Vinod K. Singh氏は、20年以上にわたる著名なキャリアを持つ、有名な技術の先見者であり、マーケットリーダーです。 eコマースの経験により、モノのインターネット（IoT）とフィンテックは、技術の変化を促進し、さまざまな業界にわたってデジタル変革をリードする際に繰り返し示しています。
Vinodには豊富な経験があり、彼のキャリアを通じて重要なリーダーシップの役割を果たしてきました。彼は、多くの製品中心の企業の最高技術責任者（CTO）の地位を築いており、そこで技術戦略の開発と拡大の促進に尽力していました。
特に、彼はまた、世界最大のeコマース企業の1つであるAmazonのシニアテクノロジーリーダーとして、ビジネスの成功と成長を支援していました。
彼は現在、英国の本部を持つ評判の良い保険ソフトウェアビジネスであるConcirrus Ltd.のCTOです。彼は、このポジションのテクノロジーと市場動向に関する詳細な知識を使用して、保険業界を変革する革新的なソリューションの作成を推進しています。
彼の職業上の成果に加えて、ヴィノッドは強力な起業家です。彼は、ビジネスに専門的なエンジニアリングソリューションを提供するインドにビジネスを設立しました。この努力を通じて、彼はイノベーションを奨励し、ビジネスを支援し、生産性を向上させるために事業を合理化しました。
Vinod K. Singh氏のレンズを通じてさまざまなセクターが直面する技術と課題についてさらに理解するために、私たちは彼と迅速に交流しました。
1.国境を越えたeコマースの複雑さと規制枠組みの複雑さを考慮すると、国際取引における透明性、認証、セキュリティに関する問題に対処するために、ブロックチェーンテクノロジーをどのように使用できますか？
ブロックチェーンテクノロジーはいくつかの重要な利点を提供します：
- 透明性：ブロックチェーンはすべてのトランザクションを追跡し、過去が透明で不変であることを保証します。誰もが同じ情報にアクセスできるため、これにより詐欺や意見の相違のリスクが低下します。
- 認証：暗号化技術を採用して、正確なアイデンティティ検証を確保し、不正取引のリスクを下げ、サプライチェーンの完全性を維持します。
- 安全：暗号化とコンセンサスメカニズムを通じて、ブロックチェーンはデータセキュリティを改善します。単一の障害と分散データを削除することにより、データ侵害とサイバー攻撃のリスクが低下します。
- スマートコントラクト：契約を自動化および施行することにより、スマート契約は、仲介者を削減し、取引コストと時間を削減することにより、国際貿易を合理化します。
- 国境を越えた支払い：ブロックチェーンと暗号通貨の統合の境界のない性質により、コストを削減し、複数の仲介者の必要性を排除することにより、国境を越えた支払いを促進します。
2.限られた電源を持つIoTデバイスの電力効率を改善するために、どの革新的な戦略を使用できますか？これらのアプローチは、システム全体の設計にどのように影響しますか？
限られた電源を持つIoTデバイスでのエネルギー効率を確保するには、革新的なアプローチが必要です。
- 低電力ハードウェア：バッテリーの寿命を延ばすには、低電力プロセッサやセンサーなどのエネルギー効率の高いコンポーネントを使用します。
- 睡眠モードとウェイクアップ：睡眠モードとモーニングテクニックを使用して、デバイスが非アクティブである間にエネルギー消費を減らします。
- エネルギー収穫：バッテリー電源の必要性を軽減または完全に置き換えるには、エネルギー収穫技術（太陽電池など）を統合します。
- エッジコンピューティングとデータ圧縮：エッジコンピューティングとデータ圧縮を使用して必要なデータのみを処理し、送信することにより、エネルギー消費を削減します。
- 適応コミュニケーションプロトコル：信号強度と範囲に従って、伝送電力を変化させることにより、エネルギー消費を減らします。
- 機械学習：機械学習を採用して、使用パターンを分析し、リアルタイムの消費電力を最適化します。
ハードウェア設計に関する考慮事項：
- ハードウェアアーキテクチャ：最初からエネルギー効率の高いコンポーネントを選択します。
- ファームウェアとソフトウェア：睡眠モード、ウェイクアップトリガー、通信プロトコルの電力管理機能を統合します。
- ユーザーエクスペリエンス：バッテリーの寿命を延ばし、メンテナンスを削減することにより、ユーザーの満足度を高めます。
