Dawn ng machine-to-machine age at ang mga implikasyon nito para sa insurance

Ang teknolohiyang machine-to-machine (M2M) ay mahalagang kinasasangkutan ng mga sensor sa isang Internet of Things (IoT) environment kung saan nagpapadala sila ng data nang wireless sa isang server o isa pang sensor. Ang isa pang sensor o server ay gumagamit ng Artificial Intelligence (AI) upang suriin ang data at awtomatikong kumilos sa data sa real time. Ang mga aksyon ay maaaring maging anumang bagay tulad ng mga alerto, babala, at pagbabago sa direksyon, preno, bilis, pagliko, at kahit na mga transaksyon. Habang lumalaki ang M2M, makikita natin ang muling pag-imbento ng buong modelo ng negosyo at mga relasyon sa customer. Sa katunayan, ang mga aplikasyon ay malilimitahan lamang ng imahinasyon ng mga negosyo.

Tuklasin ng post na ito ang mga sumusunod:

1. Pangkalahatang-ideya ng mga pangunahing teknolohiya ng M2M at ang kanilang potensyal na nakakagambala.
2. M2M transaksyon; isang buong bagong rebolusyon kung saan ang mga makina ay maaaring direktang makipagtransaksyon sa iba pang mga makina na humahantong sa ekonomiya ng makina.
3. Ang epekto ng AI ay kung ano ang humahantong sa amin sa M2M bagaman; malaking data, malalim na pag-aaral, streaming algorithm. Automated machine intelligence at Machine teaching. Ang pagtuturo sa makina ay marahil ang pinaka-exponential na takbo ng ekonomiya ng makina.
4. Modelo ng negosyo ng insurance sa hinaharap: Mga startup ng Insuretech batay sa blockchain.
5. Pangwakas na pangungusap

Pangkalahatang-ideya ng mga pangunahing teknolohiya ng M2M

Isipin ang ilang totoong buhay na mga senaryo:

1. Nararamdaman ng iyong sasakyan ang iyong paglalakbay sa paglalakbay at awtomatikong bumibili ng insurance on-demand sa pamamagitan ng milya. Awtomatikong bibili ang isang makina ng sarili nitong seguro sa pananagutan.
2. Mga naisusuot na exoskeleton na nagbibigay ng pagpapatupad ng batas at gumagana ang factory na higit sa tao ang lakas at liksi
3. Mga interface ng Brain-Computer na nagsasama sa ating mga utak upang lumikha ng super-human intelligence (halimbawa, Neural Lace ng Elon Musk)
4. Ang mga matalinong tabletas na hinukay namin at mga nasusuot na pangkalusugan ay direktang sinusuri ang aming mga panganib sa pagkamatay at morbidity.
5. Maaari kang makakuha ng life insurance mula sa pagkuha ng selfie. Ang mga selfie ay sinusuri ng isang algorithm na medikal na tumutukoy sa iyong biyolohikal na edad sa pamamagitan ng mga larawang ito (ginagawa na ng Chronos software ng startup na Lapetus).
6. Nauunawaan ng iyong mga refrigerator ang iyong mga regular na gawi sa pamimili at medyas at nalaman na ang ilang bagay tulad ng gatas ay nawawala; kaya, bumibili ito ng gatas sa pamamagitan ng online shopping nang direkta. Ang iyong refrigerator ay patuloy na muling ii-stock batay sa iyong pinakakaraniwang mga gawi. Para sa mga bagong gawi at hindi karaniwan, maaari mong ipagpatuloy ang independiyenteng pagbili ng iyong mga item at i-stock ito sa refrigerator gaya ng dati.
7. Ang mga self-driving na kotse ay nakikipag-ugnayan sa isa't isa sa smart grid upang maiwasan ang mga aksidente at banggaan.
8. Nararamdaman ng iyong robot na lalo kang nababalisa at nanlulumo kamakailan kaya sinusubukan nitong pasayahin ka. Sinasabi nito sa iyong health coach bot na dagdagan ang content para sa emosyonal na katatagan.
9. Nararamdaman ng mga sensor ang paparating na pagsabog sa tubo at bago sumabog ang tubo, nagpapadala ng repairman sa iyong tahanan
10. Ang iyong chatbot ay ang iyong personal na katulong. Namimili ito para sa iyo, nararamdaman kapag kailangan mong bumili ng insurance para sabihin na natin kapag naglalakbay ka, pinangangasiwaan ang iyong mga pang-araw-araw na gawain at pinapanatili kang updated sa iyong pang-araw-araw na iskedyul na ginawa mo sa pakikipagtulungan sa bot.
11. Mayroon kang 3D printer para sa paggawa ng mga bagong toothbrush. Nararamdaman ng kasalukuyang smart toothbrush na malapit nang maubos ang mga filament nito kaya nagpapadala ito ng signal sa 3D printer para gumawa ng mga bagong filament.
12. Sa halip na mga kuyog ng ibon, nakikita na natin ngayon ang mga drone swarm na lumilipad na isinasagawa ang kanilang mga gawain sa sama-samang katalinuhan
13. Ang isang makina ay naglalaro ng chess laban sa sarili nito nang walang anumang data ng pagsasanay at tinatalo ang halos lahat at lahat (ginagawa na ito ng AlphaGoZero).
14. Mayroong hindi mabilang na totoong buhay na mga senaryo na tulad nito, na limitado lamang ng ating imahinasyon.

