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Praedicat macht die Welt sicherer

Der Artikel dieser Woche von InsurTech Weekly lautet Praedicat und InsurTech - Die Welt sicherer machen. Rick Huckstep führt The Digital Insurer in Europa und produziert Insurtech Weekly.

Die Identifizierung neu auftretender Risiken mithilfe von Big-Data-Analysen kann die Welt sicherer und gesünder machen. Es bietet auch das Potenzial, das Risiko von Personenschäden für Versicherer erheblich zu verringern. Diese Woche Rick Huckstep spricht mit Bob RevillePraedicat, CEO des in Los Angeles ansässigen InsurTech-Unternehmens, möchte den Versicherern die Möglichkeit geben, nach vorne zu schauen und den „nächsten Asbest“ zu identifizieren.

Kontext

Erschütternder ist ein 2015er Film mit Will Smith. Der Film dramatisiert die Bemühungen von Dr. Bennet OmaluKampf gegen die Bemühungen der NFL, seine Forschungen über die Hirnschäden von Profifußballern zu unterdrücken. Der Film beginnt mit Omalus Interesse an dem ungewöhnlichen und ungeklärten Verhalten des Profifußballers Mike Webster vor seinem Selbstmord.

Dies führte dazu, dass Omalu einen Zustand identifizierte, der bei Hochkontaktsportarten auftrat, die Laien als „Punsch-Betrunkener“ bezeichneten. Im Jahr 2005 veröffentlichte Omalu eine wissenschaftliche Arbeit und sah sich sofort einer Einwand von Personen mit einem begründeten Interesse gegenüber, um zu zeigen, dass seine Ergebnisse falsch waren.

Omalus Problem war einfach.

         Er hatte nicht genügend wissenschaftliche Beweise, um seine Theorie zu beweisen.

Ein Jahrzehnt später und nach einer Reihe von Selbstmorden von Profifußballern, die alle dafür sorgten, dass ihr Gehirn für weitere Forschungen intakt blieb, erreichte die NFL eine Einigung von 765 Millionen Dollar. Dies wurde später vor Gericht angefochten, aber das ist eine andere Geschichte.

Der Punkt ist, dass die Gesamtauszahlungen für Personenschäden in diesem Fall voraussichtlich 1 Mrd. USD übersteigen werden. Es gab Beweise dafür, dass Maßnahmen ergriffen werden mussten, lange bevor tatsächlich etwas unternommen wurde. Es dauerte jedoch einige Zeit, bis genügend wissenschaftliche Beweise vorliegen. Infolgedessen wurden die Spieler weiterhin verletzt und die Versicherer zahlten langfristig einen höheren Preis.

Obwohl in einem anderen Maßstab, könnte das gleiche mit Asbest gesagt werden. Die Kosten für Gesundheit, Lebensunterhalt und Personenschäden sind um eine Größenordnung höher. Bereits in den 1920er Jahren gab es veröffentlichte medizinische Forschungsergebnisse, um das Risiko zu antizipieren. Dieses Beweismaterial wurde in den nächsten 50 Jahren vor dem Auftreten des Rechtsstreits langsam aufgebaut. Nur für die US-Versicherungsbranche asbestbedingte Verluste könnten schließlich bis zu 85 Milliarden US-Dollar erreichen.

Neue Risikogruppen

Das Problem für Versicherer und Rückversicherer ist, dass alles, was in der Vergangenheit passiert ist, ihnen nicht sagen wird, was in Zukunft passieren wird. Die Analyse historischer Schadensdaten und Trendindikatoren erfolgt einfach durch den Rückspiegel. Es wird nicht das "nächste Asbest" identifizieren.

Aus diesem Grund sucht die Branche bei InsurTech nach Lösungen, die neue Datenquellen und Rechenfunktionen nutzen, die es bis vor kurzem noch nicht gab.

