O alvorecer da era máquina a máquina e suas implicações para os seguros

A tecnologia máquina a máquina (M2M) envolve essencialmente sensores em um ambiente de Internet das Coisas (IoT), onde enviam dados sem fio para um servidor ou outro sensor. Outro sensor ou servidor usa Inteligência Artificial (IA) para analisar os dados e agir automaticamente sobre os dados em tempo real. As ações podem ser qualquer coisa como alertas, avisos e mudanças de direção, freios, aceleração, curvas e até mesmo transações. À medida que o M2M aumenta exponencialmente, em breve veremos a reinvenção de modelos de negócios e relacionamentos com clientes. Na verdade, as aplicações só serão limitadas pela imaginação das empresas.

Esta postagem irá explorar o seguinte:

1. Visão geral das principais tecnologias M2M e seu potencial disruptivo.
2. Transações M2M; uma revolução totalmente nova onde as máquinas podem transacionar diretamente com outras máquinas, levando à economia da máquina.
3. O impacto da IA ​​é o que nos leva ao M2M; big data, aprendizagem profunda, algoritmos de streaming. Inteligência de máquina automatizada e ensino de máquina. O ensino de máquinas é talvez a tendência mais exponencial da economia da máquina.
4. Modelo de negócios de seguros do futuro: startups Insuretech baseadas em blockchain.
5. Observações finais

Visão geral das principais tecnologias M2M

Imagine alguns cenários da vida real:

1. Seu carro detecta sua jornada de viagem e compra seguro sob demanda por quilômetro automaticamente. Uma máquina compra automaticamente seu próprio seguro de responsabilidade civil.
2. Exoesqueletos vestíveis que dão força e agilidade sobre-humanas às forças policiais e às fábricas
3. Interfaces cérebro-computador que se fundem com nossos cérebros para criar inteligência sobre-humana (por exemplo, Neural Lace de Elon Musk)
4. Pílulas inteligentes digeridas por nós e dispositivos de saúde que avaliam diretamente nossos riscos de mortalidade e morbidade.
5. Você pode obter seguro de vida tirando uma selfie. As selfies são analisadas por um algoritmo que determina clinicamente sua idade biológica por meio dessas imagens (já sendo feito pelo software Chronos da startup Lapetus).
6. Suas geladeiras entendem seus hábitos regulares de compras e estoques e descobrem que algum item como o leite está acabando; então, ele compra leite diretamente por meio de compras online. Sua geladeira será reabastecida continuamente com base em seus hábitos mais comuns. Para hábitos novos e não habituais, você pode continuar comprando seus itens de forma independente e estocando-os na geladeira normalmente.
7. Carros autônomos interagem entre si na rede inteligente para evitar acidentes e colisões.
8. Seu robô sente que você está ficando mais chateado e deprimido ultimamente e por isso tenta animá-lo. Ele diz ao seu bot de treinador de saúde para aumentar o conteúdo para resiliência emocional.
9. Os sensores detectam uma explosão iminente no cano e, antes que o cano estoure, envia um técnico para sua casa
10. Seu chatbot é seu assistente pessoal. Ele faz compras para você, detecta quando você precisa comprar um seguro, digamos, quando você está viajando, cuida de suas tarefas diárias e mantém você atualizado sobre sua programação diária que você fez em colaboração com o bot.
11. Você tem uma impressora 3D para fazer novas escovas de dente. A atual escova de dentes inteligente detecta que seus filamentos estão prestes a se desgastar e envia um sinal para a impressora 3D para produzir novos filamentos.
12. Em vez de enxames de pássaros, vemos agora enxames de drones voando, realizando suas tarefas em inteligência coletiva de enxames.
13. Uma máquina joga xadrez contra si mesma sem nenhum dado de treinamento e vence quase tudo e todos (o AlphaGoZero já faz isso).
14. Existem inúmeros cenários da vida real como estes, limitados apenas pela nossa imaginação.

