JP7709799B2 - 分散型台帳を用いた保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払い方法と関連システム - Google Patents

Description

関連出願との相互参照
本出願は、２０２１年９月８日に出願された米国仮特許出願６３／２４１，５５８号の優先権を主張する、２０２２年９月６日に出願された米国非仮特許出願１７／９０３，８８７号の優先権を主張する。前述の出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本開示は、人手による操作及び／又は管理を削減及び／又は排除するために、データ記憶構造、例えば分散型台帳技術を使用した、保険困難リスク（hard-to-insure risks:保険対象とすることが困難なリスク、保険の加入、保険での補償が困難なリスク）に対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払いに関する。より詳細には、本開示は、例えば分散型台帳のようなデータ記憶構造を用いて、パラメトリック・リスク補償に関する評価、管理、損失の予測および定義、ならびに保険金支払い請求に関するものである。

保険は、保険対象リスクと関連する事象が発生した場合に、損失を被ったことによる金銭的損害を軽減するために存在する。伝統的な保険契約は、いくつかのタイプ（例えば、物損人身損害、健康、生命、及び退職金など）に分類することができ、パラメトリック・リスク補償保険に関連することもある。パラメトリック・リスク補償保険は、特定のパラメータによって定義される条件が満たされることに基づいている。このような条件が満たされた場合、例えば、トリガ事象が発生するか、保険契約によって閾値内に定義された金銭的損失が発生した場合、保険契約者に自動的に支払いが提供され得る。しかし、伝統的な保険もパラメトリック・リスク補償も、ハイリスク・カテゴリーや消費者向け保険など、パラメトリック・リスク補償の適用が困難なカテゴリーへの保険提供に長い間苦慮してきた。さらに、パラメトリック保険の管理は、そのような保険を管理するための、実質的に自動化され、不変で認証されたプラットフォームを欠いていた。さらに、機械学習や人工知能を使用して、リスク事象の発生時に支払い保険金を提供する保険やパラメトリック・リスク補償保険を実行するプロセスの少なくとも一部（実質的にすべてではないが）を実質的に自動化することは知られていない。

伝統的な保険は、特に日々直面するリスクが、感染症や気候変動から、ユーティリティ（インフラ設備）の中断やイベントのキャンセルに至るまで、保障することがますます困難になっているため、保険の運営に非効率である。実際、７０％以上の人々が、こうしたリスクに対して十分な補償があるとは感じておらず、米国の消費者は年間５，０００億ドル以上の損害を被っている。既知の解決策のほとんどが、ビジネス特有のカテゴリーや天候に関連したリスクに強く焦点を当てているため、パラメトリック・プラットフォームを利用した既知の解決策は存在しない。さらに、消費者が保険から得た利益の一部を、任意に社会的インセンティブに割り当てることを可能にするデジタル・トークンを活用して、実質的に利益還元を自動化する保険やパラメトリック・リスク補償管理製品や方法は知られていない。オンチェーンリポジトリとして提示され得る分散型台帳、および分散型台帳によって記憶されるスマートコントラクトの安全確保を支援するノードの運営者を補償するためにデジタル・トークンを使用し得る、保険またはパラメトリック・リスク補償プラットフォームまたは方法は知られていない。さらに、リスク度によって分類された保険（保険契約）及び／又は保険（保険契約）のバケットに関連するトークンに基づくデリバティブ取引を容易にする既知のシステムまたは方法は知られていない。

したがって、先行技術に存在する欠点を解決する必要がある。必要とされるのは、保険困難リスクを評価し、補償するためのシステムおよび方法である。必要とされているのは、人間による対話の必要性を排除または削減するために、機械学習を使用して保険困難リスクを分析する方法である。必要とされるのは、例えばブロックチェーンを介して提供されるような分散型台帳などのデータ記憶構造を使用して、保険契約、保険契約者、保険金請求に関するデータを管理するための方法である。必要とされるのは、例えばスマートコントラクトのような自己実行型コントラクトの使用により、パラメトリック・リスク補償請求の保険金支払いを実質的に自動的に管理するための方法およびシステムである。必要とされるのは、保険契約に関連する市場性のあるトークンを作成するための方法およびシステムである。必要とされるのは、パラメトリック・リスク補償に関連する社会的インセンティブを促進するための方法およびシステムである。必要とされるのは、仮想市場でリスク補償に関連するトークンを取引するための方法およびシステムである。必要とされるのは、明確で透明性が高く、予測可能な条件を使用して、パラメトリック・リスク補償を管理するための方法およびプラットフォームである。

本開示の一態様は、保険困難リスクを評価し補償するシステムおよび方法を有利に提供する。本開示の一態様は、人間による対話の必要性を排除または低減するために、機械学習を使用して保険困難リスクを分析する方法を有利に提供する。本開示の一態様は、例えばブロックチェーンを介して提供され得るような分散型台帳などのデータ記憶構造を使用して、保険（保険契約）、保険契約者、および保険金請求に関連するデータを管理する方法を有利に提供する。本開示の一態様は、例えばスマートコントラクトのような自己実行型コントラクトの使用を介して、パラメトリック・リスク補償請求の保険金支払いを実質的に自動的に管理するための方法およびシステムを有利に提供する。本開示の一態様は、保険契約に関連する市場化可能なトークンを作成するための方法およびシステムを有利に提供する。本開示の一態様は、パラメトリック・リスク補償に関連する社会的インセンティブを促進するための方法およびシステムを有利に提供する。本開示の一態様は、仮想市場においてリスク補償及び／又は保険に関連するトークンを取引するための方法およびシステムを有利に提供する。本開示の一態様は、明確で透明性が高く、予測可能に実行される条件を使用してパラメトリック・リスク補償を管理するための方法およびプラットフォームを有利に提供する。

したがって、本開示は、パラメトリック・リスク補償保険を管理する方法を特徴とすることができ、この方法は、ユーザに関するユーザ情報を電子コンピュータ・データベースに記憶する、サーバ上で操作可能である。

本方法は、ネットワーク接続を介してサーバに動作可能に接続されたコンピュータ通信ネットワークを介してデータセットを取得することを含むことができ、データセットは、補償可能なリスクに関連するリスク情報を含むことができる。本方法はさらに、データセットを分析してリスクに関連する保険金請求の可能性をモデル化し、少なくとも保険金請求の可能性および保険金請求に対するコストに基づいてリスクに対する事前（preliminary：事前、仮の）リスク価格を決定することにより、リスクに関連する保険金請求に価格を付けることを含み得る。本方法は、トリガが適用される保険金請求に関連する支払いがいつ支払われるかを決定する、リスクに関連するトリガを定義することを含むことができ、トリガはトリガ・カタログに記憶可能である。

本方法は、リスクに対する保険を推奨することを含み得る。これはさらに、保険が要求されたリスクに関するサーベイをユーザ・リモート・コンピューティング・デバイスに表示することを含み得る。これはまた、さらに、補償可能であるかどうかを判定するために、サーベイからのサーベイ結果をリスク情報と比較することも含み得る。補償可能なリスクについては、これは、保険リスク価格を決定するために事前リスク価格を調整すること、および保険リスク価格で保険を推奨することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、本方法は、ユーザの個々の特性に基づいてユーザに関連する可能性のある検出されたリスクに対する補償を推奨すること（例えば、ユーザは中断されたユーティリティ（インフラ設備）に対する保険を求めて来たが、その地理に基づいて、システムはハリケーン関連のリスクに対する気候変動保険も検討するよう推奨する）を含み、ユーザに関連性があると判定された補償を、ユーザが具体的に要求することなく、ユーザに提供され得る。

本方法は、保険契約を確立することを含んでもよく、この保険契約は、コンピュータ通信ネットワークを介して、保険契約のユーザによる選択を受信することをさらに含んでもよい。ユーザによって選択された保険契約について、これは、保険契約を分散型台帳に記録することと、保険契約に保険金請求を引き起こすトリガを定義するスマートコントラクトを記述することとを含み得る。

さらに、本方法は、スマートコントラクトなどの自己実行型コントラクトによって定義されたトリガの発生を監視すること、およびトリガの発生を検出すると、保険金を支払うことを含み得る。これは、自己実行型コントラクトを実質的に自動的に実行すること、スマートコントラクトによって定義された支払い保険金のための資金を実質的に自動的にユーザに払い出すこと、および支払いをデータ記憶構造、例えば分散型台帳に記録することを含み得る。

別の態様では、データセットは、履歴のデータセットと実質的にリアルタイムのデータセットを含み得る。

別の態様では、本方法は、データセットの少なくとも一部を正規化して、正規化されたデータセットに含まれるリスク情報の比較分析を促進することと、データセットをクリーニングして、データセットの分析を支援するスキーマを生成することとをさらに含み得る。

別の態様では、本方法は、機械学習モデル及び／又は予測分析エンジンを介して、スキーマおよびデータセットを使用してデータモデルを生成することをさらに含み得る。データセットは、履歴のデータセットおよび実質的にリアルタイムのデータセットを含み得る。さらに、データモデルは、リスクプライシング（価格設定）モデルを含み得る。

別の態様では、本方法は、機械学習モデル及び／又は予測分析エンジンによって生成されたデータモデルを検証することと、ノードを使用して、データ記憶構造、例えば分散型台帳に記録された少なくとも保険契約およびスマートコントラクトを検証することとを含み得る。

別の態様では、本方法は、保険契約に関連付けられ、例えば分散型台帳などのデータ記憶構造に記録され得るインセンティブ付与トークンを生成することを含み得る。

別の態様では、本方法は、ユーザに関する検証情報をコンピュータ通信ネットワークを介して取得することを含み得る。訓練された機械学習モデルを使用して、本方法はさらに、ユーザによって提供されたユーザ情報を検証情報と比較して、ユーザの検証の可能性を決定することを含むことができる。

別の態様では、データ記憶構造は分散型台帳であってもよく、または分散型台帳を含んでもよく、自己実行型コントラクトはスマートコントラクトであってもよく、またはスマートコントラクトを含んでもよく、少なくとも保険契約およびスマートコントラクトは分散型台帳に記録され、不変にされる。

別の態様では、本方法は、市場を介して、保険（保険契約）及び／又は複数の保険（保険契約）からなる保険（保険契約）のバケットに関連するデリバティブの取引を提供することを含み得る。保険（保険契約）のバケットは、市場を介して取引可能なユーティリティ・トークンによって表される得る。取引されたユーティリティ・トークンのアクティビティは、例えば分散型台帳などのデータ記憶構造に記録され得る。

