Рассвет эпохи межмашинного взаимодействия и его последствия для страхования

Технология межмашинного взаимодействия (M2M) в основном включает датчики в среде Интернета вещей (IoT), где они отправляют данные по беспроводной сети на сервер или другой датчик. Другой датчик или сервер использует искусственный интеллект (ИИ) для анализа данных и автоматического реагирования на них в режиме реального времени. Действия могут быть любыми, такими как оповещения, предупреждения и изменение направления, торможение, ускорение, поворот и даже транзакции. Поскольку M2M экспоненциально растет, мы скоро увидим переосмысление целых бизнес-моделей и отношений с клиентами. Действительно, приложения будут ограничены только воображением бизнеса.

В этом посте будет рассмотрено следующее:

1. Обзор ключевых технологий M2M и их прорывного потенциала.
2. M2M-транзакции; совершенно новая революция, когда машины могут напрямую взаимодействовать с другими машинами, что ведет к машинной экономике.
3. Однако влияние ИИ ведет нас к M2M; большие данные, глубокое обучение, потоковые алгоритмы. Автоматизированный машинный интеллект и машинное обучение. Машинное обучение, пожалуй, самая экспоненциальная тенденция машинной экономики.
4. Страховая бизнес-модель будущего: стартапы Insuretech на основе блокчейна.
5. Заключительные замечания

Обзор ключевых технологий M2M

Представьте себе несколько сценариев из реальной жизни:

1. Ваш автомобиль определяет ваше путешествие и автоматически покупает страховку по требованию на милю. Машина автоматически покупает собственную страховку ответственности.
2. Носимые экзоскелеты, дающие правоохранительным органам и фабричным работникам сверхчеловеческую силу и ловкость
3. Интерфейсы мозг-компьютер, сливающиеся с нашим мозгом для создания сверхчеловеческого интеллекта (например, Neural Lace of Elon Musk)
4. Умные таблетки, которые мы перевариваем, и носимые устройства для здоровья, напрямую оценивающие наши риски смертности и заболеваемости.
5. Вы можете получить страховку жизни, сделав селфи. Селфи анализируются с помощью алгоритма, который с медицинской точки зрения определяет ваш биологический возраст по этим изображениям (это уже делается с помощью программного обеспечения Chronos стартапа Lapetus).
6. Ваши холодильники понимают ваши регулярные привычки в отношении покупок и запасов и обнаруживают, что некоторые продукты, такие как молоко, заканчиваются; поэтому он покупает молоко напрямую через интернет-магазины. Ваш холодильник будет постоянно пополняться в соответствии с вашими наиболее распространенными привычками. Для новых привычек и непривычных вы можете продолжать самостоятельно покупать свои вещи и хранить их в холодильнике как обычно.
7. Беспилотные автомобили взаимодействуют друг с другом в интеллектуальной сети, чтобы избежать аварий и столкновений.
8. Ваш робот чувствует, что в последнее время вы становитесь все более расстроенным и подавленным, и поэтому пытается вас подбодрить. Он говорит вашему боту-тренеру по здоровью увеличить количество контента для эмоциональной устойчивости.
9. Датчики улавливают приближающийся разрыв трубы и перед тем, как труба лопнет, отправляют ремонтника к вам домой.
10. Ваш чат-бот — ваш личный помощник. Он делает покупки за вас, чувствует, когда вам нужно купить страховку, скажем, когда вы путешествуете, занимается вашими повседневными делами и держит вас в курсе вашего ежедневного расписания, которое вы составили в сотрудничестве с ботом.
11. У вас есть 3D-принтер для изготовления новых зубных щеток. Нынешняя умная зубная щетка чувствует, что ее нити вот-вот изнашиваются, поэтому посылает сигнал на 3D-принтер для изготовления новых нитей.
12. Вместо птичьих роев мы теперь видим стаи дронов, улетающие, выполняя свои задачи в коллективном роевом разуме.
13. Машина играет в шахматы сама с собой без каких-либо обучающих данных и побеждает практически всех и вся (AlphaGoZero уже делает это).
14. Подобных сценариев в реальной жизни существует бесчисленное множество, и их ограничивает только наше воображение.