- メンテナンスとコスト：より少ないバッテリー交換により費用を削減します。
- スケーラビリティ：電力効率のための設計は、電力需要を大幅に増やすことなくIoT展開を拡大するための設計。
3. InsurtechでAIを搭載したチャットボットと仮想アシスタントを使用すると、保険会社と保険契約者の関係をどのように改善し、顧客体験の改善に焦点を当てながら請求を提出し、ポリシー情報を取得しやすくすることができますか？
ChatGPTやGoogle Bardなどの大規模な言語モデル（LLMS）の最近の進歩は、InsurtechセクターのAI駆動のチャットボットと仮想アシスタントを変革しています。 LLMはチャットボットテクノロジーに革命をもたらしています。従来のチャットボットは、言語のニュアンスとコンテキストを理解するのに苦労しました。
llmsはチャットボットを有効にします：
- 複雑な質問を理解します：彼らは複雑な質問を自然に理解し、反応することができます。
- コンテキスト応答を提供します：LLMは、保険に関連する質問に不可欠な、より適切で説得力のある回答を提供しながら、会話のコンテキストを維持します。
- パーソナライズされたサポート：これらのチャットボットは、ユーザーデータを使用して、特に適した推奨事項と修正を提供します。
- あいまいさを処理する：LLMチャットボットは、明確化を要求することにより、保険の議論で曖昧な質問を扱うことに熟達しています。
- セルフサービスを強化する：ユーザーが自分で定期的なタスクを効果的に処理できるようにすることで、人間の支援が少なくなります。
- 問題解決を強化する：LLMSが搭載したチャットボットは、複雑な保険シナリオとポリシーの詳細を通じてクライアントをガイドします。
- 自然な会話を有効にします：LLMSを搭載した仮想アシスタントとの相互作用は、より本物で人間のように感じます。
4.知識に基づいて、Insurtech企業はどのようにしてデータ分析と機械学習アルゴリズムを使用して、使用ベースの保険商品のより正確な価格設定モデルを開発しましたか？
使用法ベースの保険商品の価格設定モデルを改善するために、Insurtech企業は次のように機械学習とデータ分析を使用しています。
- データの収集と分析：正確なリスクプロファイルを開発するために、運転パターン、走行距離、場所に関する膨大な量の情報が収集されます。将来の主張を予測するために、機械学習はパターンと傾向を特定します。
- パーソナライズされた価格設定：機械学習を使用して各ドライバーの運転習慣を分析することにより、パーソナライズされた価格設定モデルが可能になります。よりリスクの高いドライバーとは対照的に、より安全なドライバーはより低い保険料を支払います。
- リアルタイムの更新：常に新しいデータを使用してリアルタイムで価格設定モデルを更新することにより、リスク要因の変化と運転行動に応じて修正が可能になります。
- 安全な運転の促進：個々の価格設定を使用して、より安全な運転習慣を促進します。より安全な運転の結果、保険契約者と保険会社の両方に利益をもたらす請求が少なくなります。
いくつかの注目すべき例は次のとおりです。
- Concirrusは、英国の若いドライバーにペイパー使用モデルを提供しています。
- ルート保険は、より安全なドライバーに低い保険料を請求します。
- Metromileは、従来の変数ではなく、駆動されるマイルに基づいています。
- レモネードは、多くの変数に基づいてカスタマイズされた家庭保険の見積もりを提供しています。
5.保険セクターは、高度なデータ分析、異常検出アルゴリズム、およびAI駆動型モデルを使用して、奇妙なクレームパターンを見つけ、積極的に詐欺を妨害するにはどうすればよいですか？
保険セクターでは、効果的な詐欺検出では、高度なデータ分析、異常検出アルゴリズム、およびAI駆動型モデルを使用して、疑わしいクレームパターンを特定し、不正活動を停止します。重要な戦略には次のものがあります。
Advanced-Data分析：
- データ統合：さまざまなソースからのデータを組み合わせて、個人の包括的なプロファイルを作成するプロセス。
- パターン認識：大きなデータセットで異常な相関とパターンを見つける
- 予測モデリング：履歴データと機械学習を使用した新しい不正請求の可能性を予測する。
異常検出アルゴリズム：
- ベースラインの設定：典型的な行動のためのベースラインを作成し、より多くの研究のための逸脱を強調します。
