Mam przyjaciela, który zajmuje się ubezpieczeniami samochodowymi UBI — czyli tymi, które ustalają składkę w oparciu o twoje nawyki jazdy. Powiedział mi kiedyś, że dla tego samego modelu samochodu, składka dla doświadczonego kierowcy i dla niebezpiecznego kierowcy może różnić się trzykrotnie. Ponieważ pierwszy hamuje delikatnie, nigdy nie przekracza prędkości, a drugi codziennie wykonuje nagłe hamowania i ma wiele zapisów o wypadkach.
Czy nie jest to bardziej sensowne, gdy zastosujemy tę logikę do robotów?
@Fabric Foundation To, co teraz robię, polega na zasadzie tworzenia dla robotów trwałych profili zachowań - ile zadań wykonały, jak dobrze, czy mają „historię”, wszystko to leży na łańcuchu. Ten zestaw zapisów można wykorzystać nie tylko do przyjmowania zleceń i zarządzania, ale także do zakupu ubezpieczenia.
Wyobraź sobie tę sytuację: nowo wyprodukowany robot chce kupić ubezpieczenie, jak firma ubezpieczeniowa ustali cenę? W tradycyjnym modelu można tylko zgadywać - model, cena, scenariusz użycia, wszystko opiera się na doświadczeniu.
Ale co, jeśli ten robot już wykonał 3000 zleceń, ma wskaźnik pozytywnych opinii na poziomie 99,7%, średni czas realizacji zadania wynosi 2,3 sekundy, a wskaźnik awarii to 0,01%? Składka ubezpieczeniowa zostanie obniżona o 50%. Z drugiej strony inny robot, chociaż taki sam model, ma często błędy, wiele skarg, a składka wzrasta dwukrotnie.
To jest model dynamicznej składki ubezpieczeniowej - w oparciu o PoRW (dowód pracy robota) oparty na Fabric i dane reputacyjne na łańcuchu, firma ubezpieczeniowa może na bieżąco oceniać poziom ryzyka każdego robota, podając dokładną wycenę. Dobrze działające maszyny mają niską składkę, a te działające słabo płacą więcej, a najgorsze są po prostu odrzucane.
Najbardziej drastycznym elementem tej logiki jest to, że dane są niezmienne, nie można ich zignorować. Czy robot chce oszukać ubezpieczenie? Wszystkie historyczne zapisy są publicznie dostępne. Chce je zmienić? Na łańcuchu jest to nieodwracalne. Firmy ubezpieczeniowe nie muszą zatrudniać wielu pracowników do oceny ryzyka, inteligentne kontrakty automatycznie wystawiają polisy i regulują szkody w oparciu o dane w czasie rzeczywistym.
Sieć testowa Fabric ma obecnie 12,4 tysiąca aktywnych węzłów, średnio 25 tysięcy zadań dziennie. Każda z tych maszyn przy każdym zleceniu dodaje coś do swojego „profilu ubezpieczeniowego”.
Ostatnia mila gospodarki maszynowej nie polega na pracy, ale na tym, że w przypadku problemów jest ktoś, kto zabezpiecza. A ta seria zapisów działań Fabric sprawia, że „zabezpieczenie” staje się precyzyjne, przejrzyste i zautomatyzowane.
#ROBO $ROBO