Cro-ForumInnerhalb jedes Versicherers befindet sich eine Emerging Risk Group (siehe Beispiel hier aus Münchener Rück). Es gibt auch Branchenverbände wie die Emerging Risk Initiative des CRO Forums, bestehend aus zehn lloydsMitglieder aus der Rückversicherungsbranche. Und natürlich die Spezialversicherung der Welt
Markt hat Lloyd's einen (siehe hier für ein Whitepaper von Lloyd's und Praedicat).

Bisher waren diese aufstrebenden Risikogruppen nicht technologiegetrieben. Stattdessen haben sie sich auf gute, altmodische Schreibtischforschung verlassen und Detektivarbeit eingesetzt, um die nächste große Exposition zu identifizieren.

Big Data ist die Antwort

Um mehr über dieses Thema zu erfahren, habe ich kürzlich mit skyped Bob Reville, der CEO von Praedicat. Wie fast jeder andere InsurTech-Gründer und CEO, den ich interviewt habe, kennt Bob dieses Thema unglaublich gut.

Prädikat

Vor über einem Jahrzehnt arbeitete Bob für das RAND Institute for Civil Justice, eine gemeinnützige Denkfabrik in Santa Monica. Mit einem Hintergrund in Bezug auf Arbeitnehmer-, Opfer- und Terrorismusrisiken arbeitete Bob an der Modellierung von Unfallkatastrophen. 2012 gründeten Bob und ein von RAND und RMS unterstütztes Team Praedicat, um eine Plattform zu entwickeln, die maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und Hochleistungsrechnen nutzt.

Bob erklärte: „Es gibt eine Vielzahl von wissenschaftlichen Peer-Review-Daten. Aber es wird alles in wissenschaftlichen Zeitschriften und in der akademischen Forschung gehalten. Das macht es wirklich schwierig, darauf zuzugreifen, geschweige denn es zu verstehen und zusammenzusetzen.

„Also haben wir uns der Aufgabe gestellt, die weltweite Gemeinschaft von Wissenschaftlern abzubauen. Unser Ziel ist es, neu auftretende Risiken zu identifizieren, indem wir frühe Anzeichen aus ihren veröffentlichten Forschungsergebnissen erkennen und dann die von uns entwickelte Plattform verwenden, um vorherzusagen, wann das Risiko eintreten wird. “

Bob bezieht sich auf CoMeta, ihr erstes Produkt, zu dem jetzt Oortfolio, eine Plattform zur Portfoliomodellierung, gehört. Zusammen diese Produkte „Aus einer von Experten geprüften Wissenschaft stammen und eine beispiellose Plattform für die Identifizierung, das Underwriting und das Management von Systemhaftungsrisiken bieten“.

Auf der Suche nach der Nadel im Heuhaufen

Ein Teil des Problems für Versicherer ist, dass sie nicht wissen, wonach sie suchen. Es ist eine Nadel im Heuhaufen, ohne zu wissen, wie die Nadel aussieht. Und da sie das Risiko (auch bekannt als Nadel) nicht identifizieren können, sind die Versicherer risikoscheu geworden und konzentrieren sich darauf, zu prüfen, wo sie NICHT ausgesetzt werden sollen.

Erklärte Bob; „Praedicat will die Denkweise der Versicherer ändern. Es gibt so viele Risiken, bei denen die Wissenschaft nicht so stark ist, dass sie derzeit Rechtsstreitigkeiten unterstützt. Sie fallen also unter das Radar. Indem sie jedoch die Art und Weise ändern, in der Versicherer ihre Aggregationen verwalten und sich auf wissenschaftlich fundierte Risiken mit benannter Gefahr anstatt auf Branchen konzentrieren, können sie das Risiko jetzt richtig bewerten, wenn sie es vorher nicht sehen konnten. “

Risiko

Risiko ist eine Einbahnstraße

Die Kehrseite der Analyse neu auftretender Risiken besteht darin, dass Versicherer auch feststellen können, wo Risiken nicht so groß sind, wie sie wahrgenommen werden.

