机器对机器时代的黎明及其对保险的影响

机器对机器技术 (M2M) 本质上涉及物联网 (IoT) 环境中的传感器，它们将数据无线发送到服务器或另一个传感器。另一种传感器或服务器使用人工智能 (AI) 来分析数据并实时自动对数据采取行动。这些操作可以是警报、警告、改变方向、制动、超速、转弯甚至交易等任何操作。随着 M2M 呈指数级增长，我们很快就会看到整个业务模式和客户关系的重塑。事实上，应用程序只会受到企业想象力的限制。

这篇文章将探讨以下内容：

1. 关键 M2M 技术及其颠覆性潜力概述。
2. M2M 交易；这是一场全新的革命，机器可以直接与其他机器进行交易，从而带来机器经济。
3. 然而，人工智能的影响正是引领我们走向 M2M 的原因；大数据、深度学习、流算法。自动化机器智能和机器教学。机器教学也许是机器经济中最具指数性的趋势。
4. 未来的保险商业模式：基于区块链的保险科技初创公司。
5. 结束语

M2M关键技术概述

想象一些现实生活场景：

1. 您的汽车会感知您的旅行旅程，并根据需要自动按里程购买保险。机器自动购买自己的责任保险。
2. 可穿戴外骨骼赋予执法部门和工厂工作超人的力量和敏捷性
3. 脑机接口与我们的大脑融合，创造出超人类的智能（例如埃隆·马斯克的神经花边）
4. 我们消化的智能药丸和健康可穿戴设备直接评估我们的死亡率和发病风险。
5. 您可以通过自拍获得人寿保险。这些自拍照通过一种算法进行分析，该算法通过这些图像从医学上确定您的生物年龄（已经由初创公司 Lapetus 的 Chronos 软件完成）。
6. 您的冰箱了解您的日常购物和储存习惯，并发现牛奶等某些物品已经过时；所以，它直接通过网购购买牛奶。您的冰箱将根据您最常见的习惯不断补充物品。对于新习惯和非常规习惯，您可以继续像往常一样独立购买物品并将其存放在冰箱中。
7. 自动驾驶汽车在智能电网上相互交互，以避免事故和碰撞。
8. 你的机器人感觉到你最近变得更加心烦意乱和沮丧，所以它会试图让你振作起来。它告诉您的健康教练机器人增加情绪恢复力的内容。
9. 传感器感应到管道即将爆裂，并在管道爆裂之前派维修人员到您家
10. 您的聊天机器人是您的私人助理。它会为你购物，感知你何时需要购买保险（比如在旅行时），处理你的日常琐事，并让你更新与机器人合作制定的每日日程安排。
11. 您拥有一台用于制作新牙刷的 3D 打印机。当前的智能牙刷感知到其细丝即将磨损，因此会向 3D 打印机发送信号以制造新的细丝。
12. 我们现在看到的不是鸟群，而是无人机群，它们在集体群体智能中执行任务
13. 机器在没有任何训练数据的情况下与自己下棋，并击败几乎所有人和一切（AlphaGoZero 已经做到了这一点）。
14. 现实生活中类似的场景数不胜数，仅受限于我们的想象力。

M2M 技术产生了两个元主题：预防和便利。自动驾驶汽车可以消除或从根本上减少事故，因为大多数车祸都是由人为错误造成的。可穿戴设备可以带来更健康的生活方式，智能家居传感器管道爆裂和其他问题发生之前并予以纠正。这种预防可以减少发病率、事故和其他不良事件。便利性是一个最重要的方面，因为大多数事情都会自动从一台机器转移到另一台机器，并且在少数剩余情况下，它会通过人类的专业知识和注意力得到增强。机器使用来自其传感器的关于我们随时间变化的行为的数据来学习它被编程为自己学习的内容。它在后台自动发生，让我们腾出时间和精力去做其他更人性化的事情，比如创造力。

