Begin van het machine-to-machine-tijdperk en de implicaties ervan voor verzekeringen

Machine-to-machine-technologie (M2M) omvat in wezen sensoren in een Internet of Things (IoT)-omgeving waar ze gegevens draadloos naar een server of een andere sensor sturen. Een andere sensor of server gebruikt kunstmatige intelligentie (AI) om de gegevens te analyseren en automatisch in realtime op de gegevens te reageren. De acties kunnen van alles zijn, zoals waarschuwingen, waarschuwingen en verandering van richting, remmen, te hard rijden, draaien en zelfs transacties. Aangezien M2M exponentieel toeneemt, zullen we binnenkort hele bedrijfsmodellen en klantrelaties opnieuw uitvinden. De toepassingen zullen inderdaad alleen worden beperkt door de verbeeldingskracht van bedrijven.

Dit bericht zal het volgende onderzoeken:

1. Overzicht van de belangrijkste M2M-technologieën en hun disruptieve potentieel.
2. M2M-transacties; een geheel nieuwe revolutie waarbij machines rechtstreeks transacties kunnen uitvoeren met andere machines, wat leidt tot de machine-economie.
3. De impact van AI leidt ons echter naar M2M; big data, deep learning, streaming-algoritmen. Geautomatiseerde machine-intelligentie en machine-teaching. Machine learning is misschien wel de meest exponentiële trend van de machine-economie.
4. Verzekeringsbedrijfsmodel van de toekomst: Insuretech-startups op basis van blockchain.
5. Slotopmerkingen

Overzicht van de belangrijkste M2M-technologieën

Stel je enkele real-life scenario's voor:

1. Uw auto detecteert uw reis en koopt automatisch een on-demand verzekering per kilometer. Een machine sluit automatisch een eigen aansprakelijkheidsverzekering af.
2. Draagbare exoskeletten die rechtshandhaving en fabriekswerken bovenmenselijke kracht en behendigheid geven
3. Brain-Computer-interfaces die samensmelten met onze hersenen om bovenmenselijke intelligentie te creëren (bijvoorbeeld Neural Lace van Elon Musk)
4. Slimme pillen die door ons worden verteerd en gezondheids-wearables die direct onze mortaliteits- en morbiditeitsrisico's inschatten.
5. Je kunt een levensverzekering krijgen door een selfie te maken. De selfies worden geanalyseerd door een algoritme dat via deze beelden medisch je biologische leeftijd bepaalt (wordt al gedaan door Chronos-software van startup Lapetus).
6. Uw koelkasten begrijpen uw normale winkel- en bevoorradingsgewoonten en ontdekken dat sommige artikelen zoals melk opraken; dus koopt het rechtstreeks melk via online winkelen. Uw koelkast wordt continu aangevuld op basis van uw meest voorkomende gewoonten. Voor nieuwe gewoonten en ongebruikelijke gewoonten kunt u uw artikelen zelfstandig blijven kopen en zoals gewoonlijk in de koelkast bewaren.
7. Zelfrijdende auto's communiceren met elkaar op het smart grid om ongelukken en aanrijdingen te voorkomen.
8. Je robot voelt dat je de laatste tijd meer overstuur en depressief wordt en probeert je op te vrolijken. Het vertelt uw gezondheidscoach-bot om de inhoud te vergroten voor emotionele veerkracht.
9. Sensoren detecteren een naderende leidingbreuk en voordat de leiding barst, stuurt een reparateur naar uw huis
10. Je chatbot is je persoonlijke assistent. Het doet boodschappen voor je, voelt aan wanneer je een verzekering moet kopen voor bijvoorbeeld wanneer je op reis bent, handelt je dagelijkse klusjes af en houdt je op de hoogte van je dagelijkse schema dat je in samenwerking met de bot hebt gemaakt.
11. Je hebt een 3D-printer om nieuwe tandenborstels te maken. De huidige slimme tandenborstel voelt dat de filamenten bijna versleten zijn en stuurt een signaal naar de 3D-printer om nieuwe filamenten te maken.
12. In plaats van zwermen vogels zien we nu zwermen drones wegvliegen en hun taken uitvoeren in collectieve zwermintelligentie
13. Een machine schaakt tegen zichzelf zonder enige trainingsgegevens en verslaat zo ongeveer alles en iedereen (AlphaGoZero doet dit al).
14. Er zijn talloze real-life scenario's zoals deze, alleen beperkt door onze verbeeldingskracht.