別の態様において、本方法は、社会的インセンティブとしてユーザによって選択された場合に、支払い保険金の少なくとも一部から受取人配当を選択的に提供することを含み得る。この態様では、受取人配当が選択された状態で保険金支払いの自己実行型コントラクトが実行されると、支払い保険金の少なくとも一部が受取人配当として指示され得る。支払い保険金の残りの部分の少なくとも一部は、ユーザへの保険金支払いのために指示され得る。別の態様において、本方法は、リスク補償のためにユーザによって支払われた保険料に対する利益及び／又は収益の少なくとも一部を選択的に分配すること、例えば、限定されないが、本方法を実行することによって利益が得られたと本方法の運営者によって判断された場合に、利益の一部を指定された受取人に実質的に自動的に支払うことを含み得る。

本開示により可能とされる実施形態によれば、パラメトリック・リスク補償保険を管理するシステムが説明される。システムは、電子コンピュータ・データベースにユーザに関するユーザ情報を格納するためのサーバを含むことができる。システムはまた、サーバからコンピュータ通信ネットワークへのネットワーク接続を含むことができる。サーバは命令を実行するように構成され得る。

システムは、補償可能なリスクに関連するリスク情報を含むデータセットをコンピュータ通信ネットワークを介して取得することを実行してもよい。本システムは、サーバを介してデータセットを分析し、リスクに関連する保険金請求の可能性をモデル化し、少なくとも保険金請求の可能性と保険金請求に対するコストに基づいてリスクに対する事前リスク価格を決定することにより、リスクに関連する保険金請求のプライシングを行うことができる。システムは、トリガが適用される保険金請求に関連する支払いがいつ支払われるかを決定する、リスクに関連するトリガを定義することを実行することができる。

システムは、リスクに対する保険の推奨を行うことができる。例えば、システムは、要求された保険についてのリスクに関するサーベイをユーザ・リモート・コンピューティング・デバイスに表示し、サーベイによるサーベイ結果をリスク情報と比較してリスクが補償可能かどうかを判断し、補償可能なリスクについては、事前リスク価格を調整して保険リスク価格を決定し、保険リスク価格で保険を推奨することを実行することができる。

システムは、コンピュータ通信ネットワークを介して、ユーザによる保険の選択を受信することと、ユーザによって選択された保険契約をデータ記憶構造に記録することと、保険金請求の原因となるトリガを定義するための自己実行型コントラクトを書き込むことを含む、保険契約を確立することができる。システムは、自己実行型コントラクトによって定義されたトリガの発生を監視し、トリガの発生を検出すると、自己実行型コントラクトを実質的に自動的に実行するステップにより、支払い保険金を支払うことができ、自己実行型コントラクトによって定義された支払い保険金のための資金を実質的に自動的にユーザに支払うことと、保険金支払いをデータ記憶構造に記録することを実行することによって、支払い保険金を支払うことができる。

別の態様では、データセットは、履歴のデータセットと実質的にリアルタイムのデータセットを含み得る。

別の態様では、データセットの少なくとも一部が正規化され、正規化されたデータセットに含まれるリスク情報の比較分析を促進することができる。さらに、データセットのクリーニングが行われ、データセットの分析を支援するスキーマを生成することができる。

別の態様では、スキーマおよびデータセットを使用してデータモデルを生成するために、機械学習モデル及び／又は予測分析エンジンが提供され得る。データセットは、履歴データセットおよび実質的にリアルタイムのデータセットが含まれ得る。データモデルは、リスクプライシングモデルを含み得る。

別の態様では、機械学習モデル及び／又は予測分析エンジンによって生成されたデータモデルを検証し、データ記憶構造に記録された少なくとも保険契約および自己実行型コントラクトを検証するためのノードが提供され得る。

別の態様では、インセンティブ付与トークンが生成され、データ記憶構造に記録された保険契約に関連付けられ得る。

別の態様では、電子コンピュータ・データベースに格納され、サーバによってアクセス可能なトリガ・カタログが、トリガを格納するために提供され得る。

別の態様では、データ記憶構造は分散型台帳であってもよく、または分散型台帳を含んでもよく、自己実行型コントラクトはスマートコントラクトであってもよく、またはスマートコントラクトを含んでもよく、少なくとも保険契約とスマートコントラクトは分散型台帳に記録され、不変にされる。

別の態様では、保険（保険契約）及び／又は複数の保険（保険契約）からなる保険（保険契約）のバケットに関連するデリバティブの取引を提供する市場コンポーネントが含まれる得る。保険（保険契約）のバケットは、市場コンポーネントを介して取引可能なユーティリティ・トークンによって表され得る。取引されるユーティリティ・トークンのアクティビティは、データ記憶構造に記録され得る。

別の態様では、ユーザによって選択された場合に、支払い保険金の少なくとも一部から選択的に受取人配当を行う、社会的インセンティブ・コンポーネントが提供され得る。この態様では、受取人配当が選択された状態での支払いのためのスマートコントラクトの実行は、支払い保険金の少なくとも一部を受取人配当として指示することができ、支払い保険金の残りの部分の少なくとも一部をユーザへの保険金支払いとして指示することができる。別の態様では、利益の少なくとも一部から選択的に利益配当を提供し、利益配当の少なくとも一部をユーザによって定義された受取人配当として選択的に指示し、利益配当の残りの部分をユーザに支払うか、またはシステムの運営者によって留保される、社会的インセンティブ・コンポーネントが提供され得る。

本開示を通じて使用される用語および表現は、広義に解釈されるべきである。用語は、本明細書により提供される定義に従って理解されることを意図している。技術辞書および適用される技術分野で理解される一般的な意味は、これらの定義を補足することを意図している。本明細書または技術辞書から適切な定義を決定できない場合、そのような用語は、その平易かつ一般的な意味に従って理解されるべきである。ただし、本明細書によって提供される定義は、他のすべての情報源に優先して適用される。

本開示によって説明される様々な目的、特徴、態様、および利点は、同様の数字が同様の構成要素を表す添付図面とともに、以下の詳細な説明からより明らかになるであろう。

図１は、本開示の一実施形態による、本開示によって実現される高レベルシステムのブロック図である。

図２は、本開示の一実施形態による、例示的な保険推奨コンポーネントのブロック図である。

図３は、本開示の一実施形態による、例示的なデータ検証およびトークン生成コンポーネントのブロック図である。

図４は、本開示の一実施形態による、例示的な支払いコンポーネントのブロック図である。

図５は、本開示の一実施形態による、例示的なインセンティブ付与および市場コンポーネントのブロック図である。

図６は、本開示の一実施形態による、本開示によって実現されるシステムおよび方法の少なくとも一部が動作可能なコンピュータ化デバイスのブロック図である。

図７は、本開示の一実施形態による、評価、管理、運営、支払い等の業務の概要を示すフローチャート図である。

図８は、本開示の一実施形態による、例示的な保険推奨および生成動作のフローチャート図である。

図９は、本開示の一実施形態による、例示的な検証およびトークン生成動作のフローチャート図である。

図１０は、本開示の一実施形態による、例示的な支払い動作のフローチャート図である。

図１１は、本開示の実施形態による、利益配当動作を伴う例示的な社会的インセンティブのフローチャート図である。

以下の開示は、データ記憶構造システムを使用して、保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払いに関する様々な実施形態を説明するために提供される。当業者であれば、本開示の例を超える本発明のさらなる実施形態および用途を理解するであろう。請求項に含まれる用語は、本開示内で定義されたものとして解釈されるべきである。単数形は、複数の選択肢を想定し開示するために読まれるべきである。同様に、複数形は単数形の選択肢を想定し開示するために読まれるべきである。接続詞は、別段の記載がある場合を除き、包括的なものとして読まれるべきである。

「Ａ、Ｂ、Ｃのうち少なくとも１つ」などの表現は、Ａ、Ｂ、Ｃのいずれかを単独で、または残りの要素と組み合わせて可能とするように読まれるべきである。さらに、このようなグループには、そのグループの他の要素とともに含まれ得る、そのグループ内の１つ以上の要素の複数のインスタンスを含み得る。すべての数値、測定値、および値は、明示的に別段の記載がない限り、近似値として与えられる。

本開示を通じて議論される構成要素および特徴を明確に説明する目的で、限定するものではないが、よく使用される用語を定義する。パラメトリック・リスク補償という用語は、本開示を通じて使用される場合、リスクに関連して発生する事象、およびトリガ・パラメータが満たされたまたは超過したことの検出を含み得る、トリガまたはリスク事象の発生に基づいて支払いを実行するリスク管理商品として定義される。いくつかの展開では、トリガはバイナリ構造で発生し得、トリガは閾値を通過するか、パラメータによって設定された条件を肯定的に満たすと作動する。いくつかの実施形態では、複数のトリガが定義され得、複数のトリガの各々は、保険証契約の保険金支払いを開始するために検出される必要があり得る。

保険（保険契約）という用語は、本開示全体を通じて使用される場合、保険契約者に提供されるリスク補償およびこれを規定する条件として定義される。保険契約者という用語は、本開示全体を通じて使用される場合、本開示全体を通じて有効な方法およびシステムによって提供されるようなリスク補償保険を保有する、及び／又は保有するためのステップを講じている顧客またはその他のユーザとして定義される。ユーザという用語は、本開示全体を通じて使用される場合、本開示によって実現される方法およびシステムと対話する個人またはエンティティとして定義され、これには保険契約者が含まれる。

データ記憶構造という用語は、本開示全体を通じて使用される場合、データ記憶構造によって記憶されるデータの記憶、編成、修正、操作、送信、および他のインタラクションを容易にするように編成されたデータの集合体として定義される。いくつかの実施形態では、データ記憶構造は、分散型台帳、ローカライズされたデータベース、リポジトリ、クラウドベースのプラットフォーム、及び／又は当業者には理解されるであろう追加のデータ記憶構造を含む。分散型台帳という用語は、本開示全体を通じて使用される場合、情報、トランザクション、権利、およびその他のデータを実質的に不変な形式で記録する、分散型、複製、共有、および検証されたデータ構造として定義される。分散型台帳は、ブロックチェーンの一部として含まれてもよく、ネットワーク上の計算デバイスのノードによって検証されてもよく、中央機関なしで動作するように構成されてもよい。分散型台帳は、パブリックブロックチェーンおよび台帳、イーサリアム、プライベートブロックチェーンおよび台帳、ハイパーレジャー、複数の台帳、及び／又は当業者には明らかであろう他の構成と関連付けられてもよい。ブロックチェーン、チェーン、オンチェーンリポジトリ、および他の類似の用語など、分散型台帳に対する代替用語の使用は、本開示全体を通じて、限定なしに使用され得る。自己実行型コントラクトという用語は、本開示全体を通じて使用される場合、自己実行型コントラクトに関連するトリガの検出及び／又は条件の充足により、実質的に自動的に実行されることを意図した条件の合意として定義される。本開示を通じて使用されるスマートコントラクトという用語は、分散型台帳と関連付け可能な自己実行型コントラクトとして定義され、スマートコントラクトに関連する条件およびトリガは、分散型台帳を介して記録され得る。