Mayroong dalawang meta-theme na nagmumula sa mga teknolohiya ng M2M: pag-iwas at kaginhawahan. Ang mga self-driving na sasakyan ay maaaring alisin o radikal na bawasan ang mga aksidente dahil ang karamihan sa mga aksidente sa sasakyan ay sanhi ng mga pagkakamali ng tao. Ang mga naisusuot ay maaaring humantong sa isang malusog na pamumuhay, mga pagputok ng tubo ng mga smart home sensor at iba pang mga isyu bago ito mangyari at maitama ang mga ito. Ang pag-iwas na ito ay nagpapababa ng morbidity, aksidente at iba pang masamang pangyayari. Ang kaginhawaan ay isang labis na arko na aspeto na karamihan sa lahat ay awtomatikong nangyayari mula sa isang makina patungo sa isa pa at sa ilang natitirang mga kaso, ito ay dinadagdagan ng kadalubhasaan at atensyon ng tao. Natututo ang makina kung ano ang nakaprograma upang matuto nang mag-isa gamit ang data mula sa mga sensor nito tungkol sa ating mga gawi sa paglipas ng panahon. Nangyayari ito sa background at awtomatikong nawalan ng oras at pagsisikap sa iba pang bagay tulad ng pagiging malikhain.

Ang mga umuusbong na teknolohiyang ito ay humahantong sa mga pagbabago sa mga exposure at may malaking epekto sa insurance. Ang isang malaking bilang ng mga touch point ay ginawa kung saan ang insurer ay maaaring makipag-ugnayan sa customer, mas mababa ang pagtuon sa personal na coverage at higit pa sa komersyal na aspeto (tulad ng kung ang self-driving na kotse ay hindi gumagana o na-hack, ang home assistant ay na-hack, ang smart pill poisons sa halip ng pagbibigay ng real-time na data upang dynamic na masuri ang mga panganib sa mortalidad at morbidity) at iba pa. Ang dalas ng mga paghahabol ay nakatakdang bumaba nang husto, ngunit ang kalubhaan ng mga paghahabol ay maaaring maging mas kumplikado at mahirap masuri dahil ang iba't ibang stakeholder ay kailangang isama upang masuri ang mga pinsala at upang makita kung paano nag-iiba ang bahagi ng saklaw ng pagkawala sa proporsyon sa mga pagkakamali ng iba't ibang stakeholder. Darami ang cyber hacking na humahantong sa mga bagong pagkakataon para sa mga insurer sa ekonomiya ng makina.  

Ang mga teknolohiyang ito ay hindi nag-iisa; Ang kapitalismo ay hindi maaaring umiral nang walang patuloy na pagbabago ng teknolohiya at sa gayon ang ating pakikipag-ugnayan sa tao dito. Kung kailangan mo ng higit pang kamalayan tungkol dito, tingnan kung paano hinuhubog ng mga algorithm at teknolohiya ang ating mga kaisipan, iniisip ang mga saloobin sa ating pag-uugali at pagkilos at tingnan kung gaano kabilis ang pag-unlad ng lahat ng teknolohiya. Ang nakakagulat ay ang pagmamasid na ito ay ginawa ni Karl Marx, isang taong nabuhay noong 1818- 1883 at ito ay nagpapakita na ang lahat ng teknolohiya sa mundo ay hindi kapalit ng malalim na pag-iisip at matalinong karunungan.

