Świt ery maszyna-maszyna i jego implikacje dla ubezpieczeń

Technologia machine-to-machine (M2M) zasadniczo obejmuje czujniki w środowisku Internetu rzeczy (IoT), w którym przesyłają dane bezprzewodowo do serwera lub innego czujnika. Inny czujnik lub serwer wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do analizowania danych i automatycznego działania na podstawie danych w czasie rzeczywistym. Działania mogą być dowolne, takie jak alerty, ostrzeżenia i zmiany kierunku, hamowanie, przekroczenie prędkości, skręcanie, a nawet transakcje. Ponieważ M2M rośnie wykładniczo, wkrótce będziemy świadkami odkrywania na nowo całych modeli biznesowych i relacji z klientami. Rzeczywiście, zastosowania będą ograniczone jedynie wyobraźnią przedsiębiorstw.

W tym poście zostaną zbadane następujące kwestie:

1. Przegląd kluczowych technologii M2M i ich przełomowego potencjału.
2. transakcje M2M; zupełnie nowa rewolucja, w której maszyny mogą bezpośrednio dokonywać transakcji z innymi maszynami, prowadząc do gospodarki maszynowej.
3. Jednak wpływ sztucznej inteligencji prowadzi nas do M2M; big data, deep learning, algorytmy strumieniowe. Zautomatyzowana inteligencja maszynowa i uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe jest prawdopodobnie najbardziej wykładniczym trendem gospodarki maszynowej.
4. Ubezpieczeniowy model biznesowy przyszłości: startupy Insuretech oparte o blockchain.
5. Uwagi końcowe

Przegląd kluczowych technologii M2M

Wyobraź sobie kilka scenariuszy z życia wziętych:

1. Twój samochód wyczuwa Twoją podróż i automatycznie wykupuje ubezpieczenie na żądanie na milę. Maszyna automatycznie wykupuje własne ubezpieczenie od odpowiedzialności cywilnej.
2. Nadające się do noszenia egzoszkielety zapewniające organom ścigania i fabrykom nadludzką siłę i zwinność
3. Interfejsy mózg-komputer łączące się z naszymi mózgami w celu stworzenia nadludzkiej inteligencji (na przykład Neural Lace Elona Muska)
4. Inteligentne pigułki trawione przez nas i urządzenia do noszenia na ciele bezpośrednio oceniające nasze ryzyko śmiertelności i zachorowalności.
5. Możesz uzyskać ubezpieczenie na życie, robiąc selfie. Autoportrety są analizowane przez algorytm, który medycznie określa twój wiek biologiczny na podstawie tych zdjęć (jest to już robione przez oprogramowanie Chronos startupu Lapetus).
6. Twoje lodówki rozumieją Twoje zwyczaje związane z regularnymi zakupami i uzupełnianiem zapasów i stwierdzają, że niektóre produkty, takie jak mleko, już się kończą; kupuje więc mleko bezpośrednio poprzez zakupy online. Twoja lodówka będzie stale uzupełniana w oparciu o Twoje najczęstsze nawyki. W przypadku nowych i nietypowych nawyków możesz nadal samodzielnie kupować swoje produkty i przechowywać je w lodówce jak zwykle.
7. Samojezdne samochody współpracują ze sobą w inteligentnej sieci, aby uniknąć wypadków i kolizji.
8. Twój robot wyczuwa, że ​​ostatnio jesteś coraz bardziej zdenerwowany i przygnębiony, więc próbuje cię rozweselić. Mówi twojemu botowi trenera zdrowia, aby zwiększył zawartość dla odporności emocjonalnej.
9. Czujniki wyczuwają zbliżające się pęknięcie rury i zanim rura pęknie, wysyłają fachowca do Twojego domu
10. Twój chatbot jest Twoim osobistym asystentem. Robi za Ciebie zakupy, wyczuwa, kiedy musisz wykupić ubezpieczenie na przykład podczas podróży, zajmuje się Twoimi codziennymi obowiązkami i na bieżąco informuje Cię o harmonogramie dnia, który stworzyłeś we współpracy z botem.
11. Masz drukarkę 3D do robienia nowych szczoteczek do zębów. Obecna inteligentna szczoteczka do zębów wyczuwa, że ​​jej włókna wkrótce się zużyją, więc wysyła sygnał do drukarki 3D, aby wytworzyła nowe włókna.
12. Zamiast rojów ptaków widzimy teraz roje dronów odlatujących, wykonujących swoje zadania w kolektywnej inteligencji roju
13. Maszyna gra w szachy przeciwko sobie bez żadnych danych treningowych i pokonuje prawie wszystkich i wszystko (AlphaGoZero już to robi).
14. Takich scenariuszy z życia wziętych jest niezliczona ilość, a ogranicza nas jedynie nasza wyobraźnia.