Er zijn twee metathema's die voortkomen uit M2M-technologieën: preventie en gemak. Zelfrijdende auto's kunnen ongelukken elimineren of radicaal verminderen, aangezien de meeste auto-ongelukken worden veroorzaakt door menselijke fouten. Wearables kunnen leiden tot een gezondere levensstijl, smart home-sensoren kunnen leidingbreuken en andere problemen verhelpen voordat ze zich voordoen. Deze preventie vermindert morbiditeit, ongevallen en andere slechte gebeurtenissen. Gemak is een overkoepelend aspect omdat bijna alles automatisch van de ene machine naar de andere gebeurt en in enkele resterende gevallen wordt het aangevuld met menselijke expertise en aandacht. De machine leert zelf wat het is geprogrammeerd om te leren met behulp van gegevens van zijn sensoren over ons gedrag in de loop van de tijd. Het gebeurt op de achtergrond en automatisch om onze tijd en inspanningen vrij te maken voor andere, meer menselijke dingen, zoals creatief zijn.

Deze opkomende technologieën leiden tot veranderingen in blootstellingen en hebben een enorme impact op verzekeringen. Er wordt een groot aantal touchpoints gemaakt waar de verzekeraar met de klant in contact kan komen, er is minder focus op persoonlijke dekking en meer op commerciële aspecten (zoals als een zelfrijdende auto defect raakt of wordt gehackt, wordt de thuisassistent gehackt, in plaats daarvan worden slimme pillen vergiftigd van het leveren van real-time gegevens om mortaliteits- en morbiditeitsrisico's dynamisch te beoordelen) enzovoort. De frequentie van claims zal radicaal afnemen, maar de ernst van claims kan complexer en moeilijker te beoordelen zijn, aangezien verschillende belanghebbenden aan boord moeten worden genomen om de schade te beoordelen en om te zien hoe het aandeel van de schadedekking varieert in verhouding tot fouten van verschillende betrokkenen. Cyberhacking zal zich vermenigvuldigen, wat leidt tot nieuwe kansen voor verzekeraars in de machine-economie.  

Deze technologieën zijn niet de enige; kapitalisme kan niet bestaan ​​zonder de technologie voortdurend te revolutioneren en daarmee onze menselijke relaties ermee. Als je meer bewustzijn hiervan nodig hebt, kijk dan hoe algoritmen en technologie onze mentaliteit, denkhoudingen, ons gedrag en acties vormen en zie hoe snel alle technologie evolueert. Wat verrassend is, is dat deze observatie werd gedaan door Karl Marx, iemand die leefde in 1818-1883 en dit laat zien dat alle technologie ter wereld geen vervanging is voor diep nadenken en erudiete wijsheid.

Maatschappelijke veranderingen gaan hand in hand met technologische veranderingen. Nu zien we peer-to-peer businessmodellen met een focus op maatschappelijke impact (Limonade bijvoorbeeld) in plaats van alleen de rijken rijker te maken. De deeleconomie stimuleert het gebruik van technologie omdat het ons op verzoek toegang (maar geen eigendom) verschaft. De millenniumgeneratie is ook heel anders dan voorgaande generaties en we zijn nog maar net begonnen wakker te worden met wat ze eisen en hoe ze de wereld om ons heen willen vormgeven. De deeleconomie kan betekenen dat machines met hun eigen portemonnee op verzoek diensten kunnen verrichten voor mensen en onafhankelijk transacties kunnen uitvoeren.

M2M financiële transacties

Onze toekomstige klanten zullen machines met portefeuilles zijn. Een cryptocurrency genaamd "IOTA (Internet of Things Application)" heeft tot doel de machine-economie in onze dagelijkse realiteit voort te stuwen door IoT-machines direct en automatisch met andere machines te laten handelen en dit zal leiden tot een snelle opkomst van machinegerichte bedrijfsmodellen. 