Ang mga pagbabago sa lipunan ay kasabay ng mga pagbabago sa teknolohiya. Ngayon ay nakakakita kami ng mga modelo ng negosyo ng peer to peer na may pagtuon sa epekto sa lipunan (halimbawa, Lemonade) sa halip na payamanin lamang ang mayayaman. Pinapalakas ng sharing economy ang paggamit ng teknolohiya dahil nagbibigay ito ng access (ngunit hindi pagmamay-ari) sa amin sa on-demand na batayan. Ibang-iba rin ang millennial generation sa mga nakaraang henerasyon at nagsisimula pa lang tayong magising sa kanilang hinihingi at kung paano nila gustong hubugin ang mundo sa ating paligid. Ang ekonomiya ng pagbabahagi ay maaaring mangahulugan na ang mga makina na may sariling mga wallet ay maaaring magsagawa ng mga serbisyo sa on-demand na batayan para sa mga tao at makapag-transaksyon nang nakapag-iisa.

Mga transaksyon sa pananalapi ng M2M

Ang aming mga customer sa hinaharap ay magiging mga makina na may mga wallet. Ang cryptocurrency na tinatawag na “IOTA (Internet of Things Application)” ay naglalayong isulong ang ekonomiya ng makina sa ating pang-araw-araw na realidad sa pamamagitan ng pagpayag sa mga IoT machine na makipagtransaksyon sa iba pang mga makina nang direkta at awtomatiko at hahantong ito sa mabilis na paglitaw ng mga modelo ng negosyo na nakasentro sa makina. 

Ginagawa ito ng IOTA sa pamamagitan ng pag-alis ng blockchain at sa halip ay gumamit ng 'tangle' na ipinamahagi na ledger na nasusukat, magaan at walang bayad sa transaksyon na nangangahulugan na ang mga micro-transaction ay mabubuhay sa unang pagkakataon. Ang mga pangunahing bentahe ng IOTA sa kasalukuyang mga sistema ng blockchain ay:

1. Upang payagan ang isang malinaw na ideya, ang blockchain ay tulad ng isang restaurant na may mga dedikadong waiter (miners) na nagdadala sa iyo ng iyong pagkain. Sa Tangle, ito ay self-service na restaurant kung saan lahat ay nagsisilbi sa kanilang sarili. Ginagawa ito ng Tangle sa pamamagitan ng protocol na kailangang i-verify ng taong iyon ang kanyang nakaraang dalawang transaksyon kapag gumagawa ng bagong transaksyon. Kaya ang mga minero, ang bagong middleman na nagtatayo ng napakalaking kapangyarihan sa mga network ng blockchain, ay ganap na ginawang walang silbi sa pamamagitan ng Tangle. Ang pangako ng blockchain ay pinagsasamantalahan tayo ng mga middlemen maging sila man ang gobyerno, ang mga bangkong nag-iimprenta ng pera, ang iba't ibang institusyon ngunit ang ibang klase ng mga middlemen na 'miners' ay nagiging medyo makapangyarihan, lalo na ang mga Chinese na minero na humahantong sa isang konsentrasyon ng malaking kapangyarihan sa isang maliit. bilang ng mga kamay. Ang pagmimina ng Bitcoin ay tumatagal ng kasing dami ng enerhiya na ginawa ng higit sa 159 na mga bansa kaya ito ay isang malaking pag-aaksaya rin ng mga mapagkukunan ng kuryente dahil ang malaking computing hardware ay kinakailangan upang i-crack ang mga kumplikadong crypto mathematical code upang mapatunayan ang isang transaksyon.
2. Dahil ang pagmimina ay matagal at mahal, hindi makatuwirang magsagawa ng mga micro o nano na transaksyon. Binibigyang-daan ng Tangle ledger ang mga transaksyon na ma-validate nang magkatulad at hindi nangangailangan ng mga bayarin sa pagmimina upang lubos na payagan ang mundo ng IoT na magsagawa ng nano at microtransactions.
3. Ang mga makina ay 'unbanked' na pinagmumulan sa panahon ngayon ngunit sa IOTA, ang mga makina ay maaaring makabuo ng kita at maging isang matipid na mabubuhay na independiyenteng yunit na makakabili ng insurance, enerhiya, pagpapanatili at iba pa nang mag-isa. Ibinibigay ng IOTA ang "Know Your Machine (KYM)" sa pamamagitan ng mga secure na pagkakakilanlan tulad ng kasalukuyang Know Your Customer (KYC) ng mga bangko.