Istnieją dwa metatematy wynikające z technologii M2M: prewencja i wygoda. Samochody autonomiczne mogą wyeliminować lub radykalnie zmniejszyć liczbę wypadków, ponieważ większość wypadków samochodowych jest spowodowana błędami ludzkimi. Urządzenia ubieralne mogą prowadzić do zdrowszego stylu życia, pęknięć rur czujników inteligentnego domu i innych problemów, zanim się pojawią i je naprawić. Ta profilaktyka zmniejsza zachorowalność, wypadki i inne złe zdarzenia. Wygoda jest nadrzędnym aspektem, ponieważ prawie wszystko dzieje się automatycznie z jednej maszyny na drugą, aw kilku pozostałych przypadkach jest to wspomagane ludzką wiedzą i uwagą. Maszyna sama uczy się tego, do czego została zaprogramowana, korzystając z danych z czujników na temat naszych zachowań w czasie. Dzieje się to w tle i automatycznie, aby uwolnić nasz czas i wysiłki na inne, bardziej ludzkie rzeczy, takie jak bycie kreatywnym.

Te nowe technologie prowadzą do zmian ekspozycji i mają ogromny wpływ na ubezpieczenia. Tworzy się dużą liczbę punktów kontaktowych, w których ubezpieczyciel może nawiązać kontakt z klientem, mniej skupia się na ochronie osobistej, a bardziej na aspekcie komercyjnym (np. dostarczania danych w czasie rzeczywistym w celu dynamicznej oceny ryzyka śmiertelności i zachorowalności) i tak dalej. Częstotliwość roszczeń ma się radykalnie zmniejszyć, ale dotkliwość roszczeń może być bardziej złożona i trudniejsza do oceny, ponieważ trzeba będzie wziąć pod uwagę różne zainteresowane strony, aby ocenić szkody i zobaczyć, jak zmienia się udział pokrycia strat proporcjonalnie do błędy różnych interesariuszy. Cyberhacking będzie się mnożył, prowadząc do nowych możliwości dla ubezpieczycieli w gospodarce maszynowej.  

Technologie te nie są odosobnione; kapitalizm nie może istnieć bez ciągłego rewolucjonizowania technologii, a tym samym naszych ludzkich relacji z nią. Jeśli potrzebujesz większej świadomości na ten temat, zobacz, jak algorytmy i technologia kształtują naszą mentalność, postawy myślowe, nasze zachowanie i działania, i zobacz, jak szybko ewoluuje cała technologia. Zaskakujące jest to, że ta obserwacja została dokonana przez Karola Marksa, kogoś, kto żył w latach 1818-1883 i pokazuje, że cała technologia na świecie nie zastąpi głębokiego myślenia i erudycyjnej mądrości.