IOTA doet dit door blockchain te verwijderen en in plaats daarvan een 'tangle' gedistribueerd grootboek toe te passen dat schaalbaar en lichtgewicht is en geen transactiekosten heeft, wat betekent dat microtransacties voor het eerst levensvatbaar zijn. De belangrijkste voordelen van IOTA ten opzichte van de huidige blockchain-systemen zijn:

1. Om een ​​duidelijk beeld te geven: blockchain is als een restaurant met toegewijde obers (mijnwerkers) die je eten brengen. In Tangle is het zelfbedieningsrestaurant waar iedereen zichzelf bedient. Tangle doet dit via het protocol dat die persoon zijn/haar vorige twee transacties moet verifiëren bij het doen van een nieuwe transactie. Aldus worden mijnwerkers, de nieuwe tussenpersoon die enorme macht opbouwt in blockchain-netwerken, volledig onbruikbaar gemaakt door Tangle. De belofte van blockchain is dat tussenpersonen ons uitbuiten, of het nu gaat om de overheid, de gelddrukkende banken, de verschillende instellingen, maar een andere klasse van tussenpersonen, de 'mijnwerkers', worden behoorlijk machtig, vooral Chinese mijnwerkers die leiden tot een concentratie van enorme macht in een kleine aantal handen. Bitcoin-mijnbouw kost evenveel energie als elektriciteit geproduceerd door meer dan 159 landen, dus het is ook een enorme verspilling van elektriciteitsbronnen omdat er enorme computerhardware nodig is om complexe crypto-wiskundige codes te kraken om een ​​transactie te valideren.
2. Omdat mining tijdrovend en duur is, heeft het geen zin om micro- of nanotransacties uit te voeren. Met Tangle Ledger kunnen transacties parallel worden gevalideerd en zijn er geen mining-kosten nodig om de IoT-wereld in staat te stellen nano- en microtransacties uit te voeren.
3. Machines zijn tegenwoordig bronnen zonder bankrekening, maar met IOTA kunnen machines inkomsten genereren en een economisch levensvatbare onafhankelijke eenheid worden die zelf verzekeringen, energie, onderhoud enz. kan kopen. IOTA biedt "Know Your Machine (KYM)" via beveiligde identiteiten zoals de banken momenteel Know Your Customer (KYC) hebben.

IOTA is een nieuw soort cryptocurrencies die tot doel hebben problemen op te lossen die eerdere crypto's niet konden oplossen. Het gedistribueerde grootboek "Tangle" is een bijnaam voor een gerichte acyclische grafiek, zoals hieronder weergegeven: 

Directed Acyclic Graph is een cryptografisch gedecentraliseerd netwerk dat zogenaamd schaalbaar is tot in het oneindige en bestand is tegen aanvallen van kwantumcomputers (die nog commercieel volledig moeten worden ontwikkeld en gebruikt in het reguliere leven) door een andere vorm van codering van op hash gebaseerde handtekeningen te gebruiken.  

In plaats van omslachtig te worden om te schalen, versnelt de Tangle eigenlijk met meer transacties en wordt beter naarmate het opschaalt in plaats van verslechtert. Alle apparaten die IOTA gebruiken, maken deel uit van Node of the Tangle. Voor elke transactie die door het knooppunt wordt gedaan, moet knooppunt 2 andere transacties bevestigen. Op deze manier is er twee keer zoveel capaciteit beschikbaar als de noodzaak om de transacties te bevestigen. Deze anti-fragiele eigenschap waarbij tangle verbetert door chaos in plaats van verslechtert door chaos, is een belangrijk voordeel van de tangle. 

Historisch en zelfs nu wekken we vertrouwen op transacties door hun spoor vast te leggen om de oorsprong, bestemming, hoeveelheid en geschiedenis van de transacties te bewijzen. Dit vraagt ​​enorm veel tijd en inspanning van een deel van veel beroepen zoals advocaten, auditors, kwaliteitsinspecteurs en veel ondersteunende functies. Dit zorgt er op zijn beurt voor dat mensen hun creativiteit doden door getallenkrakers te worden die handmatige verificaties heen en weer doen, waardoor transacties duur, onnauwkeurig en duur worden. Te veel menselijk leed en Dukkha werd door veel mensen geconfronteerd die eentonig repetitief werk deden, alleen maar om vertrouwen in deze transacties te creëren. Aangezien kennis macht is, wordt belangrijke informatie door de machthebbers verborgen gehouden om de massa af te schrikken. De blockchain stelt ons in staat om mogelijk 'al deze rotzooi door te snijden' van de tussenpersonen en de mensen macht te geven door middel van technologie, wat het belangrijkste doel is van de vierde industriële revolutie.