Existem dois metatemas decorrentes das tecnologias M2M: prevenção e conveniência. Os carros autônomos podem eliminar ou reduzir radicalmente os acidentes, já que a maioria dos acidentes automobilísticos é causada por erros humanos. Os wearables podem levar a um estilo de vida mais saudável, sensores domésticos inteligentes estouram em tubos e outros problemas antes que eles ocorram e os corrijam. Essa prevenção diminui a morbidade, os acidentes e outros eventos adversos. A conveniência é um aspecto abrangente, pois quase tudo acontece automaticamente de uma máquina para outra e, em poucos casos restantes, é aumentada com a experiência e a atenção humanas. A máquina aprende sozinha o que está programada para aprender, usando dados de seus sensores sobre nossos comportamentos ao longo do tempo. Isso acontece em segundo plano e automaticamente para liberar nosso tempo e esforços para outras coisas mais humanas, como ser criativo.

Estas tecnologias emergentes estão a provocar alterações nas exposições e têm um enorme impacto nos seguros. Um grande número de pontos de contato são feitos onde a seguradora pode interagir com o cliente, há menos foco na cobertura pessoal e mais no aspecto comercial (como se o carro autônomo apresentar mau funcionamento ou for hackeado, o assistente doméstico for hackeado, a pílula inteligente envenena de fornecer dados em tempo real para avaliar dinamicamente os riscos de mortalidade e morbidade) e assim por diante. A frequência dos sinistros deverá diminuir radicalmente, mas a gravidade dos sinistros pode ser mais complexa e difícil de avaliar, uma vez que várias partes interessadas terão de ser levadas em conta para avaliar os danos e ver como a parcela da cobertura de perdas varia em proporção a falhas de diferentes partes interessadas. O hacking cibernético se multiplicará, levando a novas oportunidades para as seguradoras na economia das máquinas.  

Estas tecnologias não estão sozinhas; o capitalismo não pode existir sem revolucionar constantemente a tecnologia e, portanto, as nossas relações humanas com ela. Se você precisar de mais consciência disso, veja como os algoritmos e a tecnologia estão moldando nossas mentalidades, atitudes de pensamento, nosso comportamento e ações e veja como toda a tecnologia está evoluindo rapidamente. O que é surpreendente é que esta observação foi feita por Karl Marx, alguém que viveu entre 1818 e 1883, e isto mostra que toda a tecnologia do mundo não substitui o pensamento profundo e a sabedoria erudita.

As mudanças sociais andam de mãos dadas com as mudanças tecnológicas. Agora estamos vendo modelos de negócios peer to peer com foco no impacto social (Lemonade, por exemplo) em vez de apenas tornar os ricos mais ricos. A economia partilhada está a impulsionar a utilização da tecnologia, uma vez que nos proporciona acesso (mas não propriedade) numa base a pedido. A geração millennial também é muito diferente das gerações anteriores e apenas começámos a perceber o que eles exigem e como querem moldar o mundo que nos rodeia. A economia partilhada pode significar que máquinas com as suas próprias carteiras podem prestar serviços a pedido para humanos e realizar transações de forma independente.

Transações financeiras M2M

Nossos futuros clientes serão máquinas com carteiras. Uma criptomoeda chamada “IOTA (Internet of Things Application)” visa impulsionar a economia da máquina para a nossa realidade quotidiana, permitindo que as máquinas IoT transacionem com outras máquinas direta e automaticamente, o que levará ao rápido surgimento de modelos de negócios centrados na máquina. 

A IOTA faz isso removendo o blockchain e, em vez disso, adotando um livro-razão distribuído “emaranhado”, que é escalável, leve e tem zero taxas de transação, o que significa que as microtransações são viáveis ​​pela primeira vez. As principais vantagens do IOTA sobre os sistemas blockchain atuais são:

1. Para permitir uma ideia clara, o blockchain é como um restaurante com garçons (mineiros) dedicados que trazem sua comida. No Tangle, é um restaurante self-service onde todos se servem. Tangle faz isso por meio do protocolo que a pessoa deve verificar suas duas transações anteriores ao fazer uma nova transação. Assim, os mineiros, os novos intermediários que acumulam imenso poder nas redes blockchain, tornam-se totalmente inúteis através do Tangle. A promessa do blockchain é que os intermediários nos explorem, sejam eles o governo, os bancos que imprimem dinheiro, as diversas instituições, mas outra classe de intermediários, os 'mineradores', está se tornando bastante poderosa, especialmente os mineradores chineses, levando a uma concentração de enorme poder em um pequeno país. número de mãos. A mineração de Bitcoin consome tanta energia quanto a eletricidade produzida por mais de 159 países, por isso também é um enorme desperdício de recursos de eletricidade, porque é necessário um enorme hardware de computação para quebrar códigos matemáticos criptográficos complexos para validar uma transação.
2. Como a mineração é demorada e cara, não faz sentido realizar micro ou nano transações. O Tangle Ledger permite que as transações sejam validadas em paralelo e não exige taxas de mineração para permitir que o mundo da IoT conduza nano e microtransações.
3. As máquinas são fontes “sem banco” nos dias de hoje, mas com a IOTA, as máquinas podem gerar rendimento e tornar-se uma unidade independente economicamente viável que pode adquirir seguros, energia, manutenção, etc. A IOTA fornece “Know Your Machine (KYM)” por meio de identidades seguras, como as que os bancos têm atualmente Know Your Customer (KYC).

