बीमा क्षेत्र की एआई का विस्तार करने के लिए Kalepa ने 470 मिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर 75 मिलियन डॉलर की सीरीज़ बी फंडिंग जुटाई

बीमा प्रस्ताव में एक सरल आवेदन के साथ-साथ कई वर्षों के नुकसान के रिकॉर्ड, स्प्रेडशीट, सहायक दस्तावेज़ और परस्पर मेल न खाने वाली जानकारी भी हो सकती है। Kalepa ने 75 मिलियन डॉलर की सीरीज़ बी फंडिंग जुटाई है, ताकि ऐसे प्रस्तावों से जुड़े अधिक काम को परस्पर जुड़े एआई वर्कफ़्लो में लाया जा सके और अपने प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार परिचालन, अंडरराइटिंग, मूल्य निर्धारण और पोर्टफ़ोलियो प्रबंधन तक किया जा सके।

इस फंडिंग से कंपनी का मूल्यांकन 470 मिलियन डॉलर हो गया है और उसकी कुल जुटाई गई पूँजी 91 मिलियन डॉलर तक पहुँच गई है। इस दौर का नेतृत्व Updata Partners ने किया, जिसमें मौजूदा निवेशक IA Ventures और Inspired Capital ने भी भाग लिया।

5 नवंबर को घोषित यह निवेश ऐसे वर्ष के बाद आया है जिसमें Kalepa के अनुसार उसका राजस्व और ग्राहकों की संख्या, दोनों तीन गुना हो गए, जबकि उसके प्लेटफ़ॉर्म पर होने वाले काम की मात्रा चार गुना बढ़ गई। कंपनी का यह भी कहना है कि वह दो साल से अधिक समय से नकदी प्रवाह के मामले में सकारात्मक बनी हुई है। 2027 में उसकी योजना एआई उत्पादों की श्रृंखला का विस्तार करने, नए बाज़ारों में प्रवेश करने और कर्मचारियों की संख्या दोगुनी करने की है।

अंडरराइटिंग के निर्णय से जुड़े काम को एक सूत्र में पिरोना

Kalepa बीमा क्षेत्र के लिए अपने उत्पाद को “पेशेवर स्तर की एआई” बताती है। इसका उद्देश्य किसी आवेदन का सारांश तैयार करने से कहीं व्यापक है: यह प्लेटफ़ॉर्म जोखिम को समझने, उसकी कीमत तय करने और उसका बीमा करना है या नहीं, यह निर्णय लेने के लिए ज़रूरी विभिन्न चरणों में काम करता और उसका समन्वय करता है।

कंपनी का प्लेटफ़ॉर्म का परिचय बीमा प्रस्ताव प्राप्त करने से लेकर मंज़ूरी, प्राथमिकता के आधार पर छँटाई, जोखिम विश्लेषण, दर निर्धारण, कोटेशन देने और बीमा कवरेज बाध्यकारी करने, तथा पोर्टफ़ोलियो प्रबंधन तक की प्रक्रिया का खाका प्रस्तुत करता है। सबसे पहले आवेदन का वर्गीकरण करना और उसमें छूटी हुई जानकारी या विसंगतियों की जाँच करना ज़रूरी है। इसके बाद, टीम शर्तों और मूल्य निर्धारण का आकलन करे, उससे पहले आवेदन को बीमाकर्ता की जोखिम-स्वीकार सीमा और दिशानिर्देशों के अनुरूप परखना होता है।

ये चरण एक-दूसरे पर निर्भर करते हैं। आवेदन लेते समय निकाला गया कोई गलत फ़ील्ड बाद में दर की गणना को प्रभावित कर सकता है, जबकि सहायक दस्तावेज़ में किसी शर्त पर ध्यान न जाने से अंडरराइटर का जोखिम के प्रति नज़रिया बदल सकता है। वर्कफ़्लो को जोड़ने से प्रणाली के पास सबूत और संदर्भ को अगले चरणों तक पहुँचाने का अवसर होता है, बजाय इसके कि लोगों को हर चरण में उन्हें फिर से जुटाना पड़े।

फंडिंग की घोषणा के अनुसार, Kalepa का बीमा क्षेत्र के लिए विशेष रूप से बनाया गया एआई ढाँचा इस काम को करने वाले एजेंटों के बीच समन्वय करता है और कार्य तथा उससे जुड़े जोखिम के अनुसार स्वायत्तता का स्तर बदलता है। जहाँ विशेषज्ञता या मंज़ूरी ज़रूरी हो, वहाँ लोग प्रक्रिया में शामिल होते हैं; साथ ही, आउटपुट को इस तरह तैयार किया जाता है कि उनका पता लगाया और ऑडिट किया जा सके।