Ang IOTA ay isang bagong lahi ng mga cryptocurrencies na naglalayong lutasin ang mga problema na hindi nalutas ng mga nakaraang cryptos. Ang "Tangle" na ipinamahagi na ledger ay isang palayaw para sa isang Directed Acyclic Graph tulad ng ipinapakita sa ibaba: 

Ang Directed Acyclic Graph ay isang cryptographic na desentralisadong network na diumano'y scalable hanggang infinity at lumalaban sa mga pag-atake mula sa mga quantum computer (na hindi pa ganap na binuo at ginagamit sa komersyo sa mainstream na buhay) sa pamamagitan ng paggamit ng ibang anyo ng pag-encrypt ng mga signature na nakabatay sa hash.  

Sa halip na maging masalimuot sa sukat, ang Tangle ay talagang nagpapabilis sa mas maraming mga transaksyon at nagiging mas mahusay habang lumalaki ito sa halip na lumala. Ang lahat ng device na gumagamit ng IOTA ay ginawang bahagi ng Node of the Tangle. Para sa bawat transaksyon na ginawa ng node, dapat kumpirmahin ng node 2 ang iba pang mga transaksyon. Sa ganitong paraan mayroong dalawang beses na mas maraming kapasidad na magagamit kaysa sa pangangailangang kumpirmahin ang mga transaksyon. Ang anti-fragile property na ito kung saan bumuti ang tangle sa pamamagitan ng kaguluhan sa halip na lumala dahil sa kaguluhan ay isang pangunahing bentahe ng Tangle. 

Sa kasaysayan at maging sa kasalukuyan, hinihikayat namin ang tiwala sa mga transaksyon sa pamamagitan ng pagtatala ng kanilang landas upang patunayan ang pinagmulan, destinasyon, dami at kasaysayan ng mga transaksyon. Nangangailangan ito ng malaking oras at pagsisikap sa bahagi ng maraming propesyon tulad ng mga abogado, auditor, inspektor ng kalidad at maraming mga function ng suporta. Ito naman, nagiging sanhi ng mga tao na patayin ang kanilang pagkamalikhain sa pamamagitan ng pagiging number-cruncher na gumagawa ng mga manu-manong pag-verify pabalik-balik, nagiging sanhi ng mga transaksyon na maging mahal, hindi tumpak at mahal. Napakaraming pagdurusa ng tao at ang Dukkha ay nahaharap sa maraming tao na gumagawa ng mga monotonous na paulit-ulit na trabaho para lamang lumikha ng tiwala sa mga transaksyong ito. Dahil ang kaalaman ay kapangyarihan, ang mahalagang impormasyon ay itinatago ng mga nasa kapangyarihan sa pagpigil sa masa. Ang blockchain ay nagpapahintulot sa amin na potensyal na 'maputol ang lahat ng kalokohang ito' ng mga middlemen at magbigay ng kapangyarihan sa mga tao sa pamamagitan ng teknolohiya sa halip na siyang pangunahing layunin ng ika-apat na rebolusyong pang-industriya.

Gayunpaman, ang kasalukuyang blockchain ay may sariling hanay ng mga limitasyon patungkol sa scalability, mga bayarin sa transaksyon at mga mapagkukunan sa pag-compute na kinakailangan upang minahan. Tinatanggal ng IOTA ang blockchain sa kabuuan sa pamamagitan ng pagpapalit nito ng 'Tangle' na ipinamahagi na ledger upang lumikha at mag-verify ng mga transaksyon. Ang layunin ng IOTA ay kumilos bilang isang pangunahing enabler ng Machine Economy na, sa ngayon, ay pinaghihigpitan dahil sa mga limitasyon ng kasalukuyang cryptos.

Makatuwirang mahulaan na maraming cyber-physical system ang lalabas at ibabatay sa Artificial Intelligence at IoT gaya ng mga supply chain, smart city, smart grid, shared computing, smart governance at healthcare system. Ang isang bansang may napakaambisyoso at agresibong plano na maging kilala sa AI sa tabi ng karaniwang mga higante ng USA at China ay ang UAE. Napakaraming inisyatiba ng AI ang UAE tulad ng pagpapakita nito ng drone police, mga plano sa mga driverless na kotse at hyperloops, pamamahala batay sa blockchain at kahit na mayroong unang state minister sa mundo para sa Artificial Intelligence.