- 教師のない学習：監視されていない学習を利用して、トレーニングデータで明確に定義されていない異常を見つける。
AI駆動型モデル：
- 詐欺スコアの計算：多くの基準に基づいて詐欺スコアでクレームを割り当て、手動のレビューを必要とする高得点の請求。
- アンサンブルモデル：さまざまなAIモデルを組み合わせて、詐欺検出の精度を高めます。
- 行動分析：過去の行動とトランザクションを調べて、異常を検出します。
- リアルタイムの監視：ユーザーの動作に絶えず監視し、何かが外れているように見えるときにアラートを送信します。
ネットワーク分析：
- ソーシャルネットワーク分析：潜在的に不正なグループを見つけるための接続を調査します。
- グラフ分析：詐欺を示す複雑な関係と異常を検出するためのグラフとしてエンティティを視覚化する。
6.ソーシャルメディアの相互作用やトランザクション履歴などの非伝統的なデータソースを信用度の評価に統合する技術的側面に関する洞察を提供できますか？
クレジットスコアリングテクニックを近代化することにより、銀行セクターは前進する大きな機会があります。従来のクレジットスコアリングは、収入、住所の安定性、信用履歴、金融習慣などの変数に依存しています。これは、基本的な銀行サービスにアクセスできない世界人口のかなりの部分を除外しています。このカテゴリには、グローバルに節約、支払いを受け取る、クレジットにアクセスする手段がない約17億人の大人が含まれます。
恒久的な住所の欠如は、従来のクレジットスコアリングの大きな問題です。この問題は、世界中で約16億人の人々に影響を及ぼし、「銀行の低い」または「銀行のない」と分類されています。代替データソースを使用して、これに対処するために信用力を評価できます。これらのリソースは次のとおりです。
- テレコムデータ：通話の数や使用されるデータの量など、電話の使用に関する情報。
- ソーシャルメディアデータ：ソーシャルメディアでのユーザーの行動を調査して購入習慣と願望を発見する
- ロケーションデータ：財政的安定性を決定するために、生活環境と作業環境を評価します。
- オンラインショッピングデータ：オンライントランザクション行動を調べて支出パターンを分析します。
- 支払い履歴：以前の家賃、ユーティリティ、および電話サービスの支払いの記録。
- 所得：収益と所得のセキュリティに関する情報。
- 資産：貯蓄と投資に関するデータ。
- 借金：債務レベルと管理に関する情報。
- 雇用史：各ジョブの長さと規則性。
- 教育：学問の成果。
- 参照：応募者の道徳的性格と財政的責任を証明できる友人や知人からの情報。
7.ドキュメント検証やデジタル署名などの機能など、保険請求の処理やリアルタイムの解決のためのスケーラブルなクラウドベースのプラットフォームを開発する際に、遭遇した技術的課題とソリューションに関する情報を提供できますか？
リアルタイムで保険請求を処理するためのスケーラブルなクラウドベースのプラットフォームを作成することには、技術的な問題があります。データ統合、品質、セキュリティ、スケーラビリティ、およびユーザーエクスペリエンスはすべて、これらの問題に含まれています。詐欺検出のための堅牢なソリューションは、マイクロサービス、API、ブロックチェーン、デジタル署名、機械学習などのテクノロジーを使用して提供されます。
この開発に関する重要な技術的困難には、次のものがあります。
- データボリュームと統合：膨大な量の顧客、ポリシー、および請求データをさまざまなソースやフォーマットから統合し、統合します。
- データサイロ：データサイロを克服して、シームレスなデータ共有と顧客と請求の完全な理解を確保します。
- データ品質：正確な請求評価に必要な、人的エラー、時代遅れのテクノロジー、および一貫性のないデータ入力によって引き起こされるデータ品質の問題に対処します。
- スケーラビリティ：複雑な保険請求の変動と予測不可能な量を効果的に処理できるプラットフォームを作成します。
- リアルタイム処理：顧客満足度を向上させるために迅速な請求処理を確保し、迅速かつ効率的なデータ処理を必要とする。
- 文書検証：医療報告や警察報告などの記録の文書検証を合理化することにより、生産性を向上させます。
- デジタル署名：ドキュメント認証とIDの確認のためのデジタル署名のサポート。請求のセキュリティと正当性を確保する。