这些新兴技术正在导致风险敞口的变化，并对保险产生巨大影响。保险公司可以与客户互动的地方有大量的接触点，较少关注个人保险，而更多地关注商业方面（例如自动驾驶汽车故障或被黑客攻击、家庭助理被黑客攻击、智能药丸毒药）提供实时数据以动态评估死亡率和发病风险）等等。索赔的频率将大幅下降，但索赔的严重程度可能会更加复杂且难以评估，因为必须让各个利益相关者参与评估损失，并了解损失承保份额如何随损失比例的变化而变化。不同利益相关者的过失。网络黑客行为将成倍增加，为机器经济中的保险公司带来新的机遇。  

这些技术并不孤单；如果不不断革新技术以及人类与技术的关系，资本主义就不可能存在。如果您需要对此有更多认识，请了解算法和技术如何塑造我们的心态、思维态度、我们的行为和行动，并了解所有技术的发展速度有多快。令人惊讶的是，这一观察是由生活在 1818-1883 年的卡尔·马克思做出的，这表明世界上所有的技术都无法替代深刻的思考和博学的智慧。

社会变革与技术变革齐头并进。现在，我们看到的点对点商业模式注重社会影响（例如柠檬水），而不仅仅是让富人变得更富有。共享经济正在促进技术的使用，因为它按需为我们提供访问（但不是所有权）。千禧一代也与前几代人有很大不同，我们才刚刚开始意识到他们的需求以及他们希望如何塑造我们周围的世界。共享经济意味着拥有自己钱包的机器可以按需为人类提供服务并独立进行交易。

M2M金融交易

我们未来的客户将是有钱包的机器。一种名为“IOTA（物联网应用）”的加密货币旨在通过允许物联网机器直接自动地与其他机器进行交易来推动机器经济进入我们的日常生活，这将导致以机器为中心的商业模式的迅速出现。 

IOTA 通过删除区块链并采用可扩展、轻量级且零交易费用的“缠结”分布式账本来实现这一点，这意味着微交易首次变得可行。与当前区块链系统相比，IOTA 的主要优势是：

1. 为了让想法更清晰，区块链就像一家餐厅，有专门的服务员（矿工）为你送食物。在 Tangle，这是一家自助餐厅，每个人都为自己服务。 Tangle 通过协议来实现这一点，在进行新交易时，人们必须验证他/她之前的两笔交易。因此，矿工，这个在区块链网络中建立巨大权力的新中间人，通过 Tangle 完全变得毫无用处。区块链的承诺是，中间人会剥削我们，无论他们是政府、印钞银行、各种机构，但另一类中间人“矿工”正在变得相当强大，尤其是中国矿工，导致巨大的权力集中在一个小企业中。手数。比特币挖矿消耗的能源与超过 159 个国家生产的电力一样多，因此这也是对电力资源的巨大浪费，因为需要巨大的计算硬件来破解复杂的加密数学代码以验证交易。
2. 由于挖矿既耗时又昂贵，因此执行微交易或纳米交易没有意义。 Tangle 账本允许并行验证交易，并且不需要挖矿费用，从而极大地允许物联网世界进行纳米和微交易。
3. 在当今时代，机器是“无银行账户”的来源，但有了 IOTA，机器可以产生收入，并成为一个经济上可行的独立单位，可以自行购买保险、能源、维护等。 IOTA 通过安全身份提供“了解你的机器（KYM）”，就像银行目前的了解你的客户（KYC）一样。

IOTA 是一种新型加密货币，旨在解决以前的加密货币无法解决的问题。 “Tangle”分布式账本是有向无环图的昵称，如下所示： 

有向无环图是一种加密的去中心化网络，据称可扩展至无限，并通过使用基于哈希的签名的不同形式的加密来抵抗来自量子计算机（尚未在商业上完全开发和在主流生活中使用）的攻击。  

缠结实际上并没有变得难以扩展，而是随着更多交易而加速，并且随着扩展而变得更好，而不是恶化。所有使用 IOTA 的设备都是 Node of the Tangle 的一部分。对于节点完成的每笔交易，节点 2 必须确认其他交易。这样，可用容量是确认交易所需容量的两倍。这种反脆弱性是缠结的一个关键优势，其中缠结会因混乱而改善，而不是因混乱而恶化。 