IOTA é uma nova geração de criptomoedas que visa resolver problemas que as criptomoedas anteriores não foram capazes de resolver. O livro-razão distribuído “Tangle” é um apelido para um Gráfico Acíclico Direcionado conforme mostrado abaixo: 

Directed Acíclico Graph é uma rede criptográfica descentralizada que é supostamente escalável até o infinito e resiste a ataques de computadores quânticos (que ainda não foram totalmente desenvolvidos comercialmente e usados ​​na vida convencional) através do uso de uma forma diferente de criptografia de assinaturas baseadas em hash.  

Em vez de se tornar complicado de escalar, o Tangle na verdade acelera com mais transações e melhora à medida que aumenta em vez de se deteriorar. Todos os dispositivos que usam IOTA fazem parte do Node of the Tangle. Para cada transação realizada pelo nó, o nó 2 deve confirmar outras transações. Desta forma, há duas vezes mais capacidade disponível do que a necessidade de confirmar as transações. Esta propriedade antifrágil em que o emaranhado melhora com o caos em vez de piorar devido ao caos é uma vantagem fundamental do Emaranhado. 

Historicamente e até mesmo atualmente, induzimos confiança nas transações registrando seu rastro para comprovar a origem, o destino, a quantidade e o histórico das transações. Isto exige muito tempo e esforços por parte de muitas profissões, como advogados, auditores, inspetores de qualidade e muitas funções de apoio. Isso, por sua vez, faz com que os humanos matem sua criatividade, tornando-se analistas de números fazendo verificações manuais de um lado para outro, tornando as transações caras, imprecisas e dispendiosas. Muito sofrimento humano e Dukkha têm sido enfrentados por muitos humanos que realizam trabalhos monótonos e repetitivos apenas para criar confiança nessas transações. Como conhecimento é poder, informações importantes são mantidas escondidas por aqueles que estão no poder, para dissuadir as massas. A blockchain está a permitir-nos potencialmente “eliminar toda esta porcaria” dos intermediários e dar poder às pessoas através da tecnologia, que é o principal objectivo da quarta revolução industrial.

No entanto, o blockchain atual tem seu próprio conjunto de limitações em relação à escalabilidade, taxas de transação e recursos computacionais necessários para a mineração. A IOTA acaba com o blockchain, substituindo-o pelo livro-razão distribuído ‘Tangle’ para criar e verificar transações. O objetivo da IOTA é atuar como um facilitador chave da Economia da Máquina que, até agora, tem sido restringida devido às limitações das criptomoedas atuais.

Pode-se prever razoavelmente que muitos sistemas ciberfísicos surgirão e serão baseados em Inteligência Artificial e IoT, tais como cadeias de abastecimento, cidades inteligentes, redes inteligentes, computação partilhada, governação inteligente e sistemas de saúde. Um país com planos muito ambiciosos e agressivos para se tornar bem conhecido em IA ao lado dos gigantes habituais dos EUA e da China são os Emirados Árabes Unidos. Os Emirados Árabes Unidos têm tantas iniciativas de IA como mostraram a polícia de drones, planos para carros sem motorista e hyperloops, governança baseada em blockchain e até têm o primeiro ministro de estado do mundo para Inteligência Artificial.

A busca pela eficiência foi a busca que primeiro impulsionou o capitalismo e agora esta mesma busca está agora a trabalhar para acabar com o capitalismo. A impressão 3D e a economia partilhada estão a reduzir radicalmente os custos e a melhorar os níveis de eficiência e a “Economia da Máquina” com máquinas com carteiras digitais é o próximo passo lógico para uma maior eficiência. Pela primeira vez, uma máquina será uma unidade economicamente independente, que obterá rendimentos através de serviços físicos ou de dados e gastará por conta própria em energia, seguros e manutenção. A economia sob demanda crescerá devido a essa confiança distribuída. A impressão 3D reduzirá radicalmente o custo de fabricação de materiais e robôs, e robôs economicamente independentes começarão em breve a fornecer serviços sob demanda para humanos.