Zmiany społeczne idą w parze ze zmianami technologicznymi. Obecnie obserwujemy modele biznesowe typu peer-to-peer z naciskiem na wpływ społeczny (na przykład Lemoniada), a nie tylko wzbogacanie bogatych. Ekonomia współdzielenia zwiększa wykorzystanie technologii, ponieważ zapewnia nam dostęp (ale nie własność) na żądanie. Pokolenie milenialsów również bardzo różni się od poprzednich pokoleń, a my dopiero zaczęliśmy się budzić do tego, czego żądają i jak chcą kształtować otaczający nas świat. Ekonomia współdzielenia może oznaczać, że maszyny z własnymi portfelami mogą świadczyć usługi na żądanie dla ludzi i przeprowadzać niezależne transakcje.

Transakcje finansowe M2M

Naszymi przyszłymi klientami będą maszyny z portfelami. Kryptowaluta o nazwie „IOTA (Internet of Things Application)” ma na celu wprowadzenie gospodarki maszynowej do naszej codziennej rzeczywistości poprzez umożliwienie maszynom IoT przeprowadzania transakcji z innymi maszynami bezpośrednio i automatycznie, co doprowadzi do szybkiego pojawienia się modeli biznesowych skoncentrowanych na maszynach. 

IOTA robi to poprzez usunięcie blockchainu i zamiast tego przyjęcie rozproszonej księgi rachunkowej „tangle”, która jest skalowalna, lekka i ma zerowe opłaty transakcyjne, co oznacza, że ​​mikrotransakcje są opłacalne po raz pierwszy. Kluczowe zalety IOTA w porównaniu z obecnymi systemami blockchain to:

1. Aby umożliwić jasny obraz, blockchain jest jak restauracja z oddanymi kelnerami (górnikami), którzy przynoszą ci jedzenie. W Tangle to restauracja samoobsługowa, w której każdy sobie serwuje. Tangle robi to poprzez protokół, który osoba musi zweryfikować swoje poprzednie dwie transakcje podczas wykonywania nowej transakcji. W ten sposób górnicy, nowy pośrednik budujący ogromną moc w sieciach blockchain, stają się całkowicie bezużyteczni przez Tangle. Obietnica blockchain polega na tym, że pośrednicy nas wykorzystują, niezależnie od tego, czy jest to rząd, banki drukujące pieniądze, różne instytucje, ale inna klasa pośredników „górnicy” staje się dość potężna, zwłaszcza chińscy górnicy, co prowadzi do koncentracji ogromnej władzy w małym liczba rąk. Wydobywanie bitcoinów pochłania tyle samo energii, co energia elektryczna wytwarzana przez ponad 159 krajów, więc jest to również ogromne marnotrawstwo zasobów energii elektrycznej, ponieważ do złamania skomplikowanych kryptograficznych kodów matematycznych w celu zatwierdzenia transakcji wymagany jest ogromny sprzęt komputerowy.
2. Ponieważ wydobycie jest czasochłonne i kosztowne, nie ma sensu przeprowadzać mikro lub nanotransakcji. Tangle ledger umożliwia równoległe sprawdzanie poprawności transakcji i nie wymaga żadnych opłat wydobywczych, aby istotnie umożliwić światu IoT przeprowadzanie nano i mikrotransakcji.
3. W dzisiejszych czasach maszyny są „niebankowymi” źródłami, ale dzięki IOTA maszyny mogą generować dochód i stać się ekonomicznie opłacalną, niezależną jednostką, która może samodzielnie kupować ubezpieczenie, energię, konserwację itp. IOTA zapewnia „Poznaj swoją maszynę (KYM)” za pośrednictwem bezpiecznych tożsamości, takich jak banki obecnie znają swojego klienta (KYC).

IOTA to nowy rodzaj kryptowalut, których celem jest rozwiązywanie problemów, których nie były w stanie rozwiązać poprzednie kryptowaluty. Rozproszona księga rachunkowa „Tangle” to pseudonim dla skierowanego wykresu acyklicznego, jak pokazano poniżej: 

Directed Acycle Graph to zdecentralizowana sieć kryptograficzna, która rzekomo jest skalowalna do nieskończoności i jest odporna na ataki komputerów kwantowych (które nie zostały jeszcze w pełni rozwinięte komercyjnie i używane w głównym nurcie życia) dzięki zastosowaniu innej formy szyfrowania podpisów opartych na hashowaniu.  

