Will Ross 和 William Steenbergen 是斯坦福大学的 AI 研究人员，分别致力于气候和大气建模和强化学习，当时他们开始合作为保险业开展野火建模和飓风建模计划。根据罗斯的说法，他们惊讶地发现数据告诉保险公司做什么与承运人实际做什么之间存在如此大的差异。在研究了这个问题之后，Steenbergen 和 Ross 推出了Federato ，为保险公司提供统一的信息视图，以选择和定价风险。
现在，Federato 正在筹集新资金来发展业务。 Emergence Capital 领投了该公司 1500 万美元的 A 轮融资，该轮融资最近在 Caffeinated Capital 和 Pear 等投资者的参与下结束。罗斯通过电子邮件告诉 TechCrunch，部分现金将用于扩大员工人数，到今年年底，Federato 的员工人数将从目前的 23 人增加到 50 人。
在罗斯看来，保险业今天面临三大挑战：与气候相关的自然灾害增加；保险风险中的“损失不确定性”，包括国家支持的网络攻击和勒索软件；在诉讼环境中对保险公司的判决导致的赔付膨胀。他指出，俄罗斯赞助对美国企业的网络攻击，这些攻击可能会或可能不会包含在网络政策中典型的“战争排除”条款中，以及最近与阿片类药物危机、涉及商用卡车和石棉的事故有关的裁决，这些裁决引发了有关公司是否应该允许转移风险。
“许多保险公司来到 Federato 寻找一种工具来帮助提高运营效率，该平台的统一承保工作流程元素做得非常好，”罗斯说。 “现实情况是，他们最终购买是因为他们开始了解强化学习驱动的投资组合管理方法的价值，这为管理投资组合风险、平衡和发展业务提供了宝贵的见解。”
使用该平台，客户（主要是保险公司）可以直观地监控风险并管理他们的保单组合，利用旨在最大限度地减少手动任务需求的工作流程，例如寻找风险数据和提出承保指南。
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Federato 还声称使用机器学习，为投资组合管理创建一个通用框架，同时确保它针对每个组织的约束进行优化。罗斯说，该平台使用承保策略的“数学表示”来识别趋势，并根据需要进行微调。
“[T]Federato 方法的美妙之处在于，它的所有客户合同都非常明确，它不会共享或汇集客户的专有信息，”Ross 解释说。 “[任何] 基于非常高级的使用数据的元学习仍然允许开发一定程度的护城河，但客户知道他们的客户数据和损失经验没有被分享。”
罗斯将 Federato 定位为埃森哲和安永等内部服务提供商以及 FirstBest 和Pegasystems等传统供应商的替代品。他拒绝透露这家初创公司目前有多少客户，但他列出了几个客户的名字，包括 Inserate、QBE North America 和 Propeller Bonds。
罗斯表示，Federato 在今年下半年的现金流方面可能会实现收支平衡。
“财产和意外险行业正处于一个独特的反周期时刻，因为通货膨胀和高利率意味着财产和意外险股票在过去六个月实际上上涨，而其他行业正在遭受损失，”罗斯援助。 “这种动态，再加上由于大流行（转向远程工作）而更加重视人才（大辞职）和数字工具和工作流程，实际上加速了 Federato 的增长……在大流行之前，保险严重依赖人工过程——现在仍然如此。”
Federato 筹集了 1500 万美元来帮助保险客户管理风险Kyle Wiggers最初发表在TechCrunch上