機器對機器時代的黎明及其對保險的影響

機器對機器技術 (M2M) 本質上涉及物聯網 (IoT) 環境中的感測器，它們將資料無線發送到伺服器或另一個感測器。 另一種感測器或伺服器使用人工智慧 (AI) 來分析數據並即時自動對數據採取行動。 這些操作可以是警報、警告、改變方向、煞車、超速、轉彎甚至交易等任何操作。 隨著 M2M 呈指數級增長，我們很快就會看到整個業務模式和客戶關係的重塑。 事實上，應用程式只會受到企業想像力的限制。

這篇文章將探討以下內容：

1. 關鍵 M2M 技術及其顛覆性潛力概述。
2. M2M 交易； 這是一場全新的革命，機器可以直接與其他機器進行交易，從而帶來機器經濟。
3. 然而，AI 的影響正是引領我們走向 M2M 的原因； 大數據、深度學習、流演算法。 自動化機器智能和機器教學。 機器教學也許是機器經濟中最具指數性的趨勢。
4. 未來的保險商業模式：基於區塊鏈的保險科技新創公司。
5. 結束語

M2M關鍵技術概述

想像一些現實生活場景：

1. 您的汽車會感知您的旅行旅程，並根據需要自動按里程購買保險。 機器自動購買自己的責任保險。
2. 穿戴式外骨骼賦予執法部門和工廠工作超人的力量和敏捷性
3. 腦機介面與我們的大腦融合，創造出超人類的智慧（例如馬斯克的神經花邊）
4. 我們消化的智慧藥丸和健康穿戴裝置直接評估我們的死亡率和發病風險。
5. 您可以透過自拍獲得人壽保險。 這些自拍照透過演算法進行分析，該演算法透過這些影像從醫學上確定您的生物年齡（已經由新創公司 Lapetus 的 Chronos 軟體完成）。
6. 您的冰箱了解您的日常購物和儲存習慣，並發現牛奶等某些物品已經過時； 所以，它直接透過網購購買牛奶。 您的冰箱將根據您最常見的習慣不斷補充物品。 對於新習慣和非常規習慣，您可以繼續像往常一樣獨立購買物品並將其存放在冰箱中。
7. 自動駕駛汽車在智慧電網上相互交互，以避免事故和碰撞。
8. 你的機器人感覺到你最近變得更加心煩意亂和沮喪，所以它會試圖讓你振作起來。 它告訴您的健康教練機器人增加情緒復原力的內容。
9. 感測器感應到管道即將爆裂，並在管道爆裂之前派維修人員到您家
10. 您的聊天機器人是您的私人助理。 它會為你購物，感知你何時需要購買保險（例如你在旅行時），處理你的日常瑣事，並讓你更新與機器人合作制定的每日計劃。
11. 您擁有一台用於製作新牙刷的 3D 列印機。 目前的智慧牙刷感知到其細絲即將磨損，因此會向 3D 列印機發送訊號以製造新的細絲。
12. 我們現在看到的不是鳥群，而是無人機群，它們在集體群體智慧中執行任務
13. 機器在沒有任何訓練資料的情況下與自己下棋，並擊敗幾乎所有人和一切（AlphaGoZero 已經做到了這一點）。
14. 現實生活中類似的場景數不勝數，只受限於我們的想像。

M2M 技術產生了兩個元主題：預防和便利。 自動駕駛汽車可以消除或從根本上減少事故，因為大多數車禍都是由人為錯誤造成的。 穿戴式裝置可以帶來更健康的生活方式，智慧家庭感測器管道爆裂和其他問題發生之前並予以糾正。 這種預防可以減少發病率、事故和其他不良事件。 便利性是一個最重要的方面，因為大多數事情都會自動從一台機器轉移到另一台機器，並且在少數剩餘情況下，它會透過人類的專業知識和注意力得到增強。 機器使用來自其感測器的關於我們隨時間變化的行為的數據來學習它被編程為自己學習的內容。 它在後台自動發生，讓我們騰出時間和精力去做其他更人性化的事情，例如創造力。