Ang paghahanap para sa kahusayan ay ang paghahanap na unang nagtulak sa kapitalismo at ngayon ang mismong paghahanap na ito ay nagtatrabaho ngayon upang wakasan ang kapitalismo. Ang 3D printing at sharing economy ay radikal na nagpapababa ng mga gastos at nag-a-upgrade ng mga antas ng kahusayan at ang 'Machine Economy' na may mga makinang may mga digital na wallet ay ang susunod na lohikal na hakbang sa higit na kahusayan. Sa kauna-unahang pagkakataon, ang isang makina ay gagawa ng isang independiyenteng ekonomikong yunit na kumikita sa pamamagitan ng pisikal o mga serbisyo ng data at paggastos sa enerhiya, seguro at pagpapanatili nang mag-isa. Lalakas ang on-demand na ekonomiya dahil sa ibinahagi nitong tiwala. Ang 3D printing ay radikal na magpapababa sa gastos sa paggawa ng mga materyales at mga robot at ang mga robot na independiyente sa ekonomiya ay malapit nang magsimulang magbigay ng mga serbisyo sa on-demand na batayan sa mga tao.

Upang makita ang paputok na epekto nito, isipin na palitan ang mga siglong lumang merkado ng insurance ni Lloyd. Isang startup, sinusubukan ng TrustToken na lumikha ng isang trust economy upang magsagawa ng mga transaksyong USD 256 trilyon, na siyang halaga ng lahat ng real-world na asset sa mundo. Ang mga kasalukuyang transaksyon ay nagaganap sa mga lumang modelo na may limitadong transparency, pagkatubig, tiwala at maraming problema. Ang pagsasagawa ng mga transaksyong ito gamit ang mga digital ledger tulad ng blockchain ay higit na kumikita sa pamamagitan ng potensyal ng tokenization. Ang tokenization ay ang proseso kung saan ang mga real world asset ay na-convert sa mga digital token. Ginagawa ng TrustToken ang tulay sa pagitan ng mga digital at totoong mundo sa pamamagitan ng pag-tokenize ng mga real world asset sa paraang katanggap-tanggap din sa totoong mundo at 'legal na ipinapatupad, na-audit at nakaseguro'. Ginagawa ito sa pamamagitan ng paglikha ng kontrata ng 'SmartTrust' na ginagarantiyahan ang pagmamay-ari sa mga legal na awtoridad sa totoong mundo, at nagpapatupad din ng anumang kinakailangang aksyon kapag nasira ang mga kontrata, kabilang ang pag-repose, paniningil ng mga parusang kriminal at marami pa. Ang isang desentralisadong TrustMarket ay magagamit para sa lahat ng mga stakeholder upang tipunin at pag-usapan ang mga presyo, serbisyo at TrustTokens ang mga senyales at gantimpala na natatanggap ng mga partido para sa mapagkakatiwalaang pag-uugali, upang lumikha ng isang audit trail at upang masiguro ang mga asset.

Kung ang TrustTokens ay makakapagsagawa ng maayos na seguro ay isang bagay na pinagtatalunan ngunit makikita na natin ito sa mga siglong lumang merkado ni Lloyd. Sa palengke ni Lloyd, ang mga mamimili at nagbebenta ng insurance at mga underwriter ay nagsasama-sama upang magsagawa ng insurance. Sinusubaybayan ng isang administrasyon ng mga pondo ni Lloyd ang kanilang iba't ibang sindikato at nagbibigay ng sapat na kapital upang makuha ang mga shocks na nagmumula sa pag-insyur din. Ang TrustMarket ay may potensyal na maging modernisadong bersyon ng merkado ni Lloyd ngunit masyadong maaga upang matukoy ang tiyak na tagumpay nito. Maaaring buksan ng TrustToken ang ekonomiya at lumikha ng mas mahusay na halaga at mas mababang gastos at katiwalian sa mga tunay na ari-arian sa mundo, lalo na sa real estate, insurance at mga kalakal na lumilikha ng labis na kapangyarihan sa mga kamay ng iilan lamang.

Ang AI na bahagi ng M2M equation

Napakaraming tinta ang nabaybay sa AI at sa 10,000+ machine learning na modelo nito na may sariling mga kalakasan at kahinaan at nagbibigay-daan sa amin na tumuklas ng mga insight na nakatago sa amin noon upang lubos na mapabuti ang aming buhay. Hindi namin ilalarawan ang mga ito nang detalyado ngunit tumutuon sa dalawang bahagi ng Machine Teaching at Automated Machine Intelligence (AML) dahil ang mga ito ay magbibigay-daan sa IoT na mag-transform mula sa mga nakahiwalay na piraso ng hardware patungo sa pinagsamang mga carrier ng data at intelligence.

