שחר עידן מכונה למכונה והשלכותיו על הביטוח

טכנולוגיית מכונה למכונה (M2M) כוללת בעצם חיישנים בסביבת האינטרנט של הדברים (IoT) שבה הם שולחים נתונים באופן אלחוטי לשרת או חיישן אחר. חיישן או שרת אחר משתמש בבינה מלאכותית (AI) כדי לנתח את הנתונים ולפעול על פי הנתונים באופן אוטומטי בזמן אמת. הפעולות יכולות להיות כל דבר כמו התראות, אזהרה ושינוי כיוון, בלימה, מהירות מופרזת, פנייה ואפילו עסקאות. ככל ש-M2M גדלים באופן אקספוננציאלי, בקרוב נראה המצאה מחדש של מודלים עסקיים שלמים וקשרי לקוחות. ואכן, האפליקציות יוגבלו רק על ידי הדמיון של עסקים.

פוסט זה יחקור את הדברים הבאים:

1. סקירה כללית של טכנולוגיות מפתח M2M והפוטנציאל ההפרתי שלהן.
2. עסקאות M2M; מהפכה חדשה לגמרי שבה מכונות יכולות לבצע עסקאות ישירות עם מכונות אחרות המובילות לכלכלת המכונות.
3. ההשפעה של בינה מלאכותית היא מה שמוביל אותנו ל-M2M; נתונים גדולים, למידה עמוקה, אלגוריתמים של סטרימינג. בינת מכונה אוטומטית והוראת מכונה. הוראת מכונה היא אולי המגמה האקספוננציאלית ביותר של כלכלת המכונה.
4. מודל עסקי ביטוח של העתיד: סטארטאפים של Insuretech המבוססים על בלוקצ'יין.
5. הערות לסיום

סקירה כללית של טכנולוגיות מפתח M2M

דמיינו כמה תרחישים מהחיים האמיתיים:

1. המכונית שלך מרגישה את הנסיעה שלך וקונה ביטוח על בסיס דרישה לפי מייל באופן אוטומטי. מכונה קונה ביטוח אחריות משלה באופן אוטומטי.
2. שלדים חיצוניים לבישים נותנים לאכיפת החוק ולעבודות המפעל חוזק וזריזות על אנושיים
3. ממשק מוח-מחשב מתמזג עם המוח שלנו ליצירת אינטליגנציה על-אנושית (לדוגמה, תחרה עצבית של אילון מאסק)
4. כדורים חכמים שעוכלו על ידינו וחפצים לבישים בריאות המעריכים ישירות את סיכוני התמותה והתחלואה שלנו.
5. אתה יכול לקבל ביטוח חיים מצילום סלפי. תמונות הסלפי מנותחות על ידי אלגוריתם שקובע מבחינה רפואית את גילך הביולוגי באמצעות התמונות הללו (כבר נעשה על ידי תוכנת Chronos של הסטארט-אפ Lapetus).
6. המקררים שלך מבינים את הרגלי הקניות וההצטיידות הקבועים שלך ומגלים שמשהו כמו חלב מסתיים; לכן, הוא קונה חלב דרך קניות מקוונות ישירות. המקרר שלך ימלא מחדש ברציפות בהתאם להרגלים הנפוצים ביותר שלך. להרגלים חדשים ולא שגרתיים, תוכלו להמשיך ולקנות באופן עצמאי את הפריטים שלכם ולמלא אותם במקרר כרגיל.
7. מכוניות בנהיגה עצמית מתקשרות זו עם זו ברשת החכמה כדי למנוע תאונות והתנגשויות.
8. הרובוט שלך חש שאתה מתעצבן ומדוכא יותר לאחרונה ולכן הוא מנסה לעודד אותך. זה אומר לבוט מאמן הבריאות שלך להגדיל את התוכן עבור חוסן רגשי.
9. חיישנים חשים פרץ קרוב בצינור ולפני שהצינור מתפוצץ, שולח שיפוצניק לביתך
10. הצ'אטבוט שלך הוא העוזר האישי שלך. זה עושה לך קניות, מרגיש מתי אתה צריך לקנות ביטוח נניח כשאתה מטייל, מטפל במטלות היומיות שלך ומעדכן אותך בלוח הזמנים היומי שלך שעשית בשיתוף עם הבוט.
11. יש לך מדפסת תלת מימד לייצור מברשות שיניים חדשות. מברשת השיניים החכמה הנוכחית חשה שהחוטים שלה עומדים להישחק ולכן היא שולחת אות למדפסת התלת מימד ליצור חוטים חדשים.
12. במקום נחילי ציפורים, אנו רואים כעת נחילי מזל"טים עפים ומבצעים את משימותיהם במודיעין נחיל קולקטיבי
13. מכונה משחקת שחמט נגד עצמה ללא כל נתוני אימון ומנצחת כמעט את כולם והכל (AlphaGoZero כבר עושה את זה).
14. ישנם אינספור תרחישים אמיתיים כמו אלה, מוגבלים רק על ידי הדמיון שלנו.