ここで、本開示の様々な態様を、限定することなく詳細に説明する。
以下の開示では、保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償システムの評価および支払いについて説明する。当業者であれば、保険困難リスクのためのパラメトリック・リスク補償システムの評価および支払いを、保険困難リスクのための保険請求フリー補償のためのパラメトリック・プラットフォーム、実質的に自動化されたパラメトリック・リスク補償システム、スマートコントラクトを使用してリスクを評価し、支払いを管理するために分散型台帳を使用するリスク補償システム、機械学習パラメトリック・リスク補償プラットフォーム、本発明、または他の類似の名称として、代替的に表現することを理解するであろう。同様に、当業者は、保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払いの方法を、保険困難リスクに対する保険請求フリーのパラメトリック補償を管理する方法、機械学習および分散型台帳を使用してリスク補償の保険請求を管理および運用する方法、スマートコントラクトを使用してリスク補償事象を決定し、支払いを管理する方法、方法、処理、本発明、または他の類似の名称として代替的に表現することを理解するであろう。熟練した読者は、代替的な表現が含まれていることを、いかなる意味においても限定的なものと見なすべきではない。

次に図１～図１１を参照して、データ記憶システム、例えば分散型台帳システムを使用した、保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払いについて、より詳細に説明する。保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払いシステムは、保険推奨コンポーネント、機械学習エンジン、データ検証およびトークン生成コンポーネント、自己実行型コントラクト、支払いコンポーネント、インセンティブ付与トークン態様、市場コンポーネント、社会的インセンティブ・コンポーネント、および以下でさらに詳細に説明する追加コンポーネントを含むサーバを含むか、及び／又はそのサーバに通信可能に接続され得る。保険困難リスクに対するパラメトリック・リスク補償の評価および支払いシステムは、人間の操作及び／又は管理を削減及び／又は排除するために、これらのコンポーネントの１つ以上を、例えば分散型台帳などのデータ記憶構造を使用してパラメトリック・リスク補償に関連する保険金請求の評価、管理、および支払いのための他のコンポーネントと相互作用的に動作させることができる。

一例の構成では、本開示によって実現されるシステムは、コンピュータ通信ネットワーク１３０を介して他の要素と通信可能に接続されたサーバ１１０を含み得る。サーバ１１０は、機械学習態様、人工知能、分散型台帳及び／又はブロックチェーンの管理、ならびに本開示を通じて明らかになるであろう他の動作の実行を含む、以下でより詳細に説明される機能を提供するための命令の実行を容易にするための様々な構成要素、エンジン、態様、および他の動作を含み得る。サーバ１１０の例示的な構成要素および他の特徴は、限定するものではないが、保険推奨コンポーネント２００、データ検証およびトークン生成コンポーネント３００、支払いコンポーネント４００、インセンティブ付与トークン態様５００、市場コンポーネント１８０、社会的インセンティブ・コンポーネント１９０、及び／又は他の構成要素および他の特徴を含み得る。

データベース１２０は、サーバ１１０とデータを交換し、サーバ１１０からのデータを記憶し、そうでなければ、本開示によって可能になる方法およびシステムの動作において使用され得る情報を提供するために使用され得る。データベース１２０は、いくつかの実施形態では、サーバ１１０に直接接続され得る。他の実施形態では、データベース１２０は、コンピュータ通信ネットワーク１３０を介してサーバ１１０に通信可能に接続され得る。複数のデータベース１２０は、限定するものではないが、例えば、履歴データベース、リアルタイムデータベース、ＩＤデータベース、及び／又は本開示の恩恵を得た後に当業者に明らかになるであろう他のデータベースタイプなど、サーバ１１０に通信可能に接続され得る。

追加の特徴は、コンピュータ通信ネットワーク１３０を介してサーバ１１０及び／又はデータベース１２０に通信可能に接続され得る。例えば、外部のコンピュータシステムおよびデータソースは、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）１５０を使用して、情報の要求を送受信し、要求されている情報を返すことができる。また、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０は、コンピュータ通信ネットワーク１３０を介してサーバ１１０及び／又は他の構成要素と通信可能に接続され得る。さらに、ユーザ・リモート・コンピューティング・デバイス１４０は、サーバ１１０によって提供される機能、１つ以上のデータベース１２０によって含まれるデータ、ＡＰＩ１５０を介してアクセス可能な情報、及び／又は本開示によって実現されるシステムおよび方法の動作に関連し得る他の情報と対話するために、ユーザによってアクセス可能であり得る。これらの特徴については、本開示を通じてより詳細に説明される。

ここで、保険推奨コンポーネントについてさらに詳しく説明する。図１、図２および図７、図８は、保険推奨コンポーネントの例を強調したものであり、他の図にも示されている場合がある。保険推奨コンポーネント２００は、リスクの識別、リスクのプライシング（価格設定）、トリガの定義、保険契約者と保険契約のマッチング、保険の推奨、及び／又は保険推奨の決定および保険の作成に関連し得る他の活動を支援し得る。サーバ１１０は、１つ以上の接続されたデータベース１２０、例えば、履歴の、及び／又は実質的にリアルタイムのコンテンツからの条件に関する情報を含むデータベースに、情報を要求、受信、及び／又は提供し得る。履歴のデータセットは、リスクを特定し、トリガを定義し、そのようなリスクおよびトリガを保険契約者及び／又は他のユーザによって提供される情報と関連付けるために、保険推奨コンポーネント２００の動作において使用され得る。

例示的な保険推奨コンポーネント２００は、特定されたリスクのプライシングを支援することができる。保険推奨コンポーネント２００は、接続されたデータベース１２０、例えば履歴データベース及び／又は実質的にリアルタイムのデータベースから情報を要求することができる。要求された情報は、傾向、確率、およびリスク事象の発生、トリガの充足、及び／又は、保険契約者への支払いを必要とし得る保険に関連する、スマートコントラクトなどの自己実行型コントラクトの実行をもたらし得る保険金請求を開始し得る他の条件を示唆する他の情報を、検出するために、サーバ１１０によって分析され得る。いくつかの実施形態では、サーバ１１０による要求された情報の分析は、人工知能及び／又は機械学習ツールを有利に使用し得る。これらの分析および予測の１つ以上は、機械学習によって支援されてもよく、機械学習は、過去に成功した予測、失敗した予測、過去の傾向、及び／又は、その他、事前の予測精度を示す情報や、その精度を向上させる可能性のある調整を使用して訓練されてもよい。

サーバ１１０がリスクを特定し、それに応じて保険にプライシングを行うのを支援するために、例えば、応答する情報のリクエストの一部として、サーバ１１０から１つ以上の外部データベース１２０に情報が送信され得る。そのような情報には、潜在的な保険契約者の所在地、そのような所在地に関連する過去の気象事象、感染症の流行傾向、ユーティリティ（インフラ設備）ネットワークの稼働時間、及び／又は本開示の恩恵を得た後の当業者には明らかであろう他の情報が含まれ得る。リクエストを受信するデータベース１２０の管理者は、リクエストに関連する情報を含むことができ、この情報はリクエストに応答してサーバ１１０に提供され得る。データベースの管理者は、例えば、上記の例で与えられたような詳細を含む、データリクエストに含まれるパラメータに関連する情報を提供してもよい。いくつかの実施形態では、様々なデータベース１２０の管理者と商業的関係を確立して、情報リクエストを許可し、識別されたリスクの価格設定およびかかるリスクに関連するトリガが発生しそうかどうかの予測に使用され得る情報のコンテンツを提供してもよい。この情報の少なくとも一部は、その情報に関連するリスク事象に関連する保険金請求を補償する可能性のある将来の保険契約の事前リスク価格を決定するために使用することができる。

限定ではなく提供される一例では、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０によって記憶された情報に対して、分散型台帳技術（ＤＬＴ）を使用するものなどの分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に、リクエストが行われ得る。データは、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に記憶されてもよく、そのようなデータの実質的な不変性および不正操作に対する高い耐性を提供するために、ノードによって検証されてもよい。データは、サーバ１１０によって、データベース１２０上で、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０上で、及び／又は当業者に理解されるであろう他の場所で暗号化されてもよい。分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０上に含まれるデータは、ゼロ知識フォーマットで記憶されてもよく、暗号化されたデータをクエリするときに使用可能な準同型暗号から利益を得てもよい。

上述した情報の分析は、データモデル、例えばリスクプライシングモデルを作成するために使用され得る。例示的なリスクプライシングモデルは、いつリスク事象が発生するか、どこでリスク事象が発生するか、どのような種類のリスク事象が発生したか、傾向、及び／又はリスク事象が発生する可能性を示し得る他の履歴データなど、これらに限定されない、履歴データの分析に基づく考察を含み得る。さらに、少なくともいくつかの実施形態では、実質的にリアルタイムのデータがリスクプライシングモデルの調整に使用され得る。いくつかの実施形態では、人工知能及び／又は機械学習が、リスクプライシングモデルの決定および作成を支援することができる。例えば、限定するものではないが、フィードバックループが人工知能及び／又は機械学習モデルに提供され、損害率が高すぎる傾向にある場合は価格を上昇させ、価格モデルが収益性が高すぎる傾向にある場合は価格を低下させ、及び／又はそうでなければフィードバックループを介して検出された傾向及び／又は条件を反映するようにリスクプライシングモデルを調整することができる。

いくつかの実施形態では、リスクプライシングモデルを参照することは、トリガが発生した場合に保険契約者への保険金支払いの可能性を確保するために、支払われた保険料の準備金額を確定することを支援することができる。いくつかの実施形態では、満足のいく準備金額の決定は、本開示全体を通して例で説明されるようなフィードバックループによって訓練され得る人工知能及び／又は機械学習モデルによって支援され得る。別の実施形態では、適切な再保険契約の予測は、リスクプライシングモデル、機械学習モデル、及び／又は本開示全体を通じて説明する他の予測操作の同様の分析によって決定することができる。