這些新興技術正在導致風險敞口的變化，並對保險產生巨大影響。 保險公司可以與客戶互動的地方有大量的接觸點，較少關注個人保險，而更多地關注商業方面（例如自動駕駛汽車故障或被黑客攻擊、家庭助理被黑客攻擊、智能藥丸毒藥）提供實時數據以動態評估死亡率和發病風險）等等。 索賠的頻率將大幅下降，但索賠的嚴重程度可能會更加複雜且難以評估，因為必須讓各個利益相關者參與評估損失，並了解損失承保份額如何隨損失比例的變化而變化。不同利益相關者的過失。 網路駭客行為將倍增，為機器經濟中的保險公司帶來新的機會。  

這些技術並不孤單； 如果不不斷革新技術以及人類與科技的關係，資本主義就不可能存在。 如果您需要對此有更多認識，請了解演算法和技術如何塑造我們的心態、思維態度、我們的行為和行動，並了解所有技術的發展速度有多快。 令人驚訝的是，這項觀察是由生活在 1818-1883 年的卡爾馬克思做出的，這表明世界上所有的技術都無法取代深刻的思考和博學的智慧。

社會變革與技術變革齊頭並進。 現在，我們看到的點對點商業模式註重社會影響（例如檸檬水），而不僅僅是讓富人變得更富有。 共享經濟正在促進技術的使用，因為它按需為我們提供存取（但不是所有權）。 千禧世代也與前幾代人有很大不同，我們才剛開始意識到他們的需求以及他們希望如何塑造我們周圍的世界。 共享經濟意味著擁有自己錢包的機器可以按需為人類提供服務並獨立進行交易。

M2M金融交易

我們未來的客戶將是有錢包的機器。 一種名為「IOTA（物聯網應用）」的加密貨幣旨在透過允許物聯網機器直接自動地與其他機器進行交易來推動機器經濟進入我們的日常生活，這將導致以機器為中心的商業模式的迅速出現。 

IOTA透過刪除區塊鏈並採用可擴展、輕量級且零交易費用的「纏結」分散式帳本來實現這一點，這意味著微交易首次變得可行。 與目前區塊鏈系統相比，IOTA 的主要優勢是：

1. 為了讓想法更清晰，區塊鏈就像一家餐廳，有專門的服務生（礦工）為你送上食物。 在Tangle，這是一家自助餐廳，每個人都為自己服務。 Tangle 透過協議來實現這一點，在進行新交易時，人們必須驗證他/她之前的兩筆交易。 因此，礦工，這個在區塊鏈網路中建立巨大權力的新中間人，透過 Tangle 完全變得毫無用處。 區塊鏈的承諾是，中間人會剝削我們，無論他們是政府、印鈔銀行、各種機構，但另一類中間人「礦工」正在變得相當強大，尤其是中國礦工，導致巨大的權力集中在一個小企業。手數。 比特幣挖礦消耗的能源與超過 159 個國家生產的電力一樣多，因此這也是對電力資源的巨大浪費，因為需要巨大的計算硬體來破解複雜的加密數學代碼以驗證交易。
2. 由於挖礦既耗時又昂貴，因此執行微納交易沒有意義。 Tangle 帳本允許並行驗證交易，並且不需要挖礦費用，從而極大地允許物聯網世界進行奈米和微交易。
3. 在當今時代，機器是「無銀行帳戶」的來源，但有了 IOTA，機器可以產生收入，並成為經濟上可行的獨立單位，可以自行購買保險、能源、維護等。 IOTA 透過安全身分提供“了解你的機器（KYM）”，就像銀行目前的了解你的客戶（KYC）一樣。

IOTA 是一種新型加密貨幣，旨在解決先前的加密貨幣無法解決的問題。 「Tangle」分散式帳本是有向無環圖的暱稱，如下所示： 

有向無環圖是一種加密的去中心化網絡，據稱可擴展至無限，並通過使用基於哈希的簽名的不同形式的加密來抵抗來自量子計算機（尚未在商業上完全開發和在主流生活中使用）的攻擊。  

纏結實際上並沒有變得難以擴展，而是隨著更多交易而加速，並且隨著擴展而變得更好，而不是惡化。 所有使用 IOTA 的設備都是 Node of the Tangle 的一部分。 對於節點完成的每筆交易，節點 2 必須確認其他交易。 這樣，可用容量就是確認交易所需容量的兩倍。 這種反脆弱性是纏結的關鍵優勢，其中纏結會因混亂而改善，而不是因混亂而惡化。 

