A Hippo Insurance adota inteligência aumentada para escalar a expertise em seguros residenciais

Durante um século, o seguro residencial acumulou profunda expertise de domínio em ciência atuarial, subscrição de riscos, sinistros e detecção de fraudes — mas carecia de escala. Especialistas humanos não conseguiam aplicar esse conhecimento de forma repetida e consistente em milhões de imóveis sem perda de qualidade. A Hippo reconheceu que a IA de uso geral do Google ou da Microsoft não poderia resolver isso: os pontos de dados críticos (tipo de telhado, proximidade de água, probabilidade de fraude, recência da vistoria) simplesmente não existem em conjuntos de treinamento genéricos.

O CTO da Hippo, Ran Harpaz, liderou a decisão de construir sistemas de inteligência aumentada feitos sob medida — sistemas especialistas que imitam o raciocínio de especialistas humanos na velocidade e na escala de um computador. O sistema emprega uma base de conhecimento em constante expansão com regras dinâmicas, processando muito mais fatores do que qualquer humano consegue ponderar de forma consistente. Ao combinar especialistas de domínio internos com aprendizado de máquina, a Hippo passou do modelo reativo de pagamento de sinistros do setor para a gestão proativa de riscos: prevenir danos antes que aconteçam.

A abordagem entregou resultados mensuráveis em modelagem preditiva, personalização em massa e subscrição de riscos. O sistema da Hippo considera um enorme número de fatores para cada imóvel, alcançando competência de nível humano ou superior em campos específicos. Essa base tecnológica permitiu que a Hippo perseguisse seu propósito ambicioso — tornar os proprietários de imóveis livres de preocupações — enquanto mudava fundamentalmente o modelo de negócios do seguro, de pagar por perdas agregadas para prevenir danos evitáveis.

Modelagem preditiva, personalização em massa e subscrição de riscos escaladas com consistência sobre-humana

A IA de uso geral carece dos dados específicos do setor (tipo de telhado, proximidade de água, sinais de fraude) necessários para a subscrição de riscos de seguros.

Especialistas humanos não conseguem aplicar de forma consistente conhecimento profundo de domínio em milhões de decisões com velocidade.

Sistemas especialistas podem codificar e escalar a expertise atuarial, de subscrição de riscos e de fraudes sem degradação de qualidade.

A gestão proativa de riscos (prevenir danos) cria mais valor do que o pagamento reativo de sinistros.

IA feita sob medida combinada com profunda expertise de domínio alcança melhorias de degrau que a IA de uso geral não consegue

A Hippo abriu o capital via SPAC em agosto de 2021, com uma avaliação de aproximadamente US$ 5 bilhões. A empresa continua expandindo sua plataforma de proteção proativa do lar, usando dados de sensores e inteligência aumentada para prevenir danos por água, incêndio e outros perigos antes que se tornem sinistros.