Para ver o impacto explosivo que pode ter, imagine substituir o secular mercado de seguros do Lloyd’s. Uma startup, TrustToken está tentando criar uma economia de confiança para realizar transações de US$ 256 trilhões, que é o valor de todos os ativos do mundo real no planeta. As transações atuais ocorrem em modelos ultrapassados, com transparência, liquidez, confiança limitadas e muitos problemas. A realização dessas transações usando registros digitais como o blockchain é muito mais lucrativa devido ao potencial da tokenização. A tokenização é o processo através do qual os ativos do mundo real são convertidos em tokens digitais. TrustToken está fazendo a ponte entre o mundo digital e o real por meio da tokenização de ativos do mundo real de uma forma que também seja aceitável no mundo real e seja “aplicada legalmente, auditada e segurada”. Isto é feito através da criação de um contrato ‘SmartTrust’ que garante a propriedade junto às autoridades legais no mundo real, e também implementa qualquer ação necessária quando os contratos são quebrados, incluindo reposição, cobrança de penalidades criminais e muito mais. Um TrustMarket descentralizado está disponível para todas as partes interessadas coletarem e negociarem os preços, serviços e TrustTokens são os sinais e recompensas que as partes recebem por um comportamento confiável, para criar uma trilha de auditoria e para garantir os ativos.

Se os TrustTokens são capazes de realizar seguros sólidos é uma questão em debate, mas já podemos ver isso no secular mercado do Lloyd’s. No mercado Lloyd’s, compradores e vendedores de seguros e subscritores se reúnem para realizar seguros. Uma administração dos fundos do Lloyd’s monitoriza os seus vários sindicatos e fornece também a adequação do capital para absorver os choques resultantes dos seguros. O TrustMarket tem potencial para se tornar a versão modernizada do mercado Lloyd’s, mas é demasiado cedo para determinar o seu sucesso preciso. O TrustToken pode abrir a economia e criar melhor valor e menores custos e corrupção em ativos do mundo real, especialmente em imóveis, seguros e commodities que criam demasiado poder nas mãos de muito poucos.

A parte AI da equação M2M

Muita tinta foi escrita sobre IA e seus mais de 10,000 modelos de aprendizado de máquina que têm seus próprios pontos fortes e fracos e nos permitem descobrir insights que antes estavam ocultos de nós para melhorar radicalmente nossas vidas. Não iremos descrevê-los em detalhes, mas nos concentraremos em duas áreas de Ensino de Máquina e Inteligência de Máquina Automatizada (AML), pois permitirão que a IoT se transforme de bits isolados de hardware em portadores integrados de dados e inteligência.

Ensino de máquina

O ensino automático é talvez a tendência mais exponencial que estamos vendo, que pode permitir que a economia M2M se apoie exponencialmente desde um começo humilde para se tornar uma característica dominante de nossa vida cotidiana. Imagine! As máquinas não apenas realizam transações entre si e com outras plataformas, como servidores e humanos, mas também ensinam umas às outras. Isso já aconteceu com o recurso de piloto automático do Tesla Model S. O motorista humano atua como professor especialista do carro, mas os carros compartilham esses dados e aprendem entre si, melhorando radicalmente sua experiência em um tempo extremamente curto. Agora, um dispositivo IoT não é um dispositivo isolado que terá que aprender tudo do zero sozinho; ele também pode aproveitar o aprendizado em massa aprendido por outros dispositivos IoT semelhantes em todo o mundo. Isto significa que os sistemas inteligentes de IoT treinados por machine learning não estão apenas se tornando mais inteligentes; eles estão ficando mais inteligentes e mais rápido ao longo do tempo em tendências exponenciais.