Есть две метатемы, возникающие в связи с технологиями M2M: предотвращение и удобство. Беспилотные автомобили могут устранить или радикально сократить количество аварий, поскольку большинство автомобильных аварий вызваны человеческими ошибками. Носимые устройства могут привести к более здоровому образу жизни, датчикам умного дома и другим проблемам до того, как они произойдут, и устранить их. Эта профилактика снижает заболеваемость, несчастные случаи и другие плохие события. Удобство является всеобъемлющим аспектом, поскольку почти все происходит автоматически от одной машины к другой, а в некоторых оставшихся случаях это дополняется человеческим опытом и вниманием. Машина изучает то, на что она запрограммирована, самостоятельно, используя данные своих датчиков о нашем поведении с течением времени. Это происходит в фоновом режиме и автоматически, чтобы освободить наше время и усилия для других, более человеческих вещей, таких как творчество.

Эти новые технологии приводят к изменениям в рисках и оказывают огромное влияние на страхование. Создано большое количество точек соприкосновения, где страховщик может взаимодействовать с клиентом, меньше внимания уделяется личному страхованию и больше — коммерческому аспекту (например, в случае неисправности или взлома беспилотного автомобиля, взлома домашнего помощника, отравления умными таблетками вместо этого). предоставления данных в режиме реального времени для динамической оценки рисков смертности и заболеваемости) и так далее. Частота претензий должна радикально снизиться, но тяжесть претензий может быть более сложной и трудной для оценки, поскольку для оценки убытков и выяснения того, как доля покрытия убытков меняется пропорционально ошибки разных участников. Киберхакерство будет множиться, что приведет к новым возможностям для страховщиков в машинной экономике.  

Эти технологии не одиноки; капитализм не может существовать без постоянной революции в технологии и, следовательно, в наших человеческих отношениях с ней. Если вам нужно больше знать об этом, посмотрите, как алгоритмы и технологии формируют наш менталитет, мышление влияет на наше поведение и действия, и посмотрите, как быстро развиваются все технологии. Удивительно то, что это наблюдение было сделано Карлом Марксом, человеком, жившим в 1818-1883 годах, и это показывает, что все технологии в мире не заменят глубокое мышление и эрудированную мудрость.

Социальные изменения идут рука об руку с технологическими изменениями. Теперь мы видим одноранговые бизнес-модели с упором на социальное воздействие (например, «Лимонад»), а не только на то, чтобы сделать богатых еще богаче. Экономика совместного использования стимулирует использование технологий, поскольку она предоставляет нам доступ (но не право собственности) по требованию. Поколение миллениалов также очень отличается от предыдущих поколений, и мы только начали осознавать, чего они требуют и как они хотят формировать мир вокруг нас. Экономика совместного использования может означать, что машины со своими собственными кошельками могут предоставлять услуги по запросу для людей и совершать транзакции независимо.

Финансовые операции M2M

Нашими будущими клиентами будут машины с кошельками. Криптовалюта под названием «IOTA (приложение Интернета вещей)» направлена ​​на то, чтобы продвинуть экономику машин в нашу повседневную реальность, позволяя машинам IoT напрямую и автоматически взаимодействовать с другими машинами, и это приведет к быстрому появлению бизнес-моделей, ориентированных на машины. 

IOTA делает это, удаляя блокчейн и вместо этого применяя «запутанный» распределенный реестр, который является масштабируемым, легким и имеет нулевую комиссию за транзакции, что означает, что микротранзакции впервые стали жизнеспособными. Ключевыми преимуществами IOTA по сравнению с существующими системами блокчейна являются:

1. Чтобы дать четкое представление, блокчейн похож на ресторан с выделенными официантами (майнерами), которые приносят вам еду. В Tangle это ресторан самообслуживания, где каждый обслуживает сам себя. Tangle делает это через протокол, по которому человек должен подтвердить свои предыдущие две транзакции при выполнении новой транзакции. Таким образом, майнеры, новые посредники, наращивающие огромную власть в сетях блокчейнов, полностью становятся бесполезными из-за Tangle. Обещание блокчейна заключается в том, что посредники эксплуатируют нас, будь то правительство, банки, печатающие деньги, различные учреждения, но другой класс посредников, «майнеров», становится довольно могущественным, особенно китайские майнеры, что приводит к концентрации огромной власти в небольшой компании. количество рук. Майнинг биткойнов требует столько же энергии, сколько электроэнергии, производимой более чем в 159 странах, поэтому это огромная трата ресурсов электроэнергии, поскольку для взлома сложных крипто-математических кодов для проверки транзакции требуется огромное вычислительное оборудование.
2. Поскольку майнинг требует много времени и денег, нет смысла выполнять микро- или нано-транзакции. Tangle Ledger позволяет проводить параллельную проверку транзакций и не требует платы за майнинг, что жизненно важно для того, чтобы мир IoT мог проводить нано- и микротранзакции.
3. В настоящее время машины являются «небанковскими» источниками, но с IOTA машины могут приносить доход и стать экономически жизнеспособной независимой единицей, которая может самостоятельно приобретать страховку, энергию, техническое обслуживание и т. д. IOTA предоставляет «Знай свою машину» (KYM) с помощью безопасных идентификаторов, подобных тому, что банки в настоящее время используют «Знай своего клиента» (KYC).