De huidige blockchain heeft echter zijn eigen beperkingen met betrekking tot schaalbaarheid, transactiekosten en computerbronnen die nodig zijn om te minen. De IOTA maakt een einde aan blockchain door deze te vervangen door 'Tangle' gedistribueerde grootboeken om transacties aan te maken en te verifiëren. Het doel van IOTA is om te fungeren als een belangrijke motor van de machine-economie, die tot nu toe beperkt is vanwege de beperkingen van de huidige crypto's.

Er kan redelijkerwijs worden voorspeld dat veel cyberfysieke systemen zullen ontstaan ​​en gebaseerd zullen zijn op kunstmatige intelligentie en het internet der dingen, zoals toeleveringsketens, slimme steden, slimme netwerken, gedeeld computergebruik, slim bestuur en gezondheidszorgsystemen. Een land met zeer ambitieuze en agressieve plannen om bekend te worden in AI naast de gebruikelijke reuzen van de VS en China, is de VAE. De VAE heeft zoveel AI-initiatieven, zoals dronepolitie, plannen voor zelfrijdende auto's en hyperloops, bestuur op basis van blockchain en heeft zelfs de eerste staatsminister ter wereld voor kunstmatige intelligentie.

De zoektocht naar efficiëntie was de zoektocht die het kapitalisme voor het eerst aandreef en nu werkt deze zoektocht om het kapitalisme te beëindigen. 3D-printen en deeleconomie verlagen de kosten radicaal en verbeteren de efficiëntieniveaus en de 'Machine Economy' met machines met digitale portemonnee is de volgende logische stap naar meer efficiëntie. Voor de eerste keer zal een machine een economisch onafhankelijke eenheid zijn die inkomsten verdient door fysieke of datadiensten en uitgaven voor energie, verzekering en onderhoud helemaal alleen. Door dit gedistribueerde vertrouwen zal de on-demand economie een hoge vlucht nemen. 3D-printen zal de kosten van het maken van materialen en robots radicaal verlagen en economisch onafhankelijke robots zullen binnenkort beginnen met het leveren van diensten op aanvraag aan mensen.

Om de explosieve impact te zien die het kan hebben, stel je voor dat je de eeuwenoude Lloyd's verzekeringsmarkt vervangt. TrustToken, een startup, probeert een vertrouwenseconomie te creëren om transacties uit te voeren ter waarde van 256 biljoen dollar, wat de waarde is van alle activa in de echte wereld op aarde. De huidige transacties vinden plaats in verouderde modellen met beperkte transparantie, liquiditeit, vertrouwen en veel problemen. Het uitvoeren van deze transacties met behulp van digitale grootboeken zoals blockchain is veel lucratiever door het potentieel van tokenisatie. Tokenisatie is het proces waarbij activa uit de echte wereld worden omgezet in digitale tokens. TrustToken slaat de brug tussen de digitale en de echte wereld door activa uit de echte wereld te tokeniseren op een manier die ook in de echte wereld acceptabel is en 'wettelijk afgedwongen, gecontroleerd en verzekerd' is. Dit wordt gedaan door middel van het creëren van een 'SmartTrust'-contract dat eigendom garandeert bij juridische autoriteiten in de echte wereld, en ook alle noodzakelijke maatregelen uitvoert wanneer contracten worden verbroken, inclusief herroeping, het opleggen van strafrechtelijke sancties en nog veel meer. Een gedecentraliseerde TrustMarket is beschikbaar voor alle belanghebbenden om prijzen te verzamelen en te onderhandelen, diensten en TrustTokens zijn de signalen en beloningen die partijen ontvangen voor betrouwbaar gedrag, om een ​​auditspoor te creëren en om de activa te verzekeren.

