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“千人千面”保險定價?英國大數據公司CYTORA這樣做

  • 2018年03月29日
  • 16:05
  • 來源:道口保險觀察
  • 作者:

商業保險中的數據流動性

自2014年從劍橋大學里分立出來,Cytora就一直致力于重新定義保險的定價和產品產出流程,與此同時,它也自帶流量,可以獲取數據。Cytora最初的發展方向是從多維度獲取大量數據,隨后對其進行分析,這一方法不僅對經濟、環境、社會風險進行了有效管理,同時也有效解決了商業承保端的對風險識別能力較差的問題。

Cytora認為目前保險公司在風險識別方面能力不足,導致了成本和費用的增加,這些問題都可以通過機器學習模型和數據進行控制。Cytora風險引擎平臺通過人工智能和機器學習技術,把數十億的外部數據點轉化成為風險定位的維度,這樣強大的數據能力會給保險公司帶來更多的定價優勢,從而產生更強的盈利能力。

Cytora的解決方案可以提升風險識別的準確性,其系統已擁有的大量數據讓承保的風險更能精確量化。這些措施可以在極短時間內識別并限制風險,從而讓用戶可以更便捷地購買保險。


利用人工智能提取、結構化和轉化外部數據提升承保能力


關于合作伙伴和投資

在CEO兼聯合創始人Richard Hartley,CTO兼聯合創始人Aeneas Wiener,CRO Joshua Wallace和CCO Arezej Czapiewski的努力下,Cytora目前已獲融資880萬美元,其中包括在2017年12月A輪融資獲得的Starr Companies和QBE Ventures等機構的590萬美元。

在此之前,2017年第四季度XL Catlin宣布計劃在全球范圍內部署Cytora風險引擎,主要針對財產險和意外險業務。Cytora最早是由FinTech Innovation Lab、劍橋企業種子基金和Parkwalk Advisors于2015年投資,隨后Plug &; Play加速器、iLexIR等多位天使投資人參與投資。

Cytora風險引擎為歐洲、北美和澳洲的再保險公司帶來了福音。以下將呈現CEO RichardHartley對公司迄今為止發展的總結,并提出對融資及未來的展望。


Q:Cytora的保險解決方案和其他產品的不同之處

Cytora通過人工智能技術改變了保險公司對于風險的選擇、定價等一系列問題。通過Cytora風險引擎,保險公司可以更好地管理損失和保費,并以更合適的價格提供給客戶。通過數十萬個外部數據點的支持,我們完全可以讓購買保險更透明,更利于提升保險公司的業績。


Q:與保險公司的風險、定價相對應,目前最大的挑戰是什么?

目前商業保險定價不夠精細,即不同的風險體現在保費上可能會相同。同時承保時預測的是未來,即現在需要保障的人也許是20年前對他做出的風險判斷。這些問題都會對承保的盈利能力和保費的增長能力產生負面影響。


Q:Cytora目前的客戶是否集中在一個或幾個地區/部門?

Cytora目前主要服務的區域是歐洲、北美和澳洲。合作伙伴包括QBE、XL Catlin和Starr等全球知名的保險公司。


Q:Cytora如何幫助客戶增強盈利能力?

首先,Cytora運用機器學習采集并計算了數十億不同維度的數據,這可以讓保險公司以最高級別的粒度區分風險。同時,強大的數據能力也能讓保險公司即使是零承保經驗也能開拓新市場。Cytora為保險行業帶來三項創新:

拓展可保人群:Cytora致力于讓所有人都可投保。平臺會從不局限于經紀人處獲得大量不同維度的數據,同時預先為不同人群計算好價格。同時Cytora還為他們提供便捷、去中介的承保服務。這一舉措讓保險公司的市場從部分人群拓展到了全社會。

動態定價:保險公司承保或續約時看到的通常是靜態數據,而Cytora可以讓這些數據實時更新。這基于對未來索賠的預測性建模,并不斷更新優化風險選擇決策。

數據高分辨:Cytora風險引擎通過不同維度的采集獲得了大量高分辨率的數據:審閱一天采集的數據需要花費一個人五年的時間。更重要的是,這些數據中大多數是承保時保險人未知的。這些舉措都讓風險變得更易量化。


Q:Cytora風險引擎是否有在商業保險以外的領域擴展的可能?

Cytora致力于讓保險價格更公平、親民、準確。在未來我們希望能幫助企業開發降低風險的工具,同時也幫助保險公司在強大數據能力的基礎上不斷開發更優質、新穎的自動化產品。


Q:請問Cytora與戰略再保合作伙伴XL Catlin、QBE、Starr的關系。在完成新一輪的融資以后,Cytora是否會把目光放在和戰略再保公司合作尋找新機遇上?

XL Catlin和QBE正在財產險和意外險的全球產業鏈上建設Cytora風險引擎,這一引擎主要用于風險評分和產品定價,從而可以對整個投資組合中的預期賠償和個人風險等問題進行深入探究。



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