Lambdai Space, una startup fintech con sede a Milano, sta lavorando con compagnie assicurative di piccole e medie dimensioni per sperimentare il valore delle immagini satellitari che aumenta con l'intelligenza artificiale.

"Stiamo utilizzando la nostra comprensione del rischio per scrivere algoritmi che rendano l'accesso alle immagini più economico e più specifiche per le compagnie assicurative", ha affermato Antonio Tinto, co-fondatore.

Tinto è ora a Milano dopo aver lavorato come consulente a Hong Kong, e dice che la startup si commercializzerà presso gli assicuratori nel sud-est asiatico.

“L’Europa ha grandi assicuratori, ma quelli del sud-est asiatico stanno affrontando un alto grado di rischio legato al cambiamento climatico”, ha affermato.

Su misura con l'intelligenza artificiale

La vendita di immagini dai satelliti non è una novità. Ci sono più di due dozzine di giocatori in tutto il mondo nel gioco, incluso Skymap di Singapore, oltre a giocatori più grandi negli Stati Uniti.

Tinto dice che sono generalisti o progettati per il settore agricolo. Lambdai si concentra sulla personalizzazione delle immagini per le compagnie assicurative che forniscono copertura alle imprese agricole o agli istituti finanziari che concedono prestiti ai coltivatori che non possono ottenere un'assicurazione.

“Tutti gli assicuratori soffrono a causa del cambiamento climatico e i loro processi sono manuali”, ha affermato.

Tale personalizzazione include l'utilizzo dell'intelligenza artificiale proprietaria di Lambdai per migliorare le immagini e identificare i fallimenti del raccolto o altri problemi. Sta inoltre sviluppando ampi modelli linguistici per fornire coinvolgimento nella conversazione, per aiutare il personale assicurativo a interrogare la piattaforma per esaminare le immagini o fornire un rapporto.

Lambdai è appena agli inizi ed è in fase pre-ricavo, ma Tinto afferma che da quattro a sei assicuratori stanno facendo prove di concetto (PoC) e afferma che la società genererà ricavi quest'anno. Una volta che avrà i soldi in banca, potrà uscire per fare una raccolta fondi pre-Serie A.

Un modo per verificare se questi traguardi vengono raggiunti è se i PoC pagati vengono concordati prima della fine di giugno, in tempo per utilizzare il servizio prima della prossima ondata di temporali estivi.

Lambdai non gestisce i propri satelliti. Per ora si basa su dati open source di vari fornitori di servizi satellitari. Questi dati vengono forniti con un intervallo di tempo di più giorni, quindi non sono adatti a chiunque abbia bisogno di approfondimenti in tempo reale.

Corsa per la sopravvivenza

Lambdai dovrà passare all'acquisto di dati tempestivi o con una risoluzione più elevata man mano che la sua attività evolve. In teoria, prima o poi potrebbe acquistare un proprio satellite. Ma per molti coltivatori, il monitoraggio dei raccolti in caso di condizioni meteorologiche estreme non richiede tanta immediatezza.

Essendo un'azienda giovane, Lambdai corre il rischio che un rivale copi il suo modello. Si sta affrettando per sviluppare la propria proprietà intellettuale, fondata sulla fusione delle intuizioni dei data scientist affiliati con il know-how assicurativo dei fondatori. Non ha ancora depositato alcun brevetto.

“Dobbiamo metterci alla prova abbastanza rapidamente da consentire alle compagnie assicurative di accettarci”, ha affermato Tinto. "Dopodiché tendono ad essere clienti appiccicosi."

Tinto non ha esperienza diretta nel settore assicurativo, ma il suo co-fondatore e capo tecnologico, Raul Abreu, ha guidato progetti di intelligenza artificiale e dati sia presso assicuratori che banche.

La proposta di valore dell'azienda risiede più nel modo in cui tratta le immagini, nella ricerca dell'impatto sui raccolti e nella valutazione delle implicazioni assicurative, piuttosto che nella semplice vendita dei dati grezzi. Anche la sua struttura dei prezzi è diversa da quella dei venditori di immagini generali: invece di addebitare per acro (o ettaro) coperto, Lambdai addebita ad assicuratori e istituti di credito in base alle dimensioni del loro portafoglio.

La startup inizia catturando i cereali: grano, mais, riso. "Abbiamo studiato un sacco di dati sul riso", ha detto Tinto. Sta iniziando a misurare le piante (pomodori, frutta) e potrebbe, ehm, ramificarsi in alberi.

Oltre a vendere immagini ad assicuratori e istituti di credito, la startup spera di monetizzare vendendo i suoi dati aumentati a commercianti di materie prime e gestori di fondi. Più immediatamente, tuttavia, i fondatori sono alla ricerca di angel investor, per ottenere alcuni PoC e generare entrate.

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