विविध दस्तावेज़ों से साक्ष्य से जुड़े डेटा तक

Kalepa का प्रस्तावों से डेटा लेने संबंधी दस्तावेज़ीकरण पहले चरण की अधिक विस्तृत जानकारी देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म ईमेल फ़ॉरवर्डिंग, पोर्टल और एपीआई के ज़रिए दस्तावेज़ों के पैकेज स्वीकार करता है, फिर दस्तावेज़ों का वर्गीकरण करके जोखिम संबंधी डेटा निकालता है।

समर्थित सामग्री में ACORD बीमा फ़ॉर्म, स्प्रेडशीट, हाथ से लिखे नोट और नुकसान के रिकॉर्ड शामिल हैं—यानी पिछले दावों के वे रिकॉर्ड जो अंडरराइटर को आवेदक के बीमा संबंधी अनुभव को समझने में मदद करते हैं। एक ही कारोबार से संबंधित होने पर भी इन सामग्रियों की संरचना और गुणवत्ता में काफ़ी अंतर हो सकता है।

Kalepa अपनी सत्यापन प्रक्रिया के हिस्से के रूप में दस्तावेज़ों से जुड़े साक्ष्य, अलग-अलग दस्तावेज़ों में जानकारी की संगति की जाँच और विश्वास-स्तर के आधार पर नियंत्रणों का उल्लेख करती है। यह डेटा निकालने को ऐसे एकल उत्तर के रूप में लेने से बेहतर परिचालन डिज़ाइन है जिस पर बस भरोसा करना पड़े: समीक्षक को मूल स्रोत तक वापस पहुँचने का रास्ता और विसंगतियों की पहचान करने का तरीका चाहिए।

उदाहरण के लिए, जब दो दस्तावेज़ किसी जोखिम का अलग-अलग वर्णन करते हों, तो दोनों मानों को इकट्ठा करना महज़ शुरुआत है। वर्कफ़्लो को यह तय करना होगा कि विसंगति अपने-आप दूर की जा सकती है या निर्णय को प्रभावित करने से पहले उसे किसी व्यक्ति के सामने रखा जाना चाहिए।

स्वचालन पर नियंत्रणों के साथ एन्सेंबल इंजन

आईटी और एआई के अग्रणी लोगों के लिए अपने प्रौद्योगिकी पृष्ठ पर Kalepa एक एन्सेंबल इंजन का वर्णन करती है, जो संभाव्य मॉडल, नियतात्मक तर्क और कई स्तरों वाले नियंत्रणों को एक साथ जोड़ता है। कंपनी इस प्लेटफ़ॉर्म को एपीआई-प्रथम और मॉड्यूलर बताती है, जो पॉलिसी प्रशासन प्रणालियों, दस्तावेज़ प्लेटफ़ॉर्म और आंतरिक डेटा लेक से जुड़ता है।

बीमा क्षेत्र में यह मेल अहम है। संभाव्य मॉडल अलग-अलग तरह के दस्तावेज़ों और भाषा को समझने में मदद कर सकते हैं, जबकि नियतात्मक तर्क किसी स्पष्ट नियम या गणना को लागू कर सकता है। एक उपयोगी प्रणाली को दोनों को जोड़ना और यह पहचानना चाहिए कि कब बची हुई अनिश्चितता के लिए अंडरराइटर के निर्णय की ज़रूरत है।

Kalepa का कहना है कि उसके उत्पाद को बीमाकर्ता की मूल प्रणालियों को बदले बिना, अंडरराइटिंग के नियमों और जोखिम-स्वीकार सीमा के अनुसार कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। तकनीकी दिशा यह है कि एआई को मौजूदा परिचालन परिवेश में शामिल किया जाए, न कि नई पॉलिसी प्रशासन प्रणाली को पूर्वशर्त बनाया जाए।

इससे शासन-व्यवस्था भी वर्कफ़्लो का विषय बन जाती है। अहम सवालों में यह शामिल है कि एजेंट कौन-से काम पूरे कर सकता है, किन कामों के लिए मंज़ूरी ज़रूरी है, और किसी कार्रवाई के पीछे के साक्ष्य अगले समीक्षक के लिए उपलब्ध रहते हैं या नहीं।

विकास के दावे उत्पादकता और अनुशासित अंडरराइटिंग की ओर संकेत करते हैं

घोषणा में W.R. Berkley, Bowhead Specialty और AmRisc को Kalepa के ग्राहकों में शामिल बताया गया है। इसके व्यापक बाज़ार में बीमा कंपनियाँ, प्रबंधकीय सामान्य एजेंट, पुनर्बीमाकर्ता और कार्यक्रम प्रशासक शामिल हैं।