ישנם שני מטא-נושאים הנובעים מטכנולוגיות M2M: מניעה ונוחות. מכוניות בנהיגה עצמית יכולות לחסל או להפחית באופן קיצוני תאונות מכיוון שרוב תאונות הדרכים נגרמות מטעויות אנוש. דברים לבישים יכולים להוביל לאורח חיים בריא יותר, חיישני בית חכם להתפרצויות צנרת ובעיות אחרות לפני שהן מתרחשות ומתקנות אותן. מניעה זו מפחיתה תחלואה, תאונות ואירועים רעים אחרים. נוחות היא היבט מקיף בכך שרוב הכל קורה אוטומטית ממכונה אחת לאחרת ובמקרים ספורים שנותרו, היא מתוגברת במומחיות ובתשומת לב אנושית. המכונה לומדת את מה שהיא מתוכנתת ללמוד בעצמה באמצעות נתונים מהחיישנים שלה על ההתנהגויות שלנו לאורך זמן. זה קורה ברקע ובאופן אוטומטי כדי לפנות את הזמן והמאמצים שלנו לדברים אנושיים אחרים כמו להיות יצירתיים.

הטכנולוגיות המתפתחות הללו מובילות לשינויים בחשיפות ויש להן השפעה עצומה על הביטוח. נוצרות מספר רב של נקודות מגע שבהן המבטח יכול ליצור קשר עם הלקוח, יש פחות התמקדות בכיסוי אישי ויותר בהיבט המסחרי (כמו אם מכונית בנהיגה עצמית תתקלקל או נפרצה, עוזרת בית נפרצה, במקום רעלים של כדורים חכמים של מתן נתונים בזמן אמת כדי להעריך באופן דינמי סיכוני תמותה ותחלואה) וכן הלאה. תדירות התביעות צפויה לרדת באופן קיצוני, אך חומרת התביעות עשויה להיות מורכבת יותר וקשה להעריך, שכן יהיה צורך לקחת חלק מבעלי עניין שונים על מנת להעריך את הנזקים ולראות כיצד משתנה חלקו של כיסוי ההפסדים. תקלות של בעלי עניין שונים. פריצת סייבר תתרבו ויובילו להזדמנויות חדשות למבטחים בכלכלת המכונות.  

הטכנולוגיות הללו אינן לבדן; הקפיטליזם לא יכול להתקיים בלי לחולל מהפכה מתמדת בטכנולוגיה ובכך ליחסי האנוש שלנו איתה. אם אתה צריך יותר מודעות לכך, ראה כיצד אלגוריתמים וטכנולוגיה מעצבים את המנטליות שלנו, עמדות החשיבה של ההתנהגות והפעולות שלנו וראה באיזו מהירות כל הטכנולוגיה מתפתחת. מה שמפתיע הוא שהתבוננות זו נעשתה על ידי קרל מרקס, מישהו שחי בשנים 1818-1883 וזה מראה שכל הטכנולוגיה בעולם אינה תחליף לחשיבה עמוקה וחוכמה מלומדת.