Pagtuturo sa makina

Ang pagtuturo sa makina, ay marahil ang pinaka-exponential trend na nakikita natin na maaaring magpapahintulot sa ekonomiya ng M2M na lumakas nang husto mula sa mababang simula upang maging isang nangingibabaw na tampok ng ating pang-araw-araw na buhay. Imagine! Ang mga makina ay hindi lamang nakikipagtransaksyon sa isa't isa at sa iba pang mga platform tulad ng mga server at tao ngunit nagtuturo din sa isa't isa. Nangyari na ito sa tampok na autopilot ng Tesla Model S. Ang driver ng tao ay gumaganap bilang ekspertong guro sa kotse ngunit ibinabahagi ng mga kotse ang data na ito at natututo sa pagitan ng kanilang mga sarili na radikal na pagpapabuti ng kanilang karanasan sa napakaikling panahon. Ngayon ang isang IoT device ay hindi isang nakahiwalay na device na kailangang matutunan ang lahat mula sa simula sa sarili nitong; maaari nitong gamitin ang mass learning na natutunan ng iba pang katulad na IoT device sa buong mundo. Nangangahulugan ito na ang mga matatalinong sistema ng IoT na sinanay ng machine learning ay hindi lamang nagiging mas matalino; mas mabilis silang nagiging matalino sa paglipas ng panahon sa mga exponential trend.

Ang 'Pagtuturo sa Machine' na ito ay may malaking pakinabang dahil pinapababa nito ang oras ng pagsasanay na kinakailangan, nilalampasan ang pangangailangan na magkaroon ng napakalaking data ng pagsasanay at nagbibigay-daan sa mga makina na matuto nang mag-isa upang mapabuti ang karanasan ng user. Ang Machine Teaching na ito ay minsan ay maaaring sama-sama tulad ng mga self-driving na sasakyan na nagbabahagi at nag-aaral nang sama-sama sa uri ng isang sama-samang pag-iisip ng pugad, o maaari itong maging adversarial tulad ng dalawang makinang naglalaro ng chess laban sa sarili nito, isang makina ang nagsisilbing panloloko at ang isa pang makina bilang panloloko detector at iba pa. Ang makina ay maaari ring ituro ang sarili sa pamamagitan ng paglalaro ng mga simulation at mga laro laban sa sarili nito nang hindi nangangailangan ng anumang iba pang makina. Eksaktong ginawa iyon ng AlphaGoZero. Ang AlphaGoZero ay hindi gumamit ng anumang data ng pagsasanay at naglaro laban sa sarili nito at pagkatapos ay tinalo ang AlphaGo na siyang AI na tumalo sa pinakamahuhusay na tao na manlalaro ng Go sa mundo (Ang Go ay isang sikat na bersyon ng Chinese chess). Ang pakiramdam ng mga grandmaster ng chess sa panonood ng paglalaro ng AlphaGoZero ay parang isang advanced na alien na super-intelligent na lahi na naglalaro ng chess.

Ang mga aplikasyon mula dito ay nakakagulat; hyperloop (napakabilis na tren) na nakabatay sa tunnel pod na nakikipag-ugnayan sa isa't isa, mga autonomous na barko, trak, buong fleet ng mga drone na tumatakbo sa swarm intelligence at ang buhay na lungsod na natututo mula sa sarili nito sa pamamagitan ng mga interaksyon ng smart grid. Ito kasama ng iba pang mga inobasyon na nagaganap sa ika-apat na industriyal na rebolusyon ng Artipisyal na Katalinuhan ay maaaring puksain ang kasalukuyang mga problema sa kalusugan, maraming mga problema sa lipunan tulad ng ganap na kahirapan at nagpapahintulot sa amin na kolonihin ang Moon at Mars.

Bukod sa IOTA, mayroon ding Dagcoins at byteballs na hindi nangangailangan ng blockchain. Ang parehong mga Dagcoin at byteball ay nakabatay muli sa DAG Directed Acrelic Graph tulad ng 'tangle' ng IOTA. Ang mga katulad na bentahe ng IOTA ay nalalapat halos sa Dagcoins at byteballs dahil lahat ng ito ay nagtagumpay sa mga kasalukuyang limitasyon ng blockhain. 