IOTA — это новое поколение криптовалют, целью которых является решение проблем, которые предыдущие криптовалюты не могли решить. Распределенный реестр «Tangle» — это псевдоним для направленного ациклического графа, как показано ниже: 

Направленный ациклический граф — это криптографическая децентрализованная сеть, которая предположительно масштабируется до бесконечности и противостоит атакам со стороны квантовых компьютеров (которые еще должны быть полностью коммерчески разработаны и использоваться в основной жизни) за счет использования другой формы шифрования подписей на основе хэшей.  

Вместо того, чтобы становиться громоздким для масштабирования, Tangle на самом деле ускоряется с увеличением количества транзакций и становится лучше по мере того, как он масштабируется, а не ухудшается. Все устройства, использующие IOTA, являются частью Node of the Tangle. Для каждой транзакции, выполненной узлом, узел 2 должен подтверждать другие транзакции. Таким образом, имеется в два раза больше доступной емкости, чем необходимо для подтверждения транзакций. Это антихрупкое свойство, при котором клубок улучшается из-за хаоса, а не ухудшается из-за хаоса, является ключевым преимуществом Tangle. 

Исторически и даже в настоящее время мы вызываем доверие к транзакциям, записывая их следы, чтобы доказать происхождение, назначение, количество и историю транзакций. Это требует огромного времени и усилий со стороны многих профессий, таких как юристы, аудиторы, инспекторы по качеству и многие вспомогательные службы. Это, в свою очередь, заставляет людей убивать свой творческий потенциал, превращаясь в перемалывателей, выполняющих ручные проверки туда-сюда, и приводит к тому, что транзакции становятся дорогими, неточными и дорогостоящими. Слишком много человеческих страданий и дуккха, с которыми сталкиваются многие люди, выполняющие монотонную повторяющуюся работу только для того, чтобы вызвать доверие к этим транзакциям. Поскольку знание — это сила, важная информация скрывается теми, кто находится у власти, для сдерживания масс. Блокчейн позволяет нам потенциально «отрезать все это дерьмо» посредников и вместо этого дать власть людям с помощью технологий, что является главной целью четвертой промышленной революции.

Однако текущий блокчейн имеет свой собственный набор ограничений, касающихся масштабируемости, комиссий за транзакции и вычислительных ресурсов, необходимых для майнинга. IOTA полностью отказывается от блокчейна, заменяя его распределенным реестром Tangle для создания и проверки транзакций. Цель IOTA — выступать в качестве ключевого фактора машинной экономики, которая до сих пор была ограничена из-за ограничений текущих криптовалют.

Можно разумно прогнозировать появление множества киберфизических систем, основанных на искусственном интеллекте и IoT, таких как цепочки поставок, умные города, умные сети, общие вычисления, интеллектуальное управление и системы здравоохранения. Одна страна с очень амбициозными и агрессивными планами стать известной в области ИИ наряду с обычными гигантами США и Китаем — это ОАЭ. В ОАЭ так много инициатив в области искусственного интеллекта, например, полиция дронов, планы по беспилотным автомобилям и гиперпетлям, управление на основе блокчейна и даже первый в мире государственный министр по искусственному интеллекту.