שינויים חברתיים הולכים יד ביד עם שינויים טכנולוגיים. כעת אנו רואים מודלים עסקיים של עמית לעמית עם התמקדות בהשפעה חברתית (לימונדה למשל) במקום רק להפוך את העשירים לעשירים יותר. כלכלת השיתוף מגבירה את השימוש בטכנולוגיה מכיוון שהיא מספקת לנו גישה (אך לא בעלות) על בסיס לפי דרישה. דור המילניום גם שונה מאוד מהדורות הקודמים ורק התחלנו להתעורר למה שהם דורשים ואיך הם רוצים לעצב את העולם סביבנו. כלכלת השיתוף יכולה לגרום לכך שמכונות עם ארנק משלהן יכולות לבצע שירותים על בסיס דרישה עבור בני אדם ולבצע עסקאות באופן עצמאי.

עסקאות פיננסיות של M2M

הלקוחות העתידיים שלנו יהיו מכונות עם ארנקים. מטבע קריפטוגרפי בשם "IOTA (יישום האינטרנט של הדברים)" נועד להניע את כלכלת המכונות לתוך המציאות היומיומית שלנו על ידי מתן אפשרות למכונות IoT לבצע עסקאות ישירות ואוטומטיות למכונות אחרות וזה יוביל להופעה מהירה של מודלים עסקיים ממוקדי מכונה. 

IOTA עושה זאת על ידי הסרת בלוקצ'יין ובמקום זאת אימוץ ספר חשבונות מבוזר 'סבך' שהוא ניתן להרחבה, קל משקל ובעל עמלות עסקאות אפס, מה שאומר שמיקרו-עסקאות הן כדאיות בפעם הראשונה. היתרונות העיקריים של IOTA על פני מערכות הבלוקצ'יין הנוכחיות הם:

1. כדי לאפשר רעיון ברור, בלוקצ'יין הוא כמו מסעדה עם מלצרים (כורים) מסורים שמביאים לך את האוכל שלך. ב-Tangle, זו מסעדה בשירות עצמי שבה כל אחד משרת את עצמו. Tangle עושה זאת באמצעות הפרוטוקול שאותו אדם צריך לאמת את שתי העסקאות הקודמות שלו בעת ביצוע עסקה חדשה. כך כורים, המתווך החדש שבונה כוח עצום ברשתות בלוקצ'יין, הופכים לחלוטין לחסרי תועלת באמצעות Tangle. ההבטחה של הבלוקצ'יין היא שמתווכים מנצלים אותנו בין אם הם הממשלה, הבנקים להדפסת כסף, המוסדות השונים, אבל מעמד אחר של "כורים" מתווכים הופך לעוצמתי למדי, במיוחד כורים סינים המובילים לריכוז כוח עצום במדינה קטנה. מספר ידיים. כריית ביטקוין גוזלת אנרגיה רבה כמו חשמל המיוצר על ידי יותר מ-159 מדינות, כך שזה בזבוז עצום של משאבי חשמל, מכיוון שנדרשת חומרת מחשוב ענקית כדי לפצח קודים קריפטו מתמטיים מורכבים כדי לאמת עסקה.
2. מכיוון שהכרייה גוזלת זמן ויקרה, אין זה הגיוני לבצע עסקאות מיקרו או ננו. Tangle Ledger מאפשר לאמת עסקאות במקביל ואינן דורשות עמלות כרייה כדי לאפשר באופן חיוני לעולם ה-IoT לבצע ננו ומיקרו-עסקאות.
3. מכונות הן מקורות 'לא בנק' בזמן של היום, אבל עם IOTA, מכונות יכולות לייצר הכנסה ולהפוך ליחידה עצמאית משתלמת מבחינה כלכלית שיכולה לרכוש ביטוח, אנרגיה, תחזוקה וכו' בעצמה. IOTA מספקת את "הכר את המכונה שלך (KYM)" באמצעות זהויות מאובטחות כמו שהבנקים הכריעו כעת את הלקוח שלך (KYC).