Pag-aaral ng awtomatiko

Siyempre, mayroong mas malawak na konteksto sa automation kung saan halos lahat ng larangan ay pinaghihinalaan at walang sinuman ang malaya sa takot na ito sa AI apocalypse. Mayroon ding mas maliwanag na bahagi ng automation kung saan papayagan nito ang mga tao na galugarin ang 'paglalaro' sa halip na trabaho lamang. Para sa isang komprehensibong saklaw, tingnan Ang artikulong ito sa futurism.com

Sa kabila ng hype at kaluwalhatian na nauugnay sa mga quantitative modeler tulad ng mga data scientist, actuaries, quants, at marami pang iba, nahaharap sila sa isang palaisipan na itinakda ng automated machine intelligence na lutasin. Ang palaisipan ay ang agwat sa pagitan ng kanilang pagsasanay at kung ano ang dapat nilang gawin kumpara sa kanilang aktwal na ginagawa. Ang malungkot na katotohanan ay kadalasang nakukuha ng trabaho ng unggoy (trabaho na kayang gawin ng sinumang unggoy sa halip na isang intelektwal na sinanay at karampatang tao) tulad ng mga paulit-ulit na gawain, pag-crunch ng numero, pag-uuri ng data, paglilinis ng data, pag-unawa dito, pagdodokumento ng mga modelo at paglalapat ng paulit-ulit na programming (pagiging spreadsheet mechanics din) at magandang memorya upang manatiling nakikipag-ugnayan sa lahat ng matematika na iyon. Ang dapat nilang gawin ay ang pagiging malikhain, paggawa ng mga naaaksyunan na insight, pakikipag-usap sa iba pang stakeholder para magkaroon ng mga konkretong resultang batay sa data, pagsusuri at pag-iisip ng mga bagong 'polymath' na solusyon sa mga kasalukuyang problema.

Ang automated machine intelligence (AML) ay nag-iingat upang mabawasan ang malaking agwat na ito. Sa halip na kumuha ng team ng 200 data scientist, ang isa o ilang data scientist na gumagamit ng AML ay maaaring gumamit ng mabilis na pagmomodelo ng maraming modelo nang sabay-sabay dahil karamihan sa gawain ng machine learning ay awtomatiko na ng AML tulad ng exploratory data analysis, feature transformations, pagpili ng algorithm, pag-tune ng hyper parameter at diagnostic ng modelo. Mayroong ilang mga platform na magagamit tulad ng DataRobot, AutoML ng Google, Driverless AI ng H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta, at Pure Predictive at iba pa AML can kalkulahin ang dose-dosenang angkop na mga algorithm sa parehong oras upang malaman ang mga pinakamabuting kalagayan na modelo ayon sa paunang natukoy na pamantayan. Malalim man ang mga ito sa pag-aaral ng mga algorithm o streaming algorithm, lahat ay automated nang maayos upang mahanap ang pinakamabuting kalagayan na solusyon na kung saan ay talagang interesado tayo.

Sa ganitong paraan, binibigyang-laya ng AML ang mga data scientist na maging mas tao at mas kaunting cyborg-Vulcan-human calculators. Ang mga makina ay iniaatas sa kung ano ang kanilang pinakamahusay na ginagawa (paulit-ulit na mga gawain, pagmomodelo) at ang mga tao ay itinalaga sa kung ano ang kanilang pinakamahusay na ginagawa (pagiging malikhain, gumagawa ng mga naaaksyunan na insight upang himukin ang mga layunin ng negosyo, paggawa ng mga bagong solusyon at pakikipag-usap sa kanila). Hindi ko masasabi ngayon na 'maghintay muna hayaan mo akong maging isang phD o eksperto sa Machine Learning sa loob ng 10 taon at pagkatapos ay ilalapat ko ang mga modelong ito; masyadong mabilis ang takbo ng mundo ngayon at napakabilis na napapanahon ang mga bagay na nauugnay ngayon. Ang isang mabilis na kursong batay sa MOOC at online na pag-aaral ay mas makabuluhan ngayon sa exponential society ngayon sa halip na ang fixed-one-career-in-life na nakasanayan ng mga nakaraang henerasyon.

Ang AML ay kinakailangan sa ekonomiya ng M2M dahil ang mga algorithm ay kailangang mabuo at i-deploy sa kadalian sa kaunting oras. Sa halip na mga algorithm na nangangailangan ng napakaraming eksperto at naglalaan sila ng ilang buwan upang bumuo ng kanilang mga modelo, tinutulay ng AML ang agwat ng oras at nagbibigay-daan para sa pinahusay na produktibidad sa paglalapat ng AI sa mga sitwasyong hindi akalain noon.

