Fairmatic recauda 46 millones de dólares para llevar la IA al seguro de automóviles comerciales

por admin

Dado que la inflación provoca un aumento en el costo de las reparaciones, la mano de obra y las reclamaciones, las tarifas de los seguros están aumentando de manera similar en todos los ámbitos. Las primas de seguros de automóviles aumentaron un 13,7% a nivel nacional durante el año pasado, según un estudio de Bankrate.com. Mientras tanto, los seguros de hogar aumentaron un 12,1% interanual, según Policygenius.

Pero Jonathan Matus sostiene que no tiene por qué ser así. Es el fundador de Fairmatic, una empresa que está aplicando IA para, al menos según él, reducir el riesgo en la industria de seguros de automóviles.

Matus fundó anteriormente Zendrive, una plataforma que proporciona información a las empresas sobre suscripción y reclamaciones de seguros de automóviles, así como asistencia en carretera. Si bien Zendrive se centra en seguros para individuos y familias, Fairmatic tiene una inclinación más comercial: una base de clientes compuesta principalmente por empresas.

«Después de haber pasado aproximadamente una década de mi carrera en Google y Facebook, rápidamente me di cuenta de que las externalidades negativas de la tecnología que ayudé activamente a generalizarse», dijo Matus a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. «El camino hacia el inicio de Fairmatic se creó a partir de la necesidad de eliminar el riesgo de una de las peores externalidades de esta poderosa tecnología: el aumento en el uso distraído del teléfono mientras se conduce y la consiguiente pérdida de vidas en la carretera».

Matus podría hablar en términos grandilocuentes, pero la propuesta comercial de Fairmatic es simple: analizar y fijar el precio del perfil de riesgo de una flota de vehículos. La empresa utiliza modelos de IA entrenados en datos de conducción para intentar mitigar el riesgo y ayudar con diversos procesos de gestión de políticas y reclamaciones.

Los clientes obtienen acceso a una aplicación que pueden utilizar para monitorear «eventos de conducción» (por ejemplo, conducción errática) e «identificar oportunidades de mejora viables». La aplicación también ofrece lo que Fairmatic llama una “experiencia de reclamos móviles totalmente digital” que puede detectar accidentes automáticamente (con suerte mejor que Apple) y analizar datos de incidentes.

Aquí está Matus: «Con Fairmatic, las flotas de pequeñas, medianas y grandes empresas cuentan con conocimientos prácticos que mejoran la seguridad y tienen un impacto directo en el ahorro en seguros».

Pero hay motivos para ser escépticos. Fairmatic no es el primero en llevar la IA a la toma de decisiones sobre seguros de automóviles (Jerry, Just, Root y Tractable ofrecen tecnologías similares, aunque dirigidas a los consumidores) y la IA tiene un historial irregular en la industria de los seguros.

El año pasado, la Casualty Actuarial Society (CAS), la sociedad profesional de actuarios especializada en seguros de propiedad y accidentes, reconoció los efectos perjudiciales que la IA podría tener cuando la utilicen las instituciones financieras para determinar los seguros y los préstamos hipotecarios. En una serie de artículos, el CAS concluyó que los datos sesgados (datos con los que las aseguradoras entrenan sus algoritmos) podrían perpetuar la discriminación que ya existe en la industria de seguros. (Ver: El algoritmo de fijación de precios de Allstate que afectó de manera desproporcionadamente negativa a los clientes no blancos).

Fairmatic aplica la IA al seguro de automóviles comerciales. Aquí, su aplicación detecta un fallo automáticamente. Créditos de imagen: Fairmatic

Un informe posterior del Departamento de Seguros de California destacó aplicaciones recientes de IA especialmente problemáticas por parte de las aseguradoras, incluida la señalización de reclamaciones de códigos postales del centro de la ciudad y el uso de información personal no relacionada con el riesgo en la comercialización y suscripción de pólizas de seguro. “El sesgo o la discriminación consciente e inconsciente… puede resultar, y a menudo sucede, del uso de la IA, así como de otras formas de ‘grandes datos’”, escribieron los autores del informe.

Washington y Oregón han tratado de prohibir el uso de algoritmos de puntuación basados ​​en crédito para fijar las primas de seguros de automóviles. Por otra parte, Colorado ha introducido una legislación que exige que las aseguradoras prueben sus algoritmos y modelos de puntuación para descubrir sesgos.

Matus insiste en que Fairmatic se preocupa por reducir el potencial de sesgo en su IA. De hecho, sostiene, la dependencia de Fairmatic de la IA generalmente conduce a mejores resultados para los clientes, que históricamente han estado estancados con aseguradoras que utilizan datos y modelos de precios anticuados.

«El modelo de riesgo predictivo de IA de Fairmatic se ha entrenado utilizando más de 200 mil millones de millas de datos de conducción», dijo. «Esto nos permite desarrollar una comprensión más profunda y completa del perfil de riesgo único de cada flota y de cada conductor, y luego sintetizar esos datos en conocimientos y asesoramiento que mejoren el comportamiento de conducción y reduzcan el riesgo».

Pero incluso si es cierto que el enfoque de Fairmatic es mejor que el de la mayoría, las capacidades de monitoreo de conductores de la plataforma son preocupantes por derecho propio. Recuerdan los algoritmos que Amazon ha utilizado para monitorear el comportamiento de los repartidores durante la jornada laboral. Según Vice, los algoritmos penalizaban incorrectamente a los conductores cada vez que los autos les cortaban el paso, datos que Amazon utilizó para evaluar el desempeño de la conducción y determinar los pagos de bonificaciones individuales.

En respuesta a una pregunta sobre el seguimiento y la privacidad de los datos, Matus dijo que Fairmatic “solo monitorea activamente los datos relevantes para la póliza de seguro”, incluida la información necesaria para la gestión de riesgos y reclamaciones. “La capa tecnológica de Fairmatic utiliza datos anónimos y no retiene información del conductor sin el permiso de la flota”, añadió.

Cualquiera sea el caso, Fairmatic no ha tenido problemas para atraer inversores (o clientes, en realidad). La startup recaudó 46 millones de dólares en una ronda de financiación liderada por Battery Ventures con la participación de inversores actuales y Bridge Bank que se cerró esta semana, lo que eleva su financiación total a 88 millones de dólares, el doble de su valoración anterior (Matus no dio una cifra). En cuanto al cliente, Matus dice que ha incorporado a “cientos de miles” de conductores.

Eso no es demasiado sorprendente. El seguro de automóviles comerciales es un mercado enorme, y Allied Market Research estima que tendrá un valor de 307.100 millones de dólares para 2030, frente a 128.440 millones de dólares en 2020. Dejando a un lado el riesgo de sesgo, el dinero habla, incluso en un momento en que la financiación global de capital de riesgo de insurtech continúa enfriándose. .

El plan a corto plazo de Fairmatic es contratar 30 empleados para su centro de I+D en Israel y más en Bangalore, India, dijo Matus. La fuerza laboral actual de la compañía, distribuida en oficinas en EE. UU., Israel e India, asciende a 85 personas.

“Fairmatic ha experimentado un gran impulso desde nuestra Serie A y este nuevo capital se utilizará para acelerar nuestro liderazgo en llevar todo el poder de la IA al seguro de automóviles comerciales. Fairmatic está realizando contrataciones estratégicas en todo el mundo y estamos acelerando el crecimiento de nuestros centros de I+D en Israel y la India”, dijo Matus. “Nuestra visión es construir una plataforma de seguros basada en tecnología que no solo sea completamente digital, sino que también esté completamente mejorada y esté impulsada por IA, en todos los productos y funciones comerciales”.

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