IOTA הוא זן חדש של מטבעות קריפטוגרפיים שמטרתם לפתור בעיות שקריפטו קודמות לא הצליחו לפתור. ספר החשבונות המבוזר "פלונטר" הוא כינוי לגרף אציקלי מכוון כפי שמוצג להלן: 

Directed Acyclic Graph היא רשת מבוזרת קריפטוגרפית הניתנת כביכול להרחבה עד אינסוף ועמידה בפני התקפות ממחשבים קוונטיים (שעדיין לא פותחו באופן מסחרי באופן מלא והשתמשו בהם בחיים המיינסטרים) באמצעות צורה אחרת של הצפנה של חתימות מבוססות hash.  

במקום להיות מסורבל בקנה מידה, ה-Tangle למעשה מאיץ עם יותר עסקאות ומשתפר ככל שהוא מתרחב במקום להידרדר. כל המכשירים המשתמשים ב-IOTA הם חלק מ-Node of the Tangle. עבור כל עסקה שנעשתה על ידי הצומת, צומת 2 חייב לאשר עסקאות אחרות. כך יש כפליים קיבולת זמינה מהצורך לאשר את העסקאות. תכונה אנטי-שבירה זו שבה סבך משתפר על ידי כאוס במקום להחמיר בגלל כאוס הוא יתרון מרכזי של הסבך. 

מבחינה היסטורית ואפילו כיום, אנו מעוררים אמון בעסקאות על ידי רישום עקבותיהן כדי להוכיח את מקור העסקאות, היעד, הכמות וההיסטוריה של העסקאות. זה דורש זמן ומאמצים עצומים בחלק ממקצועות רבים כמו עורכי דין, רואי חשבון, פקחי איכות ופונקציות תמיכה רבות. זה, בתורו, גורם לבני אדם להרוג את היצירתיות שלהם על ידי הפיכתם למחצני מספרים שעושים אימותים ידניים הלוך ושוב, גורם לעסקאות להיות יקרות, לא מדויקות ויקרות. יותר מדי סבל אנושי ודוקהא עמדו בפני בני אדם רבים שעושים עבודות מונוטוניות שחוזרות על עצמן רק כדי ליצור אמון בעסקאות הללו. מכיוון שידע הוא כוח, מידע חשוב מוחבא על ידי בעלי הכוח בהרתעה להמונים. הבלוקצ'יין מאפשר לנו בפוטנציה 'לחתוך את כל השטויות האלה' של המתווכים ולתת כוח לאנשים באמצעות טכנולוגיה במקום זאת, שהיא המטרה העיקרית של המהפכה התעשייתית הרביעית.

עם זאת, לבלוקצ'יין הנוכחי יש מגבלות משלו לגבי מדרגיות, עמלות עסקאות ומשאבי מחשוב הנדרשים לכרייה. ה-IOTA מבטל את הבלוקצ'יין לחלוטין על ידי החלפתו בפנקס חשבונות מבוזר 'Tangle' כדי ליצור ולאמת עסקאות. מטרת IOTA היא לשמש כמאפשר מפתח של כלכלת המכונה אשר, עד כה, הוגבלה בשל מגבלות הקריפטו הנוכחיות.

ניתן לצפות באופן סביר שמערכות סייבר-פיזיות רבות יצוצו ויתבססו על בינה מלאכותית ו-IoT כגון שרשרות אספקה, ערים חכמות, רשת חכמה, מחשוב משותף, ממשל חכם ומערכות בריאות. מדינה אחת עם תוכניות שאפתניות ואגרסיביות מאוד להתפרסם בתחום הבינה המלאכותית לצד הענקים הרגילים של ארה"ב וסין היא איחוד האמירויות הערביות. לאיחוד האמירויות יש כל כך הרבה יוזמות בינה מלאכותית כמו שהיא הראתה משטרת מל"טים, תוכניות על מכוניות ללא נהג והיפרלופים, ממשל המבוסס על בלוקצ'יין ואפילו יש לה את שר המדינה הראשון בעולם לבינה מלאכותית.

