Durante un siglo, el seguro de hogar acumuló una profunda experiencia en ciencia actuarial, suscripción, siniestros y detección de fraude, pero carecía de escala. Los expertos humanos no podían aplicar este conocimiento de forma repetida y consistente en millones de propiedades sin pérdida de calidad. Hippo reconoció que la IA de propósito general de Google o Microsoft no podía resolver esto: los puntos de datos críticos (tipo de techo, proximidad al agua, probabilidad de fraude, antigüedad de la inspección) simplemente no existen en los conjuntos de entrenamiento genéricos.
El CTO de Hippo, Ran Harpaz, lideró la decisión de construir sistemas de inteligencia aumentada hechos a medida: sistemas expertos que imitan el razonamiento de un experto humano a la velocidad y escala de una computadora. El sistema emplea una base de conocimiento en constante expansión con reglas dinámicas, procesando muchos más factores de los que cualquier humano puede sopesar de forma consistente. Al combinar expertos internos en el dominio con aprendizaje automático, Hippo pasó del modelo reactivo de pago de siniestros de la industria a la gestión proactiva de riesgos: prevenir daños antes de que ocurran.
El enfoque produjo resultados medibles en modelado predictivo, personalización masiva y suscripción. El sistema de Hippo considera una enorme cantidad de factores para cada propiedad, alcanzando una competencia de nivel humano o superior en campos específicos. Esta base tecnológica permitió a Hippo perseguir su ambicioso propósito —hacer que los propietarios de viviendas no tengan preocupaciones— mientras cambiaba fundamentalmente el modelo de negocio de los seguros, pasando de pagar por pérdidas agregadas a prevenir daños evitables.
Escaló el modelado predictivo, la personalización masiva y la suscripción con una consistencia sobrehumana
La IA de propósito general carece de los datos específicos de la industria (tipo de techo, proximidad al agua, señales de fraude) necesarios para la suscripción de seguros.
Los expertos humanos no pueden aplicar de forma consistente un conocimiento profundo del dominio en millones de decisiones a gran velocidad.
Los sistemas expertos pueden codificar y escalar la experiencia actuarial, de suscripción y de fraude sin degradación de la calidad.
La gestión proactiva de riesgos (prevenir daños) crea más valor que el pago reactivo de siniestros.
La IA hecha a medida combinada con una profunda experiencia en el dominio logra mejoras de un salto cualitativo que la IA general no puede alcanzar
Hippo salió a bolsa mediante una SPAC en agosto de 2021 con una valoración de aproximadamente 5000 millones de dólares. La empresa continúa ampliando su plataforma de protección proactiva del hogar, utilizando datos de sensores e inteligencia aumentada para prevenir daños por agua, incendios y otros peligros antes de que se conviertan en siniestros.
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Las fuentes
- Augmented Intelligence And Expert Systems: Your Industry's Next Frontier Crunchbase News · news.crunchbase.com