Стремление к эффективности было стремлением, которое сначала двигало капитализм, и теперь именно это стремление работает на то, чтобы покончить с капитализмом. 3D-печать и экономика совместного использования радикально снижают затраты и повышают уровень эффективности, а «экономика машин» с машинами с цифровыми кошельками является следующим логическим шагом к повышению эффективности. Впервые машина станет экономически независимой единицей, получающей доход от физических услуг или услуг передачи данных и самостоятельно расходующей энергию, страхование и техническое обслуживание. Экономика по требованию будет процветать из-за этого распределенного доверия. 3D-печать радикально снизит стоимость производства материалов и роботов, а экономически независимые роботы вскоре начнут предоставлять услуги людям по требованию.

Чтобы увидеть взрывное влияние, которое это может иметь, представьте себе замену многовекового страхового рынка Ллойда. Стартап TrustToken пытается создать доверительную экономику для проведения транзакций на сумму 256 триллионов долларов США, что составляет стоимость всех реальных активов на земле. Текущие транзакции происходят по устаревшим моделям с ограниченной прозрачностью, ликвидностью, доверием и множеством проблем. Выполнение этих транзакций с использованием цифровых регистров, таких как блокчейн, гораздо более прибыльно благодаря потенциалу токенизации. Токенизация — это процесс, посредством которого активы реального мира преобразуются в цифровые токены. TrustToken создает мост между цифровым и реальным миром посредством токенизации активов реального мира таким образом, который приемлем и в реальном мире, и «обеспечивается соблюдением закона, проверяется и застрахован». Это делается путем создания контракта «SmartTrust», который гарантирует право собственности с юридическими органами в реальном мире, а также реализует любые необходимые действия при нарушении контрактов, включая отсрочку, начисление уголовных наказаний и многое другое. Децентрализованный TrustMarket доступен для всех заинтересованных сторон, чтобы собирать и обсуждать цены, услуги и TrustTokens — это сигналы и вознаграждения, которые стороны получают за благонадежное поведение, для создания контрольного журнала и для страхования активов.

Вопрос о том, способны ли TrustToken обеспечить надежное страхование, является предметом споров, но мы уже можем видеть это на многовековом рынке Ллойда. На рынке Ллойда покупатели и продавцы страховых услуг и андеррайтеры собираются вместе для осуществления страхования. Администрация фондов Ллойда контролирует их различные синдикаты и обеспечивает достаточность капитала, чтобы амортизировать потрясения, связанные также со страхованием. У TrustMarket есть потенциал стать модернизированной версией рынка Ллойда, но еще слишком рано говорить о его точном успехе. TrustToken может открыть экономику и создать большую ценность и меньшие затраты и коррупцию в реальных активах, особенно в сфере недвижимости, страхования и товаров, которые создают слишком большую власть в руках очень немногих.

ИИ-часть уравнения M2M

Много чернил было написано об ИИ и его более чем 10,000 XNUMX моделей машинного обучения, которые имеют свои сильные и слабые стороны и позволяют нам раскрывать идеи, которые раньше были скрыты от нас, чтобы радикально улучшить нашу жизнь. Мы не будем подробно описывать их, но сосредоточимся на двух областях: машинном обучении и автоматизированном машинном интеллекте (AML), поскольку они позволят IoT превратиться из изолированных единиц оборудования в интегрированные носители данных и интеллекта.

Машинное обучение

Машинное обучение, пожалуй, самая экспоненциальная тенденция, которую мы наблюдаем, которая может позволить экономике M2M экспоненциально расти со скромного начала, чтобы стать доминирующей чертой нашей повседневной жизни. Представлять себе! Машины не только взаимодействуют друг с другом и другими платформами, такими как серверы и люди, но и обучают друг друга. Это уже произошло с функцией автопилота Tesla Model S. Водитель-человек действует как эксперт-учитель для автомобиля, но автомобили обмениваются этими данными и учатся друг с другом, радикально улучшая свой опыт за чрезвычайно короткое время. Теперь одно IoT-устройство — это не изолированное устройство, которому придется учиться всему с нуля самостоятельно; он также может использовать массовое обучение, полученное другими аналогичными устройствами IoT по всему миру. Это означает, что интеллектуальные системы IoT, обученные машинному обучению, не просто становятся умнее; они умнеют быстрее с течением времени в экспоненциальных тенденциях.