Of TrustTokens in staat zijn om een ​​goede verzekering af te sluiten staat ter discussie maar dat zien we nu al in de eeuwenoude Lloyd's markt. Op de Lloyd's-markt komen kopers en verkopers van verzekeringen en verzekeraars samen om verzekeringen uit te voeren. Een administratie van Lloyd's fondsen houdt toezicht op hun verschillende syndicaten en zorgt voor kapitaaltoereikendheid om ook de schokken op te vangen die voortkomen uit verzekeren. TrustMarket heeft het potentieel om de gemoderniseerde versie van Lloyd's Market te worden, maar het is nog te vroeg om het precieze succes ervan vast te stellen. TrustToken kan de economie openen en meer waarde en lagere kosten en corruptie creëren in activa in de echte wereld, vooral in onroerend goed, verzekeringen en grondstoffen die te veel macht creëren in de handen van zeer weinigen.

Het AI-gedeelte van de M2M-vergelijking

Er is veel inkt gespeld over AI en zijn meer dan 10,000 machine learning-modellen die hun eigen sterke en zwakke punten hebben en ons in staat stellen inzichten te ontdekken die voorheen voor ons verborgen waren om ons leven radicaal te verbeteren. We zullen deze niet in detail beschrijven, maar focussen op twee gebieden van Machine Teaching en Automated Machine Intelligence (AML), aangezien deze het IoT in staat zullen stellen te transformeren van geïsoleerde stukjes hardware naar geïntegreerde dragers van gegevens en intelligentie.

Machinaal onderwijs

Machine learning is misschien wel de meest exponentiële trend die we zien, waardoor de M2M-economie vanaf een bescheiden begin exponentieel kan groeien en een dominant kenmerk van ons dagelijks leven kan worden. Voorstellen! Machines handelen niet alleen met elkaar en andere platforms zoals servers en mensen, maar leren elkaar ook. Dit is al gebeurd met de automatische pilootfunctie van de Tesla Model S. De menselijke bestuurder fungeert als de deskundige leraar van de auto, maar de auto's delen deze gegevens en leren onderling waardoor hun ervaring in extreem korte tijd radicaal verbetert. Nu is één IoT-apparaat geen geïsoleerd apparaat dat alles zelf moet leren; het kan ook gebruikmaken van het massale leren dat is geleerd door andere vergelijkbare IoT-apparaten over de hele wereld. Dit betekent dat intelligente IoT-systemen die zijn getraind door machine learning niet alleen slimmer worden; ze worden in de loop van de tijd sneller slimmer in exponentiële trends.

Dit 'Machine Teaching' heeft enorme voordelen omdat het de benodigde trainingstijd verkort, de noodzaak om enorme trainingsgegevens te hebben omzeilt en machines in staat stelt om zelf te leren om de gebruikerservaring te verbeteren. Dit machinaal onderwijzen kan soms collectief zijn, zoals zelfrijdende auto's die samen delen en leren in een soort collectieve bijenkorf, of het kan vijandig zijn, zoals twee machines die tegen zichzelf schaken, waarbij de ene machine de fraudeur is en de andere machine de fraudeur. melder enzovoort. De machine kan zichzelf ook leren door simulaties en games tegen zichzelf te spelen zonder dat een andere machine nodig is. AlphaGoZero heeft precies dat gedaan. AlphaGoZero gebruikte geen trainingsgegevens en speelde tegen zichzelf en versloeg vervolgens de AlphaGo, de AI die 's werelds beste menselijke Go-spelers had verslagen (Go is een populaire versie van Chinees schaken). Het gevoel dat schaakgrootmeesters hadden toen ze AlphaGoZero zagen spelen, was als een geavanceerd buitenaards superintelligent ras dat aan het schaken was.

De toepassingen hiervan zijn verbluffend; op hyperloop (zeer snelle trein) gebaseerde tunnelpods die met elkaar communiceren, autonome schepen, vrachtwagens, hele vloten van drones die draaien op zwermintelligentie en de levende stad die van zichzelf leert door middel van slimme netwerkinteracties. Dit samen met andere innovaties die plaatsvinden in de vierde industriële revolutie van kunstmatige intelligentie kan de huidige gezondheidsproblemen, veel sociale problemen zoals absolute armoede uitroeien en ons in staat stellen de maan en Mars te koloniseren.