Este “ensino de máquina” tem enormes vantagens, pois reduz o tempo de treinamento necessário, evita a necessidade de ter dados de treinamento massivos e permite que as máquinas aprendam por si mesmas para melhorar a experiência do usuário. Este Ensino de Máquina pode às vezes ser coletivo, como carros autônomos, compartilhando e aprendendo juntos em uma espécie de mente coletiva, ou pode ser adversário, como duas máquinas jogando xadrez contra si mesma, uma máquina agindo como a fraude e a outra máquina como a fraude. detector e assim por diante. A máquina também pode aprender sozinha fazendo simulações e jogos contra si mesma, sem a necessidade de qualquer outra máquina. AlphaGoZero fez exatamente isso. AlphaGoZero não usou nenhum dado de treinamento e jogou contra si mesmo e depois derrotou o AlphaGo, que foi a IA que derrotou os melhores jogadores humanos de Go do mundo (Go é uma versão popular do xadrez chinês). A sensação que os grandes mestres do xadrez tiveram ao assistir AlphaGoZero jogar era como uma raça alienígena avançada e superinteligente jogando xadrez.

As aplicações disso são surpreendentes; cápsulas de túneis baseadas em hyperloop (trem muito rápido) comunicando-se entre si, navios autônomos, caminhões, frotas inteiras de drones operando com inteligência de enxame e a cidade viva aprendendo consigo mesma por meio de interações de redes inteligentes. Isto, juntamente com outras inovações que ocorrem na quarta revolução industrial da Inteligência Artificial, pode erradicar os actuais problemas de saúde, muitos problemas sociais como a pobreza absoluta e permitir-nos colonizar a Lua e Marte.

Além do IOTA, também existem Dagcoins e byteballs que não requerem blockchain. Tanto Dagcoins quanto byteballs são novamente baseados no DAG Directed Acrelic Graph, assim como o 'emaranhado' do IOTA. Vantagens semelhantes do IOTA aplicam-se aproximadamente aos Dagcoins e byteballs, uma vez que todos superam as limitações atuais do blockhain. 

Aprendizado de máquina automatizado

É claro que existe um contexto mais amplo para a automação, onde quase todos os campos são suspeitos e ninguém está livre deste medo do apocalipse da IA. Há também um lado mais positivo da automação, onde ela permitirá que os humanos explorem o “brincar” em vez de apenas trabalhar. Para uma cobertura abrangente, consulte Este artigo em futurismo.com

Apesar do entusiasmo e da glória associados aos modeladores quantitativos, como cientistas de dados, atuários, quants e muitos outros, eles enfrentam um enigma que a inteligência automatizada da máquina se propõe a resolver. O enigma é a diferença entre o seu treinamento e o que deveriam fazer em comparação com o que realmente fazem. A sombria realidade é que na maior parte do tempo é gasto com trabalho de macaco (trabalho que qualquer macaco pode fazer em vez de um ser humano intelectualmente treinado e competente), como tarefas repetitivas, processamento de números, classificação de dados, limpeza de dados, compreensão, documentação de modelos e aplicar programação repetitiva (sendo mecânica de planilhas também) e boa memória para manter contato com toda essa matemática. O que deveriam fazer é ser criativos, produzir insights acionáveis, conversar com outras partes interessadas para obter resultados concretos baseados em dados, analisar e apresentar novas soluções “polímatas” para os problemas existentes.

A inteligência de máquina automatizada (AML) cuida para reduzir essa enorme lacuna. Em vez de contratar uma equipe de 200 cientistas de dados, um ou poucos cientistas de dados que usam AML podem utilizar modelagem rápida de vários modelos ao mesmo tempo, porque a maior parte do trabalho de aprendizado de máquina já é automatizado por AML, como análise exploratória de dados, transformações de recursos, seleção de algoritmo, ajuste de hiperparâmetros e diagnóstico de modelo. Existem várias plataformas disponíveis, como DataRobot, AutoML do Google, Driverless AI of H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta e Pure Predictive e assim por diante AML pode calcule dezenas de algoritmos adequados ao mesmo tempo para descobrir modelos ideais de acordo com critérios predefinidos. Quer sejam algoritmos de aprendizagem profunda ou algoritmos de streaming, todos são perfeitamente automatizados para encontrar a solução ideal que é aquilo em que estamos realmente interessados.

