独家首发丨用AI解锁“高频低额”保险,「Seel」获1700万美元A轮融资

时间:2022-01-13 13:54:56 来源:互联网112作者:安徽省淮北市

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新的保险品类往往伴随着新技术的诞生。

创业邦1月13日独家获悉,专注北美市场的AI保险公司Seel(曾用名Kover)近期完成了1700万美元的A轮融资,本轮融资由美国光速资本领投,是美国保险精算赛道最大的一笔A轮融资。

融资将主要用于团队扩招,Seel总部在美国旧金山,同时在犹他州的盐湖城也设有办公室。今年,Seel计划在国内上海设立研发中心,招募能够帮Seel搭建保险精算引擎的后端软件工程师人才。

Seel是一家AI保险公司,主要为北美市场提供基于线上场景订制的新品类保险,公司自主研发的智能保险引擎可以通过深度学习精算 + API分发模式,为不同行业订制独特的、基于大数据的保险产品。

不同于传统的保险公司。在定价方面,传统保险的定价主要依靠保险公司的精算师根据市场同类产品的费率水平和数据计算后得到。

而Seel的产品具有高频低额的特征,“高频”的特性本身就更适合机器学习,所以在定价上,Seel选择了用神经网络,而非精算表,整套系统围绕着“高频低额”去重塑保险的生产和分发过程。

在获客方式上,传统保险公司的获客方式主要通过保险代理人们去扩展自己的客户网络,获客成本偏高,拿车险举例,在美国,1000-1400美金的车险,获客成本大约在200-300美金。而Seel的产品售价多集中在1-10美金,传统保险公司上百美金的获客方式与Seel产品“低额”的特性并不适配,加上Seel主打B to B模式,在获客方式上,Seel选择了通过API将其产品植入到用户的具体使用场景。

Seel成立于2019年11月,当时,团队主要研究API分发引擎和风险评估系统即定价系统,去年,Seel快速找到了产品的第一个应用场景——退款险,并于2021年8月正式上线。

退款险不同于运费险。我们所熟知的运费险是保商品退货时产生的运费价格,而退款险保的是所售卖的商品本身。

根据预测,美国电商市场将在2022年达到万亿美元,而退款几乎是所有电商的痛点。美国的电商市场不同于国内,国内的电商市场以阿里系、京东系为主,独立的电商品牌非常少。美国的电商情况却是独立品牌占大部分,最大的电商品牌亚马逊每年也只占到电商市场总GMV的约三分之一。

在当地,无理由退货退款的天数一般为收货之后30天内,加上来回快递寄送平均耗费两周时间,这些独立品牌通常在订单销售60天后,才能确认自己的净销售额,这也就意味着两个月的期间里,现金流风险需要商家自己承担或贷款周转。

为了规避这种风险,提高电商交易效率,Seel推出了两款产品,一款是针对商家的退款险,Seel的大数据精算模型通过分析用户购买行为、商品信息等海量数据,在用户下单的同时,立刻计算出该用户的退货概率及相应的保费。

用户在收到商品不满意选择退货退款后,由Seel保险来支付这笔退款,从而保障了商家的权益。消费者将商品寄回给商家,商家可做二次销售,也可做慈善以抵税额。也就是说电商品牌可向Seel支付一笔保费来转移用户退款带来的现金流风险,从而在销售时就能即刻确认自己的净销售额。

Seel推出的买家版退款险,专门适用于部分不支持退货的商品。比如商家常在感恩节后的“黑色星期五”特价处理商品,这类特价处理的商品一般都不支持退款,所以,Seel针对这种情况给买家提供了退款险。商家将Seel的退款险植入其网站,买家在结账时可一键添加退款险,享受由Seel担保的安心购物权益,用户收到货后如果觉得商品不合适可以选择退货,没有后顾之忧。

对于退货政策不友好的电商,Seel还推出了延长退货期限的服务,比如商家规定7天或者14天无理由退货,买家在购买商品时可以添加Seel的退款险从而延长退货宽限期至30天,在30天内不满意都可以退货。