Insuretechs ng hinaharap

Para mas maging seamless, maliksi, matatag, invisible at kasingdali ng paglalaro ng bata ang proseso, ginagamit ang teknolohiya ng blockchain sa mga smart contract na nagsasagawa ng sarili nito kapag natugunan ang mga kundisyon. Tinatanggal ng bagong P2P insurance model na ito ang tradisyunal na premium na pagbabayad gamit sa halip ang isang digital wallet kung saan ang bawat miyembro ay naglalagay ng kanilang premium sa isang escrow-type na account para lang magamit kung may ginawang paghahabol. Sa modelong ito, wala sa mga miyembro ang nagdadala ng exposure na mas malaki kaysa sa halagang inilagay nila sa kanilang mga digital wallet. Kung walang ginawang paghahabol, pinapanatili ng lahat ng digital wallet ang kanilang pera. Ang lahat ng mga pagbabayad sa modelong ito ay ginagawa gamit ang bitcoin na higit na nagpapababa sa mga gastos sa transaksyon. Sinasabi ng Teambrella na siya ang unang insurer na gumagamit ng modelong ito batay sa bitcoin. Sa katunayan, hindi nag-iisa ang Teambrella. Mayroong maraming mga blockchain na nakabatay sa mga startup na nagta-target ng peer to peer insurance at iba pang mga lugar ng aktibidad ng tao. Ang ilan sa kanila ay:

1. Etherisc
2. Insurepal
3. AIgang
4. Rega Life
5. Bit Life at Tiwala
6. Unity Matrix Commons

Kaya, maraming karunungan ng karamihan ang ginagamit dito bilang insurer 'Natututo mula sa mga tao, mga plano kasama ang mga tao, Nagsisimula sa kung anong meron sila At Bumubuo sa kung ano ang alam nila'(Lao Tze).

Sa halip na isang actuary na nagpapalaki ng tubo para sa mga shareholder, nakaupo na hiwalay sa mga realidad sa lupa, kulang sa balat sa laro, at may mas kaunting access sa kamalayan (ibig sabihin, data) ng mga tao na nauugnay sa kanilang mga kapantay, ang peer to peer na ito ay nagbibigay ng kapangyarihan sa karamihan at nag-tap sa kanilang karunungan (sa halip na karunungan mula sa mga aklat) na higit na mabuti. Wala ring hindi patas na mga gawi sa pagpepresyo dito tulad ng rating batay sa kasarian, pag-optimize ng pagpepresyo na mas mataas ang singil sa iyo kung mas malamang na lumipat ka sa ibang insurer at vice versa. Hindi ka makikilala ng higanteng insurer kaysa sa iyong mga kapantay, kasing simple lang niyan.

Ang parehong peer-to-peer na insurance na ito ay maaaring isagawa sa mga non-blockchain based distributed ledger tulad din ng IOTA, Dagcoins at Byteballs na may karagdagang teknolohikal na benepisyo ng mga bagong ledger na ito sa kasalukuyang blockchain. Ang mga digital tokenization startup na ito ay may pangako na radikal na muling likhain ang mga modelo ng negosyo kung saan ang mga transaksyon, pagsasama-sama at halos anumang bagay ay ginagawa para sa komunidad at ng komunidad sa isang automated na ganap na mapagkakatiwalaan na paraan na walang mapang-aping middlemen tulad ng mga gobyerno, kapitalistang negosyo, institusyong panlipunan at iba pa. Ang Peer to Peer Insurance ay isang bahagi lamang ng buong programa.

Ang mga smart contract ay may mga built-in na kundisyon sa kanila na awtomatikong nati-trigger kapag nangyari ang contingency at agad na nabayaran ang mga claim. Ang malaking pangangailangan para sa lakas-paggawa na may matataas na kwalipikasyon ngunit sa esensyal na paggawa ng gawaing klerikal ay ganap na inalis upang bumuo ng isang makinis na autonomous na organisasyon ng hinaharap. Iniiwasan ang mapang-aping middleman ng 'mga shareholder' na nangangahulugan na ang mga interes ng mamimili ay naaaksyunan sa pamamagitan ng pagbibigay ng kaginhawahan, mababang presyo at magandang suporta sa customer. Sa ganitong setting ng peer to peer, ang mga benepisyo ay napupunta sa komunidad sa halip na sa shareholder. Ang IoT ay nagbibigay ng pangunahing pinagmumulan ng data sa mga pool na ito upang bumuo ng mga protocol kung kailan ilalabas ang pagbabayad ng claim at kung kailan hindi. Ang parehong tokenization ay nangangahulugan na ang sinuman saanman ay maaaring magkaroon ng access sa insurance pool sa halip na maging limitado ng heograpiya at mga regulasyon.