Zamiast stawać się kłopotliwy w skalowaniu, Tangle faktycznie przyspiesza przy większej liczbie transakcji i staje się lepszy, gdy skaluje się zamiast pogarszać. Wszystkie urządzenia korzystające z IOTA są częścią Node of the Tangle. Dla każdej transakcji wykonanej przez węzeł, węzeł 2 musi potwierdzić inne transakcje. W ten sposób dostępna jest dwukrotnie większa pojemność niż potrzeba potwierdzenia transakcji. Ta antykruchość, polegająca na tym, że splot poprawia się pod wpływem chaosu, zamiast pogarszać się z powodu chaosu, jest kluczową zaletą Tangle. 

Historycznie, a nawet obecnie, wzbudzamy zaufanie do transakcji, rejestrując ich ścieżkę, aby udowodnić pochodzenie transakcji, cel, ilość i historię. Wymaga to ogromnego czasu i wysiłku ze strony wielu zawodów, takich jak prawnicy, audytorzy, inspektorzy jakości i wielu funkcji pomocniczych. To z kolei powoduje, że ludzie zabijają swoją kreatywność, stając się zbieraczami liczb, dokonując ręcznych weryfikacji tam iz powrotem, powoduje, że transakcje są drogie, niedokładne i drogie. Zbyt wiele ludzkiego cierpienia i Dukkha spotkało wielu ludzi wykonujących monotonne, powtarzalne prace tylko po to, aby wzbudzić zaufanie w tych transakcjach. Ponieważ wiedza to potęga, ważne informacje są ukrywane przez rządzących w celu odstraszenia mas. Blockchain pozwala nam potencjalnie „przebić się przez całe to gówno” pośredników i przekazać władzę ludziom za pomocą technologii, co jest głównym celem czwartej rewolucji przemysłowej.

Jednak obecny blockchain ma swój własny zestaw ograniczeń dotyczących skalowalności, opłat transakcyjnych i zasobów obliczeniowych wymaganych do kopania. IOTA całkowicie eliminuje blockchain, zastępując go rozproszoną księgą „Tangle” w celu tworzenia i weryfikowania transakcji. Celem IOTA jest działanie jako kluczowy czynnik umożliwiający ekonomię maszyn, która do tej pory była ograniczona ze względu na ograniczenia obecnych kryptowalut.

Można rozsądnie przewidzieć, że powstanie wiele systemów cyberfizycznych opartych na sztucznej inteligencji i Internecie rzeczy, takich jak łańcuchy dostaw, inteligentne miasta, inteligentne sieci, wspólne przetwarzanie, inteligentne zarządzanie i systemy opieki zdrowotnej. Jednym z krajów, który ma bardzo ambitne i agresywne plany, aby stać się znanym w sztucznej inteligencji obok zwykłych gigantów w USA i Chinach, są Zjednoczone Emiraty Arabskie. Zjednoczone Emiraty Arabskie mają tak wiele inicjatyw AI, jak policja dronów, plany dotyczące samochodów bez kierowcy i hiperloopów, zarządzanie oparte na blockchain, a nawet mają pierwszego na świecie ministra stanu ds. sztucznej inteligencji.

Pogoń za wydajnością była pogonią, która najpierw napędzała kapitalizm, a teraz ta właśnie pogoń działa na rzecz położenia kresu kapitalizmowi. Druk 3D i ekonomia współdzielenia radykalnie obniżają koszty i podnoszą poziom wydajności, a „gospodarka maszynowa” z maszynami z cyfrowymi portfelami to kolejny logiczny krok w kierunku większej wydajności. Po raz pierwszy maszyna będzie ekonomicznie niezależną jednostką, uzyskującą dochód z usług fizycznych lub usług związanych z danymi oraz samodzielnie wydającą pieniądze na energię, ubezpieczenie i konserwację. Gospodarka na żądanie rozkwitnie dzięki temu rozproszonemu zaufaniu. Druk 3D radykalnie obniży koszty produkcji materiałów i robotów, a niezależne ekonomicznie roboty wkrótce zaczną świadczyć ludziom usługi na żądanie.

