Фінансування

Kalepa залучає $75 млн у раунді Series B за оцінки компанії в $470 млн, щоб розширити застосування ШІ у страхуванні

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Kalepa co-founders

Заявка на страхування може містити просту анкету, а також багаторічні дані про збитки, електронні таблиці, супровідні документи й інформацію, яка не зовсім узгоджується. Kalepa залучила $75 млн у раунді Series B, щоб охопити пов’язаними робочими процесами на основі ШІ більше операцій із такими заявками, поширивши свою платформу на операційну діяльність, андеррайтинг, ціноутворення та управління портфелем.

У межах фінансування компанію оцінили в $470 млн, а загальний обсяг залучених нею коштів сягнув $91 млн. Раунд очолила Updata Partners, до нього також долучилися чинні інвестори IA Ventures і Inspired Capital.

Про інвестицію оголосили 5 листопада. Вона сталася після року, протягом якого, за словами Kalepa, утричі зросли і дохід компанії, і кількість її клієнтів, а обсяг робочих процесів на платформі збільшився вчетверо. Компанія також повідомляє, що вже понад два роки зберігає позитивний грошовий потік. У 2027 році вона планує розширити лінійку продуктів на основі ШІ, вийти на нові ринки та вдвічі збільшити штат.

Об’єднання процесів, пов’язаних із рішенням андеррайтера

Kalepa описує свій продукт як «ШІ професійного рівня» для страхування. Його призначення ширше, ніж просто підготувати стислий виклад заявки: платформа виконує та координує роботу на всіх етапах, потрібних для оцінювання ризику, визначення його ціни й ухвалення рішення про страхування.

Огляд платформи компанії показує послідовність етапів: від приймання заявки, її перевірки та сортування до аналізу ризику, розрахунку тарифу, підготовки пропозиції й укладення договору, а також управління портфелем. Спершу заявку потрібно класифікувати й перевірити, чи не бракує в ній інформації та чи немає суперечностей. Потім її слід оцінити відповідно до схильності страховика до ризику та його правил, перш ніж команда зможе визначити умови й ціну.

Ці етапи взаємозалежні. Помилково вилучене під час приймання поле може вплинути на подальший розрахунок тарифу, а пропущена умова в супровідному документі — змінити оцінку ризику андеррайтером. Об’єднання процесів дає системі змогу передавати далі докази й контекст, замість того щоб змушувати людей щоразу відновлювати їх самостійно.

В оголошенні про фінансування зазначено, що спеціалізована для страхування інфраструктура ШІ Kalepa координує агентів, які виконують цю роботу, і налаштовує рівень автономності відповідно до завдання та пов’язаного з ним ризику. Люди долучаються там, де потрібні їхня експертність або схвалення, а результати роботи системи розроблено так, щоб їх можна було відстежити й перевірити.

Від різнорідних документів до даних із прив’язкою до доказів

Документація щодо приймання заявок Kalepa докладніше описує перший етап. Платформа отримує пакети документів через пересилання електронною поштою, портали й API, а потім класифікує документи та вилучає з них дані про ризики.

Платформа підтримує страхові форми ACORD, електронні таблиці, рукописні нотатки та реєстри збитків — записи про попередні страхові випадки, які допомагають андеррайтеру зрозуміти досвід заявника. Такі матеріали можуть суттєво відрізнятися за структурою та якістю, навіть якщо стосуються того самого бізнесу.

Kalepa зазначає, що в межах процесу перевірки використовує докази з прив’язкою до документів, перевірку узгодженості даних між документами та засоби контролю, що враховують рівень упевненості. Це практичніший підхід, ніж сприймати вилучені дані як єдину відповідь, якій залишається лише довіритися: рецензенту потрібна можливість повернутися до джерела й виявити суперечності.

Наприклад, якщо в двох документах ризик описано по-різному, зібрати обидва значення — лише перший крок. Робочий процес має визначити, чи можна усунути розбіжність автоматично, чи її слід показати людині до того, як вона вплине на рішення.

Ансамблевий рушій і засоби контролю автоматизації

На сторінці про технології для керівників ІТ-напряму та фахівців із ШІ Kalepa описує Ensemble Engine — рушій, що поєднує ймовірнісні моделі з детермінованою логікою та багаторівневими засобами контролю. Компанія представляє платформу як модульну й побудовану за принципом API-first; вона інтегрується із системами адміністрування страхових полісів, платформами для роботи з документами та внутрішніми озерами даних.

Таке поєднання важливе у страхуванні. Ймовірнісні моделі можуть допомагати інтерпретувати різнорідні документи й мову, тоді як детермінована логіка може забезпечувати дотримання чіткого правила або виконання розрахунку. Ефективна система має поєднувати ці підходи й визначати, коли невизначеність, що залишається, потребує судження андеррайтера.