いくつかの実施形態では、リスクプライシングモデルは、保険契約者及び／又は他のユーザに合わせて調整されてもよい。リスク価格モデルの少なくとも一部は、例えば、地理的な場所に関連し得るそのような態様について一般化されてもよく、これは、補償可能なリスクのカテゴリーに関連し得る保険金請求のための事前リスク価格を生成するために使用されてもよい。事前リスク価格は、保険契約者または補償されるリスクに関連する特定の条件を考慮するために調整され得る、保険タイプに対する価格設定の基準を提供し得る。客観的な事前リスク価格の調整は、要求された保険契約の主観的な価格を反映することができる保険リスク価格を生成するために使用される可能性がある。いくつかの実施形態では、リスクプライシングモデルの少なくとも一部は、サーバ１１０に直接及び／又は通信可能に接続され、サーバ１１０によってアクセス可能なデータベース１２０に記憶され得る。

サーバ１１０はさらに、事象が発生したかどうかを判断するために、履歴のデータセット、実質的にリアルタイムのデータセット、及び／又は他のデータセットからの情報を使用することができるトリガを定義することができる。トリガは、満たされると、保険契約の要件が満たされ、保険金支払いが要求される得ることを示す条件に関連し得る。トリガは、保険契約に含まれるようなリスクを特定するためにマッピングされ得る。トリガは、サーバ１１０に直接及び／又は通信可能に接続されたデータベース１２０に記憶され得る。複数のトリガは、１以上のデータベース１２０に記憶され得るトリガ・カタログに格納され得る。別の実施形態では、トリガ及び／又はトリガ・カタログは、少なくとも部分的に分散型台帳又は他のデータ記憶構造１６０及び／又は他のデータ記憶構造上に記憶されてもよい。

ここで、限定はしないが、保険金請求及び／又は保険契約者への保険金支払いにつながる可能性のあるいくつかの事象を説明するために、例示的なトリガについて説明する。感染症の罹患を補償対象とする保険の例では、トリガは、補償対象となる病気への感染を示す陽性検査結果、補償対象となる病気に関連する病気による失職、死亡診断書、医療記録、患者の退院通知、処方箋の履行、及び／又は他の同様の情報を含み得る。洪水事象を補償対象とする保険の例では、トリガは、降雨時間、降雨強度、近隣の河川やその他の水域の水位、標高、郵便番号、海岸からの距離、気象事象の発生日、及び／又は洪水事象に関連するその他の情報を含み得る。ユーティリティ（インフラ設備）の中断に関連する例では、トリガは、ユーティリティ会社が報告したダウン時間、ユーティリティの中断期間、郵便番号、ユーティリティサービスの住所、他のユーティリティ顧客からの報告、及び／又はユーティリティの中断に関連し得る他の情報を含み得る。イベントキャンセル保険に関する例では、トリガは、気象現象、降雪、日付、時間、持続期間、郵便番号、イベントが屋内で行われるか屋外で行われるか、イベントの管理者によるイベントキャンセル、イベントの種類、及び／又はイベントに関連し得る他の情報を含み得る。

いくつかの実施形態では、複数のトリガが定義されることがあり、複数のトリガのそれぞれが、保険金支払いを開始するために検出される必要があり得る。いくつかの実施形態では、トリガの全てではないが、少なくともいくつかのトリガが検出されると、部分的な保険金支払いが発生し得る。部分的な支払いを含む実施形態は、例えば、保険に部分的な支払いを含めることを補償するために保険料を調整することにより、保険契約にそのような補償を追加として提供することができる。

保険推奨コンポーネント２００は、要求された保険に関するリスクプロファイルの決定を支援するために、保険契約者及び／又は他のユーザと共有されるサーベイ（ｓｕｒｖｅｙ）を含むことができる。サーベイはまた、既存及び／又は過去の保険契約者の保険金請求履歴を参照し得る。例えば、サーバ１１０は、保険契約者及び／又は他のユーザに、希望するリスク補償保険に関連する情報の質問及び要求のリストを通信することができる。そのような情報は、補償される財産、そのような財産の場所、保険金請求履歴、希望する補償額、補償期間、希望する保険料、及び／又は保険契約者及び／又は他のユーザに推奨する保険を予測するのに役立ち得る他の情報を含み得る。保険契約者及び／又は他のユーザは、コンピュータ通信ネットワーク１３０を介してサーバに通信可能に接続され得るユーザ・リモート・コンピューティング・デバイス１４０上で、サーベイを受け取ることができる。

次に、限定することなく、例示的なサーベイについて説明する。サーベイは、リスクに対してトリガが発生する可能性が高いかどうかに基づいて、保険金請求の可能性を予測することを支援し得る質問を含み得る。例示的な質問は、識別情報、保険金請求履歴、保険契約者の所在地、保険金額、保険料支払い能力、家の大きさ、職歴、及び／又は、保険契約者のニーズに最も適合する可能性のある保険を決定することを容易にし得る他の情報を含み得る。

サーベイを通じて提供されるなど、保険契約者によって提供された情報は、サーバ１１０によって、リスクを決定及び／又は価格決定するために使用される１つまたは複数のデータベースから検索された情報と比較される場合がある。サーバ１１０は、例えば、トリガ事象の発生により、保険金請求が行われる可能性を判定してもよい。判定を行う際、サーバ１１０は、機械学習を使用して過去の情報を活用し、予測能力を向上させてもよい。リスクプロファイル、含まれるトリガ、およびサーベイ情報を照合する能力を向上させ、保険契約に保険金請求が発生する可能性を予測するために、過去の予測に関連する情報を、機械学習モデルを訓練するのに使用され得る。リスクプライシングモデルのプライシング情報は、機械学習モデルがその予測能力を向上させるにつれて調整されてもよい。サーバ１１０は、リスクプライシングモデル、サーベイ結果、及び／又は他の情報を使用して、客観的な事前リスク価格を、保険契約者、及び／又は他のユーザの主観的ニーズ、および保険金請求がトリガされる可能性に関連する保険リスク価格に調整することができる。

情報を分析した後、サーバ１１０は、リスク回避の保険契約者のバランス、保険料を支払う能力、トリガが満たされる可能性、および保険契約者と保険契約を一致させることに寄与し得る他の要因に一致すると予測される保険リスク価格で、保険契約者に保険を提案することができる。保険契約者へのそのような推奨は、データベース１２０に記憶されてもよく、このデータベースは、サーバ１１０に直接及び／又は通信可能に接続されてもよく、将来の予測及び／又は機械学習モデルの訓練を支援するために、サーバ１１０の保険推奨コンポーネント２００によってアクセス可能であってもよい。

次に図２を参照して、限定するものではないが、例示的な保険推奨コンポーネントについて説明する。この例示的な保険推奨コンポーネントでは、データ記憶構造２６２、例えば分散型台帳が、保険契約者、保険契約、及び／又は補償可能なリスクの他の態様に関連する情報を保持するために提供され得る。情報は、分散型台帳、オンチェーンリポジトリ、及び／又は他のクラウドプラットフォームを使用して記憶され得る。データ記憶構造２６２、例えば分散型台帳によって含まれるデータは、ノード２６８を使用して検証されてもよく、ノード２６８は、クレジットまたは他の金銭的インセンティブと引き換えに、データ記憶構造２６２の内容を検証するために使用され得る計算リソースを提供するために、第三者及び／又は他の者によって運営されてもよい。別の実施形態では、ノード２６８の少なくとも一部は、データ記憶構造２６２の専有ソース及び／又は運営者、例えば分散型台帳によって提供されてもよい。

１つ以上のデータベースが、データ記憶構造２６２、例えば分散型台帳に通信可能に接続されてもよく、それを介して、データ記憶構造２６２に保持されるレコードに情報が提供されてもよい。そのようなデータベースは、履歴データベース２２２、実質的にリアルタイムのデータベース２２４、及び／又は本開示の恩恵を得た後の当業者には明らかであろう他のデータベースを含むことができる。データ記憶構造２６２によって受信されたデータは、正規化およびクリーニング２１８を受けることができる。正規化は、比較分析がなされ、相関が決定され得るように、他のタイプのデータと整合するようにデータを調整することを含み得る。データは、例えばＡＰＩを使用して、データベースを介して受信されたデータの一貫した取り扱いを容易にするために、テーブル構造に編成されてもよく、ソースフォーマットに依存しない一貫性を確保すことができる。クリーニングは、本開示によって可能になるシステムの他の態様によって一貫性のある読み取り可能なフォーマットで提示されるようにデータをフォーマットすることを含み得る。いくつかの例では、正規化、クリーニング、またはその他のデータおよびその他の情報の取り扱いにおいてエラーが発生したと判断された場合に、フラグが作成及び／又は有効化され得る。正規化およびクリーニングされたデータは、正規化およびクリーニング要素２１８からデータ記憶構造２６２、例えば分散型台帳に、その使用可能なフォーマットで記憶されるように通信され得る。

予測分析エンジン２１０は、正規化およびクリーニング要素２１８から正規化およびクリーニングされたデータを受信し、それに対して予測分析を実行することができる。予測分析エンジン２１０からの出力は、予測分析エンジン２１０によって提供されたリスクプロファイルに一致する価格を予測することがきるリスクプライシングモデル２１２に提供され得る。正規化およびクリーニングされたデータの少なくとも一部は、例えば分析ダッシュボードを介して、ユーザと情報を共有するために使用され得る。さらに、トリガはトリガ・カタログ２１４からリスクプライシングモデルに提供され得る。リスクプライシングモデル２１２内の情報は、データの分析およびそのような分析に基づく予測を改善するために、予測分析エンジン２１０に戻され得る。

リスク保険分類器および保険推奨器２３４は、リスクプライシングモデル２１２、ユーザサーベイ２３２、及び／又は他の情報源から情報を受け取り、分析中の保険を分類および予測することができる。リスク保険分類器および保険推奨器２３４は、人工知能及び／又は機械学習を使用して、分類および保険推奨を支援することができる。ユーザサーベイ２３２を介して保険契約者に提供される質問の少なくとも一部は、リスク保険分類器および保険推奨器２３４によって提供及び／又は提案され得る。リスク保険分類器および保険推奨器２３４が保険の分類を終了し、推奨を準備すると、保険２５８が準備され、保険契約者に推奨され得る。保険契約者は、推奨を受け入れるか、または異なる保険構成を選択することができる。その後、保険契約者によって選択された保険契約は、データ記憶構造２６２によって記憶され、保険契約の自己実行型コントラクトが作成される。例えば、保険契約者によって選択された保険契約は、分散型台帳を介して記憶され、保険契約のスマートコントラクトが書き込まれ得る。