Naast IOTA zijn er ook Dagcoins en byteballs waarvoor geen blockchain nodig is. Zowel Dagcoins als byteballs zijn weer gebaseerd op DAG Directed Acrelic Graph, net als 'tangle' van IOTA. Soortgelijke voordelen van IOTA zijn ruwweg van toepassing op Dagcoins en byteballs, aangezien deze allemaal de huidige beperkingen van blockhain overwinnen. 

Geautomatiseerd machine learning

Er is natuurlijk een bredere context voor automatisering waar bijna elk veld verdacht van is en niemand vrij is van deze angst voor AI-apocalyps. Er is ook een mooiere kant van automatisering, waardoor mensen 'spelen' kunnen verkennen in plaats van alleen werken. Voor een uitgebreide dekking, zie dit artikel op futurisme.com

Ondanks de hype en roem die wordt geassocieerd met kwantitatieve modelbouwers zoals datawetenschappers, actuarissen, quants en vele anderen, staan ​​ze voor een raadsel dat geautomatiseerde machine-intelligentie probeert op te lossen. Het raadsel is de kloof tussen hun training en wat ze zouden moeten doen in vergelijking met wat ze daadwerkelijk doen. De sombere realiteit wordt meestal ingenomen door apenwerk (werk dat elke aap kan doen in plaats van een intellectueel getraind en bekwaam mens) zoals repetitieve taken, rekenwerk, gegevens uitzoeken, gegevens opschonen, begrijpen, de modellen documenteren en het toepassen van repetitieve programmering (ook spreadsheet-mechanica) en een goed geheugen om contact te houden met al die wiskunde. Wat ze zouden moeten doen, is creatief zijn, bruikbare inzichten produceren, praten met andere belanghebbenden om concrete datagestuurde resultaten te behalen, analyseren en nieuwe 'polymath'-oplossingen bedenken voor bestaande problemen.

Geautomatiseerde machine-intelligentie (AML) zorgt ervoor dat deze enorme kloof wordt verkleind. In plaats van een team van 200 datawetenschappers in te huren, kunnen een enkele of enkele datawetenschappers die AML gebruiken, gebruikmaken van snelle modellering van meerdere modellen tegelijkertijd, omdat het meeste werk van machine learning al is geautomatiseerd door AML, zoals verkennende data-analyse, functietransformaties, algoritmeselectie, afstemming van hyperparameters en modeldiagnostiek. Er zijn een aantal platforms beschikbaar, zoals DataRobot, Google's AutoML, Driverless AI of H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta en Pure Predictive enzovoort. AML kan tientallen geschikte algoritmen in dezelfde tijd berekenen om optimale modellen te vinden volgens vooraf gedefinieerde criteria. Of het nu gaat om deep learning-algoritmen of streaming-algoritmen, ze zijn allemaal netjes geautomatiseerd om de optimale oplossing te vinden waarin we eigenlijk geïnteresseerd zijn.

Op deze manier maakt AML datawetenschappers vrij om meer menselijke en minder cyborg-Vulcan-menselijke rekenmachines te zijn. Machines worden gedelegeerd naar waar ze goed in zijn (repetitieve taken, modelleren) en mensen worden gedelegeerd naar waar ze goed in zijn (creatief zijn, bruikbare inzichten produceren om bedrijfsdoelstellingen te stimuleren, nieuwe oplossingen creëren en deze communiceren). Ik kan nu niet zeggen 'wacht, laat me eerst over 10 jaar promoveren of expert in Machine Learning worden en dan pas ik deze modellen toe; de wereld gaat nu te snel en wat nu relevant is, raakt snel achterhaald. Een snelle MOOC-gebaseerde cursus en online leren is nu veel logischer in de huidige exponentiële samenleving in plaats van de vaste carrière in het leven waar eerdere generaties aan gewend waren.

AML is noodzakelijk in de M2M-economie omdat algoritmen snel en gemakkelijk moeten worden ontwikkeld en geïmplementeerd. In plaats van dat algoritmen te veel experts nodig hebben en ze maanden nodig hebben om hun modellen te ontwikkelen, overbrugt AML het tijdsverschil en zorgt het voor een hogere productiviteit bij het toepassen van AI op situaties die voorheen ondenkbaar waren.