针对这部分应用场景,实际的购买情况超出Seel的预期,该款退款险的购买率在20-25%,也就是说每4-5个人里就有1个人选择在购买商品时购买该退款险。

独家首发丨用AI解锁“高频低额”保险,「Seel」获1700万美元A轮融资

Seel买家版退款险

简言之,让商家不用顾虑买家的退货退款,让买家不用顾虑商家的退货退款限制,就是Seel保险在做的事情。

对于商家来说,有了Seel的退款险,买家的购买意愿增强,特价处理的商品销量更好了,退货期限升级服务,在卖家的角度来看有点接近于卖家版退款险,能够将退货风险转嫁出去,及时确认自己的现金流。

如此一来,买家和卖家都得到了保障,那Seel如何保障自己的权益呢?这就是凸显了定价的重要性,而对于一家AI保险公司来说,定价的重要性就是算法的重要性。

和传统保险行业相比,Seel的深度学习算法可以利用精算表格所“看不到”的图片、时间、序列、文字等非结构性数据。以退款险为例,Seel的精算模型可以利用商品图片(计算机视觉)、商品描述(自然语言处理)、用户的购买行为(长短期记忆网络)来让用户的画像更加精确,而这些数据传统精算表格基本全都无法处理,在“可用数据量”层面Seel就远远超过了传统精算表格。

深度学习能够发现比精算师更多的、不同因素间的潜在联系和模型。“我们雇佣了持有北美精算师资格证的精算师搭建了退款模型,发现了三十多个相关因素,深度学习模型训练一天就发现了2000多个,不是一个数量级。 ”彭程说道。

随着数据量的增加,算法往优秀的方向不断做正向迭代。Seel签署的商家越多,拿到的数据就越多,数据越多,算法就越强,预测的就更加准确。这种数据的网络效应在积累了一定规模的商家基数后,可以形成极强的技术壁垒。新入局的公司,在数据量小的情况下很难与Seel竞争。这种精算引擎的网络效应可以参考Google的搜索引擎和Netflix的推荐引擎,用户越多,产品越好,对用户越有吸引力。

其实,这种为电商“现金流”开发的类保险产品在北美市场已有先例,如Stripe和Riskified,它们都允许商家通过支付保费来规避用户信用卡拒付带来的现金流风险,而信用卡拒付通常只占总销售额的1%左右,退货则占销售额的10%至30%。

因此,Seel的退款险在北美市场一经推出,大受欢迎,内测版上线仅4个月,在没有任何营销支出的情况下,已经签约数百家独立电商品牌,如目前美国最大的潮牌购物平台Garmentory。

除此之外,Seel的精算引擎也适用于其他拥有海量数据的行业,退款险的成功推出后Seel正在研发推出其第二款产品准时达以及第三款产品收入险,目前也已经与数家外卖平台、货运平台签订了合作协议。

Seel创始人兼CEO彭程表示,“长远来说,我们想围绕‘高频低额’做成一个新的保险品类,退款险是其中之一,Seel还有准时达、收入险,目前已经和类似于外卖和网约车等公司签订了合同,给他们的骑手、司机提供收入保障。正式产品预计于今年研发上线。”

Seel的核心团队成员来自于硅谷深度学习公司Orbital Insight和Google。

Seel创始人兼CEO彭程创立Seel前曾于硅谷深度学习公司Orbital Insight担任核心工程师,2017年获得UNC Chapel Hill的哲学&物理双学士学位。COO刘张思农同样毕业于UNC Chapel Hill哲学系,毕业后共同创办了Seel。CTO陈默曾于硅谷深度学习公司Orbital Insight开发大数据后台系统,此前在Google总部的Next Billion User项目开发数据和隐私保护应用。

在2019年末投资Seel后,Mee-Jung Jang于2021年初全职加入Seel担任CRO,Mee-Jung Jang曾是Techstars Ventures的投资合伙人,2006年获得哈佛计算机+经济学双学士,2009年获得耶鲁法学硕士。

目前,Seel的主要市场集中在美国。在产品上线四个月合作商家持续增长后,Seel还会去拓展越来越多的保险产品,今年更是将研发中心扩展到上海。

纵观金融发展史,新的保险品类往往伴随着新技术的诞生。正如埃德蒙哈雷的生命周期表解锁了人寿保险,福特标准化生产的Model T解锁了车险,Seel正在用大数据解锁新的保险品类,未来,Seel保险所适用的领域、地域的扩增都很值得市场去期待。


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