次に、データ検証およびトークン生成コンポーネントについてより詳細に説明する。図１～図４および図６～図９は、データ検証およびトークン生成コンポーネントの例を強調したものであり、他の図にも示されている場合がある。ユーザによって提供された情報は、リスクプライシング、認証、および保険作成の目的で使用する前に検証される必要があり得る。保険契約者及び／又は保険を要求する他のユーザの身元が検証される可能性を判定するために、保険契約者に関連する情報は、サーバ１１０の一態様、例えば検証日およびトークン生成コンポーネント３００によって分析され得る。保険契約者及び／又は他のユーザに関連する検証された情報は、保険契約者ＩＤトークンに保持されてもよく、このトークンは、本開示によって可能になる方法を実行するサーバ１１０の操作によって確立され得る。保険契約者情報は、１つ以上のデータソース、例えば、自己主権型アイデンティティ登録、政府データベース、商用データベース、公開情報、個人情報、及び／又はユーザの身元を示す情報を含み得る他のソースを使用して検証され得るる。いくつかの実施形態では、身元を検証できないことを示す検証の可能性を有するユーザは、補償を拒否され得る。

一実施形態では、保険契約者に関連する自己主権型アイデンティティを使用して、保険契約者に関連する情報を検証することができる。例えば、保険契約者及び／又は他のユーザに関連する情報は、そのユーザについて必要以上の情報を開示することを要求されることなく、そのユーザに関連する情報を検証するために使用することができるデータ・ロケーション、例えば分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に記憶され得る。例えば、検証は、保険契約予定者が３５歳以上の年齢グループ内であるかどうかを要求してもよい。自己主権型アイデンティティ検証チェックを使用して、検証結果は、将来の保険契約者の実際の年齢を開示することなく、肯定的な回答を返すことができる。同様のチェックは、信用格付け、収入、過去の保険金請求、およびリスクプライシング、保険引受け可能性、および保険契約推奨条件に関連する可能性のあるその他の情報についても実行され得る。

別の例では、情報は、検証を受けているユーザに関連する情報を含む可能性のある１つ以上のデータソースから取得され得る。例えば、公開データベースは、リスク補償保険の対象となり得る不動産の購入に関連する情報、住所、所在地、年齢、関係、および公に共有され得るその他の情報が含み得る。別の例では、政府データベースは、婚姻許可証、証書記録、割り当てられた資格証明書、専門ライセンス、税務申告、犯罪記録、及び／又は政府データベースから取得され得る他の情報に関する情報を提供するために使用され得る。さらなる例では、情報は、ユーティリティサービス、データブローカー、民間企業、及び／又はそのような情報を取得するためにアクセスが許可され得る他のデータソースから供給され得るような、民間のデータソースから提供され得る。場合によっては、保険契約者及び／又は他のユーザに関する情報へのアクセスを許可するユーティリティ・プロバイダ及び／又は他のデータソースとの関係が確立されることがある。いくつかの例では、データが接続されたデータソースから取得される前に、同意が要求される及び／又は要求されることがある。取得されたデータの少なくとも一部は、コンピュータ通信ネットワーク１３０を介するなどしてサーバ１００に直接及び／又は通信可能に接続され得るローカルデータベース及び／又は他のデータ記憶場所にキャッシュされ得る。

保険契約者は、デジタルアイデンティティウォレットを使用して、そのユーザに関連する検証情報を保持することができる。保険契約者は、身分証明書及び／又は資格証明書、例えば専門ライセンス、身分証明ＩＤカード、パスポート、及び／又は保険契約者に関連付けられる他の情報をスキャンすることができる。保険契約者の身元を確認するために使用され得る情報に対する外部ソースへの要求は、ＡＰＩを介して要求され得、そのような情報の受信は、そのようなＡＰＩ要求への応答であり得る。保険契約者によって提供された情報と外部ソースから取得された情報との関連付けを支援するために、機械学習モデルが適用され得、保険契約者の真正性及び／又はその保険契約者のデジタルアイデンティティウォレットの内容の検証を支援することができる。

保険契約者の身元が有効であることが検証されると、保険契約者を表すトークンが生成され得る。トークンは、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０にデジタル的に記憶され得、そこから、本開示によって可能になるシステムの他の態様は、トークンを通じて提供される情報を取得し、トークンに関連付けられた情報を使用して、実質的に自動化された形式で操作を実行し得る。

保険契約者は、自身のデジタル保険契約者トークンのコピーを、自分のユーザ・リモート・コンピューティング・デバイス１４０及び／又は別のデバイス上に保持することができる。保険契約者トークンのコピーはさらに、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に記憶され得、トークンに関連付けられた情報の実質的に不変の記録を提供すことができる。トークン及び／又はトークンによって示されるデータの有効性は、１つ以上のノードによって検証されてもよく、ノードは、ノードの運営者によって金銭的利益のために交換され得る、取引可能及び／又は他の方法で市場性のあるトークンなどのデリバティブの発行のために、計算リソース及び／又は他の検証リソースを交換してもよい。いくつかの実施形態では、１つ以上のトークンは、市場プラットフォームで取引される可能性があり、これについては以下でさらに詳細に説明する。

保険契約者及び／又は他のユーザによって保険が選択され、そのユーザに関連する情報が検証された後、スマートコントラクトが、保険契約の条件、保険契約に関連するトリガ、及び保険契約に関連する保険金支払いを確立するために書き込まれ得る。保険契約者デジタルＩＤトークン、過去のリスクデータ、価格設定データ、支払いデータ、実質的にリアルタイムのリスクデータ、追加のトリガ定義、ユーザを識別するためにサーバによって使用され得るローカル識別番号、及び／又は保険契約に関するスマートコントラクトの確立および実行に影響を与え得る他の情報などの追加情報が、スマートコントラクトに含まれてもよい。

一実施形態では、スマートコントラクトは、その作成および実行において実質的に自動化されてもよい。例えば、サーバ１１０は、保険契約を作成し、それを保険契約者に関連付けるために、上述の操作の少なくとも一部で提供された情報を使用することができる。この保険契約は、スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトを管理するように、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に書き込まれてもよい。スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトの条件は、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に関連付けられたノードの操作を通じて検証および妥当性確認され得るため、実質的に不変であり得る。保険契約に関連するトリガは、自己実行型コントラクトによって含まれてもよく、その結果、そのようなトリガの検出時に、スマートコントラクトが実質的に自動的に実行され、保険契約者に支払い保険金を提供する。

保険契約者は、スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトを受諾及び／又は署名することによって、スマートコントラクトに、したがってスマートコントラクトによって管理される保険契約に、自分自身を結びつけることができる。例えば、保険契約者は、保険契約者のデジタルＩＤトークンに関連付けられた秘密鍵を使用して署名することができる。別の例では、保険契約者は、スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトの署名および受諾を検証するために、バイオメトリック情報を使用してもよい。バイオメトリック情報の例は、指紋、網膜スキャン、顔検出、音声検出、及び／又は保険契約者とのバイオメトリック一致の他の指示を含むことができる。

次に、図３を参照して、例示的なデータ検証およびトークン生成コンポーネントについて、限定することなく説明する。保険契約者及び／又は他のユーザに関する識別情報は、ＡＰＩ３５０を介してＩＤデータベース３２６に要求することができる。AＰＩ要求に対する応答は、ＡＰＩ３５０を介してＩＤデータベース３２６によって提供され得る。加えて、サーベイを完了するユーザによって受信され得るものなど、ユーザが入力したＩＤ入力３３６が、ＡＰＩ３５０を介して提供され得る。ユーザが入力したＩＤ入力３３６で提供される情報は、ＩＤトークン３４２を介して、保険契約者及び／又は他のユーザの身元と関連付けられ得る。

ＡＰＩ３５０を介して取得された情報は、自己実行型コントラクト３６６を生成及び／又は補足するために使用されてもよく、この自己実行型コントラクト３６６は、データ記憶構造３６２、例えば、限定するものではないが、分散型台帳に書き込まれてもよい。ノード３６８は、自己実行型コントラクト３６６及び／又は分散型台帳もしくは他のデータ記憶構造３６２によって含まれる情報を検証および妥当性確認することができる。例えば、ノード３６８は、分散型台帳または他のデータ記憶構造３６２から情報を受信し、データを検証するために計算を実行し、分散型台帳または他のデータ記憶構造３６２に有効性の確認を報告することができる。ノード３６８が、トリガを示す分散型台帳または他のデータ記憶構造３６２によって記憶されたデータの変化を検出した場合、ノード３６８は、自己実行型コントラクト３６６に、保険金請求が発生し、支払い保険金が支払われるべきであることを示すことができる。保険情報３５８は、保険推奨コンポーネントとともに説明された動作において生成され得るように、自己実行型コントラクト３６６に提供され得る。自己実行型コントラクト３６６からの出力、例えば保険金支払い事象は、保険契約者ＩＤトークン３４２に関連付けられ得、そのような事象は分散型台帳または他のデータ記憶構造３６２に書き込まれてもよい。

次に、支払いコンポーネントについてさらに詳しく説明する。図１、図４、図７、および図１０、図１１は、支払いコンポーネントの例を強調したものであり、他の図にも示されている場合がある。支払いコンポーネント４００は、実質的にリアルタイムのデータベース及び／又は他のソースによって提供され得る実質的にリアルタイムのリスクデータを監視して、トリガが発生したかどうか、したがって保険契約に従って支払いが必要であるかどうかを判定することができる。支払いを必要とするトリガが検出された場合、保険契約に関連付けられたスマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトが実質的に自動的に実行され、保険契約の条件に従って支払いのための資金が保険契約者に提供され得る。保険金支払いの記録は、サーバ１１０の少なくとも一部によって保持されてもよく、これは、将来のプライシング及び／又は機械学習モデルの訓練に使用され得る。

一実施形態では、支払いコンポーネント４００は、実質的にリアルタイムのデータベースから取得され得るリアルタイムのリスクデータを参照し得る。リアルタイムのデータは、ユーティリティの現在の運用状況、地域社会における感染症の流行、現在の気象現象、交通機関及び／又はイベント入場に対する進行中の中断、及び／又は保険契約に関連するトリガに関連し得る他の情報を含み得る。本開示によって可能になるサーバ１１０の支払いコンポーネント４００は、リアルタイムのリスクデータに対して分析を実行することができ、この分析は、発生するトリガと保険契約に関連する支払い事象との間の一致の予測を改善するために機械学習モデルを動作させることが含むことができる。トリガの発生を検出するために使用される情報は、識別され、匿名化され、さもなければ、保険契約者の身元とプライバシーを保護するために修正され得る。

パートナーシップは、本開示の恩恵を得た後に当業者によって理解され得るように、ユーティリティサービス提供者によって提供されるデータベースおよび他のそのようなデータベースなどの、私的または専有データベースからのデータにアクセスするために入力され得る。トリガに関連する情報は、スマートコントラクトの実行および保険契約からの資金の保険金支払いを必要とするトリガ事象が発生したかどうかを決定するために使用され得る、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に記憶され得る。この例では、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０によって含まれる情報は、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に関連するノードなどによって検証され得る。