Dessa forma, a AML libera os cientistas de dados para serem mais humanos e menos calculadores ciborgues-vulcanos-humanos. As máquinas são delegadas para o que fazem de melhor (tarefas repetitivas, modelagem) e os humanos são delegados para o que fazem de melhor (ser criativo, produzir insights acionáveis ​​para impulsionar os objetivos de negócios, criar novas soluções e comunicá-las). Não posso dizer agora que ‘espere, primeiro, deixe-me me tornar um PhD ou especialista em Aprendizado de Máquina em 10 anos e então aplicarei esses modelos; o mundo move-se demasiado depressa e o que é relevante torna-se obsoleto muito rapidamente. Um curso rápido baseado em MOOC e aprendizagem on-line fazem muito mais sentido agora na sociedade exponencial de hoje, em vez da carreira fixa na vida a que as gerações anteriores estão acostumadas.

AML é necessária na economia M2M porque os algoritmos precisam ser desenvolvidos e implantados com facilidade e em pouco tempo. Em vez de algoritmos exigirem muitos especialistas e levarem meses para desenvolver seus modelos, o AML preenche a lacuna de tempo e permite maior produtividade na aplicação de IA em situações que antes eram impensáveis.

Insuretechs do futuro

Para tornar o processo ainda mais contínuo, ágil, robusto, invisível e tão fácil quanto uma criança brincar, a tecnologia blockchain é usada com contratos inteligentes que são executados automaticamente quando as condições são atendidas. Este novo modelo de seguro P2P está eliminando o pagamento tradicional de prêmios, usando em vez disso uma carteira digital onde cada membro deposita seu prêmio em uma conta do tipo caução, para ser usada apenas se uma reclamação for feita. Neste modelo, nenhum dos membros tem uma exposição superior ao valor que coloca nas suas carteiras digitais. Se nenhuma reclamação for feita, todas as carteiras digitais ficarão com seu dinheiro. Todos os pagamentos neste modelo são feitos em bitcoin, reduzindo ainda mais os custos de transação. A Teambrella afirma ser a primeira seguradora a usar esse modelo baseado em bitcoin. Na verdade, Teambrella não está sozinho. Existem muitas startups baseadas em blockchains voltadas para seguros peer to peer e outras áreas da atividade humana. Alguns deles são:

1. Etherisc
2. Insurepal
3. Aigang
4. Vida Rega
5. Um pouco de vida e confiança
6. Unidade Matriz Comum

Assim, muita sabedoria da multidão é utilizada nisso, já que a seguradora 'Aprende com as pessoas, planos com as pessoas, Começa com o que eles têm E se baseia no que eles sabem’(Lao Tze).

Em vez de um atuário que maximiza o lucro para os acionistas, isolado da realidade, sem participação no jogo e com muito menos acesso ao conhecimento (ou seja, dados) das pessoas em relação aos seus pares, esse ponto a ponto capacita a multidão e aproveita em sua sabedoria (em vez da sabedoria dos livros), que é muito melhor. Também não existem práticas de preços injustas aqui, como classificação baseada no sexo, otimização de preços que cobra mais caro se você tiver menos probabilidade de mudar para outra seguradora e vice-versa. A seguradora gigante não pode conhecer você mais do que seus pares, é simples assim.

Esse mesmo seguro peer-to-peer também pode ser realizado em livros distribuídos não baseados em blockchain, como IOTA, Dagcoins e Byteballs, com benefícios tecnológicos adicionais desses novos livros-razão em relação ao blockchain atual. Estas startups de tokenização digital têm a promessa de reinventar radicalmente os modelos de negócios onde as transações, o pooling e praticamente qualquer coisa são feitas para a comunidade e pela comunidade de uma forma automatizada e totalmente confiável, sem intermediários opressivos como governos, empresas capitalistas, instituições sociais e assim por diante. O seguro ponto a ponto é apenas uma parte de todo o programa.

Os contratos inteligentes têm condições integradas que são acionadas automaticamente quando a contingência acontece e os sinistros são pagos instantaneamente. A enorme necessidade de mão-de-obra com elevadas qualificações, mas que essencialmente faça trabalho administrativo, é totalmente eliminada para construir uma elegante organização autónoma do futuro. Os intermediários opressores dos “acionistas” são evitados, o que significa que os interesses dos consumidores são atendidos através do fornecimento de conveniência, preços baixos e bom suporte ao cliente. Neste ambiente peer to peer, os benefícios vão para a comunidade e não para o acionista. A IoT fornece a principal fonte de dados para esses pools desenvolverem protocolos quando liberar o pagamento de sinistros e quando não fazê-lo. A mesma tokenização significa que qualquer pessoa em qualquer lugar pode ter acesso ao pool de seguros, em vez de ser limitada pela geografia e pelos regulamentos.