Aby zobaczyć wybuchowy wpływ, jaki może mieć, wyobraź sobie zastąpienie wielowiekowego rynku ubezpieczeń Lloyd's. Startup TrustToken próbuje stworzyć gospodarkę powierniczą, aby przeprowadzać transakcje o wartości 256 bilionów USD, co stanowi wartość wszystkich rzeczywistych aktywów na ziemi. Obecne transakcje odbywają się w przestarzałych modelach z ograniczoną przejrzystością, płynnością, zaufaniem i wieloma problemami. Przeprowadzanie tych transakcji przy użyciu cyfrowych ksiąg rachunkowych, takich jak blockchain, jest znacznie bardziej lukratywne dzięki potencjałowi tokenizacji. Tokenizacja to proces, w ramach którego zasoby świata rzeczywistego są przekształcane w tokeny cyfrowe. TrustToken tworzy pomost między światem cyfrowym a rzeczywistym poprzez tokenizację zasobów świata rzeczywistego w sposób, który jest akceptowalny również w świecie rzeczywistym i jest „egzekwowany prawnie, kontrolowany i ubezpieczony”. Odbywa się to poprzez utworzenie umowy „SmartTrust”, która gwarantuje własność władzom prawnym w świecie rzeczywistym, a także wdraża wszelkie niezbędne działania w przypadku zerwania umów, w tym odstąpienie od umowy, nałożenie sankcji karnych i wiele innych. Zdecentralizowany TrustMarket jest dostępny dla wszystkich interesariuszy w celu zbierania i negocjowania cen, usług i TrustTokens, które są sygnałami i nagrodami, które strony otrzymują za godne zaufania zachowanie, tworzenia ścieżki audytu i ubezpieczenia aktywów.

To, czy TrustTokens są w stanie zapewnić solidne ubezpieczenie, jest kwestią do dyskusji, ale możemy to już zobaczyć na wielowiekowym rynku Lloyd's. Na rynku Lloyd's kupujący i sprzedający ubezpieczenia oraz ubezpieczyciele zbierają się, aby przeprowadzać ubezpieczenia. Administracja funduszami Lloyd's monitoruje ich różne syndykaty i zapewnia adekwatność kapitałową, aby zamortyzować wstrząsy, które również pochodzą z ubezpieczeń. TrustMarket ma potencjał, by stać się zmodernizowaną wersją rynku Lloyd's, ale jest zbyt wcześnie, aby określić jego dokładny sukces. TrustToken może otworzyć gospodarkę i stworzyć lepszą wartość i mniejsze koszty oraz korupcję w rzeczywistych aktywach, zwłaszcza w nieruchomościach, ubezpieczeniach i towarach, które tworzą zbyt dużą władzę w rękach nielicznych.