从历史上看，甚至现在，我们通过记录交易的踪迹来证明交易的来源、目的地、数量和历史来诱导对交易的信任。这需要律师、审计员、质量检查员和许多支持职能等许多专业人士投入大量的时间和精力。这反过来又导致人类成为来回进行手动验证的数字运算者，从而扼杀了他们的创造力，导致交易成本高昂、不准确且昂贵。许多人面临着太多的人类痛苦和痛苦，他们从事单调的重复性工作，只是为了在这些交易中建立信任。由于知识就是力量，重要的信息被当权者隐藏起来，以威慑大众。区块链使我们有可能“消除中间商的所有这些废话”，并通过技术为人们提供权力，而这正是第四次工业革命的主要目标。

然而，当前的区块链在可扩展性、交易费用和挖矿所需的计算资源方面有其自身的局限性。 IOTA 完全废除了区块链，用“Tangle”分布式账本取代它来创建和验证交易。 IOTA 的目的是充当机器经济的关键推动者，迄今为止，由于当前加密货币的限制，机器经济受到了限制。

可以合理地预测，许多基于人工智能和物联网的网络物理系统将会出现，例如供应链、智慧城市、智能电网、共享计算、智能治理和医疗保健系统。除了美国和中国等常见巨头之外，阿联酋还有一个非常雄心勃勃、积极进取的计划，希望在人工智能领域出名。阿联酋有很多人工智能举措，比如无人机警察、无人驾驶汽车和超级高铁计划、基于区块链的治理，甚至还拥有世界上第一位人工智能国务部长。

对效率的追求是最初推动资本主义的追求，现在这种追求正在努力结束资本主义。 3D 打印和共享经济正在从根本上降低成本并提升效率水平，而带有数字钱包的机器的“机器经济”是提高效率的下一个合乎逻辑的步骤。机器首次成为经济上独立的单位，通过物理或数据服务赚取收入，并自行支出能源、保险和维护费用。由于这种分布式信任，按需经济将会蓬勃发展。 3D打印将从根本上降低制造材料和机器人的成本，经济上独立的机器人将很快开始为人类按需提供服务。

要了解它可能产生的爆炸性影响，想象一下取代已有数百年历史的劳合社保险市场。 TrustToken 是一家初创公司，正试图创建一个信任经济来进行 256 万亿美元的交易，这是地球上所有现实世界资产的价值。目前的交易模式已经过时，透明度、流动性、信任度有限，存在很多问题。通过代币化的潜力，使用区块链等数字账本进行这些交易会更加有利可图。代币化是现实世界资产转换为数字代币的过程。 TrustToken 正在通过以现实世界也可接受且“合法执行、审计和保险”的方式对现实世界资产进行代币化，在数字世界和现实世界之间架起桥梁。这是通过创建“SmartTrust”合约来实现的，该合约保证现实世界中法律当局的所有权，并在合约被破坏时采取任何必要的行动，包括收回、收取刑事处罚等等。去中心化的 TrustMarket 可供所有利益相关者收集和协商价格、服务和 TrustToken，TrustToken 是各方因值得信赖的行为而获得的信号和奖励，用于创建审计跟踪并确保资产。

TrustToken 是否能够提供健全的保险是一个有争议的问题，但我们已经可以在具有数百年历史的劳合社市场中看到这一点。在劳合社市场，保险的买卖双方和承保人聚集在一起进行保险。劳合社基金的管理部门监控其各个财团，并提供充足的资本来吸收保险带来的冲击。 TrustMarket 有潜力成为劳合社市场的现代化版本，但现在判断其具体成功还为时过早。 TrustToken 可以开放经济，创造更好的价值，降低现实世界资产的成本和腐败，特别是在房地产、保险和大宗商品领域，这些资产在极少数人手中创造了太多权力。

