Cape Analytics AI 讓保險公司與再保險公司能更明白投資組合裡的負債情況。
說企業家 Ryan Kottenstette 是一個算命仙，一點也不為過。
原因在於他會告訴你，深度學習及電腦視覺可以為傳產企業找出未發掘的機會。
他最新成立的新創公司 Cape Analytics 把深度卷積神經網路用在地理空間影像上，讓保險公司能對房地產獲得更詳細的看法。
這位出身自創投圈的企業家肯定是發現了什麼大事。他跟 Khosla Ventures 的其他人一起，將這份投資論文付諸實行，結果從 Blue River Technology、Climate Corporation 和 Skybox Imaging 等公司身上獲得巨大報酬。這些公司分別成為 John Deere、Monsanto 和 Google 的收購對象。
「我覺得這個社會的借貸率偏低，存在著一個巨大的低度槓桿機會，可以利用深度學習與電腦視覺，為從農業到物流，再到保險和資本市場的傳產企業改頭換面。」他說。
Kottenstette 在離開 Khosla Ventures 後，於2015年成立了 Cape Analytics。這間新創公司把深度學習和電腦視覺技術，用在衛星、飛機、無人機等來源所拍攝的地理空間影像上，幫助保險公司評估房地產的價值。
利用人工智慧估算房產的門面價值
這家位於矽谷的新創公司每年多次收集整個美國大陸的地理空間影像。Cape Analytics 利用雲端的隨需式 GPU，將影像分類演算法用於地理空間影像上，以辨識保險公司的房地產屬性。
該公司對數十萬張圖片進行分析並加上標記，接著在卷積神經網路上運行這些圖片，讓神經網路模型來辨識房地產屬性。
「我們開發出自己的一套工具來標記圖片，成為我們用來訓練演算法的基準資料。我們在公司內部使用速度更快也更具彈性的 NVIDIA GPU 來進行這件事。而在正式生產環境裡，我們改為採用雲端執行個體，以進行大規模作業。」Cape Analytics 執行長 Kottenstette 說。
Cape Analytics 提供個別住宅在保險風險、房產狀況、周圍環境等方面，以及是否有著輔助結構、太陽能板或游泳池等功能的資訊。
「客戶提供地址給我們，我們便從這個活的資料庫裡，把相關房地產屬性資料傳回給他們。」他說。
實地查看風險
Cape Analytics 已經開發出內有美國逾七千萬戶單戶家庭住宅的資料庫，並且逐步擴展到加入商業大樓、出租公寓、私人獨立產權公寓等戶型的資料。
Cape Analytics 可以提供房屋的即時快照，讓房屋保險和再保險公司（為保險公司提供保險）對整個投資組合的風險掌握最新動態。
不然保險公司就得派人親自前往檢查房舍外觀和公共紀錄，以更新檔案內容。
Cape Analytics 提供的報告通常可以為保險公司的投資組合，發掘出多達 30% 新的風險相關資訊，原因在於長期下來土地情況可能會發生變化，公共紀錄的資料也常是舊的，這正是持續監控的寶貴之處。
Cape Analytics 還能讓再保險公司善加掌握投資組合風險的資訊。再保險公司要思考怎麼為保險公司分配資金，他們能從 Cape Analytics 獲得獨立的投資組合風險觀點，像是到目前為止，再保險公司已使用 Cape Analytics 的解決方案，評估美國東南沿海地區絕大多數住宅受到颶風影響的保險組合。
「我們可以告訴他們哪些房產的風險較低，以便他們選擇想要的，還有思考怎麼分配資金。」Kottenstette 說。
還有另一個結果：這使得未使用 Cape Analytics 資料的保險公司處於劣勢，這些業者只能從可用的殘餘風險裡進行選擇，在保險業裡稱此為「逆向選擇」。
“我們正接近這個轉折點。”
上圖為佛羅里達州墨西哥海灘市在遭受邁可颶風（Hurricane Michael）侵襲後的空照圖。照片來源：Nearmap，由 Cape Analytics 提供