AIトレンドスタッフ別
年間500億ドル規模の保険業界の大手保険会社は、ビジネスの優位性を獲得するためにどのようなMLアプリケーションを研究しており、新興企業はAIを使用して業界を混乱させています。
安全は大きな焦点であり、タイムリーにそれを考慮します 2016年の自動車の死亡者数は40,200人に達しました; ほぼ80年で記録された最高額。 自動車事故で負傷した人の推定医療費は、合計63,000億ドルを超えます。 労働統計局によると、自動車被害を査定する保険調整者は、2016年に平均XNUMXドルを超える給与を稼いだ。
最近、大手保険会社XNUMX社でのAIイニシアチブに関する考察が、 エメルジ.
ステートファーム は、2016年にコンピュータービジョンを使用して注意散漫なドライバーを特定するシステムの開発を支援するオンラインコンテストを開始しました。 約1,440人が参加しました。 同社は650,000つの賞金レベルで合計$ XNUMXを提供しました。 State Farmは、ダッシュボードカメラからのドライバーの写真のデータセットを提供しました。 課題は、テキストメッセージ、電話での会話、ラジオの操作など、各ドライバーのユーザーカテゴリの認識された動作を分類することでした。
スコアは、最小値08739から最大値XNUMXまでのメトリックを使用してコンパイルされました。 目標は、より高い精度を示す、できるだけゼロに近いスコアを達成することです。 優勝したアプリケーションは、XNUMXつのニューラルネットワークモデルと、ドライバーの手が通常見える右下XNUMX分のXNUMXを含む画像の領域に基づく画像分類を使用してXNUMXのスコアを達成しました。
ステートファームは、割引を提供するDrive Safe＆Saveプログラムを開始しました 最大30％ 登録するドライバーに。
リバティミューチュアル 2017年に、AI機能を備えたアプリとドライバーの安全性の向上を目的とした製品を開発する計画を発表しました。 同社は革新的なインキュベーターであるSolaria Labsを設立し、取り組みを支援するオープンAPI開発者ポータルを開発しました。 同社は、自動車事故に巻き込まれたドライバーがスマートフォンのカメラを使用して車への損傷をすばやく評価できるようにするアプリに取り組んでいると考えられています。 何千もの自動車事故画像のデータベースが参照され、修理見積もりが生成されます。
Liberty Mutualはまた、保険業界向けの革新的なテクノロジーとサービスに焦点を当てるために、150億24万ドルのベンチャーキャピタルイニシアチブであるLiberty Mutual Strategic Ventures（LMSV）を立ち上げました。 投資を受けている企業の中には、XNUMX時間以内に地元のボディショップから自動車修理の入札を受け取ることができるスマートフォンアプリケーションであるSnapsheetがあります。 同社はAIと機械学習を使用して、データ分析をサポートしています。
多くの新興企業は、自動車保険事業を混乱させる機会を見出しています。 いくつかの最近のアカウントで言及されました ビルトイン.
保険をかける、 たとえば、MITの2013万ドルのピッチコンテストのスピンオフとして100年に設立されました。 これは2016年に立ち上げられた公式サイトです。このサイトにより、保険の買い物客は保険の必要性を自分の手に入れることができます。 創設者兼最高経営責任者 スネジナ Zachariaは同社に25万ドル以上の資金を提供し、現在までに10億ドルの保険を確保しています。 同社は、4.8の評価のうち5.0を達成しました。 買い物客承認済み、2,500件のレビューからの応答の平均。
インシュア UberまたはLyftを使用するライドシェアドライバーとリムジンドライバーが自動車保険の競争力のある料金を見つけるのを助けることを目的としています。 同社は2016年に設立され、ニューヨークに拠点を置き、ミュンヘン再デジタルパートナーによって支援され、2018年に英国で立ち上げられました。INSHURは40,000万人を超えるドライバーと契約しています。 同社は、リムジンのNYCタクシー＆リムジン委員会（TLC）が要求する保険の最低限度額で、責任と身体的損傷のポリシーをサポートしています。これは、ライドシェアリングサービスの要件とも互換性があります。
オート AIを利用した運転者行動学習プラットフォームを使用して商業車両が衝突を回避し、運転者の注意散漫を減らし、衝突を防ぐことを目的としています。 このシステムには、デュアルフェイスカメラ、コンピュータービジョン、独自のアルゴリズムが含まれており、ドライバーが車両や道路とどのように相互作用しているかを評価し、危険な行動をリアルタイムで特定して防止します。 オート AIで分析された400億以上のビデオマイルから数十億のデータポイントを分析しました。 その機械学習アルゴリズムは継続的に改善されています。 使用している商用フリート オート 推定25,000の衝突を回避し、推定400億ドルの節約につながりました。
