Will Ross と William Steenbergen は、スタンフォード大学の AI 研究者で、それぞれ気候と大気のモデリングと強化学習に取り組んでいましたが、保険業界向けの山火事モデリングとハリケーン モデリングのイニシアチブで協力し始めました。 ロス氏によると、データが保険会社に指示したことと、保険会社が実際に行ったこととの間にどれほど大きな違いがあるかを知って、彼らは驚いたという。 問題を研究した後、Steenbergen と Ross は フェデラート リスクを選択して価格設定するための統一された情報ビューを保険会社に提供します。
現在、Federato はビジネスを成長させるために新しい資金を調達しています。 Emergence Capital は同社の 1,500 万ドルのシリーズ A ラウンドをリードし、最近 Caffeinated Capital や Pear などの投資家が参加してクローズしました。 現金の一部は、Federato の現在の 23 人の従業員が、年末までに 50 人に増えると TechCrunch に電子メールで語った。
ロスの見方では、保険業界は今日、3 つの主要な課題に直面しています。気候関連の自然災害の増加。 国家が支援するサイバー攻撃やランサムウェアなど、保険リスクにおける「損失の不確実性」。 訴訟環境における保険会社に対する判決によって引き起こされる支払いのインフレ。 彼は、ロシアが米国企業へのサイバー攻撃を後援していることを指摘しました。これは、サイバー政策で典型的な「戦争排除」条項でカバーされる場合とされない場合があります。また、オピオイド危機、商用トラックとアスベストが関与する事故に関連する最近の判決により、企業がリスクの移転を許可する必要があります。
「多くの保険会社が運用効率を高めるためのツールを求めてフェデラートにやって来ます。これは、プラットフォームの統合された引受ワークフロー要素が非常にうまく機能するものです」とロス氏は述べています。 「現実には、彼らはポートフォリオ管理への強化学習主導のアプローチの価値を理解するようになるため、最終的に購入することになります。これにより、ポートフォリオのリスクを管理し、ビジネスのバランスを取り、成長させるための非常に貴重な洞察が得られます。」
このプラットフォームを使用すると、顧客 (主に保険会社) はリスクを視覚的に監視し、保険証券ポートフォリオを管理できます。ワークフローを活用して、リスク データの検索や引受ガイダンスの作成などの手動タスクの必要性を最小限に抑えることができます。
画像クレジット: フェデラート
Federato はまた、機械学習を使用してポートフォリオ管理の共通フレームワークを作成し、各組織の制約に合わせて最適化されていると主張しています。 このプラットフォームは、引受戦略の「数学的表現」を使用して傾向を特定し、必要に応じてそこから微調整を行う、と Ross 氏は言います。
「[T]Federato のアプローチの素晴らしさは、すべての顧客契約で、顧客の専有情報を共有またはプールしないことが非常に明確であることです」と Ross 氏は説明します。 「[Any] 非常に高レベルの使用状況データに基づいて発生するメタ学習は、ある程度の堀を開発することを依然として可能にしますが、顧客は、顧客データと損失経験が共有されていないことを知っています。」
Ross は、Federato を Accenture や EY などの社内サービス プロバイダーや、FirstBest や Pegasystems などの従来のベンダーに代わるものとして位置付けています。 彼は、スタートアップが現在何人の顧客を持っているかを明らかにすることを拒否しましたが、Insurate、QBE North America、Propeller Bonds など、いくつかの名前を挙げました。
ロス氏によると、フェデラートは今年後半にキャッシュフローの点で均衡する可能性が高いとのことです。
「物損保険業界は、インフレと高金利により、過去6か月間で損害保険の在庫が実際に上昇している一方で、他の業界が苦しんでいるため、独特のカウンターシクリカルな瞬間にあります」とRossは補佐します。 「このダイナミクスと、パンデミックによる人材 (大辞職) およびデジタル ツールとワークフロー (リモート ワークへの移行) の重要性が相まって、実際に Federato の成長を加速させました。パンデミック以前は、保険は手作業に大きく依存していました。プロセス—そしてそれは今でもそうです。」