從歷史上看，甚至現在，我們透過記錄交易的痕跡來證明交易的來源、目的地、數量和歷史來誘導對交易的信任。 這需要律師、審計員、品質檢查員和許多支援職能等許多專業人士投入大量的時間和精力。 這反過來又導致人類成為來回進行手動驗證的數字運算者，從而扼殺了他們的創造力，導致交易成本高昂、不準確且昂貴。 許多人面臨太多的人類痛苦和痛苦，他們從事單調的重複性工作，只是為了在這些交易中建立信任。 由於知識就是力量，重要的訊息被當權者隱藏起來，以威懾大眾。 區塊鏈使我們能夠“消除中間商的所有這些廢話”，並透過技術為人們提供權力，而這正是第四次工業革命的主要目標。

然而，目前的區塊鏈在可擴展性、交易費用和挖礦所需的運算資源方面有其自身的限制。 IOTA 完全廢除了區塊鏈，用「Tangle」分散式帳本取代它來創建和驗證交易。 IOTA 的目的是充當機器經濟的關鍵推動者，迄今為止，由於當前加密貨幣的限制，機器經濟受到了限制。

可以合理地預測，許多基於人工智慧和物聯網的網路實體系統將會出現，例如供應鏈、智慧城市、智慧電網、共享運算、智慧治理和醫療保健系統。 除了美國和中國等常見巨頭之外，阿聯酋還有一個非常雄心勃勃、積極進取的計劃，希望在人工智慧領域出名。 阿聯酋有許多人工智慧舉措，例如無人機警察、無人駕駛汽車和超級高鐵計畫、基於區塊鏈的治理，甚至擁有世界上第一位人工智慧國務部長。

對效率的追求是最初推動資本主義的追求，現在這種追求正努力結束資本主義。 3D 列印和共享經濟正在從根本上降低成本並提升效率水平，而帶有數位錢包的機器的「機器經濟」是提高效率的下一個合乎邏輯的步驟。 機器首次成為經濟上獨立的單位，透過實體或數據服務賺取收入，並自行支出能源、保險和維護費用。 由於這種分散式信任，按需經濟將會蓬勃發展。 3D列印將從根本上降低製造材料和機器人的成本，經濟上獨立的機器人很快就會開始為人類按需提供服務。

要了解它可能產生的爆炸性影響，想像一下取代已有數百年歷史的勞合社保險市場。 TrustToken 是一家新創公司，正試圖創建一個信任經濟來進行 256 兆美元的交易，這是地球上所有現實世界資產的價值。 目前的交易模式已經過時，透明度、流動性、信任度有限，有許多問題。 透過代幣化的潛力，使用區塊鏈等數位帳本進行這些交易會更加有利可圖。 代幣化是現實世界資產轉換為數位代幣的過程。 TrustToken 透過以現實世界也可接受的方式對現實世界資產進行代幣化，在數位世界和現實世界之間架起橋樑，並且「合法執行、經過審計和保險」。 這是透過創建「SmartTrust」合約來實現的，該合約保證現實世界中法律當局的所有權，並在合約被破壞時採取任何必要的行動，包括收回、收取刑事處罰等等。 去中心化的 TrustMarket 可供所有利益相關者收集和協商價格、服務和 TrustToken，TrustToken 是各方因值得信賴的行為而獲得的信號和獎​​勵，用於創建審計追蹤並確保資產。

TrustToken 是否能夠提供健全的保險是一個有爭議的問題，但我們已經可以在數百年歷史的勞合社市場中看到這一點。 在勞合社市場，保險的買賣雙方和承保人聚集在一起進行保險。 勞合社基金的管理部門監控其各個財團，並提供充足的資本來吸收保險帶來的衝擊。 TrustMarket 有潛力成為勞合社市場的現代化版本，但現在判斷其確切成功還為時過早。 TrustToken 可以開放經濟，創造更好的價值，降低現實世界資產的成本和腐敗，特別是在房地產、保險和大宗商品領域，這些資產在極少數人手中創造了太多權力。

