Hippo Insurance、拡張知能を採用して住宅保険の専門知識を拡大

1世紀にわたり、住宅保険は保険数理学、引受、保険金請求、不正検知の分野で深い専門知識を蓄積してきましたが、規模の面では不足していました。人間の専門家は、品質を損なうことなく、この知識を何百万もの物件に繰り返し一貫して適用することはできませんでした。Hippoは、GoogleやMicrosoftの汎用AIではこれを解決できないと認識していました。重要なデータポイント（屋根の種類、水域への近さ、不正の可能性、検査の最新性）は、汎用のトレーニングセットには存在しないからです。

HippoのCTOであるRan Harpazは、専用に構築された拡張知能システム、つまりコンピュータの速度と規模で人間の専門家の推論を模倣するエキスパートシステムを構築する決定を主導しました。このシステムは、動的なルールを備えた絶えず拡大する知識ベースを採用し、人間が一貫して比較検討できる数をはるかに超える要因を処理します。社内のドメイン専門家と機械学習を組み合わせることで、Hippoは業界の事後対応型の保険金支払いモデルから、予防的なリスク管理へと移行しました。つまり、損害が発生する前に防ぐのです。

このアプローチは、予測モデリング、大規模なパーソナライゼーション、引受において測定可能な成果をもたらしました。Hippoのシステムは各物件について膨大な数の要因を考慮し、特定の分野で人間と同等以上の能力を達成しています。この技術的基盤により、Hippoはその野心的な目的、つまり住宅所有者を心配から解放することを追求しながら、保険のビジネスモデルを集約された損失への支払いから予防可能な損害の防止へと根本的に変えることができました。

人間を超える一貫性で予測モデリング、大規模なパーソナライゼーション、引受を拡大しました。

汎用AIには、保険の引受に必要な業界固有のデータ（屋根の種類、水域への近さ、不正のシグナル）が欠けています。

人間の専門家は、深いドメイン知識を何百万もの意思決定に迅速かつ一貫して適用することはできません。

エキスパートシステムは、品質を低下させることなく、保険数理、引受、不正に関する専門知識を体系化し拡大することができます。

予防的なリスク管理（損害の防止）は、事後対応型の保険金支払いよりも大きな価値を生み出します。

深いドメイン専門知識と組み合わせた専用のAIは、汎用AIでは達成できない段階的な改善を実現します。

Hippoは2021年8月に約50億ドルの評価額でSPACを通じて上場しました。同社は予防的な住宅保護プラットフォームの拡大を続けており、センサーデータと拡張知能を用いて、水害、火災、その他の危険が保険金請求に発展する前に防止しています。