השאיפה ליעילות הייתה השאיפה שהניעה לראשונה את הקפיטליזם וכעת השאיפה הזו פועלת כעת לסיים את הקפיטליזם. הדפסת תלת מימד וכלכלת שיתוף מורידים באופן קיצוני עלויות ומשדרגים את רמות היעילות ו'כלכלת המכונות' עם מכונות עם ארנקים דיגיטליים היא הצעד ההגיוני הבא ליעילות רבה יותר. בפעם הראשונה, מכונה תהיה יחידה עצמאית כלכלית שתרוויח הכנסה משירותים פיזיים או נתונים והוצאות על אנרגיה, ביטוח ותחזוקה לבד. הכלכלה לפי דרישה תשגשג בגלל האמון המבוזר הזה. הדפסת תלת מימד תוריד באופן קיצוני את עלות ייצור החומרים והרובוטים ורובוטים עצמאיים כלכלית יתחילו בקרוב לתת שירותים על בסיס דרישה לבני אדם.

כדי לראות את ההשפעה הנפיצה שיכולה להיות לזה, דמיינו להחליף את שוק הביטוח של לויד'ס בן מאות שנים. סטארט-אפ, TrustToken מנסה ליצור כלכלת נאמנות לביצוע עסקאות בסך 256 טריליון דולר, שזה הערך של כל הנכסים בעולם האמיתי על פני כדור הארץ. העסקאות הנוכחיות מתרחשות במודלים מיושנים עם שקיפות מוגבלת, נזילות, אמון והרבה בעיות. ביצוע עסקאות אלה באמצעות ספרי חשבונות דיגיטליים כמו בלוקצ'יין משתלם הרבה יותר בגלל הפוטנציאל של טוקניזציה. טוקניזציה היא התהליך שבאמצעותו נכסים בעולם האמיתי מומרים לאסימונים דיגיטליים. TrustToken מייצרת את הגשר בין העולם הדיגיטלי והמציאותי באמצעות אסימון של נכסים בעולם האמיתי בצורה מקובלת גם בעולם האמיתי ו"נאכפת באופן חוקי, מבוקר ומבוטח". זה נעשה באמצעות יצירת חוזה 'SmartTrust' המבטיח בעלות עם רשויות משפטיות בעולם האמיתי, וכן מיישם כל פעולה נדרשת בעת הפרת חוזים, לרבות השהייה, חיוב בעונשים פליליים ועוד. TrustMarket מבוזר זמין עבור כל מחזיקי העניין כדי לאסוף ולנהל משא ומתן על המחירים, השירותים ו-TrustTokens הם האותות והתגמולים שמקבלים הצדדים על התנהגות אמינה, כדי ליצור נתיב ביקורת ולבטח את הנכסים.

האם TrustTokens מסוגלים לבצע ביטוח טוב הוא נושא לוויכוח אבל אנחנו כבר יכולים לראות זאת בשוק לויד'ס בן מאות השנים. בשוק לויד'ס מתאספים קונים ומוכרי ביטוח וחתמים כדי לבצע ביטוח. מינהל של קרנות לויד'ס עוקב אחר הסינדיקטים השונים שלהם ומספק הלימות הון כדי לספוג את הזעזועים הנובעים גם מהביטוח. ל-TrustMarket יש פוטנציאל להפוך לגרסה המודרנית של השוק של לויד, אך מוקדם מדי לקבוע את הצלחתו המדויקת. TrustToken יכול לפתוח את הכלכלה וליצור ערך טוב יותר ועלויות פחות ושחיתות בנכסים בעולם האמיתי, במיוחד בנדל"ן, ביטוח וסחורות שיוצרים יותר מדי כוח בידיים של מעטים מאוד.

חלק ה-AI של משוואת M2M

דיו רב נאות ב-AI וב-10,000+ מודלים של למידת מכונה, שיש להם חוזקות וחולשות משלהם ומאפשרים לנו לחשוף תובנות שהוסתרו מאיתנו בעבר כדי לשפר באופן קיצוני את חיינו. לא נתאר את אלה בפירוט אלא נתמקד בשני תחומים של הוראת מכונה ובינה אוטומטית של מכונה (AML), שכן אלה יאפשרו ל-IoT להפוך מחלקי חומרה מבודדים לנשאים משולבים של נתונים ומודיעין.

