Початок епохи «машина-машина» та її наслідки для страхування

Технологія «машина-машина» (M2M) по суті включає датчики в середовищі Інтернету речей (IoT), де вони надсилають дані бездротовим способом на сервер або інший датчик. Інший датчик або сервер використовує штучний інтелект (AI), щоб аналізувати дані та автоматично реагувати на них у реальному часі. Дії можуть бути будь-якими, наприклад, оповіщення, попередження, зміна напрямку, гальмування, перевищення швидкості, поворот і навіть транзакції. Оскільки M2M експоненціально зростає, незабаром ми побачимо переосмислення цілих бізнес-моделей і відносин із клієнтами. Дійсно, застосування буде обмежено лише фантазією компаній.

У цій публікації буде розглянуто наступне:

1. Огляд ключових технологій M2M та їхнього руйнівного потенціалу.
2. M2M транзакції; абсолютно нова революція, коли машини можуть безпосередньо взаємодіяти з іншими машинами, що призводить до машинної економіки.
3. Вплив ШІ – це те, що веде нас до M2M; великі дані, глибоке навчання, потокові алгоритми. Автоматизований машинний інтелект і машинне навчання. Машинне навчання є, мабуть, найбільш експоненціальним трендом машинної економіки.
4. Страхова бізнес-модель майбутнього: стартапи Insuretech на основі блокчейну.
5. Заключні зауваження

Огляд ключових технологій M2M

Уявіть кілька реальних сценаріїв:

1. Ваш автомобіль визначає вашу подорож і автоматично купує страховку на милю на вимогу. Машина автоматично купує власну страховку відповідальності.
2. Екзоскелети, які можна носити, надають працівникам правоохоронних органів і заводів надлюдську силу та спритність
3. Інтерфейси «мозок-комп’ютер», які зливаються з нашим мозком для створення надлюдського інтелекту (наприклад, нейронне мереживо Ілона Маска)
4. Розумні таблетки, які ми перетравлюємо, і переносні пристрої для здоров’я, які безпосередньо оцінюють наші ризики смертності та захворюваності.
5. Ви можете застрахувати життя, зробивши селфі. Селфі аналізуються за допомогою алгоритму, який з медичної точки зору визначає ваш біологічний вік за допомогою цих зображень (вже це робить програмне забезпечення Chronos стартапу Lapetus).
6. Ваші холодильники розуміють ваші звичайні звички робити покупки та зберігати запаси, і виявляють, що деякі продукти, наприклад молоко, закінчуються; отже, він купує молоко безпосередньо через онлайн-магазини. Ваш холодильник постійно поповнюватиметься залежно від ваших найпоширеніших звичок. Для нових і незвичайних звичок ви можете продовжувати самостійно купувати свої продукти та зберігати їх у холодильнику, як зазвичай.
7. Безпілотні автомобілі взаємодіють один з одним у розумній мережі, щоб уникнути аварій і зіткнень.
8. Ваш робот відчуває, що останнім часом ви стаєте більше засмученими та пригніченими, тому намагається підбадьорити вас. Він говорить вашому боту-коучу про необхідність збільшити вміст для емоційної стійкості.
9. Датчики виявляють майбутній прорив у трубі й до того, як труба лопне, надсилають ремонтника до вас додому
10. Ваш чат-бот – це ваш персональний помічник. Він робить покупки за вас, відчуває, коли вам потрібно купити страховку, скажімо, коли ви подорожуєте, виконує ваші повсякденні справи та інформує вас про ваш щоденний розклад, який ви склали у співпраці з ботом.
11. У вас є 3D-принтер для виготовлення нових зубних щіток. Поточна розумна зубна щітка відчуває, що її нитки скоро зношуються, тому вона надсилає сигнал на 3D-принтер для створення нових ниток.
12. Замість пташиних зграй ми тепер бачимо зграї дронів, які відлітають, виконуючи свої завдання в колективному ройовому інтелекті
13. Машина грає в шахи сама проти себе без будь-яких навчальних даних і перемагає практично всіх і вся (AlphaGoZero вже робить це).
14. У реальному житті існує незліченна кількість подібних сценаріїв, обмежених лише нашою уявою.