トリガが発生したと判定された場合、サーバ１１０の支払いコンポーネント４００は、実質的にリアルタイムのデータの少なくとも一部を、保険契約に関連付けられたスマートコントラクトと整合させることができる。トリガの発生とスマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトとの間のこの整合は、機械学習モデルの動作によって支援されてもよい。その後、スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトが実行され、トリガ事象の発生に対して保険契約者に資金を提供するための保険金支払いプロセスを開始することができる。支払いは、サーバ１１０を介して直接、第三者の支払プロセッサの使用によって、ＡＰＩ接続１５０を介してアクセス可能なプロセッサの接続によって、市場性のあるトークン及び／又は暗号通貨などのデリバティブの発行によって、デジタルウォレットの資金調達によって、保険契約者によって指定された慈善団体または他の受取人への分配によって、及び／又は本開示の恩恵を得た後に当業者によって理解されるであろう他の支払分配技術によって処理されてもよい。

ここで、図４を参照して、例示的な支払いコンポーネントについて、限定することなく説明する。支払いコンポーネントは、支払い事象を示す条件を検出し、トリガを検出し、保険契約者及び／又は他の指定された受取人への支払い資金の支払いを支援するために、自己実行型コントラクト４６６、例えばスマートコントラクトと相互作用してもよい。自己実行型コントラクト４６６は、自己実行型コントラクト４６６が実行されるべきかどうかを決定するために使用され得る情報を受信することができ、これには、スマートコントラクトを使用することができる。例えば、自己実行型コントラクト４６６は、保険契約者またはユーザＩＤトークン４４２に関連する情報、分散型台帳によって提供され得るデータ記憶構造４６２によって含まれる情報、資金のどの部分が保険契約者及び／又は他の受取人に支払われるべきかを示すための支払い条件４７２、及び保険４５８に関連する情報を受信し得る。当業者であれば、限定することなく、追加の情報源を自己実行型コントラクト４６６に提供することができることを理解するであろう。自己実行型コントラクト４６６によって考慮される情報は、ノード４６８によって検証され得る。実行時に、自己実行型コントラクト４６６は、保険契約者及び／又は他の受取人への支払い保険金の支払いを処理するために、支払いシステム４７０を連携してもよい。支払いシステム４７０は、保険契約者及び／又は他の受取人への支払い保険金の支払い４７４を容易にすることができる。

次に、インセンティブ付与トークンの態様をより詳細に説明する。図１、図５、および図１０、図１１は、インセンティブ付与トークンの態様の例を強調するものであり、他の図にも示すことができる。分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０によって保持される情報の検証は、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に加えられた追加および変更を分析および検証するためのノードの動作によって支援され得る。ノードは、インセンティブ付与トークン及び／又は当業者には理解されるであろう他のインセンティブなどのデリバティブの展開によって、それらの計算リソースとともにプラットフォームに引き付けられ得る。例示的なインセンティブ付与トークンは、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０によって含まれる情報を検証および妥当性確認するためのリソースと引き換えに、ノードの運営者に分配される一種の暗号通貨を含むことができる。いくつかの実施形態では、インセンティブ付与トークンの分配は、スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトを使用して管理および実行され得る。いくつかの実施形態では、トークンは、保険の購入証明として使用され得、保険契約者のウォレットに配信され得る。インセンティブ付与トークンは、さらに、いくつかの例では、保険に関連する支払い保険金の少なくとも一部を受取人配当として慈善団体やその他の団体などの受取人に割り当てるために使用され得る。

次に、市場コンポーネントについてさらに詳しく説明する。図１、図５、および図１０は、市場コンポーネントの例を強調するものであり、他の図にも示されている場合がある。市場コンポーネント１８０は、保険契約者、ユーザ、ノード、及び／又は他の当事者が、本開示によって可能とされるシステムおよびその動作方法に関連するトークンを購入、販売、取引、またはその他の方法で取引するためのプラットフォームを提供することができる。トークンは、個々の保険（保険契約）、保険（保険契約）のバケット、支払い予測、リスク、および保険契約者、保険契約、または補償可能なリスクの他の態様に関連する他の処理可能な態様に関連付けられ得る。

保険契約者および保険契約に関連するトークンは、そのような保険契約者及び／又はその保険契約に関連するトークンを取引することによって保険契約者が識別できないように、非識別化および匿名化された情報を含むことができる。トークンの所有権および取引に関連する情報は、分散型台帳またはその他のデータ記憶構造１６０に記憶され得る。トークンは、全体トークン、部分トークン、端数トークン、分割可能トークン、及び／又は市場に出回る可能性のあるトークン量の他の分配編成の単位でミンティングされ、分散され、処理され、購入され、売却され、またはその他の取引がされ得る。このような取引は、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に関連するノードによって検証され得、トークンは、分散型台帳の内容を検証するための計算リソースおよび他の努力と引き換えに、このようなノードの運営者に提供され得る。

ここで図５を参照して、例示的なインセンティブ付与および市場コンポーネントについて、限定することなく説明する。資産トークン化プラットフォーム５８０は、保険契約、保険契約者、リスク、及び／又は保険商品もしくはリスク補償商品に関連する他の態様に関連付けられ得る、取引可能及び／又は市場化可能なトークンなどのデリバティブを生成することができる。資産トークン化プラットフォーム５８０は、保険契約者ウォレット５７８に記憶可能な暗号トークン５７６を生成することができる。暗号トークン５７６は、スマートコントラクトなどの自己実行型コントラクト５６６、分散型台帳に記録され得るようなデータ記憶構造５６２、及び／又は本開示の範囲および精神に合致する他の情報源と相互通信し得るノード５６８を使用して検証され得る。自己実行型コントラクト５６６、データ記憶構造５６２、およびノード５６８の例は、本開示を通じてより詳細に説明される。

保険契約者ウォレット５７８に保持される暗号トークン５７６は、保険契約者指示利益配分５９０に分配され得、これは、保険契約者、受取人、または本開示の恩恵を受けた後の当業者には明らかであろう他の当事者を指定してもよい。利益配分は、本開示によって可能とされる方法またはシステムを使用してユーザが保険を購入することによって生成される保険料から得られる利益の一部を含むことができる。この例では、利益が得られた場合、その利益の一部は、選択的に、保険契約者により指定された１人以上の保険契約者及び／又は受取人に支払われ得る。保険契約者ウォレット５７８のコンテンツは、暗号取引所５８４に向けられてもよい。ノード５６８は、暗号取引所５８４と通信して、暗号取引所５８４に保持される情報を受信および検証することができる。

暗号取引所５８４に提供されたコンテンツは、市場５８２を介して取引され、トレーダー５８６によって閲覧及び／又は取引され得る。少なくとも１つの実施形態では、トレーダー５８６は暗号取引所５８４を介して直接取引することもできる。市場５８２は、さらに、保険（保険契約）のバケット５５６または他のリスクプールを受け取る可能性があり、これらは、トレーダー５８６と暗号取引所５８４を介して取引可能であり得る。保険（保険契約）のバケット５５６または他のリスクプールは、リスクプライシングモデル５１２からのコンテンツを使用して定義することができ、このモデルは、本開示を通じて他の例で説明する予測分析エンジン５１０を介して定義され得る。いくつかの実施形態では、保険契約者及び／又は保険契約はコホートにグループ化されることがあり、これらは少なくとも部分的に、保険（保険契約）のバケット５５６又は他のリスクプールの１つ以上に含まれ得る。ユーザ、第三者、トレーダー５８６、およびその他は、市場５８２と対話して、暗号取引所５８４を介した保険契約者ウォレット５７８からのトークン、保険（保険契約）のバケット５５６または他のリスクプール、及び／又は市場５８２と互換性のある別の金融商品を取引することができる。

いくつかの実施形態では、保険契約のバケットは、リスク性のレベルによって分類され得る。市場を介した支払いは、スマートコントラクトの実行、スマートコントラクトの非実行、保険契約の期限切れ、リスク事象の発生、リスク事象の不発生、トリガの検出、トリガの未検出、及び／又は本開示の恩恵を得た後に当業者によって理解されるであろう他の変数に基づき得る。市場への参加は、市場条件が満たされるか否かに関して時間制限される、トレーダー及び／又は他の参加者によって取られるポジションを含み得る。いくつかの実施形態では、市場参加者が、本開示によって可能とされる方法およびシステムを介して測定され得る結果、条件、トリガ、リスク、時間枠、及び／又は他の指標に賭けることを可能にする金融商品が、市場を通じて提供され得る。

次に、社会的インセンティブ・コンポーネントについてより詳細に説明する。図１および図６は、社会的インセンティブ・コンポーネント１９０の例を強調したものであり、他の図にも示されている場合がある。社会的インセンティブは、指定された受取人に支払い保険金の少なくとも一部を提供するために、保険契約者に提供され得る。別の実施形態では、社会的インセンティブ・コンポーネント１９０によって、発生した保険料から得た利益の一部を、保険契約者によって指定された１人以上の保険契約者及び／又は受取人に支払う利益配分が提供され得る。一例では、受取人は慈善団体または他の慈善組織を含むことができる。別の例では、指定された受取人は、扶養家族、子供、家族、または受取人配当として支払い保険金の一部を受け取るように指定された他の人を含むことができる。当業者であれば、本開示の範囲および精神に含まれることが意図される、社会的インセンティブとして支払い保険金の少なくとも一部を受け取ることができる受取人の追加のタイプを理解するであろう。社会的インセンティブの包含は、社会的インセンティブ・コンポーネント１９０によって、分散型台帳または他のデータ記憶構造１６０に書き込まれてもよく、これは、保険及び／又は保険契約者のスマートコントラクトに関連付けられ得る。

社会的インセンティブが含まれ、保険契約からの保険金支払いを開始するトリガが検出された場合、自己実行型コントラクトは、支払い保険金の少なくとも一部を指定された受取人に分配するように実行することができる。保険契約者は、保険契約の成立時、自己実行型コントラクトの作成時、自己実行型コントラクトの修正による保険契約の成立後、または本開示の範囲と精神に合致する他の時点で、受取人が受け取る支払い保険金の一部を指定することができる。支払い保険金の一部が受取人に支払われる場合、支払い保険金の残りは保険契約者への支払いに指定することができる。いくつかの実施形態では、支払い保険金が開始された場合、複数の受取人が支払い保険金の一部を受け取るように指定されてもよい。いくつかの実施形態では、利益の一部は、利益の配当として第三者及び／又は保険契約者に実質的に自動的に分配され得る。保険契約者が支払う保険料から利益の一部を選択した第三者に配分することを選択し、システムの運営者によって適切な収益性閾値が満たされた場合、自己実行型コントラクトによって定義され得る保険契約条件に従って、利益の配当として指定された金額の収益が、選択され第三者に自動的に支払われ得る。余剰の未割当利益または契約者が利益配当を選択しなかった利益は、利益配当の支払いを行わないで留保することができる。