Część AI równania M2M

Wiele już napisano o sztucznej inteligencji i jej ponad 10,000 XNUMX modeli uczenia maszynowego, które mają swoje mocne i słabe strony i pozwalają nam odkryć spostrzeżenia, które wcześniej były przed nami ukryte, aby radykalnie poprawić nasze życie. Nie będziemy ich szczegółowo opisywać, ale skupimy się na dwóch obszarach: nauczaniu maszynowym i zautomatyzowanej inteligencji maszynowej (AML), ponieważ umożliwią one przekształcenie IoT z izolowanych bitów sprzętu w zintegrowane nośniki danych i inteligencji.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe jest być może najbardziej wykładniczym trendem, jaki obserwujemy, który może pozwolić ekonomii M2M rosnąć wykładniczo od skromnych początków, aby stać się dominującą cechą naszego codziennego życia. Wyobrażać sobie! Maszyny nie tylko dokonują transakcji między sobą i innymi platformami, takimi jak serwery i ludzie, ale także uczą się nawzajem. Stało się to już w przypadku funkcji autopilota Tesli Model S. Kierowca-człowiek działa jako ekspert-nauczyciel samochodu, ale samochody dzielą się tymi danymi i uczą się między sobą, radykalnie poprawiając swoje wrażenia w niezwykle krótkim czasie. Teraz jedno urządzenie IoT nie jest odizolowanym urządzeniem, które będzie musiało samodzielnie uczyć się wszystkiego od podstaw; może wykorzystać masowe uczenie się, którego nauczyły się również inne podobne urządzenia IoT na całym świecie. Oznacza to, że inteligentne systemy IoT wyszkolone przez uczenie maszynowe nie tylko stają się inteligentniejsze; z biegiem czasu stają się mądrzejsi w trendach wykładniczych.

To „uczenie maszynowe” ma ogromne zalety, ponieważ skraca wymagany czas szkolenia, omija potrzebę posiadania ogromnych danych szkoleniowych i umożliwia maszynom samodzielną naukę w celu poprawy doświadczenia użytkownika. To nauczanie maszynowe może być czasami kolektywne, jak samojezdne samochody, które dzielą się i uczą razem w rodzaju zbiorowego umysłu, lub może być przeciwstawne, jak dwie maszyny grające w szachy przeciwko sobie, jedna maszyna działająca jako oszust, a druga jako oszust detektor i tak dalej. Maszyna może się również uczyć, grając w symulacje i gry przeciwko sobie, bez potrzeby korzystania z jakiejkolwiek innej maszyny. AlphaGoZero zrobił dokładnie to. AlphaGoZero nie wykorzystał żadnych danych treningowych i grał przeciwko sobie, a następnie pokonał AlphaGo, czyli sztuczną inteligencję, która pokonała najlepszych na świecie graczy w Go (Go to popularna wersja chińskich szachów). Wrażenie, jakie arcymistrzowie szachowi mieli podczas oglądania gry AlphaGoZero, było jak zaawansowana obca, superinteligentna rasa grająca w szachy.

Aplikacje z tego są oszałamiające; kapsuły tunelowe oparte na hyperloop (bardzo szybkich pociągach), komunikujące się ze sobą, autonomiczne statki, ciężarówki, całe floty dronów korzystających z inteligencji roju i żywe miasto uczące się od siebie poprzez interakcje z inteligentną siecią. To wraz z innymi innowacjami występującymi w czwartej rewolucji przemysłowej sztucznej inteligencji może wyeliminować obecne problemy zdrowotne, wiele problemów społecznych, takich jak absolutna bieda i pozwolić nam skolonizować Księżyc i Marsa.

Oprócz IOTA istnieją również Dagcoiny i bajty, które nie wymagają blockchain. Zarówno Dagcoiny, jak i bajty są ponownie oparte na DAG Directed Acrelic Graph, podobnie jak „tangle” IOTA. Podobne zalety IOTA dotyczą z grubsza Dagcoinów i bajtów, ponieważ wszystkie one pokonują obecne ograniczenia blockchain. 