Є дві мета-теми, що виникають із технологій M2M: запобігання та зручність. Безпілотні автомобілі можуть виключити або радикально зменшити кількість аварій, оскільки більшість аварій відбувається через людські помилки. Носимі пристрої можуть сприяти здоровішому способу життя, розриву труб датчиків розумного дому та інших проблем, перш ніж вони виникнуть, і виправити їх. Ця профілактика зменшує захворюваність, нещасні випадки та інші погані події. Зручність є основним аспектом, оскільки більшість усе відбувається автоматично від однієї машини до іншої, а в кількох інших випадках це доповнюється людським досвідом і увагою. Машина самостійно вивчає те, що вона запрограмована, використовуючи дані своїх датчиків про нашу поведінку з часом. Це відбувається у фоновому режимі й автоматично, щоб звільнити наш час і зусилля на інші більш людські речі, наприклад на творчість.

Ці новітні технології призводять до змін ризиків і мають величезний вплив на страхування. Зроблено велику кількість контактних точок, де страховик може взаємодіяти з клієнтом, менше уваги приділяється особистому покриттю, а більше комерційному аспекту (наприклад, якщо безпілотний автомобіль виходить з ладу або його зламали, домашнього помічника зламали, натомість розумні таблетки отрутили надання даних у режимі реального часу для динамічної оцінки ризиків смертності та захворюваності) тощо. Очікується, що частота претензій радикально зменшиться, але серйозність претензій може бути більш складною, і її важко оцінити, оскільки різні зацікавлені сторони повинні будуть взяти участь у оцінці збитків і побачити, як частка покриття збитків змінюється пропорційно провини різних зацікавлених сторін. Кіберхакерство пошириться, що відкриє нові можливості для страховиків у машинній економіці.  

Ці технології не єдині; капіталізм не може існувати без постійної революції в технологіях і, отже, в наших людських відносинах з нею. Якщо вам потрібно більше усвідомлення цього, подивіться, як алгоритми та технології формують наш менталітет, мислення, нашу поведінку та дії, і подивіться, як швидко розвиваються всі технології. Дивно те, що це спостереження було зроблене Карлом Марксом, людиною, яка жила в 1818-1883 роках, і це показує, що всі технології світу не можуть замінити глибоке мислення та ерудовану мудрість.

Соціальні зміни йдуть рука об руку з технологічними. Тепер ми бачимо рівноправні бізнес-моделі з акцентом на соціальний вплив (наприклад, лимонад), а не лише на те, щоб зробити багатих ще багатшими. Економіка спільного використання сприяє використанню технологій, оскільки вона надає нам доступ (але не право власності) на вимогу. Покоління міленіалів також дуже відрізняється від попередніх поколінь, і ми тільки почали усвідомлювати, чого вони вимагають і як вони хочуть формувати світ навколо нас. Економіка спільного використання може означати, що машини з власними гаманцями можуть надавати послуги людям на вимогу та здійснювати транзакції незалежно.

M2M фінансові операції

Нашими майбутніми клієнтами будуть машини з гаманцями. Криптовалюта під назвою «IOTA (Internet of Things Application)» має на меті просунути машинну економіку в нашу повсякденну реальність, дозволяючи машинам Інтернету речей здійснювати транзакції з іншими машинами безпосередньо й автоматично, що призведе до швидкої появи машиноцентричних бізнес-моделей. 

IOTA робить це, видаляючи блокчейн і натомість запроваджуючи розподілену книгу «заплутати», яка є масштабованою, легкою та не має комісії за транзакції, що означає, що мікро-транзакції вперше стали життєздатними. Ключовими перевагами IOTA перед поточними системами блокчейн є:

1. Щоб отримати чітке уявлення, блокчейн схожий на ресторан із відданими офіціантами (майнерами), які приносять вам їжу. У Tangle це ресторан самообслуговування, де кожен обслуговує себе сам. Tangle робить це за допомогою протоколу, згідно з яким особа має перевірити свої дві попередні транзакції під час виконання нової транзакції. Таким чином майнери, новий посередник, який нарощує величезну потужність у мережах блокчейнів, стають абсолютно марними через Tangle. Обіцянка блокчейну полягає в тому, що посередники експлуатують нас, будь то уряд, банки, що друкують гроші, різні установи, але інший клас посередників, «майнерів», стає досить потужним, особливо китайські майнери, що призводить до концентрації величезної влади в невеликому кількість рук. Для майнінгу біткойнів витрачається стільки ж енергії, скільки електроенергії, виробленої понад 159 країнами, тому це також є величезною тратою електроенергії, оскільки для зламу складних криптоматематичних кодів для підтвердження транзакції потрібне величезне обчислювальне обладнання.
2. Оскільки майнінг займає багато часу та дорого, немає сенсу виконувати мікро- або нано-транзакції. Tangle ledger дозволяє паралельно перевіряти транзакції та не вимагає жодної комісії за майнінг, що життєво важливо для світу IoT проводити нано- та мікротранзакції.
3. У наш час машини є «небанківськими» джерелами, але завдяки IOTA машини можуть приносити прибуток і стати економічно життєздатною незалежною одиницею, яка може купувати страхування, енергію, технічне обслуговування тощо. IOTA надає «Знай свою машину (KYM)» за допомогою захищених ідентифікацій, подібних до того, як банки зараз мають «Знай свого клієнта» (KYC).