Kalepa के अनुसार, उसके ग्राहकों को कई परिणाम मिले हैं: प्रति अंडरराइटर प्रीमियम में 30% से 60% की वृद्धि, कोट तैयार करने के समय में 58% की कमी, कोट से पॉलिसी बनने की दर दोगुनी होना और संयुक्त अनुपात में 960 आधार अंकों का सुधार। ये कंपनी द्वारा बताए गए ग्राहक-परिणाम हैं, हर बार लागू किए जाने पर मिलने वाले एकसमान नतीजों की गारंटी नहीं।

ये माप कारोबार के अलग-अलग पहलुओं को दर्शाते हैं। प्रति अंडरराइटर प्रीमियम से पता चलता है कि वह कितने कारोबार को संभालता है, जबकि कोट से पॉलिसी बनने की दर बताती है कि कितनी बार कोट पॉलिसी में बदलता है। संयुक्त अनुपात में सुधार अंडरराइटिंग के प्रदर्शन से जुड़ा है; 960 आधार अंक 9.6 प्रतिशत-अंक के बराबर हैं, न कि 960% के बदलाव के।

यह अंतर अहम है, क्योंकि अधिक आवेदन संसाधित करना अपने-आप में बेहतर जोखिम चुनने के बराबर नहीं है। बीमा क्षेत्र में एआई के व्यावसायिक औचित्य के लिए परिचालन की गति को मूल्य-निर्धारण में अनुशासन और उससे बनने वाले पोर्टफोलियो की गुणवत्ता से जोड़ना होगा।

विज्ञप्ति में Kalepa के सह-संस्थापक और सीईओ Paul Monasterio ने कहा, “बीमा का काम अनुभवी पेशेवरों के निर्णय पर चलता है, और हमारे Professional Grade AI को भी उसी कसौटी पर परखा जाता है।” उन्होंने कहा कि लोगों और एआई के बीच काम का सही बँटवारा करने से अनुभवी कर्मचारी जटिल जोखिमों, मुश्किल फैसलों और ब्रोकरों के साथ संबंधों पर ध्यान दे पाते हैं।

उत्पादों की व्यापक शृंखला के लिए नई पूँजी और नेतृत्व

Kalepa का पिछला वित्तपोषण 2021 में 14 मिलियन डॉलर का सीरीज़ A दौर था, जिसका नेतृत्व Inspired Capital ने किया था और जिसमें IA Ventures ने भी भाग लिया था। नया दौर बीमा मूल्य-शृंखला के अधिक हिस्सों में विस्तार और साथ ही भर्ती बढ़ाने की योजना को समर्थन देता है।

कंपनी ने Garrett Schlesinger को मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी नियुक्त किया है। इससे पहले उन्होंने Affirm में 12 वर्ष बिताए, जहाँ उन्होंने उसकी रियल-टाइम अंडरराइटिंग प्रणाली बनाने में मदद की थी। अन्य वरिष्ठ नियुक्तियों में मुख्य राजस्व अधिकारी David Meister, जो पहले Addepar में थे; उत्पाद प्रमुख Audrey Howell, जो पहले Palantir और Butterfly Network में थीं; और प्रतिभा प्रमुख Tim Khoo-Jones, जो पहले Block और Shopify में थे, शामिल हैं।

2018 में स्थापित Kalepa उद्यमों के लिए एआई के व्यापक अवसर पर काम कर रही है: क्षेत्र-विशेषज्ञता को ऐसे सॉफ़्टवेयर से जोड़ना जो काम को अंजाम दे सके और उसका दस्तावेज़ीकरण कर सके। Unite.AI की शासन-व्यवस्था के अधीन उद्यम-स्तरीय एआई निर्णयों पर कवरेज भी सिफारिशों को अनुमतियों, साक्ष्यों और परिणामों से जोड़ने की इसी आवश्यकता की पड़ताल करती है।

Kalepa के लिए अगला चरण इस दृष्टिकोण को बीमा से जुड़े अधिक कार्यों और बाज़ारों में उपयोगी बनाना है। 75 मिलियन डॉलर का सीरीज़ B दौर उसे विस्तार के लिए संसाधन देता है, जबकि परिचालन की कसौटी ठोस बनी हुई है: बीमा कंपनियों को अधिक काम संभालने में मदद करना, बिना उस विवेक और अनुशासन को खोए जो इस कारोबार को टिकाऊ बनाते हैं।