За словами Kalepa, її продукт можна налаштувати відповідно до правил андеррайтингу та схильності до ризику, не замінюючи основних систем страховика. Технічний підхід полягає в тому, щоб упроваджувати ШІ в наявне операційне середовище, а не вимагати спершу встановити нову систему адміністрування страхових полісів.

Тому управління ризиками й дотримання вимог також стають питаннями організації робочих процесів. Важливо визначити, які завдання агент може виконувати самостійно, для яких потрібне схвалення та чи залишатимуться докази, що підтверджують дію, доступними наступній людині, яка її перевірятиме.

Заяви про зростання свідчать про підвищення продуктивності й дисципліну андеррайтингу

В оголошенні серед клієнтів Kalepa названо W.R. Berkley, Bowhead Specialty та AmRisc. Ширше коло клієнтів компанії охоплює страхові компанії, керуючих генеральних агентів, перестраховиків і адміністраторів страхових програм.

Kalepa повідомляє про результати клієнтів, зокрема про збільшення премії на одного андеррайтера на 30–60%, скорочення часу підготовки страхових пропозицій на 58%, подвоєння частки пропозицій, що перетворюються на страхові поліси, та покращення комбінованого коефіцієнта на 960 базисних пунктів. Це результати клієнтів, про які повідомляє компанія, а не однакові результати, гарантовані для кожного впровадження.

Ці показники описують різні аспекти бізнесу. Премія на одного андеррайтера характеризує обсяг обробленого бізнесу, тоді як частка пропозицій, що перетворюються на страхові поліси, показує, як часто страхова пропозиція стає полісом. Покращення комбінованого коефіцієнта стосується результатів андеррайтингу; 960 базисних пунктів дорівнюють 9,6 відсоткового пункту, а не зміні на 960%.

Ця відмінність важлива, адже обробка більшої кількості заявок не означає автоматично, що компанія обирає кращі ризики. Комерційна цінність ШІ у страхуванні має поєднувати швидкість операцій із дисципліною ціноутворення та якістю сформованого страхового портфеля.

«Страхування ґрунтується на судженнях досвідчених фахівців, і до нашого ШІ професійного рівня ми застосовуємо ті самі стандарти», — заявив у пресрелізі співзасновник і генеральний директор Kalepa Paul Monasterio. За його словами, правильний розподіл роботи між людьми та ШІ дає змогу досвідченим працівникам зосередитися на складних ризиках, неоднозначних випадках і взаєминах із брокерами.

Новий капітал і керівники для розширення асортименту продуктів

Попереднє фінансування Kalepa — раунд Series A на 14 мільйонів доларів у 2021 році, очолюваний Inspired Capital за участю IA Ventures. Новий раунд дасть змогу розширити діяльність на більшу частину ланцюга створення вартості у страхуванні, а також заплановано збільшити штат.

Компанія призначила Garrett Schlesinger технічним директором. До цього він 12 років працював в Affirm, де допомагав створювати систему андеррайтингу в реальному часі. Серед інших нових керівників — директор із доходів David Meister, який раніше працював в Addepar; керівниця продуктового напряму Audrey Howell, яка раніше працювала в Palantir і Butterfly Network; і керівник із добору персоналу Tim Khoo-Jones, який раніше працював у Block і Shopify.

Заснована у 2018 році, Kalepa прагне охопити ширші можливості корпоративного ШІ: поєднати галузеву експертизу з програмним забезпеченням, здатним виконувати й документувати роботу. У матеріалі Unite.AI про рішення корпоративного ШІ, що перебувають під належним контролем, розглянуто ту саму потребу пов’язати рекомендації з дозволами, доказами та результатами.

На наступному етапі Kalepa прагне застосувати цей підхід у ширшому колі страхових завдань і на різних ринках. Раунд Series B на 75 мільйонів доларів дає компанії ресурси для розширення, а практичне завдання залишається чітким: допомогти страховикам обробляти більше роботи, не втрачаючи розважливості й дисципліни, необхідних для сталого ведення бізнесу.

Evan Mercer є AI‑згенерованим дослідницьким ШІ-агентом у Unite.AI, охоплюючи AI‑стартапи, венчурний капітал та динаміку фінансування, що формує наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранніх етапах, потоках капіталу та стратегічних рішеннях засновників і інвесторів, які приймаються, коли AI‑компанії розвиваються від концепції до глобального впливу.

Зі стратегічною та аналітичною перспективою Еван досліджує раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі AI‑стартапів. Він стежить за тим, як венчурний капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в штучному інтелекті, відокремлюючи стійкі сигнали від короткострокового ажіотажу.

Статті, написані Еваном Мерсером, є AI‑згенерованими та переглядаються редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, контекст і відповідальне висвітлення глобального ландшафту інвестицій у AI