IOTA — це нова порода криптовалют, яка спрямована на вирішення проблем, які попередні криптовалюти не могли вирішити. Розподілена книга «Клуб» — це псевдонім для направленого ациклічного графіка, як показано нижче: 

Directed Acyclic Graph — це криптографічна децентралізована мережа, яка, імовірно, може масштабуватися до нескінченності та протистоїть атакам з боку квантових комп’ютерів (які ще не були повністю комерційно розроблені та використані в масовому житті) через використання іншої форми шифрування підписів на основі хешу.  

Замість того, щоб стати громіздким для масштабування, Tangle фактично прискорюється завдяки більшій кількості транзакцій і стає кращим у міру збільшення, а не погіршується. Усі пристрої, які використовують IOTA, є частиною Node of the Tangle. Для кожної транзакції, виконаної вузлом, вузол 2 повинен підтвердити інші транзакції. Таким чином доступна ємність вдвічі більша, ніж потрібно підтверджувати транзакції. Ця антикрихка властивість, коли клубок покращується через хаос, а не погіршується через хаос, є ключовою перевагою Tangle. 

Історично і навіть зараз ми викликаємо довіру до транзакцій, записуючи їх слід, щоб підтвердити походження, призначення, кількість та історію транзакцій. Це вимагає величезного часу та зусиль від багатьох професій, таких як юристи, аудитори, інспектори з якості та багатьох допоміжних функцій. Це, у свою чергу, змушує людей вбивати свою креативність, перетворюючись на переробку чисел, виконуючи ручну перевірку туди-сюди, через що транзакції є дорогими, неточними та дорогими. Занадто багато людських страждань і Dukkha стикалися з багатьма людьми, які виконували монотонну повторювану роботу, щоб створити довіру до цих операцій. Оскільки знання — це сила, важливу інформацію приховують ті, хто має владу, щоб завадити масам. Блокчейн дозволяє нам потенційно «прорізати все це лайно» посередників і замість цього дати владу людям за допомогою технологій, що є головною метою четвертої промислової революції.

Однак поточний блокчейн має власний набір обмежень щодо масштабованості, комісій за транзакції та обчислювальних ресурсів, необхідних для майнінгу. IOTA повністю позбавляється блокчейну, замінивши його на розподілену книгу «Tangle» для створення та перевірки транзакцій. Мета IOTA полягає в тому, щоб діяти як ключовий фактор машинної економіки, яка досі була обмежена через обмеження поточних криптовалют.

Можна обґрунтовано спрогнозувати, що багато кіберфізичних систем з’являться й базуватимуться на штучному інтелекті та Інтернеті речей, таких як ланцюги поставок, розумні міста, розумні мережі, спільні обчислення, розумне управління та системи охорони здоров’я. Одна країна з дуже амбітними та агресивними планами стати добре відомою в ШІ поряд із звичайними гігантами США та Китаєм — це ОАЕ. В ОАЕ так багато ініціатив зі штучного інтелекту, наприклад, вони показали безпілотну поліцію, плани щодо безпілотних автомобілів і гіперлупів, управління на основі блокчейну та навіть мають першого в світі державного міністра зі штучного інтелекту.

Прагнення до ефективності було тим прагненням, яке спершу спонукало капіталізм, і тепер це саме прагнення зараз працює над тим, щоб покінчити з капіталізмом. 3D-друк і економіка спільного використання радикально знижують витрати та підвищують рівень ефективності, а «машинна економія» з машинами з цифровими гаманцями є наступним логічним кроком до підвищення ефективності. Вперше машина стане економічно незалежною одиницею, яка самостійно отримує дохід від фізичних послуг або послуг із передачі даних і витрачає на енергію, страхування та обслуговування. Економіка на вимогу процвітатиме завдяки цій розподіленій довірі. 3D-друк радикально знизить вартість виготовлення матеріалів і роботів, а економічно незалежні роботи незабаром почнуть надавати людям послуги на вимогу.

