Kovrr
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Finalist Insurtech
Frage 1: Geben Sie einen umfassenden Überblick über Ihre digitale Versicherungsinnovation.
Kovrr quantifiziert das Cyber-Risiko für (Rück-) Versicherer finanziell. Die Plattform überwacht Hunderte von Ländern, Millionen von laufenden überwachten Vorfällen, die Aktivitäten von Hunderten führender Cybercrime-Gruppen, Dutzende von national unterstützten Akteuren für fortgeschrittene persistente Bedrohungen (APT) und Tausende von Personen, die weltweit in Echtzeit im Cyberspace tätig sind . Die Plattform von Kovrr analysiert die Technologie-Stacks von Unternehmen und deren Drittanbieter. Die Lösung umfasst proprietäre Datenquellen und Datenanbieter von Drittanbietern in einer zusammengestellten Datenbank zur Branchenpräsenz von Millionen von Unternehmen weltweit. Diese Daten werden zusammen mit Überwachungssystemen für Cyberangriffe verwendet, um Zehntausende realistischer, ständig aktualisierter Cyberkatastrophenereignisse zu erstellen, die in Simulationen verwendet werden. Die Ereignisse werden durch Schadensfunktionen geführt, um den finanziellen Schaden eines (Rück-) Versichererportfolios nachzuweisen. Die Ergebnisse dieser Simulationen werden in einer jährlichen Schadenstabelle (YLT) zusammengefasst, die durch Überschreitungswahrscheinlichkeitskurven dargestellt wird - die Wahrscheinlichkeit, dass verschiedene Schadensniveaus aufgrund von Cyberereignissen überschritten werden, die zu Ansprüchen in verschiedenen Bereichen der P & C-Versicherung führen können. Durch die Anwendung der Versicherungsbedingungen liefert Kovrr die finanziellen Auswirkungen des Cyber-Risikos des Versicherten, z. B. den wirtschaftlichen Grundschaden sowie den Brutto- und Rückversicherungsverlust.
Frage 2: Wie haben Sie durch Ihr Projekt eine starke Kundenorientierung bewiesen?
Es gibt keine Einheitsgröße für alle Cyber-Risikomodelle. Cyber-Risikomodelle müssen an den versicherten Vermögenswerten der (Rück-) Versicherer ausgerichtet und direkt auf potenzielle Verbindlichkeiten abgebildet werden, die sich aus dem Versicherungsschutz ergeben. Unser Kunde war bestrebt, seine potenzielle stille Cyber-Exposition in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Luftfahrt, Direktoren und leitende Angestellte, Berufshaftpflicht, Marine, Immobilien und mehr zu quantifizieren. Wir haben ein vollständig optimiertes Modell bereitgestellt, das Daten verwendet, die eng mit der Geografie, der Branche, der Art des Unternehmens usw. übereinstimmen. Unser Kunde ist ein globaler Top-50-Rückversicherer in der panasiatischen Region, der sich auf große und spezielle Risiken konzentriert. Wir haben alle ihre Anfragen zur Anonymisierung aller Informationen berücksichtigt, die ihre Identität preisgeben können. Unser Kunde war bestrebt, seine potenzielle stille Cyber-Exposition in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Luftfahrt, Direktoren und leitende Angestellte, Berufshaftpflicht, Marine, Immobilien und mehr zu quantifizieren.
Frage 3: Wie haben Sie Technologie in Ihrem Projekt eingesetzt? Bitte erläutern Sie gegebenenfalls die Verwendung von Analysen, KI usw.
Modelle für maschinelles Lernen - Die Modelle für maschinelles Lernen von Kovrr basieren auf einem proprietären Datensatz, der aus angereicherten Cyber-Risiko-Vorfällen besteht. Die Daten stammen aus einem globalen Bedrohungsdatenstrom, der mehr als 100 Länder, 4 Milliarden Vorfälle, 250 führende Cyberkriminalitätsgruppen und mehr abdeckt. Die Daten zu technischen Vorfällen werden später mithilfe der internen Technologie mit unternehmensbezogenen Daten angereichert. Auf diese Weise können wir einen hochtechnisch detaillierten Datensatz erstellen, der aus Millionen von Vorfällen besteht, die in verschiedene Kategorien unterteilt sind. Mit diesem Datensatz entwickelte Kovrr erfolgreich Dutzende von Risikoszenario-Modellen, die auf verschiedene von Versicherungsträgern angebotene Policen zugeschnitten werden können. Bewertung der Sicherheitsstabilität - Um genaue Daten für die Modelle des maschinellen Lernens im Risikoszenario bereitzustellen, hat Kovrr eine einzigartige hochskalierbare Technologie für die Sicherheitsstabilität entwickelt, mit der die Sicherheitskontrollen, Schwachstellen und Gefährdungen eines Unternehmens innerhalb von Minuten abgebildet werden können. Die Entwicklung dieser Technologie ist eng an die erforderlichen Funktionen gekoppelt, die von den Modellen für maschinelles Lernen im Risikoszenario benötigt werden.
Frage 4: Wie haben Sie die Ergebnisse und das Wachstum dieses Projekts gemessen (falls verfügbar, geben Sie bitte Daten zu Traktion, Partnerschaften, Kosteneinsparungen, Einnahmen usw. an). Alle in diesem Abschnitt geteilten Informationen werden vertraulich behandelt.
Vor der Nutzung der Kovrr-Lösung wäre der Kunde nicht in der Lage, eine quantitative Bewertung durchzuführen. Die Lösung ermöglichte es dem (Rück-) Versicherer erstmals, die Cyber-Risiken in seinem Portfolio quantitativ zu erfassen. Der (Rück-) Versicherer konnte einen Prozess entwickeln, der ihnen Einblick in ihre stille Cyber-Exposition in mehreren Geschäftsbereichen bietet, wenn sich das Portfolio ändert. Wir haben ihnen eine Methodik zur Quantifizierung des potenziellen Engagements des Rückversicherers in ihren Büchern zur Verfügung gestellt und ihnen ermöglicht, ihre Sicht auf das Risiko transparent zu teilen, während sie Retrozessionsvereinbarungen aushandeln.
Frage 5: Bitte geben Sie interne oder externe Testimonials zum Projekt ab, falls verfügbar.
Die Anwendung der Kovrr-Technologie auf unser Portfolio war unerlässlich, um Verluste aufgrund von Cyber-Angriffen zu vermeiden, die zu Cyber-bezogenen Ansprüchen im Rahmen anderer nicht positiver Cyber-Risikorichtlinien führen könnten. Die Stakeholder gaben an, dass sie ein grundlegendes Bedürfnis haben, das mit dem stillen Cyber-Risiko verbundene Risikokapital zu quantifizieren. Zunehmende und bevorstehende Vorschriften für das Management des finanziellen Risikos aufgrund des stillen Cyberrisikos waren auch für den Rückversicherer ein wachsendes Problem. Dank der Technologie von Kovrr konnten sie auf zukünftige Vorschriften vorbereitet werden.
Frage 6: Gibt es andere relevante schriftliche Informationen, die Sie als Teil Ihres Eintrags teilen möchten?
Keine Antwort