הוראת מכונה

הוראת מכונה, היא אולי המגמה האקספוננציאלית ביותר שאנו רואים שיכולה לאפשר לכלכלת M2M להתאושש באופן אקספוננציאלי מהתחלות צנועות כדי להפוך למאפיין דומיננטי בחיי היומיום שלנו. לדמיין! מכונות לא רק מבצעות עסקאות זו עם זו ועם פלטפורמות אחרות כמו שרתים ובני אדם, אלא גם מלמדות זו את זו. זה כבר קרה עם תכונת הטייס האוטומטי של טסלה מודל S. הנהג האנושי פועל כמורה המומחה לרכב, אך המכוניות חולקות את הנתונים הללו ולומדים ביניהן ומשפרים באופן קיצוני את החוויה שלהן בזמן קצר ביותר. כעת מכשיר IoT אחד אינו מכשיר מבודד שיצטרך ללמוד הכל מאפס בעצמו; זה יכול למנף את הלמידה ההמונית שנלמד על ידי מכשירי IoT דומים אחרים ברחבי העולם גם כן. המשמעות היא שמערכות חכמות של IoT שהוכשרו על ידי למידת מכונה לא רק הופכות לחכמות יותר; הם נעשים חכמים יותר מהר עם הזמן במגמות אקספוננציאליות.

ל-'Machine Teaching' זה יש יתרונות עצומים בכך שהיא מורידה את זמן האימון הנדרש, עוקפת את הצורך בנתוני הדרכה מסיביים ומאפשרת למכונות ללמוד בעצמן כדי לשפר את חווית המשתמש. הוראת מכונה זו יכולה להיות לפעמים קולקטיבית כמו מכוניות בנהיגה עצמית שחולקות ולומדות יחד במעין מוח של כוורת קולקטיבית, או שהיא יכולה להיות יריבות כמו שתי מכונות שמשחקות שחמט נגד עצמה, מכונה אחת פועלת בתור הונאה והמכונה השנייה בתור הונאה גלאי וכן הלאה. המכונה יכולה גם ללמד את עצמה באמצעות סימולציות ומשחקים נגד עצמה ללא צורך במכונה אחרת. AlphaGoZero עשתה בדיוק את זה. AlphaGoZero לא השתמש באף נתוני אימון ושיחק נגד עצמו ואז ניצח את AlphaGo שהיה ה-AI שהביס את שחקני ה-Go האנושיים הטובים בעולם (Go היא גרסה פופולרית של שחמט סיני). ההרגשה שהיתה לגדולי השחמט של צפייה ב-AlphaGoZero משחק הייתה כמו מרוץ חייזר מתקדם סופר אינטליגנטי שמשחק שח.

היישומים מזה מדהימים; תרמילי מנהרה מבוססי hyperloop (רכבת מהירה מאוד) המתקשרים זה עם זה, ספינות אוטונומיות, משאיות, ציים שלמים של מל"טים הפועלים על מודיעין נחיל והעיר החיה לומדת מעצמה באמצעות אינטראקציות עם רשת חכמה. זה יחד עם חידושים נוספים המתרחשים במהפכה התעשייתית הרביעית של הבינה המלאכותית יכולים למגר את הבעיות הבריאותיות הנוכחיות, בעיות חברתיות רבות כמו עוני מוחלט ולאפשר לנו ליישב את הירח והמאדים.

מלבד IOTA, יש גם Dagcoins ו-Byteballs שאינם דורשים בלוקצ'יין. שני ה-Dagcoins וגם כדורי הבתים מבוססים שוב על גרף DAG Directed Acrelic בדיוק כמו 'סבך' של IOTA. יתרונות דומים של IOTA חלים בערך על Dagcoins ו-Byteballs שכן כולם מתגברים על המגבלות הנוכחיות של blockhain. 

