Kalepa привлекла $75 млн в раунде серии B при оценке в $470 млн для развития ИИ в страховании

Страховая заявка может включать простую анкету, а также многолетние записи об убытках, таблицы, подтверждающие документы и сведения, которые не вполне согласуются друг с другом. Kalepa привлекла $75 млн в раунде серии B, чтобы объединить больше процессов, связанных с такими заявками, в сквозные рабочие процессы на базе ИИ и расширить платформу на операционную деятельность, андеррайтинг, ценообразование и управление портфелем.

В результате финансирования оценка компании достигла $470 млн, а общий объем привлеченных средств — $91 млн. Раунд возглавила Updata Partners, к нему также присоединились действующие инвесторы IA Ventures и Inspired Capital.

Об инвестициях объявили 5 ноября. Они последовали за годом, в течение которого, по словам Kalepa, и выручка, и число клиентов утроились, а объем работы, выполняемой на платформе, вырос в четыре раза. Компания также сообщает, что сохраняет положительный денежный поток уже более двух лет. В 2027 году она планирует расширить линейку продуктов на базе ИИ, выйти на новые рынки и удвоить штат сотрудников.

Объединение процессов, связанных с принятием решения об андеррайтинге

Kalepa описывает свой продукт как «ИИ профессионального уровня» для страхования. Его возможности не ограничиваются подготовкой краткого изложения заявки: платформа выполняет и координирует задачи на всех этапах, необходимых для оценки риска, расчета стоимости страховки и принятия решения о его страховании.

Обзор платформы компании показывает весь процесс: от приема заявки до проверки, первичной сортировки, анализа риска, тарификации, подготовки предложения и заключения договора, а также управления портфелем. Сначала заявку необходимо классифицировать и проверить на наличие недостающих сведений или противоречий. Затем ее нужно сопоставить с предпочтениями страховщика в отношении принимаемых рисков и его правилами, прежде чем команда сможет оценить условия и стоимость страхования.

Эти этапы взаимосвязаны. Ошибка в данных, извлеченных при приеме заявки, может повлиять на последующий расчет тарифа, а пропущенное условие в подтверждающем документе — изменить оценку риска андеррайтером. Объединение процессов позволяет системе переносить доказательства и контекст с одного этапа на следующий, избавляя людей от необходимости каждый раз восстанавливать их заново.

В объявлении о финансировании говорится, что специализированная для страхования система ИИ Kalepa координирует работу выполняющих эти задачи агентов и регулирует степень их автономности с учетом задачи и связанного с ней риска. Люди подключаются там, где требуются их экспертиза или одобрение, а результаты работы системы должны оставаться прослеживаемыми и поддаваться аудиту.

От разнородных документов к данным с подтверждающими источниками

Документация Kalepa по приему заявок подробнее описывает первый этап. Платформа принимает пакеты документов по электронной почте, через порталы и API, а затем классифицирует документы и извлекает данные о рисках.

Поддерживаются страховые формы ACORD, таблицы, рукописные заметки и сведения об истории убытков — записи о предыдущих страховых случаях, которые помогают андеррайтеру понять историю заявителя. Структура и качество таких материалов могут значительно различаться, даже если все они относятся к одному и тому же предприятию.

По описанию Kalepa, процесс проверки включает подтверждающие сведения, связанные с документами, сверку данных на согласованность между документами и механизмы контроля, учитывающие уровень уверенности системы. Такая организация процесса полезнее, чем подход, при котором результат извлечения данных считается единственным ответом, которому остается лишь довериться: проверяющему необходима возможность вернуться к первоисточнику и выявить противоречия.

Например, если в двух документах один и тот же риск описан по-разному, сбор обоих значений — только первый шаг. Система должна определить, можно ли устранить расхождение автоматически или его следует показать человеку до того, как оно повлияет на решение.

Ансамблевый механизм с контролем автоматизации

На странице с описанием технологий для руководителей ИТ-направлений и специалистов по ИИ Kalepa рассказывает об Ensemble Engine, который объединяет вероятностные модели, детерминированную логику и многоуровневые механизмы контроля. Компания позиционирует платформу как модульную и изначально ориентированную на API; она интегрируется с системами администрирования страховых полисов, платформами для работы с документами и внутренними озерами данных.