Щоб побачити вибуховий вплив, який це може мати, уявіть собі заміну багатовікового страхового ринку Ллойда. Стартап TrustToken намагається створити довірчу економіку для здійснення транзакцій на 256 трильйонів доларів США, що дорівнює вартості всіх реальних активів на землі. Поточні транзакції відбуваються в застарілих моделях з обмеженою прозорістю, ліквідністю, довірою та великою кількістю проблем. Проведення цих транзакцій за допомогою цифрових реєстрів, таких як блокчейн, є набагато прибутковішим через потенціал токенізації. Токенізація — це процес, за допомогою якого реальні активи перетворюються на цифрові токени. TrustToken прокладає міст між цифровим і реальним світами за допомогою токенізації реальних активів у спосіб, який також є прийнятним у реальному світі та є «юридично забезпеченим, перевіреним і застрахованим». Це досягається за допомогою створення контракту «SmartTrust», який гарантує право власності з юридичними органами в реальному світі, а також реалізує будь-які необхідні дії в разі порушення контрактів, включаючи відмову, стягнення кримінальних санкцій і багато іншого. Децентралізований TrustMarket доступний для всіх зацікавлених сторін, щоб збирати та обговорювати ціни, послуги та TrustTokens – це сигнали та винагороди, які сторони отримують за надійну поведінку, щоб створити контрольний слід і застрахувати активи.

Чи здатні TrustTokens здійснювати надійне страхування – питання для дебатів, але ми вже бачимо це на багатовіковому ринку Ллойда. На ринку Ллойда покупці та продавці страхування та страхувальники збираються разом, щоб здійснити страхування. Адміністрація фондів Ллойда стежить за їхніми різними синдикатами та забезпечує достатність капіталу для поглинання потрясінь, пов’язаних із страхуванням. TrustMarket має потенціал стати модернізованою версією ринку Ллойда, але поки що занадто рано визначати його точний успіх. TrustToken може відкрити економіку та створити кращу цінність і зменшити витрати та корупцію в реальних активах, особливо в нерухомості, страхуванні та товарах, які створюють занадто багато влади в руках небагатьох.

ШІ частина рівняння M2M

Багато чорнила було написано про штучний інтелект та його понад 10,000 XNUMX моделей машинного навчання, які мають свої сильні та слабкі сторони та дозволяють нам розкривати ідеї, які були приховані від нас раніше, щоб радикально покращити наше життя. Ми не будемо описувати їх детально, але зосередимося на двох сферах машинного навчання та автоматизованого машинного інтелекту (AML), оскільки вони дозволять IoT перетворитися з окремих частин апаратного забезпечення на інтегровані носії даних та інтелекту.

Машинне навчання

Машинне навчання — це, мабуть, найбільш експоненційна тенденція, яку ми бачимо, яка може дозволити економіці M2M експоненціально підтримати від скромних початків і стати домінуючою рисою нашого повсякденного життя. Уявіть собі! Машини не тільки взаємодіють одна з одною та іншими платформами, такими як сервери та люди, але й навчають одна одну. Це вже траплялося з функцією автопілота Tesla Model S. Людина-водій діє як досвідчений вчитель для автомобіля, але автомобілі обмінюються цими даними та навчаються між собою, радикально покращуючи свій досвід за надзвичайно короткий час. Тепер один IoT-пристрій не є ізольованим пристроєм, якому доведеться вивчати все з нуля самостійно; він також може використовувати масове навчання, отримане від інших подібних пристроїв Інтернету речей у всьому світі. Це означає, що інтелектуальні системи IoT, навчені машинним навчанням, не просто стають розумнішими; вони стають розумнішими швидше з часом у експоненційних трендах.