少なくとも１つの実施形態では、本開示によって実現される方法およびシステムの少なくとも一部は、仲介当事者を通じて提供されてもよい。この実施形態では、ユーザコンピュータデバイス上に表示可能なインタフェースの態様は、仲介当事者によって提供されるブランディングを含み得る。仲介当事者の例としては、限定されないが、ライセンシー、請負業者、下請業者、従来の保険提供者、「ホワイトラベル」提供者、および本開示の恩恵を得た後に当業者に明らかになるであろう他の当事者を含むことができる。いくつかの配置では、サーバ及び／又はデータベースの少なくとも一部が遠隔操作され、プラットフォームの管理者によって管理される。他の配置では、方法が運用され得るサーバの少なくとも一部は、仲介当事者の場所にローカルに設置され得る。当業者であれば、本開示の範囲および精神に合致する追加の配置構成を理解するであろうが、これらは、限定することなく本開示に含まれることが意図されている。

一実施形態では、保険契約者及び／又は他のユーザは、ユーザコンピュータデバイスを介してアクセス可能なダッシュボードを介して、自分の保険アカウントを確認、監視、及び対話することができる。保険契約者及び／又は他のユーザには、保険に関連する情報が提供され得、これは補償タイプに基づいて異なり得る。例えば、中断されたユーティリティに関連する情報は、限定されないが、保険番号、市、郡、州、ユーティリティ提供者、サービスの状態、開始日、終了日、追跡された回数、停止回数、期間、停止原因、及び／又は他の情報を含み得る。当業者であれば、本開示の恩恵を受けた後に、ダッシュボードを介して保険契約者及び／又は他のユーザがアクセス可能な、他の補償タイプに関連する追加情報を理解するであろう。ダッシュボードによってアクセス可能な情報は、さらに、例えば、フィードバックループに含まれることによって、分析のために使用されてもよい。ステータス・レポート、ステータス・マップ、アカウント詳細、特別オファー、社会的寄付、その他の報告指標、サポート・オプション、ヘルプ・ドキュメント、支払詳細、及び／又はその他の情報は、例えば、ダッシュボードを介して保険契約者及び／又はその他のユーザに提供されてもよい。

いくつかの実施形態では、保険金請求は保険契約者によって任意に自己申告されてもよい。これらの実施形態では、自己申告は、トリガによって検出されなかった事象についての保険金請求の審査を可能にするために提供され得る。十分な数の自己申告インシデントが受信された場合、補足措置が開始されることがある。例えば、限定はしないが、共通の郵便番号にある複数の世帯が、ユーティリティの停電を自己申告する場合がある。十分な数の自己申告インシデントが受信されると、調整者及び／又は調査員が、トリガが検出されなかったにもかかわらずリスク事象が発生したかどうかを判定し、リスク事象に基づいて損失を判定し、実際のユーティリティ停電とそのような停電の報告との間の相関関係を判定し、及び／又は適格な事象が発生した場合に保険金支払い資金の正確な支払いを促進するために割り当てられ得る。

ここで図６を参照して、限定するものではないが、例示的なコンピュータ化デバイスについて説明する。本開示と一致して説明される様々な態様および機能は、１つ以上の例示的なコンピュータ化デバイス６００または他のコンピュータ化デバイス上のハードウェアまたはソフトウェアとして実装され得る。本開示の様々な態様を実施するのに適し得る、現在使用されている例示的なコンピュータ化デバイス６００の多くの例が存在する。いくつかの例は、特に、ネットワークアプライアンス、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム、ネットワーククライアント、サーバ、メディアサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、およびウェブサーバを含む。例示的なコンピュータ化デバイス６００の他の例は、モバイルコンピューティングデバイス、携帯電話、スマートフォン、タブレット、ビデオゲーム装置、パーソナルデジタルアシスタント、ネットワーク機器、例えば、ハンドヘルドスキャナ、磁気ストライプリーダ、バーコードスキャナ、およびそれらに関連する例示的なコンピュータ化デバイス６００などのＰＯＳ装置およびシステムなどの商業に関与する装置を含み得る。さらに、本開示に従う態様は、単一の例示的なコンピュータ化デバイス６００上に配置されてもよく、または１つ以上の通信ネットワークに接続された１つ以上の例示的なコンピュータ化デバイス６００の間に分散されてもよい。

例えば、１つ以上のクライアントコンピュータにサービスを提供するように、または分散システムの一部として全体的なタスクを実行するように構成された１つ以上の例示的なコンピュータ化デバイス６００の間で、様々な態様および機能が分散されてもよい。さらに、態様は、様々な機能を実行する１つ以上のサーバシステム間で分散されたコンポーネントを含むクライアントサーバシステムまたは多層システム上で実行されてもよい。したがって、本開示は、特定のシステムまたはシステム群上での実行することに限定されない。さらに、態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実装され得る。したがって、本開示に従う態様は、様々なハードウェアおよびソフトウェア構成を使用する方法、行為、システム、システム要素、およびコンポーネント内で実装されてもよく、本開示は、特定の分散アーキテクチャ、ネットワーク、または通信プロトコルに限定されない。

図６は、本開示に従う様々な態様および機能が実践され得る、例示的なコンピュータ化デバイス６００のブロック図である。例示的なコンピュータ化デバイス６００は、１つ以上の例示的なコンピュータ化デバイス６００を含み得る。例示的コンピュータ化デバイスによって含まれる例示的コンピュータ化デバイス６００は、通信ネットワーク６０８によって相互接続されてもよく、通信ネットワーク６０８を介してデータを交換し得る。データは、無線及び／又は有線ネットワーク接続を使用して、例示的なコンピュータ化デバイスを介して通信されてもよい。

ネットワーク６０８は、例示的なコンピュータ化デバイス６００がデータを交換し得る任意の通信ネットワークを含み得る。ネットワーク６０８を介してデータを交換するために、例示的なコンピュータ化デバイス６００のシステム及び／又は構成要素とネットワーク６０８は、特に限定されないが、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ、ＨＴＴＰ、ＦＴＰ、ＳＮＭＰ、ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＳＳ７、ＪＳＯＮ、ＸＭＬ、ＲＥＳＴ、ＳＯＡＰ、ＲＭＩ、ＤＣＯＭ、及び／又はＷｅｂサービスを含む、様々な方法、プロトコル、および標準を使用してよい。データ転送が安全であることを保証するために、例示的なコンピュータ化デバイス６００のシステム及び／又はモジュールは、他のセキュリティ技術の中でも、ＴＳＬ、ＳＳＬ、またはＶＰＮを含むさまざまなセキュリティ手段を使用して、ネットワーク６０８を介してデータを転送することができる。例示的なコンピュータ化デバイス６００は、任意の数の例示的なコンピュータ化デバイス６００及び／又は構成要素を含んでよく、これらは、事実上任意の媒体および通信プロトコルまたはプロトコルの組合せを用いてネットワーク化されてよい。

本開示に従う様々な態様および機能は、図６に示される例示的なコンピュータ化デバイス６００を含む、１つ以上の例示的なコンピュータ化デバイス６００において実行される専用のハードウェアまたはソフトウェアとして実装され得る。図示のように、例示的なコンピュータ化デバイス６００は、プロセッサ６１０、メモリ６１２、バス６１４または他の内部通信システム、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース６１６、ストレージシステム６１８、及び／又はネットワーク通信デバイス６２０を含み得る。追加のデバイス６２２が、バス６１４を介してコンピュータ化デバイスに選択的に接続されてもよい。プロセッサ６１０は、１つ以上のマイクロプロセッサまたは他のタイプのコントローラを含むことができ、処理されたデータをもたらす一連の命令を実行することができる。プロセッサ６１０は、ARM、x86、Intel Core、Intel Pentium、Motorola PowerPC、SGI MIPS、Sun UltraSPARC、またはHewlett-Packard PA-RISCプロセッサなどの市販のプロセッサであってもよいが、他の多くのプロセッサおよびコントローラが利用可能であるため、どのようなタイプのプロセッサまたはコントローラであってもよい。図示されるように、プロセッサ６１０は、バス６１４によって、メモリ６１２を含む他のシステム要素に接続され得る。

例示的なコンピュータ化デバイス６００は、ネットワーク通信デバイス６２０も含み得る。ネットワーク通信デバイス６２０は、ネットワーク６０８を介してサーバ６３２、データベース６３４、スマートフォン６３６、及び／又は他のコンピュータ化デバイス６３８と通信されるように、コンピュータ化デバイスの他の構成要素からデータを受信してもよい。データの通信は、任意に、無線で実行されてもよい。より具体的には、限定するものではないが、ネットワーク通信デバイス６２０は、例示的なコンピュータ化デバイス６００の１つ以上の構成要素、またはコンピュータ化デバイス６００に接続された他のデバイス及び／又は構成要素からの情報を、追加の接続されたデバイス６３２、６３４、６３６、及び／又は６３８に通信および中継することができる。接続デバイスは、限定するものではないが、データサーバ、追加のコンピュータ化デバイス、モバイルコンピューティングデバイス、スマートフォン、タブレットコンピュータ、および別のデバイスとデジタル通信し得る他の電子デバイスを含むことを意図している。一例では、例示的なコンピュータ化デバイス６００は、接続されたデバイス間でデータを分析および通信するためのサーバとして使用され得る。

例示的なコンピュータ化デバイス６００は、通信ネットワーク６０８を介して１つ以上の接続されたデバイスと通信することができる。コンピュータ化デバイス６００は、そのネットワーク通信デバイス６２０を使用することによって、ネットワーク６０８を介して通信することができる。より具体的には、コンピュータ化デバイス６００のネットワーク通信デバイス６２０は、接続されたデバイスのネットワーク通信デバイスまたはネットワークコントローラと通信することができる。ネットワーク６０８は、例えばインターネットであってもよい。別の例として、ネットワーク６０８はＷＬＡＮであってもよい。しかしながら、当業者であれば、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ピアツーピアネットワーク、および様々な他のネットワーク形式など、本開示の範囲内に含まれる追加のネットワークを理解するであろう。さらに、例示的なコンピュータ化デバイス６００及び／又は接続デバイス６３２、６３４、６３６、及び／又は６３８は、限定されることなく、有線、無線、または他の接続を介してネットワーク６０８上で通信することができる。