Это «машинное обучение» имеет огромные преимущества, поскольку оно сокращает время, необходимое для обучения, позволяет обходиться без массивных обучающих данных и позволяет машинам учиться самостоятельно, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Это Машинное учение иногда может быть коллективным, как самоуправляемые автомобили, которые делятся друг с другом и учатся вместе в своего рода коллективном улье, или оно может быть состязательным, как две машины, играющие в шахматы против себя, одна машина действует как мошенник, а другая машина как мошенник. детектор и так далее. Машина также может обучаться, играя в симуляции и игры против себя без необходимости в какой-либо другой машине. AlphaGoZero сделала именно это. AlphaGoZero не использовал никаких тренировочных данных и играл против себя, а затем победил AlphaGo, который был ИИ, который победил лучших в мире игроков в го (го — популярная версия китайских шахмат). Ощущение, которое испытывали шахматные гроссмейстеры, наблюдая за игрой AlphaGoZero, было похоже на продвинутую инопланетную сверхразумную расу, играющую в шахматы.

Приложения от этого ошеломляют; Туннельные модули на основе гиперпетли (очень быстрый поезд), взаимодействующие друг с другом, автономные корабли, грузовики, целые флоты дронов, работающих на роевом интеллекте, и живой город, который учится у самого себя посредством взаимодействия с умной сетью. Это, наряду с другими инновациями, происходящими в четвертой промышленной революции искусственного интеллекта, может искоренить текущие проблемы со здоровьем, многие социальные проблемы, такие как абсолютная бедность, и позволить нам колонизировать Луну и Марс.

Помимо IOTA, есть также Dagcoins и byteballs, которые не требуют блокчейна. И Dagcoins, и byteballs снова основаны на DAG Directed Acrelic Graph, как и «tangle» IOTA. Аналогичные преимущества IOTA примерно применимы к дагкойнам и байтболам, поскольку все они преодолевают текущие ограничения блокчейна. 

Автоматизированное машинное обучение

Конечно, существует более широкий контекст автоматизации, в котором подозреваются почти все области, и никто не свободен от этого страха перед апокалипсисом ИИ. Есть и более яркая сторона автоматизации, которая позволит людям исследовать «игру», а не только работу. Для полного охвата см. этой статье на futurism.com

Несмотря на ажиотаж и славу специалистов по количественному моделированию, таких как специалисты по анализу данных, актуарии, кванты и многие другие, они сталкиваются с загадкой, которую должен решить автоматизированный машинный интеллект. Загадка заключается в разрыве между их обучением и тем, что они должны делать, по сравнению с тем, что они на самом деле делают. Мрачная реальность заключается в том, что большую часть времени занимает обезьянья работа (работа, которую может выполнять любая обезьяна вместо интеллектуально подготовленного и компетентного человека), такая как повторяющиеся задачи, обработка чисел, сортировка данных, очистка данных, их понимание, документирование моделей. и применение повторяющегося программирования (также являющегося механикой электронных таблиц) и хорошей памяти, чтобы оставаться на связи со всей этой математикой. Что они должны делать, так это проявлять творческий подход, создавать действенные идеи, разговаривать с другими заинтересованными сторонами, чтобы добиться конкретных результатов, основанных на данных, анализировать и предлагать новые «сложные» решения существующих проблем.

Автоматизированный машинный интеллект (AML) помогает сократить этот огромный разрыв. Вместо того, чтобы нанимать команду из 200 специалистов по данным, один или несколько специалистов по данным, использующих AML, могут использовать быстрое моделирование нескольких моделей одновременно, поскольку большая часть работы по машинному обучению уже автоматизирована с помощью AML, например исследовательский анализ данных, преобразование признаков и т. д. выбор алгоритма, настройка гиперпараметров и диагностика модели. Доступен ряд платформ, таких как DataRobot, AutoML от Google, AI без драйверов H20, робот IBNR, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta, Pure Predictive и т. д. AML может одновременно вычислять десятки подходящих алгоритмов для поиска оптимальных моделей по заданным критериям. Будь то алгоритмы глубокого обучения или алгоритмы потоковой передачи, все они аккуратно автоматизированы, чтобы найти оптимальное решение, которое нас действительно интересует.

