В России создали платформу для взаимного страхования домашних животных с помощью смарт-контрактов

Компания ReGa Risk Sharing разработала платформу для взаимного страхования домашних животных с использованием технологий умных контрактов, идентификации по фотографии и скоринга.

Робот по управлению рисками ReGaPetBot, который представляет собой ДАО на платформе Ethereum, поможет клиенту вступить в Клуб взаимопомощи владельцев домашних животных. По словам представителей компании, после перечисления членского взноса в размере порядка 350 руб. в месяц, клиент получит до 80% возмещения от стоимости ветеринарных услуг в случае внезапной болезни или несчастного случая c питомцем.

Кроме этого, ReGaPetBot по фотографиям в социальных сетях поможет владельцу отыскать животное, если оно потерялось, и организовать онлайн-консультацию с ветеринарным врачом.

Для получения Клубной карты владельцу достаточно открыть диалог с роботом в одном из мессенджеров: Facebook Messenger, Telegram, Slack или на сайте робота, загрузить собственную фотографию, фотографию питомца, получить тариф и перевести деньги на умный контракт участника Клуба.

Для получения возмещения достаточно записаться на прием к ветеринару через ReGaPetBot, повторно сфотографировать животное в клинике и прислать роботу фотографии счета и чека. Робот автоматически сравнит полученные от владельца данные с данными, полученными из ветеринарной клиники, и проведет возмещение из фонда Клуба на счет участника Клуба.

Таким образом робот по управлению рисками реализует распределенный финансовый продукт, который работает без участия человека и централизованного хранения средств, что значительно снижает его стоимость, при сохранении надежности и повышении удобства использования.

Интерфейс пользователя робота ReGaPetBot разработан с использованием Microsoft Bot Framework и позволяет поддерживать сразу несколько каналов общения с клиентами с использованием единого сервера приложения.

Робот по управлению рисками использует иерархическую структуру групп умных контрактов на платформе Ethereum (Microsoft Azure Ethereum Consortium Blockchain). Каждый из участников Клуба помещается в группу, соответствующую уровню скоринга. Уровень риска и лимиты отслеживаются для каждой группы в режиме онлайн. В случае, если уровень риска превышает заданный уровень, группа может быть расформирована и первоначальные взносы возвращены участникам группы.

Идентификация животного осуществляется алгоритмом классификации на основе нейронной сети, позволяющим сравнивать разные фотографии одного и того же животного с точностью порядка 95%.

Ниже представлена архитектура решения:

Для построения скоринговой модели, позволяющей оценить риски по фотографии клиента, были использованы технологии: Microsoft Cognitive Service и Azure Machine Learning. С помощью сервиса Microsoft Face API (MS Cognitive) были обработаны порядка 15 000 фотографий потенциальных клиентов и построена модель на основе алгоритма Two-Class Boosted Decision Tree, который на тестовой выборке дает порядка 73% точности определения качества клиента.

Подписывайтесь на новости Forklog в Facebook!