler, robuster, unsichtbarer und so einfach wie ein Kinderspiel zu machen, wird Blockchain-Technologie mit intelligenten Verträgen verwendet, die sich selbst ausführen, wenn die Bedingungen erfüllt sind. Dieses neue P2P-Versicherungsmodell macht die traditionelle Prämienzahlung überflüssig und verwendet stattdessen eine digitale Geldbörse, bei der jedes Mitglied seine Prämie auf ein Treuhandkonto einzahlt, das nur im Schadensfall verwendet wird. Bei diesem Modell trägt kein Mitglied ein höheres Risiko als den Betrag, den es in sein digitales Portemonnaie einzahlt. Wenn keine Ansprüche geltend gemacht werden, behalten alle digitalen Geldbörsen ihr Geld. Alle Zahlungen in diesem Modell werden mit Bitcoin abgewickelt, wodurch die Transaktionskosten weiter gesenkt werden. Teambrella behauptet, der erste Versicherer zu sein, der dieses auf Bitcoin basierende Modell nutzt. Tatsächlich ist Teambrella nicht allein. Es gibt viele Blockchain-basierte Startups, die auf Peer-to-Peer-Versicherungen und andere Bereiche menschlicher Aktivitäten abzielen. Einige von ihnen sind:

1. Etherisch
2. Versicherer
3. AIgang
4. Rega-Leben
5. Bit Leben und Vertrauen
6. Einheitsmatrix Commons

Dabei wird als Versicherer viel Crowd-Wisness genutzt.Lernt von den Menschen, Pläne mit den Menschen, Beginnt mit dem, was sie haben Und baut auf dem auf, was sie wissen“ (Lao Tze).

Anstelle eines Versicherungsmathematikers, der den Gewinn für die Aktionäre maximiert, isoliert von der Realität vor Ort sitzt, keine Beteiligung am Spiel hat und im Vergleich zu seinen Kollegen weitaus weniger Zugriff auf das Bewusstsein (d. h. Daten) der Menschen hat, stärkt dieser Peer-to-Peer die Masse und greift zu in ihre Weisheit eintauchen (statt in die Weisheit aus Büchern), was weitaus besser ist. Es gibt hier auch keine unfairen Preispraktiken wie eine geschlechtsspezifische Bewertung oder Preisoptimierung, die Ihnen höhere Gebühren berechnet, wenn die Wahrscheinlichkeit geringer ist, dass Sie zu einem anderen Versicherer wechseln und umgekehrt. Der riesige Versicherer kann Sie nicht besser kennen als Ihre Kollegen, so einfach ist das.

Dieselbe Peer-to-Peer-Versicherung kann auch auf nicht-Blockchain-basierten verteilten Hauptbüchern wie IOTA, Dagcoins und Byteballs durchgeführt werden, wobei diese neuen Hauptbücher zusätzliche technologische Vorteile gegenüber der aktuellen Blockchain bieten. Diese Startups für die digitale Tokenisierung versprechen, Geschäftsmodelle radikal neu zu erfinden, bei denen Transaktionen, Pooling und so ziemlich alles für die Community und von der Community auf automatisierte, völlig vertrauenswürdige Weise erledigt werden, ohne unterdrückerische Zwischenhändler wie Regierungen, kapitalistische Unternehmen, soziale Institutionen usw. Die Peer-to-Peer-Versicherung ist nur ein Teil des gesamten Programms.

Smart Contracts verfügen über integrierte Bedingungen, die im Notfall automatisch ausgelöst werden und Ansprüche sofort beglichen werden. Der enorme Bedarf an hochqualifizierten Arbeitskräften, die im Wesentlichen Büroarbeiten verrichten, wird vollständig beseitigt, um eine schlanke autonome Organisation der Zukunft aufzubauen. Der unterdrückende Mittelsmann der „Aktionäre“ wird vermieden, was bedeutet, dass Verbraucherinteressen durch die Bereitstellung von Komfort, niedrigen Preisen und gutem Kundensupport berücksichtigt werden. In dieser Peer-to-Peer-Umgebung kommen die Vorteile der Gemeinschaft und nicht dem Aktionär zugute. IoT stellt diesen Pools die Hauptdatenquelle zur Entwicklung von Protokollen zur Verfügung, wann die Schadenszahlung freigegeben werden soll und wann nicht. Die gleiche Tokenisierung bedeutet, dass jeder überall Zugriff auf den Versicherungspool haben kann, anstatt durch geografische Gegebenheiten und Vorschriften eingeschränkt zu sein.