Таким образом, AML позволяет специалистам по обработке и анализу данных становиться более человечными и менее киборгическими-вулкано-человеческими калькуляторами. Машины делегированы на то, что они делают лучше всего (повторяющиеся задачи, моделирование), а людям делегировано то, что они делают лучше всего (творчество, создание практических идей для достижения бизнес-целей, создание новых решений и их распространение). Я не могу сказать сейчас, что «подождите, сначала дайте мне стать доктором наук или экспертом в области машинного обучения через 10 лет, а затем я буду применять эти модели; мир сейчас движется слишком быстро, и то, что сейчас актуально, очень быстро устаревает. Быстрый курс на основе MOOC и онлайн-обучение теперь имеют гораздо больше смысла в сегодняшнем экспоненциальном обществе, чем фиксированная карьера в жизни, к которой привыкли предыдущие поколения.

AML необходим в экономике M2M, потому что алгоритмы необходимо разрабатывать и развертывать легко и быстро. Вместо того, чтобы алгоритмы требовали слишком много экспертов и у них уходили месяцы на разработку своих моделей, AML устраняет временной разрыв и позволяет повысить производительность при применении ИИ в ситуациях, которые раньше были немыслимы.

Страховщики будущего

Чтобы сделать процесс еще более плавным, гибким, надежным, невидимым и таким же простым, как игра ребенка, технология блокчейна используется со смарт-контрактами, которые выполняются сами по себе при соблюдении условий. Эта новая модель страхования P2P устраняет традиционную выплату страховых взносов, используя вместо этого цифровой кошелек, в котором каждый участник вносит свой страховой взнос на счет условного депонирования только для использования в случае подачи претензии. В этой модели ни один из участников не подвергается риску, превышающему сумму, которую они вложили в свои цифровые кошельки. Если претензий нет, все цифровые кошельки сохраняют свои деньги. Все платежи в этой модели осуществляются с использованием биткойнов, что еще больше снижает транзакционные издержки. Teambrella утверждает, что является первым страховщиком, использующим эту модель, основанную на биткойнах. Действительно, Teambrella не одинока. Существует множество стартапов, основанных на блокчейне, ориентированных на одноранговое страхование и другие области человеческой деятельности. Некоторые из них:

1. Etherisc
2. Страхование
3. Айганг
4. Рега Лайф
5. Бит жизни и доверия
6. Матрица единства

Таким образом, в качестве страховщика используется много мудрости толпы.Учиться у людей, планы с людьми, Начинается с того, что у них есть И основывается на том, что они знают» (Лао-Цзы).

Вместо актуария, максимизирующего прибыль для акционеров, сидящего в изоляции от реальных реалий, лишенного шкуры в игре и имеющего гораздо меньший доступ к осведомленности (т.е. данным) людей по сравнению с их коллегами, этот равноправный партнер расширяет возможности толпы и использует в их мудрость (вместо мудрости из книг), что гораздо лучше. Здесь также нет несправедливых практик ценообразования, таких как рейтинг на основе пола, оптимизация ценообразования, которая взимает более высокую плату, если вы с меньшей вероятностью перейдете к другому страховщику, и наоборот. Гигантская страховая компания не может знать вас лучше, чем ваши коллеги, все просто.

Такое же одноранговое страхование может быть реализовано и в распределенных реестрах, не основанных на блокчейне, таких как IOTA, Dagcoins и Byteballs, с дополнительными технологическими преимуществами этих новых реестров по сравнению с текущим блокчейном. Эти стартапы цифровой токенизации обещают радикально переосмыслить бизнес-модели, в которых транзакции, объединение и почти все, что угодно, делается для сообщества и сообществом автоматизированным, полностью заслуживающим доверия способом без деспотичных посредников, таких как правительства, капиталистические предприятия, социальные институты и так далее. Peer to Peer Insurance — это только часть всей программы.

Смарт-контракты имеют встроенные условия, которые автоматически запускаются при возникновении непредвиденных обстоятельств, и претензии выплачиваются мгновенно. Огромная потребность в рабочей силе с высокой квалификацией, но в основном выполняющей канцелярскую работу, полностью устраняется, чтобы построить гладкую автономную организацию будущего. Угнетающего посредника «акционеров» избегают, что означает, что интересы потребителей действуют, обеспечивая удобство, низкие цены и хорошую поддержку клиентов. В этой одноранговой настройке выгода достается сообществу, а не акционеру. Интернет вещей предоставляет этим пулам основной источник данных для разработки протоколов, когда следует разблокировать платеж по требованию, а когда нет. Та же самая токенизация означает, что любой человек в любом месте может иметь доступ к страховому пулу, а не ограничиваться географией и правилами.