M2M 方程式的 AI 部分

人们对人工智能及其 10,000 多个机器学习模型进行了大量的研究，这些模型各有优缺点，让我们能够发现以前隐藏的见解，从而从根本上改善我们的生活。我们不会详细描述这些，而是​​重点关注机器教学和自动化机器智能（AML）两个领域，因为它们将使物联网从孤立的硬件转变为数据和智能的集成载体。

机器教学

机器教学也许是我们所看到的最具指数级的趋势，它可以让 M2M 经济从不起眼的起步以指数级增长，成为我们日常生活的主要特征。想象！机器不仅可以相互之间以及与服务器和人类等其他平台进行交易，还可以相互教学。特斯拉 Model S 的自动驾驶功能已经实现了这一点。人类驾驶员充当汽车的专家老师，但汽车之间共享这些数据并相互学习，从而在极短的时间内从根本上改善了它们的体验。现在，物联网设备不再是一个孤立的设备，必须自己从头开始学习所有内容；它也可以利用全球其他类似物联网设备学到的大量知识。这意味着经过机器学习训练的物联网智能系统不仅变得更加智能，而且变得更加智能。随着时间的推移，他们以指数趋势变得更加聪明。

这种“机器教学”具有巨大的优势，因为它减少了所需的训练时间，无需大量训练数据，并允许机器自行学习以改善用户体验。这种机器教学有时可以是集体的，就像自动驾驶汽车以某种集体蜂巢思维一起共享和学习一样，也可以是对抗性的，就像两台机器对自己下棋，一台机器充当欺诈者，另一台机器充当欺诈者探测器等。该机器还可以通过与自己进行模拟和游戏来进行自我教育，而无需任何其他机器。 AlphaGoZero 正是做到了这一点。 AlphaGoZero没有使用任何训练数据，而是与自己对弈，然后击败了AlphaGo，后者是击败了世界上最好的人类围棋棋手的AI（围棋是中国象棋的流行版本）。国际象棋大师们观看AlphaGoZero下棋的感觉就像是一个高级的外星超级智能种族在下棋。

由此产生的应用是惊人的；基于超级高铁（超高速列车）的隧道吊舱、自主船舶、卡车、依靠群体智能运行的整个无人机舰队以及通过智能电网交互进行自我学习的活生生的城市相互通信。这与第四次人工智能工业革命中发生的其他创新一起可以消除当前的健康问题和绝对贫困等许多社会问题，并使我们能够殖民月球和火星。

除了 IOTA 之外，还有不需要区块链的 Dagcoin 和 byteballs。 Dagcoins 和 byteballs 都再次基于 DAG Directed Acrelic Graph，就像 IOTA 的“tangle”一样。 IOTA 的类似优势大致适用于 Dagcoin 和 byteball，因为它们都克服了区块链当前的限制。 

自动化机器学习

当然，自动化有一个更广泛的背景，几乎每个领域都受到怀疑，没有人能摆脱对人工智能灾难的恐惧。自动化还有一个光明的一面，它将使人类能够探索“娱乐”而不仅仅是工作。有关全面的覆盖范围，请参阅 本文 在未来主义网站上

尽管数据科学家、精算师、宽客等许多定量建模者受到了炒作和荣耀，但他们面临着自动化机器智能要解决的难题。难题在于他们的训练和他们应该做的事情与他们实际做的事情之间的差距。惨淡的现实是，大部分时间都被猴子的工作所占据（任何猴子都可以做的工作，而不是受过智力训练和有能力的人类），例如重复性任务、数字运算、整理数据、清理数据、理解数据、记录模型并应用重复编程（也是电子表格机制）和良好的记忆力来与所有数学保持联系。他们应该做的是发挥创造力，产生可行的见解，与其他利益相关者交谈以带来具体的数据驱动结果，分析并提出针对现有问题的新的“博学”解决方案。

