ミラノに本拠を置くフィンテック新興企業である Lambdai Space は、中小規模の保険会社と協力して、人工知能で強化した衛星画像の価値を試験的に試験しています。
共同創設者のアントニオ・ティント氏は、「私たちはリスクの理解を活用して、より安価に画像にアクセスできる、より保険会社に特化したアルゴリズムを作成しています」と述べた。
ティント氏は香港でコンサルタントとして働いた後、現在ミラノにおり、このスタートアップは東南アジアの保険会社に自社を売り込むつもりだと述べている。
同氏は「欧州には大手保険会社があるが、東南アジアの保険会社は高度な気候変動リスクに対処している」と述べた。
AI でカスタマイズ
衛星からの画像を販売することは何も新しいことではありません。このゲームには、シンガポールの Skymap や米国の大手プレーヤーなど、世界中で 20 人以上のプレーヤーが参加しています。
ティントは、それらはジェネラリストであるか、農業産業向けに設計されていると述べています。ラムダイは、農業ビジネスに補償を提供する保険会社や、保険に加入できない生産者に融資する金融機関向けにイメージを調整することに重点を置いている。
「保険会社は皆、気候変動に苦しんでおり、そのプロセスは手作業だ」と同氏は語った。
このカスタマイズには、Lambdai 独自の AI を使用して画像を強化し、作物の不作やその他の問題を特定することが含まれます。また、会話型のエンゲージメントを提供し、保険担当者がプラットフォームに問い合わせて画像を調査したりレポートを提供したりできるようにするための大規模な言語モデルも開発中です。
ラムダイはまだ始まったばかりで収益はまだ先だが、ティントによれば、4～6社の保険会社が概念実証（PoC）を行っており、今年同社は収益を生み出すだろうと述べている。銀行に資金が貯まると、シリーズ A 前の資金調達に出かけることができます。
これらのマイルストーンが達成されたかどうかを追跡する 1 つの方法は、次の夏の嵐の前にサービスを使用するのに間に合うように、6 月末までに有料 PoC が合意されるかどうかです。
Lambdai は独自の衛星を運用していません。現時点では、さまざまな衛星プロバイダーからのオープンソース データに依存しています。このデータには数日間のタイムラプスが含まれるため、リアルタイムの洞察を必要とする人には適していません。
生存競争
Lambdai は、ビジネスが進化するにつれて、タイムリーなデータまたはより高解像度のデータを購入するようにアップグレードする必要があります。理論上は、ある時点で独自の衛星を購入する可能性がある。しかし、多くの生産者にとって、異常気象の到来時に作物を監視するのにそれほど即時性は必要ありません。
ラムダイは若い企業として、ライバルにそのモデルをコピーされる危険にさらされている。同社は、関連するデータサイエンティストの洞察と創業者の保険のノウハウを融合させることに基づいて、知的財産の開発を急いでいます。まだ特許を申請していない。
「私たちは、保険会社が私たちを受け入れてくれるのに十分な速さで自分自身を証明する必要があります」とティント氏は語った。 「その後、彼らは粘着的な顧客になる傾向があります。」
ティント氏には直接の保険経験はないが、彼の共同創設者で主任技術者のラウル・アブリュー氏は、保険会社と銀行の両方でAIとデータのプロジェクトを主導してきた。
同社の価値提案は、単に生データを販売するというよりも、画像の処理方法、作物への影響の調査、保険への影響の評価にあります。その価格体系も一般的な画像ベンダーとは異なります。Lambdai は、対象となるエーカー (またはヘクタール) ごとに請求するのではなく、ポートフォリオのサイズに基づいて保険会社や金融会社に請求します。
このスタートアップは、小麦、トウモロコシ、米などの穀物を捕獲することから始まります。 「私たちは米に関する大量のデータを調査しました」とティント氏は語った。植物（トマト、果物）の測定を開始しており、まあ、木に枝分かれする可能性もあります。
このスタートアップは、保険会社や金融業者に画像を販売するだけでなく、拡張したデータを商品トレーダーやファンドマネージャーに販売することで収益化したいと考えている。しかし、よりすぐに、創業者らは実証実験を行って収益をもたらすためにエンジェル投資家を探している。
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- 情報源： https://www.digfingroup.com/lambdai/