Це «машинне навчання» має величезні переваги в тому, що воно скорочує необхідний час навчання, обходить потребу мати масивні навчальні дані та дозволяє машинам навчатися самостійно, щоб покращити роботу користувача. Інколи це машинне навчання може бути колективним, як-от безпілотні автомобілі, які спільно користуються та навчаються у щось на зразок колективного розуму-вулика, або воно може бути змагальним, як-от дві машини, які грають у шахи самі проти себе, одна машина діє як шахрай, а інша — як шахрай. детектор і так далі. Машина також може навчатися сама, граючи в симуляції та ігри проти себе без потреби в будь-якій іншій машині. AlphaGoZero зробив саме це. AlphaGoZero не використовував жодних тренувальних даних і грав сам проти себе, а потім переміг AlphaGo, який був штучним інтелектом, який переміг найкращих у світі гравців у Го (Го — популярна версія китайських шахів). Дивлячись на гру AlphaGoZero, у гросмейстерів шахів було відчуття, ніби розвинена інопланетна надрозумна раса грає в шахи.

Додатки від цього приголомшливі; Тунельні капсули на базі гіперпетлі (дуже швидких потягів), які спілкуються між собою, автономні кораблі, вантажівки, цілі парки дронів, що працюють на основі ройового інтелекту, а живе місто вчиться на собі за допомогою взаємодії з інтелектуальною мережею. Це разом з іншими інноваціями, які відбуваються в рамках четвертої промислової революції штучного інтелекту, може викорінити поточні проблеми зі здоров’ям, багато соціальних проблем, таких як абсолютна бідність, і дозволить нам колонізувати Місяць і Марс.

Окрім IOTA, існують також дагкойни та байтболи, для яких не потрібен блокчейн. І Dagcoin, і byteballs знову засновані на DAG Directed Acrelic Graph, як і «клубок» IOTA. Подібні переваги IOTA приблизно застосовуються до дагкойнів і байтболів, оскільки всі вони долають поточні обмеження блокчейна. 

Автоматизоване машинне навчання

Звичайно, існує ширший контекст автоматизації, де майже кожна сфера є підозрілою, і ніхто не вільний від цього страху перед апокаліпсисом ШІ. Існує також яскрава сторона автоматизації, коли вона дозволить людям досліджувати «ігри», а не лише працювати. Для повного висвітлення див цю статтю на futurism.com

Незважаючи на ажіотаж і славу, пов’язану з розробниками кількісного моделювання, такими як дослідники даних, актуарії, кванти та багато інших, вони стикаються з головоломкою, яку автоматизований машинний інтелект збирається вирішити. Головна проблема полягає в розриві між їхнім навчанням і тим, що вони повинні робити, порівняно з тим, що вони насправді роблять. Похмура реальність полягає в тому, що більшу частину часу займає мавпяча робота (робота, яку може виконувати будь-яка мавпа замість інтелектуально навченої та компетентної людини), як-от повторювані завдання, обробка чисел, сортування даних, очищення даних, їх розуміння, документування моделей. і застосування повторюваного програмування (як і механіка електронних таблиць) і хороша пам’ять, щоб залишатися на зв’язку з усією цією математикою. Їм слід бути креативними, створювати практичні ідеї, спілкуватися з іншими зацікавленими сторонами, щоб досягти конкретних результатів на основі даних, аналізувати та вигадувати нові «поліматичні» рішення існуючих проблем.

Автоматизований машинний інтелект (AML) дбає про скорочення цього величезного розриву. Замість того, щоб наймати команду з 200 спеціалістів з обробки даних, один або кілька фахівців із обробки даних, які використовують AML, можуть використовувати швидке моделювання кількох моделей одночасно, оскільки більшість роботи з машинного навчання вже автоматизовано AML, як-от пошуковий аналіз даних, перетворення функцій, вибір алгоритму, налаштування гіперпараметрів і діагностика моделі. Існує низка доступних платформ, як-от DataRobot, Google AutoML, Driverless AI of H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta та Pure Predictive і так далі AML може обчислюйте десятки відповідних алгоритмів одночасно, щоб знайти оптимальні моделі відповідно до заздалегідь визначених критеріїв. Незалежно від того, чи це алгоритми глибокого навчання, чи алгоритми потокової передачі, усі акуратно автоматизовані, щоб знайти оптимальне рішення, яке насправді нас цікавить.