למידת מכונות אוטומטית

יש כמובן הקשר רחב יותר לאוטומציה שבו כמעט כל תחום חשוד ואף אחד לא משוחרר מהפחד הזה מאפוקליפסת AI. יש גם צד בהיר יותר של אוטומציה שבו היא תאפשר לבני אדם לחקור 'משחק' במקום עבודה בלבד. לסיקור מקיף, ראה את המאמר הזה באתר futurism.com

למרות ההייפ והתהילה הקשורים למעצבי מודלים כמותיים כמו מדעני נתונים, אקטוארים, קוואנטים ורבים אחרים, הם עומדים בפני חידה שבינה אוטומטית של מכונות מתכוונת לפתור. החידה היא הפער בין האימונים שלהם לבין מה שהם צריכים לעשות בהשוואה למה שהם עושים בפועל. המציאות העגומה היא שרוב הזמן נלקחת מעבודת קופים (עבודה שכל קוף יכול לעשות במקום בן אדם בעל הכשרה אינטלקטואלית ומוכשרת) כמו משימות שחוזרות על עצמן, מחיקת מספרים, מיון נתונים, ניקוי נתונים, הבנתם, תיעוד המודלים ויישום תכנות חוזר (גם הוא מכניקת גיליונות אלקטרוניים) וזיכרון טוב כדי להישאר בקשר עם כל המתמטיקה הזו. מה שהם צריכים לעשות זה להיות יצירתיים, לייצר תובנות ניתנות לפעולה, לדבר עם בעלי עניין אחרים כדי להביא לתוצאות קונקרטיות מונעות נתונים, לנתח ולהמציא פתרונות 'פולימת' חדשים לבעיות קיימות.

בינת מכונה אוטומטית (AML) דואגת לצמצם את הפער העצום הזה. במקום לשכור צוות של 200 מדעני נתונים, מדעני נתונים בודדים או מעטים המשתמשים ב-AML יכולים להשתמש במודלים מהירים של מספר מודלים בו-זמנית מכיוון שרוב העבודה של למידת מכונה כבר אוטומטית על-ידי AML כמו ניתוח נתונים חקרני, טרנספורמציות של תכונות, בחירת אלגוריתמים, כוונון היפר פרמטרים ואבחון מודל. ישנן מספר פלטפורמות זמינות כמו DataRobot, AutoML של גוגל, Driverless AI של H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta ו-Pure Predictive וכן הלאה AML יכולה לחשב עשרות אלגוריתמים מתאימים באותו זמן כדי לגלות מודלים אופטימליים על פי קריטריונים מוגדרים מראש. בין אם אלו אלגוריתמי למידה עמוקה או אלגוריתמי סטרימינג, כולם אוטומטיים בצורה מסודרת כדי למצוא את הפתרון האופטימלי שהוא בעצם מה שאנחנו מעוניינים בו.

בדרך זו, AML משחררת את מדעני הנתונים להיות יותר אנושיים ופחות מחשבונים סייבורגיים-וולקנים-אנושיים. מכונות מואצלות למה שהן עושות הכי טוב (משימות שחוזרות על עצמן, מודלים) ובני אדם מואצלים למה שהם עושים הכי טוב (להיות יצירתיים, להפיק תובנות מעשיות כדי להניע יעדים עסקיים, ליצור פתרונות חדשים ולתקשר אותם). אני לא יכול להגיד עכשיו ש'חכה קודם תן לי להפוך לדוקטורט או מומחה בלמידת מכונה בעוד 10 שנים ואז אני אתחיל את המודלים האלה; העולם זז מהר מדי עכשיו ומה שרלוונטי עכשיו מיושן מהר מאוד. קורס מבוסס MOOC בקצב מהיר ולמידה מקוונת הרבה יותר הגיוני עכשיו בחברה האקספוננציאלית של ימינו במקום הקריירה הקבועה-אחת בחיים שהדורות הקודמים רגילים אליה.

AML הכרחי בכלכלת M2M מכיוון שצריך לפתח ולפרוס אלגוריתמים בקלות עם מעט זמן. במקום שאלגוריתמים ידרשו יותר מדי מומחים ויקח להם חודשים לפתח את המודלים שלהם, AML מגשרת על פער הזמן ומאפשרת פרודוקטיביות מוגברת ביישום AI במצבים שלא היו מתקבלים על הדעת קודם לכן.

