インフレにより修理費、人件費、保険金請求費用が上昇する中、保険料も同様に全般的に急騰しています。Bankrate.comの調査によると、自動車保険料は過去1年間で全国で13.7%上昇しました。一方、Policygeniusの調査によると、住宅保険料は前年比12.1%上昇しました。
しかし、ジョナサン・マタス氏は、必ずしもそうである必要はないと主張しています。彼はフェアマティック社の創業者であり、AIを自動車保険業界のリスク軽減に活用している（少なくとも彼自身はそう考えている）と述べています。
マタス氏は以前、企業向けに自動車保険の引受・保険金請求、ロードサイドアシスタンスに関するインサイトを提供するプラットフォーム「Zendrive」を創業しました。Zendriveは個人や家族向けの保険に重点を置いているのに対し、フェアマティックはより商業的な志向を強く持ち、顧客基盤は主に企業で構成されています。
「GoogleとFacebookで約10年のキャリアを積んできましたが、私が積極的に普及に貢献したテクノロジーの負の外部効果にすぐに気づきました」と、マタス氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「フェアマティック設立の道は、この強力なテクノロジーの最悪の外部効果の一つ、つまり運転中の携帯電話使用の増加とそれに伴う道路上での人命損失のリスクを軽減する必要性から生まれました。」
マタス氏は大げさなことを言うかもしれないが、フェアマティックの事業提案はシンプルだ。車両フリートのリスクプロファイルを分析し、価格設定を行うのだ。同社は運転データで訓練されたAIモデルを用いてリスクを軽減し、様々な保険契約管理や保険金請求手続きを支援している。
顧客は、例えば不規則な運転など「運転状況」を監視し、「実行可能な改善点を特定」できるアプリにアクセスできます。このアプリはまた、フェアマティックが「完全デジタルのモバイル保険金請求体験」と呼ぶ機能も提供しており、事故を自動検知（できればAppleよりも優れた精度で）し、事故データを分析できます。
Matus 氏は次のように語っています。「Fairmatic を使用すると、中小規模の企業の車両群は、安全性を向上させ、保険料の節約に直接影響を与える実用的な洞察を得ることができます。」
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しかし、懐疑的な見方をする理由もある。フェアマティックは、自動車保険の判断にAIを導入した最初の企業ではない。ジェリー、ジャスト、ルート、トラクタブルも、消費者向けではあるものの、同様の技術を提供している。そして、保険業界におけるAIの実績は必ずしも芳しくない。
昨年、損害保険を専門とするアクチュアリーの専門団体であるCasualty Actuarial Society（CAS）は、金融機関が保険や住宅ローンの融資決定にAIを利用する際に、AIがもたらす可能性のある偏見的な影響について認識を示しました。CASは一連の論文の中で、保険会社がアルゴリズムの学習に用いる偏ったデータは、保険業界に既に存在する差別を助長する可能性があると結論付けました。（例：オールステートの保険料算出アルゴリズムは、非白人顧客に不釣り合いなほど悪影響を及ぼしました。）
カリフォルニア州保険局はその後、保険会社によるAIの最近の活用について特に問題のある点を指摘した報告書を発表した。具体的には、都心部の郵便番号からの請求をフラグ付けしたり、保険契約のマーケティングや引受においてリスクとは無関係な個人情報を利用したりすることなどが挙げられる。「意識的および無意識的な偏見や差別は、AIやその他の形態の『ビッグデータ』の利用によって生じる可能性があり、実際に生じていることが多い」と報告書の著者らは述べている。
ワシントン州とオレゴン州は、自動車保険料の設定に信用スコアリングアルゴリズムを使用することを禁止しようとしています。また、コロラド州は、保険会社に対し、アルゴリズムとスコアリングモデルの偏りを検証することを義務付ける法案を提出しました。
マタス氏は、フェアマティックがAIのバイアスリスクを低減するよう細心の注意を払っていると断言する。実際、フェアマティックのAIへの依存は、従来、時代遅れのデータと価格設定モデルを使用する保険会社に縛られてきた顧客にとって、概してより良い結果につながると彼は主張する。
「フェアマティックのAI予測リスクモデルは、2,000億マイル以上の運転データを用いて学習されています」と彼は述べた。「これにより、各車両群と各ドライバー固有のリスクプロファイルをより深く包括的に理解し、そのデータを分析することで、運転行動を改善しリスクを軽減する洞察とコーチングを提供できるようになります。」
しかし、フェアマティックのアプローチが他の多くの企業よりも優れているとしても、同プラットフォームのドライバー監視機能自体が懸念材料となっている。これは、Amazonが配達ドライバーの勤務時間中の行動を監視するために使用してきたアルゴリズムを彷彿とさせる。Viceによると、このアルゴリズムは、車がドライバーの脇を通った際に誤ってペナルティを課していたという。Amazonは、このデータを用いて運転パフォーマンスを評価し、個々のボーナス支給額を決定していた。
監視とデータプライバシーに関する質問に答えて、マタス氏は、フェアマティックはリスク管理や保険金請求管理に必要な情報を含め、「保険契約に関連するデータのみを積極的に監視している」と述べた。「フェアマティックの技術レイヤーは匿名データを使用しており、フリート側の許可なくドライバー情報を保持することはありません」と付け加えた。
いずれにせよ、フェアマティックは投資家の獲得、いや顧客の獲得に苦労していない。同社はバッテリー・ベンチャーズがリードし、既存投資家とブリッジバンクも参加した資金調達ラウンドで4,600万ドルを調達し、今週完了した。これにより、調達総額は8,800万ドルとなり、これは以前の評価額の2倍となる（マタス氏は具体的な数字を明かさなかった）。顧客面では、マタス氏は「数十万人」のドライバーが登録されていると述べている。
それはそれほど驚くべきことではありません。商用自動車保険は巨大な市場であり、アライド・マーケット・リサーチは、その市場規模が2020年の1,284億4,000万ドルから2030年には3,071億ドルに増加すると予測しています。バイアスリスクはさておき、世界的なインシュアテック系ベンチャーキャピタルの資金調達が冷え込む中でも、金銭はものを言うのです。
フェアマティックの短期計画は、イスラエルの研究開発拠点に30人、インドのバンガロールにもさらに従業員を増員することだとマトゥス氏は述べた。同社の現在の従業員数は、米国、イスラエル、インドのオフィスに分散しており、合計85人である。
「フェアマティックはシリーズA資金調達以来、大きな牽引力を発揮してきました。今回の新たな資金調達は、AIの力を商用自動車保険に最大限に活用する当社のリーダーシップをさらに加速させるために活用されます。フェアマティックは世界中で戦略的な採用活動を行っており、イスラエルとインドの研究開発拠点の成長を加速させています」とマトゥス氏は述べています。「私たちのビジョンは、あらゆる製品と業務機能において、完全にデジタル化されているだけでなく、AIによって包括的に改善され、AIを活用した、テクノロジー主導の保険プラットフォームを構築することです。」