Verzekeraars van de toekomst

Om het proces verder naadloos, wendbaar, robuust, onzichtbaar en net zo eenvoudig als een spelend kind te maken, wordt blockchain-technologie gebruikt met slimme contracten die zichzelf uitvoeren wanneer de voorwaarden voldoen. Dit nieuwe P2P-verzekeringsmodel maakt een einde aan de traditionele premiebetaling door in plaats daarvan een digitale portemonnee te gebruiken waarin elk lid zijn premie in een geblokkeerde rekening stort, die alleen kan worden gebruikt als er een claim wordt ingediend. In dit model heeft geen van de leden een grotere blootstelling dan het bedrag dat ze in hun digitale portemonnee stoppen. Als er geen claims worden ingediend, behouden alle digitale portemonnees hun geld. Alle betalingen in dit model worden gedaan met behulp van bitcoin, waardoor de transactiekosten verder worden verlaagd. Teambrella beweert de eerste verzekeraar te zijn die dit model op basis van bitcoin gebruikt. Teambrella is inderdaad niet de enige. Er zijn veel op blockchains gebaseerde startups die zich richten op peer-to-peer verzekeringen en andere gebieden van menselijke activiteit. Sommige ervan zijn:

1. Etherisc
2. Verzekeringspal
3. AI gang
4. Rega leven
5. Beetje leven en vertrouwen
6. Eenheidsmatrix Commons

Hierin wordt dus veel crowd-wijsheid gebruikt als verzekeraar'Leert van de mensen, plannen met de mensen, Begint met wat ze hebben En bouwt voort op wat ze weten' (Lao Tze).

In plaats van een actuaris die de winst voor de aandeelhouders maximaliseert, geïsoleerd zit van de realiteit, geen huid in het spel heeft en veel minder toegang heeft tot bewustzijn (dat wil zeggen gegevens) van mensen in vergelijking met hun collega's, geeft deze peer-to-peer de menigte kracht en tikt op in hun wijsheid (in plaats van wijsheid uit boeken), wat veel beter is. Er zijn hier ook geen oneerlijke prijspraktijken zoals beoordelingen op basis van geslacht, prijsoptimalisatie waarbij u hogere kosten in rekening brengt als u minder snel naar een andere verzekeraar overstapt en vice versa. De gigantische verzekeraar kan u niet beter kennen dan uw collega's, zo simpel is het.

Deze zelfde peer-to-peer-verzekering kan ook worden uitgevoerd op niet-blockchain-gebaseerde gedistribueerde grootboeken zoals IOTA, Dagcoins en Byteballs met extra technologische voordelen van deze nieuwe grootboeken ten opzichte van de huidige blockchain. Deze startups met digitale tokenisatie hebben de belofte om bedrijfsmodellen radicaal opnieuw uit te vinden, waarbij transacties, pooling en zo ongeveer alles wordt gedaan voor de gemeenschap en door de gemeenschap op een geautomatiseerde, volledig betrouwbare manier zonder onderdrukkende tussenpersonen zoals regeringen, kapitalistische bedrijven, sociale instellingen enzovoort. Peer to Peer Insurance is slechts een onderdeel van het hele programma.

Slimme contracten hebben ingebouwde voorwaarden die automatisch worden geactiveerd wanneer de onvoorziene gebeurtenis zich voordoet en claims onmiddellijk worden betaald. De enorme behoefte aan arbeidskrachten met hoge kwalificaties die in wezen administratief werk doen, wordt helemaal weggenomen om een ​​gestroomlijnde, autonome organisatie van de toekomst op te bouwen. De benauwende tussenpersoon van 'aandeelhouders' wordt vermeden waardoor de belangen van de consument worden behartigd door middel van gemak, lage prijzen en goede klantenondersteuning. In deze peer-to-peer setting gaan de voordelen naar de gemeenschap in plaats van naar de aandeelhouder. IoT is de belangrijkste bron van gegevens voor deze pools om protocollen te ontwikkelen wanneer betaling moet worden vrijgegeven en wanneer niet. Dezelfde tokenisatie betekent dat iedereen overal toegang heeft tot de verzekeringspool in plaats van beperkt te zijn door geografie en regelgeving.