总部位于法国的保险科技初创公司Luko，于2016年成立，与其他以移动为重点的现代保险公司一样，承诺在最小摩擦范围内提供快速的承保范围。最近，该公司决定利用传感器、数据和机器学习来规避索赔的需求，在由风险投资公司Accel合伙公司牵头的A轮融资中筹集了2200万美元。
Luko提供的三种跟踪监测传感器，资料图
传感器
据了解，在公寓大楼中，由管道泄漏引起的水损害，通常是保险索赔的主要原因之一。对此，Luko提供了三种跟踪传感器，这些传感器是免费的，对于被保险人来说是完全可选的。其中一个固定在客户的前门上，另一个固定在电表上，第三个固定在主水管上。
安装于门口的传感器，资料图
例如，安装于电表上的传感器，平时主要用于跟踪监测能源消耗，但如果房屋内有特别耗电的设备开启时间比平时更长时，该传感器也会检测的到，并在第一时间向用户发送警报。如果门传感器在一天中的异常时间移动，或检测到用户忘记关门时，那么，门传感器也会发出警报。
对用户来说，用户可通过Luko应用程序，访问所有这些传感器数据以及每周报告，以查看关键事件和摘要。
Luko的手机应用程序，资料图
机器学习
关于Luko平台的机器学习方面，该公司表示，它以多种方式收集和分析数据。例如，该公司表示，它对门传感器算法进行了训练，以识别门何时打开、关闭、上锁，甚至有人敲门。但每个用户在首次设置设备时都必须帮助Luko“学习”。当用户安装Luko门传感器时，他们需要通过标记门的开、关、锁和有人敲门来对其进行“校准”。
同样，对于电表传感器，Luko会询问每个被保险人在安装过程中拥有哪些电气设备，并且由于每个设备都有自己的“负载曲线签名”，因此这有助于其算法分解消耗量以识别单个电气项目。这意味着它可以发出特定警报，例如“电炉不可用”。
Luko平台可使用卫星图像，依靠计算机视觉来确定房屋风险评估数据。资料图
Luko还使用其他有趣的机制来通过自动化来帮助新用户。例如，当客户输入地址时，该平台可使用房屋的卫星图像，依靠计算机视觉来确定房屋的大小、材质、是否有游泳池或阳台，及该位置是否更易遭受洪水或盗窃。基于此数据，它可以发布“风险”评分。
将AI与航拍图像相结合以帮助保险流程，并不是一个全新的概念，这是总部位于旧金山的Cape Analytics专门研究的。但是，有趣的是，随着Luko使用卫星图像和开放源数据内部开发了自己的工具，看到了这种技术在更多的保险产品中的出现。
由此我们可以看到，传感器、AI和自动化，正越来越多地渗透到保险和房地产领域，以帮助公司减少效率低下，优化利润和减少客户流失。目前，Luko以法国的房主和房东为目标，自推出以来的10个月里，该公司已经吸引了15000名客户。该公司表示，计划再获得2200万美元的投资，从2020年开始在欧洲范围内扩大业务范围。如果欧洲冒险之旅取得丰硕成果，那么可以在美国推出产品。