Zautomatyzowane uczenie maszynowe

Istnieje oczywiście szerszy kontekst automatyzacji, w którym prawie każda dziedzina jest podejrzana i nikt nie jest wolny od tego strachu przed apokalipsą sztucznej inteligencji. Istnieje również jaśniejsza strona automatyzacji, która pozwoli ludziom odkrywać „zabawę” zamiast samej pracy. Aby uzyskać obszerną relację, zob ten artykuł na futurism.com

Pomimo szumu i chwały związanej z modelarzami ilościowymi, takimi jak analitycy danych, aktuariusze, kwantowcy i wielu innych, stają przed zagadką, którą ma rozwiązać zautomatyzowana inteligencja maszyn. Zagadką jest luka między ich szkoleniem a tym, co powinni robić, w porównaniu z tym, co faktycznie robią. Ponura rzeczywistość polega na tym, że większość czasu zajmuje małpa (praca, którą może wykonać każda małpa zamiast intelektualnie wyszkolonej i kompetentnej istoty ludzkiej), taka jak powtarzalne zadania, przetwarzanie liczb, sortowanie danych, czyszczenie danych, ich zrozumienie, dokumentowanie modeli i stosując powtarzalne programowanie (również będąc mechaniką arkusza kalkulacyjnego) i dobrą pamięć, aby pozostać w kontakcie z całą tą matematyką. Powinni być kreatywni, tworzyć praktyczne spostrzeżenia, rozmawiać z innymi zainteresowanymi stronami w celu uzyskania konkretnych wyników opartych na danych, analizować i wymyślać nowe rozwiązania istniejących problemów.

Zautomatyzowana inteligencja maszynowa (AML) dba o zmniejszenie tej ogromnej luki. Zamiast zatrudniać zespół 200 analityków danych, jeden lub kilku analityków danych korzystających z AML może wykorzystać szybkie modelowanie wielu modeli jednocześnie, ponieważ większość pracy związanej z uczeniem maszynowym jest już zautomatyzowana przez AML, na przykład eksploracyjna analiza danych, transformacje funkcji, wybór algorytmu, dostrajanie hiperparametrów i diagnostyka modelu. Dostępnych jest wiele platform, takich jak DataRobot, Google AutoML, Driverless AI of H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta i Pure Predictive itd. obliczyć dziesiątki odpowiednich algorytmów w tym samym czasie, aby znaleźć optymalne modele zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi kryteriami. Niezależnie od tego, czy są to algorytmy głębokiego uczenia się, czy algorytmy przesyłania strumieniowego, wszystkie są starannie zautomatyzowane, aby znaleźć optymalne rozwiązanie, które nas faktycznie interesuje.

W ten sposób AML uwalnia naukowców zajmujących się danymi, aby byli bardziej ludzkimi, a mniej cyborgami-wolkanami-ludzkimi kalkulatorami. Maszyny są delegowane do tego, co robią najlepiej (powtarzalne zadania, modelowanie), a ludzie są delegowani do tego, co robią najlepiej (kreatywność, tworzenie przydatnych spostrzeżeń w celu realizacji celów biznesowych, tworzenie nowych rozwiązań i komunikowanie ich). Nie mogę teraz powiedzieć, że „poczekaj najpierw, pozwól mi zostać doktorem lub ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego za 10 lat, a potem zastosuję te modele; świat porusza się teraz zbyt szybko, a to, co jest teraz istotne, bardzo szybko staje się nieaktualne. Szybkie tempo kursu opartego na MOOC i nauka online ma teraz o wiele większy sens w dzisiejszym wykładniczym społeczeństwie niż stała kariera życiowa, do której przywykły poprzednie pokolenia.

AML jest niezbędna w gospodarce M2M, ponieważ algorytmy muszą być opracowywane i wdrażane w łatwy sposób i w krótkim czasie. Zamiast algorytmów wymagających zbyt wielu ekspertów, których opracowanie modeli zajmuje miesiące, AML wypełnia lukę czasową i pozwala na zwiększenie produktywności w stosowaniu sztucznej inteligencji w sytuacjach, które wcześniej były nie do pomyślenia.