Insuretechs של העתיד

כדי להפוך את התהליך לחלק יותר, זריז, חזק, בלתי נראה וקל כמו שמשחק ילד, נעשה שימוש בטכנולוגיית בלוקצ'יין עם חוזים חכמים שמתקיימים בעצמם כאשר התנאים מתקיימים. מודל ביטוח P2P חדש זה מבטל את תשלום הפרמיה המסורתי באמצעות ארנק דיגיטלי שבו כל חבר מכניס את הפרמיה שלו בחשבון מסוג נאמנות רק כדי להשתמש בו אם תוגש תביעה. במודל זה, אף אחד מהחברים לא נושא חשיפה גדולה מהסכום שהכניס לארנק הדיגיטלי שלו. אם לא תוגשנה טענות, כל הארנקים הדיגיטליים שומרים על כספם. כל התשלומים במודל זה נעשים באמצעות ביטקוין מה שמפחית עוד יותר את עלויות העסקה. Teambrella טוען שהיא המבטחת הראשונה המשתמשת במודל זה המבוסס על ביטקוין. ואכן, Teambrella לא לבד. ישנם סטארט-אפים רבים המבוססים על בלוקצ'יין המכוונים לביטוח עמית לעמית ולתחומי פעילות אנושיים אחרים. חלק מהם הם:

1. אתריסק
2. Insurepal
3. AIgang
4. ריגה לייף
5. קצת חיים ואמון
6. Unity Matrix Commons

לפיכך, הרבה חוכמת הקהל מנוצלת בכך בתור המבטחת 'לומד מהאנשים, תוכניות עם האנשים, מתחיל במה שיש להם ובונה על מה שהם יודעים' (לאו צה).

במקום אקטואר למקסם את הרווח לבעלי המניות, לשבת מנותק מהמציאות הקרקעית, להיעדר עור במשחק, ולהיות בעל הרבה פחות גישה למודעות (כלומר, נתונים) של אנשים ביחס לעמיתיהם, עמית לעמית זה מעצים את ההמון וברזים לתוך החוכמה שלהם (במקום חוכמה מספרים) שהיא הרבה יותר טובה. אין כאן גם שיטות תמחור לא הוגנים כמו דירוג על בסיס מגדר, אופטימיזציה של תמחור שגובה ממך יותר אם יש לך פחות סיכוי לעבור למבטח אחר ולהיפך. המבטח הענק לא יכול להכיר אותך יותר מעמיתיך, עד כדי כך פשוט.

אותו ביטוח עמית לעמית יכול להתבצע גם על ספרי חשבונות מבוזרים שאינם מבוססי בלוקצ'יין כמו IOTA, Dagcoins ו-Byteballs עם יתרונות טכנולוגיים נוספים של ספרי חשבונות חדשים אלה על פני בלוקצ'יין הנוכחי. לסטארט-אפים דיגיטליים אלה יש הבטחה להמציא מחדש באופן קיצוני מודלים עסקיים שבהם עסקאות, איגום וכמעט כל דבר נעשים עבור הקהילה ועל ידי הקהילה באופן אוטומטי ואמין לחלוטין ללא מתווכים מדכאים כמו ממשלות, עסקים קפיטליסטיים, מוסדות חברתיים וכן הלאה. ביטוח עמית לעמית הוא רק חלק אחד מהתכנית כולה.

לחוזים חכמים יש תנאים מובנים המופעלים אוטומטית כאשר מתרחשת התקרית ותביעות משולמות באופן מיידי. הצורך העצום בכוח עבודה בעל כישורים גבוהים אך בעצם עבודת פקידות הוסר כליל כדי לבנות ארגון אוטונומי מלוטש של העתיד. מתווך מדכא של 'בעלי מניות' נמנע מה שאומר שאינטרסים של הצרכנים פועלים על ידי מתן נוחות, מחירים נמוכים ותמיכת לקוחות טובה. במסגרת עמית לעמית זו, ההטבות מגיעות לקהילה במקום לבעל המניות. ה-IoT מספק את המקור העיקרי למידע למאגרים אלה כדי לפתח פרוטוקולים מתי לשחרר תשלום תביעה ומתי לא. אותו אסימון אומר שכל אחד בכל מקום יכול לקבל גישה למאגר הביטוח במקום להיות מוגבל על ידי גיאוגרפיה ותקנות.