Nehmen Sie alle Kontroversen über Stromleitungen und Handys. Die Wissenschaft war nie stark genug, um Rechtsstreitigkeiten zu unterstützen, und infolgedessen hat die Geschichte ihren Lauf genommen und die Berichterstattung über diese Risiken ist geschrumpft.

Aber in den frühen Tagen dieses aufkommenden Risikos liefen die Versicherer davon, als die Medien viele Doomsday-Schlagzeilen schrieben. Im Nachhinein (und jetzt Praedicat) brauchten sie das nicht. Tatsächlich hätten sie genau das Gegenteil tun und das Risiko mit einem gewissen Maß an Sicherheit über die von ihnen geschriebene Belichtung abdecken können.

Karten lesen

Die Algorithmen von Praedicat fördern ständig die wissenschaftliche Forschung, beispielsweise die Untersuchung von Schäden durch Mobiltelefone, Nanomaterialien (wie Kohlenstoffnanoröhren), Benzol und BPA. Das Ergebnis sind dynamische Metadaten, die zur Information über die Risikomodellierung verwendet werden.

Anzahl der ArtikelDie Bergbautechnologie konzentriert sich auf die Suche nach Ausstrahlung, die als der Zustand oder die Qualität definiert wird, durch die sich die Schadenshypothese im Vergleich zu ihren Nachbarn in der wissenschaftlichen Literatur auszeichnet.

Mit maschinellem Lernen, KI und Big-Data-Verarbeitungstechnologie durchsucht Praedicat über 22 Millionen von Experten überprüfte wissenschaftliche Forschungsergebnisse. Anschließend verbinden sie die von den Algorithmen aufgedeckten Risiken mit den vom Risiko betroffenen Branchen, einschließlich detaillierter Analysen von über 1,000 Unternehmen.

Praedicat suchen ständig nach neuen Artikeln. Wenn sie mithilfe von Algorithmen verwandtes Material aus diesen unterschiedlichen Quellen finden, wird die Hypothese als „herausragend“ eingestuft und die Forschung zusammengefasst, der Stand der Wissenschaft analysiert und der industrielle Fußabdruck beschrieben.

Das schiere Ausmaß dieser Aktivität konnte nur durch die Entwicklung von Rechenfähigkeiten und Werkzeugen zum maschinellen Lesen und Interpretieren der Literatur erreicht werden. Praedicat verbessert ständig seine Technologie, um diesen Prozess zu skalieren, und entwickelt jetzt einen „automatisierten abstrakten Leser“.

Und obwohl dies größtenteils maschinengetriebene Technologie ist, verfügt Praedicat über eigene Biowissenschaftler und Ökonomen, um die Ergebnisse zu überprüfen und die Analyse abzuschließen.

Praedicat machen das Unmögliche möglich

Die Technologie, die Bob und sein Team entwickelt haben, ist ziemlich großartig.

Es ist einfach unvorstellbar, sich vorzustellen, wie Menschen die Vielzahl der heute existierenden unterschiedlichen Weisheiten und Erkenntnisse assimilieren, referenzieren und zusammensetzen.

Durch die Anwendung von InsurTech und die Leistungsfähigkeit des Rechnens hat Praedicat das Unmögliche möglich gemacht.

Bob hat das letzte Wort; „Während die gewerbliche Haftung eine der wichtigsten Versicherungssparten der Welt ist, hat sie in den letzten 30 Jahren die Versicherer vor anhaltende Probleme gestellt. InsurTech hält an dem Versprechen fest, das Underwriting zu revolutionieren, Produktinnovationen voranzutreiben und in den nächsten 30 Jahren ein goldenes Zeitalter der Unfallversicherung einzuleiten. “

Genug gesagt!

Der Autor, Rick Huckstep ist ein InsurTech-Vordenker und Herausgeber von InsurTech Weekly für The Digital Insurer.

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