M2M 方程式的 AI 部分

人們對人工智慧及其 10,000 多個機器學習模型進行了大量的研究，這些模型各有優缺點，讓我們能夠發現以前隱藏的見解，從而從根本上改善我們的生活。 我們不會詳細描述這些，而是專注於機器教學和自動化機器智慧（AML）兩個領域，因為它們將使物聯網從孤立的硬體轉變為資料和智慧的整合載體。

機器教學

機器教學也許是我們所看到的最具指數級的趨勢，它可以讓 M2M 經濟從不起眼的起步以指數級增長，成為我們日常生活的主要特徵。 想像！ 機器不僅可以相互之間以及與伺服器和人類等其他平台進行交易，還可以相互教學。 特斯拉 Model S 的自動駕駛功能已經實現了這一點。 人類駕駛員充當汽車的專家老師，但汽車之間共享這些數據並相互學習，從而在極短的時間內從根本上改善了它們的體驗。 現在，物聯網設備不再是孤立的設備，必須自己從頭開始學習所有內容； 它也可以利用全球其他類似物聯網設備學到的大量知識。 這意味著經過機器學習訓練的物聯網智慧系統不僅變得更智能，而且變得更聰明。 隨著時間的推移，他們以指數趨勢變得更加聰明。

這種「機器教學」具有巨大的優勢，因為它減少了所需的訓練時間，無需大量訓練數據，並允許機器自行學習以改善用戶體驗。 這種機器教學有時可以是集體的，就像自動駕駛汽車以某種集體蜂巢思維一起共享和學習一樣，也可以是對抗性的，就像兩台機器對自己下棋，一台機器充當欺詐者，另一台機器充當詐欺者探測器等。 該機器還可以透過與自己進行模擬和遊戲來進行自我教育，而無需任何其他機器。 AlphaGoZero 正是做到了這一點。 AlphaGoZero沒有使用任何訓練數據，而是與自己對弈，然後擊敗了AlphaGo，後者是擊敗了世界上最好的人類圍棋棋手的AI（圍棋是中國象棋的流行版本）。 西洋棋大師們觀看AlphaGoZero下棋的感覺就像是一個高級的外星超級智慧種族在下棋。

由此產生的應用是驚人的； 基於超級高鐵（超高速列車）的隧道吊艙、自主船舶、卡車、依靠群體智慧運作的整個無人機艦隊以及透過智慧電網互動進行自我學習的活生生的城市相互通信。 這與第四次人工智慧工業革命中發生的其他創新一起可以消除當前的健康問題和絕對貧困等許多社會問題，並使我們能夠殖民月球和火星。

除了 IOTA 之外，還有不需要區塊鏈的 Dagcoin 和 byteballs。 Dagcoins 和 byteballs 都再次基於 DAG Directed Acrelic Graph，就像 IOTA 的「tangle」一樣。 IOTA 的類似優勢大致適用於 Dagcoin 和 byteball，因為它們都克服了區塊鏈目前的限制。 

自動化機器學習

當然，自動化有一個更廣泛的背景，幾乎每個領域都受到懷疑，沒有人能擺脫對人工智慧災難的恐懼。 自動化還有一個光明的一面，它將使人類能夠探索「娛樂」而不僅僅是工作。 有關全面的覆蓋範圍，請參閱 這篇文章 在未來主義網站上

儘管資料科學家、精算師、寬客等許多定量建模師受到了炒作和榮耀，但他們面臨著自動化機器智慧要解決的難題。 難題在於他們的訓練和他們應該做的事情與他們實際做的事情之間的差距。 慘淡的現實是，大部分時間都被猴子的工作所佔據（任何猴子都可以做的工作，而不是受過智力訓練和有能力的人類），例如重複性任務、數字運算、整理資料、清理資料、理解數據、記錄模型並應用重複程式設計（也是電子表格機制）和良好的記憶力來與所有數學保持聯繫。 他們應該做的是發揮創造力，產生可操作的見解，與其他利益相關者交談以產生具體的數據驅動結果，分析並針對現有問題提出新的「博學」解決方案。