Insuretech przyszłości

Aby proces był bardziej płynny, zwinny, solidny, niewidoczny i łatwy jak dziecięca zabawa, technologia blockchain jest używana z inteligentnymi kontraktami, które same się wykonują, gdy spełnione są warunki. Ten nowy model ubezpieczenia P2P eliminuje tradycyjne płatności składek za pomocą cyfrowego portfela, w którym każdy członek umieszcza swoją składkę na koncie typu escrow, z którego można korzystać tylko w przypadku zgłoszenia roszczenia. W tym modelu żaden z członków nie ma ekspozycji większej niż kwota, którą włożyli do swoich cyfrowych portfeli. Jeśli nie zostaną zgłoszone żadne roszczenia, wszystkie portfele cyfrowe zatrzymają swoje pieniądze. Wszystkie płatności w tym modelu są dokonywane przy użyciu bitcoinów, co jeszcze bardziej obniża koszty transakcji. Teambrella twierdzi, że jest pierwszym ubezpieczycielem korzystającym z tego modelu opartego na bitcoinie. Rzeczywiście, Teambrella nie jest sam. Istnieje wiele startupów opartych na łańcuchach bloków, których celem są ubezpieczenia peer to peer i inne obszary działalności człowieka. Niektórzy z nich są:

1. Etherisc
2. Ubezpieczenie
3. Aigang
4. Życie Regi
5. Bitowe życie i zaufanie
6. Wspólna matryca Unity

Tak więc, jako ubezpieczyciel wykorzystuje się wiele mądrości tłumu ”Uczy się od ludzi, plany z ludźmi, Zaczyna się od tego, co mają I buduje na tym, co wiedzą” (Lao Tze).

Zamiast aktuariusza maksymalizującego zysk dla akcjonariuszy, siedzącego w izolacji od realiów, pozbawionego skóry w grze i mającego znacznie mniejszy dostęp do świadomości (tj. w ich mądrość (zamiast mądrości z książek), która jest o wiele lepsza. Nie ma tu również nieuczciwych praktyk cenowych, takich jak ocena oparta na płci, optymalizacja cen, która obciąża Cię wyższą opłatą, jeśli masz mniejsze szanse na przejście do innego ubezpieczyciela i odwrotnie. Gigantyczny ubezpieczyciel nie może znać cię lepiej niż twoi rówieśnicy, to takie proste.

Te same ubezpieczenia typu peer-to-peer można przeprowadzić również na rozproszonych księgach rachunkowych nie opartych na łańcuchu bloków, takich jak IOTA, Dagcoins i Byteballs, z dodatkowymi zaletami technologicznymi tych nowych rejestrów w stosunku do obecnego łańcucha bloków. Te startupy zajmujące się cyfrową tokenizacją obiecują radykalne odkrycie modeli biznesowych, w których transakcje, łączenie i prawie wszystko jest wykonywane dla społeczności i przez społeczność w zautomatyzowany, w pełni godny zaufania sposób, bez opresyjnych pośredników, takich jak rządy, kapitalistyczne przedsiębiorstwa, instytucje społeczne i tak dalej. Ubezpieczenie Peer to Peer to tylko część całego programu.

Inteligentne kontrakty mają wbudowane warunki, które są uruchamiane automatycznie, gdy wystąpi nieprzewidziane zdarzenie, a roszczenia zostaną natychmiast wypłacone. Ogromne zapotrzebowanie na siłę roboczą o wysokich kwalifikacjach, ale zasadniczo wykonującą pracę biurową, zostaje całkowicie usunięte, aby zbudować elegancką autonomiczną organizację przyszłości. Unika się uciążliwego pośrednika „akcjonariuszy”, co oznacza, że ​​interesy konsumentów są realizowane poprzez zapewnienie wygody, niskich cen i dobrej obsługi klienta. W tym układzie peer-to-peer korzyści trafiają do społeczności, a nie do akcjonariusza. IoT stanowi główne źródło danych dla tych pul w celu opracowania protokołów, kiedy zwolnić wypłatę roszczenia, a kiedy nie. Ta sama tokenizacja oznacza, że ​​dostęp do puli ubezpieczeniowej może mieć każdy w dowolnym miejscu, bez ograniczeń geograficznych i przepisów.