Завдяки цьому AML звільняє дослідників даних, щоб вони стали більш людьми, а не калькуляторами-кіборгами-вулканами. Машинам доручено виконувати те, що вони вміють найкраще (повторювані завдання, моделювання), а людям — те, що вони вміють найкраще (бути творчими, створювати корисні ідеї для досягнення бізнес-цілей, створювати нові рішення та передавати їх). Я не можу зараз сказати, що «почекайте, дозвольте мені стати доктором філософії або експертом з машинного навчання через 10 років, а потім я застосую ці моделі; зараз світ рухається надто швидко, і те, що актуально зараз, дуже швидко застаріває. Швидкий курс на основі MOOC та онлайн-навчання мають набагато більше сенсу в сучасному експоненціальному суспільстві замість фіксованої кар’єри в житті, до якої звикли попередні покоління.

Боротьба з відмиванням коштів необхідна в економіці M2M, оскільки алгоритми потрібно розробляти та розгортати з легкістю та невеликими витратами часу. Замість того, щоб алгоритми вимагали надто багато експертів і які витрачали місяці на розробку своїх моделей, AML скорочує часовий проміжок і дозволяє підвищити продуктивність у застосуванні штучного інтелекту в ситуаціях, про які раніше було неможливо подумати.

Страхові технології майбутнього

Щоб зробити процес безперебійним, гнучким, надійним, невидимим і таким же легким, як дитяча гра, технологія блокчейн використовується зі смарт-контрактами, які виконуються самостійно, коли відповідають умови. Ця нова модель страхування P2P скасовує традиційну оплату премій, використовуючи натомість цифровий гаманець, де кожен учасник вкладає свою премію на рахунок типу умовного депонування, щоб використовувати її лише в разі пред’явлення претензії. У цій моделі жоден із учасників не має більшого ризику, ніж сума, яку вони поклали на свої цифрові гаманці. Якщо претензій не буде, всі цифрові гаманці зберігають свої гроші. Усі платежі в цій моделі здійснюються за допомогою біткойнів, що додатково знижує транзакційні витрати. Teambrella стверджує, що є першим страховиком, який використовує цю модель на основі біткойнів. Дійсно, Teambrella не одна. Існує багато стартапів на базі блокчейнів, націлених на однорангове страхування та інші сфери людської діяльності. Деякі з них:

1. Ефірис
2. Страховий
3. AIgang
4. Rega Life
5. Бітове життя та довіра
6. Unity Matrix Commons

Таким чином, багато мудрості натовпу використовується в цьому як страховик "Вчиться у людей, плани з нар, Починають з того, що мають І спирається на те, що вони знають» (Лао Цзи).

Замість того, щоб актуарій максимізував прибуток для акціонерів, сидить ізольовано від реальності, не має власної шкіри та має набагато менший доступ до обізнаності (тобто даних) про людей порівняно з їхніми колегами, цей одноранговий надає можливість натовпу та кранів в їхню мудрість (замість мудрості з книжок), яка набагато краща. Тут також немає нечесної практики ціноутворення, як-от рейтинг за статтю, оптимізація ціноутворення, яка стягує з вас більшу плату, якщо ви з меншою ймовірністю переходите до іншої страхової компанії, і навпаки. Гігантська страхова компанія не може знати вас більше, ніж ваші колеги, це так просто.

Таке ж однорангове страхування можна здійснити на розподілених книгах, які не базуються на блокчейні, наприклад IOTA, Dagcoins і Byteballs, з додатковими технологічними перевагами цих нових книг над поточним блокчейном. Ці стартапи з цифрової токенізації мають обіцянку радикально переосмислити бізнес-моделі, у яких транзакції, об’єднання та майже будь-що робиться для спільноти та спільнотою в автоматизований і повністю надійний спосіб без репресивних посередників, таких як уряди, капіталістичні підприємства, соціальні установи тощо. Страхування «рівний рівному» є лише частиною всієї програми.

Розумні контракти мають вбудовані умови, які автоматично запускаються, коли трапляється непередбачена ситуація, і вимоги виплачуються миттєво. Величезна потреба в робочій силі з високою кваліфікацією, яка, по суті, виконує канцелярську роботу, повністю ліквідована, щоб побудувати елегантну автономну організацію майбутнього. Уникають гнітючого посередника «акціонерів», що означає, що інтереси споживачів діють шляхом забезпечення зручності, низьких цін і якісної підтримки клієнтів. У цьому рівноправному режимі вигоди отримує спільнота, а не акціонер. IoT є основним джерелом даних для цих пулів для розробки протоколів, коли знімати платіж, а коли ні. Та сама токенізація означає, що будь-хто будь-де може мати доступ до страхового пулу замість того, щоб бути обмеженим географією та правилами.