自動化機器智慧（AML）致力於縮小這一巨大差距。 使用 AML 的單一或少數資料科學家可以同時利用多個模型的快速建模，而不是僱用 200 名資料科學家的團隊，因為機器學習的大部分工作已經由 AML 自動化，如探索性資料分析、特徵轉換、演算法選擇、超參數調整和模型診斷。 有許多可用的平台，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 可以同時計算數十種合適的演算法，根據預先定義的標準找出最佳模型。 無論是深度學習演算法還是串流演算法，都可以巧妙地自動化，以找到我們真正感興趣的最佳解決方案。

透過這種方式，AML 讓資料科學家變得更加人性化，而不是像機器人、瓦肯人那樣的計算器。 機器被委託去做他們最擅長的事情（重複性任務、建模），而人類則被委託去做他們最擅長的事情（發揮創造力、產生可操作的見解來推動業務目標、創建新的解決方案並進行溝通）。 我現在不能說“先等我10年後成為機器學習的博士或專家，然後我再應用這些模型；” 現在世界發展得太快了，現在相關的東西很快就會過時。 在當今指數級社會中，快節奏的基於 MOOC 的課程和線上學習比前幾代人習慣的固定職業更有意義。

AML 在 M2M 經濟中是必要的，因為演算法需要在短時間內輕鬆開發和部署。 AML 不像演算法需要太多專家並且需要花費數月時間來開發模型，而是彌補了時間差距，並提高了將人工智慧應用於以前無法想像的情況的生產力。

未來的保險科技

為了使這個過程更加無縫、敏捷、穩健、隱形並且像孩子玩耍一樣簡單，區塊鏈技術與智能合約一起使用，在條件滿足時自動執行。 這種新的 P2P 保險模式取消了傳統的保費支付，而是使用數位錢包，每位會員將保費存入託管型帳戶，僅在提出索賠時使用。 在這個模型中，沒有一個成員的風險敞口大於他們存入數位錢包的金額。 如果沒有提出索賠，所有數位錢包都會保留他們的錢。 該模型中的所有支付均使用比特幣完成，進一步降低了交易成本。 Teambrella 聲稱是第一家使用這種基於比特幣的模型的保險公司。 事實上，Teambrella 並不孤單。 有許多基於區塊鏈的新創公司瞄準點對點保險和人類活動的其他領域。 他們之中有些是：

1. Etherisc
2. 保險帕爾
3. 艾鋼
4. 瑞嘉生活
5. 比特生活與信任
6. 統一矩陣共享

因此，保險公司充分利用了群眾的智慧。向人民學習, 與人民共謀, 從他們擁有的開始 並建立在他們所知道的基礎上」（老子）。

這種點對點不是讓精算師為股東實現利潤最大化、孤立於現實、缺乏利益相關者、對人們相對於同行的認知（即數據）的了解少得多，而是讓大眾賦權並挖掘融入他們的智慧（而不是書本上的智慧），這要好得多。 這裡也沒有不公平的定價做法，例如基於性別的評級、定價優化，如果您不太可能轉向另一家保險公司，則定價優化會收取更高的費用，反之亦然。 保險公司巨頭不可能比你的同業更了解你，就這麼簡單。

這些相同的點對點保險也可以在基於非區塊鏈的分散式帳本上進行，例如 IOTA、Dagcoins 和 Byteballs，這些新帳本相對於當前區塊鏈具有額外的技術優勢。 這些數位代幣化新創公司預計將從根本上重塑商業模式，在這種模式下，交易、資金池以及幾乎所有事情都可以由社區以一種自動化、完全值得信賴的方式為社區完成，而不需要像政府、資本主義企業、社會機構等那樣的壓迫性中間人。 點對點保險只是整個計劃的一部分。

智能合約具有內建條件，當意外情況發生並且索賠立即得到支付時，這些條件會自動觸發。 對高素質但主要從事文書工作的勞動力的巨大需求被完全消除，以建立一個未來的時尚自治組織。 避免了壓迫性的「股東」中間人，這意味著透過提供便利、低廉的價格和良好的客戶支援來滿足消費者的利益。 在這種點對點的環境中，利益歸於社區而不是股東。 物聯網為這些池提供了主要數據來源，以製定何時釋放索賠付款、何時不釋放的協議。 相同的代幣化意味著任何地方的任何人都可以訪問保險池，而不受地理位置和法規的限制。