В страховании такое сочетание особенно важно. Вероятностные модели помогают интерпретировать разнообразные документы и формулировки, а детерминированная логика — применять конкретные правила и выполнять расчеты. Полезная система должна объединять оба подхода и определять, когда оставшаяся неопределенность требует суждения андеррайтера.

По словам Kalepa, продукт можно настроить с учетом правил андеррайтинга и предпочтений страховщика в отношении принимаемых рисков, не заменяя его основные системы. Технологический подход предполагает внедрение ИИ в существующую операционную среду, а не создание новой системы администрирования страховых полисов как обязательного условия.

Поэтому управление также становится частью рабочего процесса. Важно определить, какие задачи агент может выполнять самостоятельно, для каких требуется одобрение и останутся ли подтверждающие сведения о выполненном действии доступными следующему специалисту, который будет его проверять.

Заявления о росте свидетельствуют о повышении производительности и строгости андеррайтинга

В объявлении среди клиентов Kalepa названы W.R. Berkley, Bowhead Specialty и AmRisc. К более широкому кругу участников рынка, на который ориентируется компания, относятся страховщики, управляющие генеральные агенты, перестраховщики и администраторы страховых программ.

Kalepa сообщает о результатах клиентов, включая увеличение объёма страховых премий на одного андеррайтера на 30–60%, сокращение времени подготовки котировок на 58%, удвоение конверсии котировок в полисы и улучшение комбинированного коэффициента на 960 базисных пунктов. Это результаты, о которых сообщает компания, а не гарантированные показатели для каждого внедрения.

Эти показатели отражают разные стороны бизнеса. Объём премий на одного андеррайтера показывает, сколько бизнеса он обрабатывает, а конверсия котировок в полисы — как часто котировка приводит к оформлению полиса. Улучшение комбинированного коэффициента характеризует результаты андеррайтинга; 960 базисных пунктов равны 9,6 процентного пункта, а не изменению на 960%.

Это различие важно, поскольку обработка большего числа заявок сама по себе не означает, что компания стала лучше отбирать риски. Коммерческая эффективность ИИ в страховании должна связывать ускорение операционных процессов с дисциплиной ценообразования и качеством сформированного портфеля.

«Страховой бизнес держится на суждениях опытных специалистов, и к нашему ИИ профессионального уровня предъявляются такие же требования», — заявил в пресс-релизе сооснователь и генеральный директор Kalepa Пол Монастерио. По его словам, правильное распределение задач между людьми и ИИ позволяет опытным сотрудникам сосредоточиться на сложных рисках, спорных случаях и отношениях с брокерами.

Новый капитал и руководство для расширения линейки продуктов

Последний раунд финансирования Kalepa провела в 2021 году: компания привлекла 14 миллионов долларов в рамках раунда серии A, который возглавила Inspired Capital при участии IA Ventures. Новый раунд позволит компании расширить деятельность на другие звенья страховой цепочки создания стоимости, а также увеличить штат, как и планировалось.

Компания назначила Гарретта Шлезингера техническим директором; до этого он 12 лет работал в Affirm, где участвовал в создании системы андеррайтинга в реальном времени. Среди других новых руководителей — директор по выручке Дэвид Майстер, ранее работавший в Addepar; руководитель продуктового направления Одри Хауэлл, ранее работавшая в Palantir и Butterfly Network; и руководитель отдела по работе с персоналом Тим Ку-Джонс, ранее работавший в Block и Shopify.

Основанная в 2018 году Kalepa стремится воспользоваться более широкими возможностями корпоративного ИИ: объединить отраслевую экспертизу с программным обеспечением, способным выполнять и документировать работу. В материалах Unite.AI о управляемых решениях на основе ИИ для корпоративного сектора рассматривается та же необходимость связывать рекомендации с разрешениями, подтверждающими данными и результатами.

На следующем этапе Kalepa намерена применять этот подход в большем числе страховых задач и на новых рынках. Раунд серии B на 75 миллионов долларов позволит компании расширить деятельность, однако практическая проверка останется конкретной: помочь страховщикам справляться с большим объёмом работы, не теряя рассудительности и дисциплины, необходимых для устойчивого развития бизнеса.