自动化机器智能（AML）致力于缩小这一巨大差距。使用 AML 的单个或少数数据科学家可以同时利用多个模型的快速建模，而不是雇用 200 名数据科学家的团队，因为机器学习的大部分工作已经由 AML 自动化，如探索性数据分析、特征转换、算法选择、超参数调整和模型诊断。有许多可用的平台，例如 DataRobot、Google 的 AutoML、H20 的 Driverless AI、IBNR Robot、Nutonian、TPOT、Auto-Sklearn、Auto-Weka、Machine-JS、Big ML、Trifacta 和 Pure Predictive 等等 AML 可以同时计算数十种合适的算法，根据预先定义的标准找出最佳模型。无论是深度学习算法还是流式算法，都可以巧妙地自动化，以找到我们真正感兴趣的最佳解决方案。

通过这种方式，AML 使数据科学家变得更加人性化，而不是像机器人、瓦肯人那样的计算器。机器被委托去做他们最擅长的事情（重复性任务、建模），而人类则被委托去做他们最擅长的事情（发挥创造力、产生可操作的见解来推动业务目标、创建新的解决方案并进行沟通）。我现在不能说‘先等我10年后成为机器学习的博士或专家，然后我再应用这些模型；’现在世界发展得太快了，现在相关的东西很快就会过时。在当今指数级社会中，快节奏的 MOOC 课程和在线学习比前几代人习惯的固定职业更有意义。

AML 在 M2M 经济中是必要的，因为算法需要在短时间内轻松开发和部署。 AML 不像算法需要太多专家并且需要花费数月时间来开发模型，而是弥补了时间差距，并提高了将人工智能应用于以前无法想象的情况的生产力。

未来的保险科技

为了使这个过程更加无缝、敏捷、稳健、隐形并且像孩子玩耍一样简单，区块链技术与智能合约一起使用，在条件满足时自动执行。这种新的 P2P 保险模式取消了传统的保费支付，而是使用数字钱包，每个会员将保费存入托管型账户，仅在提出索赔时使用。在这个模型中，没有一个成员的风险敞口大于他们存入数字钱包的金额。如果没有提出索赔，所有数字钱包都会保留他们的钱。该模型中的所有支付均使用比特币完成，进一步降低了交易成本。 Teambrella 声称是第一家使用这种基于比特币的模型的保险公司。事实上，Teambrella 并不孤单。有许多基于区块链的初创公司瞄准点对点保险和人类活动的其他领域。他们之中有一些是：

1. Etherisc
2. 保险帕尔
3. 艾钢
4. 瑞嘉生活
5. 比特生活与信任
6. 统一矩阵共享

因此，保险公司充分利用了群众的智慧“向人民学习, 与人民共谋, 从他们拥有的开始 并以他们所知道的为基础”（老子）。

这种点对点不是让精算师为股东实现利润最大化、脱离现实、缺乏参与利益、获得人们相对于同行的认知（即数据）的机会少得多，而是这种点对点赋予人群权力并挖掘融入他们的智慧（而不是书本上的智慧），这要好得多。这里也没有不公平的定价做法​​，例如基于性别的评级、定价优化，如果您不太可能转向另一家保险公司，则定价优化会收取更高的费用，反之亦然。保险公司巨头不可能比你的同行更了解你，就这么简单。

这些相同的点对点保险也可以在基于非区块链的分布式账本上进行，例如 IOTA、Dagcoins 和 Byteballs，这些新账本相对于当前区块链具有额外的技术优势。这些数字代币化初创公司有望从根本上重塑商业模式，在这种模式下，交易、资金池以及几乎所有事情都可以由社区以一种自动化、完全值得信赖的方式为社区完成，而不需要像政府、资本主义企业、社会机构等那样的压迫性中间人。点对点保险只是整个计划的一部分。

智能合约具有内置条件，当意外情况发生并且索赔立即得到支付时，这些条件会自动触发。对高素质但主要从事文书工作的劳动力的巨大需求被完全消除，以建立一个未来的时尚自治组织。避免了压迫性的“股东”中间人，这意味着通过提供便利、低廉的价格和良好的客户支持来满足消费者的利益。在这种点对点的环境中，利益归于社区而不是股东。物联网为这些池提供了主要数据来源，以制定何时释放索赔付款、何时不释放的协议。相同的代币化意味着任何地方的任何人都可以访问保险池，而不受地理位置和法规的限制。