メモリ６１２は、例示的なコンピュータ化デバイス６００の動作中にプログラム及び／又はデータを記憶するために使用され得る。したがって、メモリ６１２は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）またはスタティック・メモリ（ＳＲＡＭ）のような、比較的高性能の、揮発性の、ランダム・アクセス・メモリであってもよい。しかしながら、メモリ６１２は、ディスクドライブまたは他の不揮発性記憶装置など、データを記憶するための任意の装置を含んでもよい。本開示に従う様々な実施形態は、本開示の態様および機能を実行するために、メモリ６１２を特定化された、場合によっては独自の構造に編成することができる。

例示的なコンピュータ化デバイス６００の構成要素は、バス６１４などの相互接続要素によって結合され得る。バス６１４は、１つ以上の物理的バス（例えば、同じマシン内に統合される構成要素間のバス）を含み得るが、ＵＳＢ、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ、ＳＡＴＡ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＩＤＥ、ＳＣＳＩ、ＰＣＩ、およびＩｎｆｉｎｉＢａｎｄなどの特殊または標準コンピューティングバス技術を含むシステム要素間の任意の通信結合を含み得る。したがって、バス６１４は、例示的なコンピュータ化デバイス６００のシステム構成要素間で通信（例えば、データおよび命令）を交換することを可能にし得る。

例示的なコンピュータ化デバイス６００はまた、入力デバイス、出力デバイス、および組み合わせ入出力デバイスなどの１つ以上のインタフェースデバイス６１６を含むことができる。インタフェースデバイス６１６は、入力を受け取ったり、出力を提供したりすることができる。より詳細には、出力デバイスは、外部提示のために情報をレンダリングすることができる。入力デバイスは、外部ソースからの情報を受け入れることができる。インタフェースデバイスの例としては、特に、キーボード、バーコードスキャナ、マウス・デバイス、トラックボール、磁気ストリップ・リーダ、マイクロフォン、タッチ・スクリーン、プリンティング・デバイス、ディスプレイ・スクリーン、スピーカ、ネットワーク・インタフェース・カードなどを含む。インタフェースデバイス６１６は、例示的なコンピュータ化デバイス６００が、ユーザや他のシステムなどの外部エンティティと情報を交換し、通信することを可能にする。

ストレージシステム６１８は、プロセッサによって実行されるプログラムを定義する命令が記憶され得る、コンピュータ読み取り可能かつ書き込み可能な不揮発性記憶媒体を含み得る。ストレージシステム６１８はまた、媒体上または媒体中に、記録される情報を含み得、この情報は、プログラムによって処理され得る。より具体的には、情報は、記憶領域を節約するか、またはデータ交換性能を向上させるように特に構成された１つ以上のデータ構造に記憶され得る。命令は、符号化されたビットまたは信号として永続的に記憶されてもよく、命令は、プロセッサに、符号化されたビットまたは信号によって記述される機能のいずれかを実行させてもよい。媒体は、例えば、光ディスク、磁気ディスク、またはフラッシュメモリなどであってもよい。動作において、プロセッサ６１０または何らかの他のコントローラは、データを、不揮発性記録媒体から、ストレージシステム６１８に含まれる記憶媒体よりもプロセッサによる情報へのアクセスを高速にする、メモリ６１２などの、別のメモリに読み込ませることができる。メモリは、ストレージシステム６１８に配置されてもよいし、メモリ６１２に配置されてもよい。プロセッサ６１０は、メモリ６１２内のデータを操作し、処理が完了した後に、データをストレージシステム６１８に関連付けられた媒体にコピーすることができる。様々な構成要素は、媒体と集積回路メモリ素子との間のデータ移動を管理することができ、本開示を限定するものではない。さらに、本開示は、特定のメモリシステムまたはストレージシステムに限定されない。

上述の例示的なコンピュータ化デバイスは、本開示に従う様々な態様および機能が実施され得る例示的なコンピュータ化デバイスの１つのタイプとして例示的に示されているが、本開示の態様は、図６に示されるような例示的なコンピュータ化デバイス６００上で実施されることに限定されない。本開示に従う様々な態様および機能は、図６に示される構成要素以外の構成要素を有する１つまたは複数のコンピュータ上で実施されてもよい。例えば、例示的なコンピュータ化デバイス６００は、例えば、本実施例において開示される特定の動作を実行するように調整された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような、特別にプログラムされた特定用途向けハードウェアを含んでもよい。一方、別の実施形態は、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘ、Ａｎｄｒｏｉｄ、ｉＯＳ、ＭＡＣ ＯＳ Ｘ、または前述のプロセッサ上の他のオペレーティングシステム、及び／又は独自のハードウェアおよびオペレーティングシステムを実行する専用コンピューティングデバイスを使用して、本質的に同じ機能を実行することができる。

例示的なコンピュータ化デバイス６００は、例示的なコンピュータ化デバイス６００に含まれるハードウェア要素の少なくとも一部を管理するオペレーティングシステムを含み得る。プロセッサ６１０などのプロセッサまたはコントローラは、オペレーティングシステムを実行することができ、オペレーティングシステムは、とりわけ、オペレーティングシステム、上述のオペレーティングシステムのうちの１つ、多くのＬｉｎｕｘベースのオペレーティングシステムディストリビューションのうちの１つ、ＵＮＩＸオペレーティングシステム、または当業者には明らかであろう別のオペレーティングシステムであってよい。他の多くのオペレーティングシステムを使用してもよく、実施形態は特定のオペレーティングシステムに限定されない。

プロセッサとオペレーティングシステムは、高レベルプログラミング言語のアプリケーションプログラムが記述されるコンピューティングプラットフォームを定義するために協働することができる。これらのコンポーネントアプリケーションは、通信プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ）を使用して通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信する実行可能コード、中間コード（例えば、Ｃ＃またはＪＡＶＡバイトコード）またはインタプリタコードであってもよい。同様に、本開示に従う態様は、JAVA、C、C++、C#、Python、PHP、Visual Basic .NET、JavaScript、Perl、Ruby、Delphi/Object Pascal、Visual Basic、Objective-C、Swift、MATLAB、PL/SQL、OpenEdge ABL、R、Fortran、または当業者には明らかであろう他の言語などのオブジェクト指向プログラミング言語を使用して実装されてもよい。他のオブジェクト指向プログラミング言語を使用することもできる。代わりに、アセンブリ言語、手続き型言語、スクリプト言語、論理プログラミング言語を使用することもできる。

さらに、本開示に従う様々な態様および機能は、非プログラム環境（例えば、HTML5、HTML、XML、CSS、JavaScript、またはブラウザプログラムのウィンドウで表示されたときにグラフィカルユーザインタフェースの態様をレンダリングし、もしくは他の機能を実行する他のフォーマットで作成されたドキュメント）で実装されてもよい。さらに、本開示に沿った様々な実施形態は、プログラムされた要素またはプログラムされていない要素、またはそれらの任意の組合せとして実装され得る。例えば、ウェブページはＨＴＭＬを用いて実装され得、ウェブページ内から呼び出されるデータオブジェクトはＣ＋＋で記述され得る。したがって、本開示は特定のプログラミング言語に限定されるものではなく、任意の適切なプログラミング言語を使用することもできる。

実施形態内に含まれる例示的なコンピュータ化デバイスは、本開示の範囲外の機能を実行してもよい。例えば、システムの態様は、例えば、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフト社から入手可能なＳＱＬサーバ、テキサス州オースティンのオラクル社から入手可能なオラクルデータベースまたはＭｙＳＱＬなどのデータベース管理システム、またはニューヨーク州アーモンクのＩＢＭ社から入手可能なＷｅｂＳｐｈｅｒｅミドルウェアなどの統合ソフトウェアなどの既存の商用製品を使用して実装され得る。

運用において、人間の操作及び／又は管理を低減及び／又は排除するために分散型台帳を使用して、パラメトリック・リスク補償に関する保険金請求を評価、管理、および支払うための方法が提供され得る。当業者であれば、以下の方法は、本開示の一実施形態を説明するために提供されるものであり、本開示をこれらの方法または態様のみに限定するものと見なすべきではないことを理解するであろう。当業者は、本開示の恩恵を得た後に、以下の実施例によって提供される動作を実行するための、本開示の範囲および精神の範囲内の追加の方法を理解するであろう。そのような追加の方法は、本開示によって含まれることが意図される。

次に、図７のフローチャート７００を参照して、評価、管理、運営、保険金支払い、およびその他の動作の概要に関する例示的な方法を、限定することなく、説明する。ブロック７０２から開始して、動作は、保険によるリスク補償の検討のためにリスクを特定することから始めてもよい（ブロック７０４）。トリガが定義され、特定されたリスクに関連付けられ得る（ブロック７０６）。次いで、動作は、リスクおよびトリガを分析して、保険契約者に推奨するための保険を決定し得る（ブロック７０８）。その後、保険契約者は、保険契約の選択を確認することができる（ブロック７１０）。オプションとして、保険契約者は、限定するものではないが、ブロック７０８で推奨された保険契約以外の保険契約を選択することができる。

保険契約が選択されると、動作は、その保険契約のためのスマートコントラクトなどの自己実行型コントラクトを書き込むことができる（ブロック７２０）。自己実行型コントラクトにおいて定義されたトリガは、保険金支払い事象が発生すべきかどうかを決定するために監視され得る（ブロック７３０）。その後、ブロック７４０において、トリガ事象が発生したかどうかが判定され得る。ブロック７４０において、トリガ事象が発生していないと判定された場合、動作はブロック７３０に戻り、トリガの監視を継続し得る。ブロック７４０において、トリガ事象が発生したと判定された場合、動作はブロック７４２に進み、保険の支払い金の支払いをすることができる。その後、動作はブロック７５０で終了することができる。

次に、図８のフローチャート８００を参照して、例示的な保険推奨および生成操作のための例示的な方法を、限定することなく説明する。ブロック８０２から開始し、動作は、リスク事象の履歴データを取得し（ブロック８０４）、リスク事象の実質的にリアルタイムのデータを取得する（ブロック８０６）ことによって開始することができる。ブロック８０４およびブロック８０６の動作は、限定されることなく、実質的に任意の順序で、及び／又は同時に操作することができる。保険推奨は、リスクプライシングデータを収集するために、履歴データベースとリアルタイムのデータベースの両方を活用することができ、次いで、リスクプライシングデータは、分散型台帳及び／又はクラウドプラットフォームに記録される。リスク事象に対してデータが取得されると、取得されたデータセットは、分散型台帳などのデータ記憶構造によって提供され得るようなデータ記憶構造上に記憶され得る（ブロック８１０）。

次いで、データセットは正規化され得（ブロック８２０）、クリーニングされ得る（ブロック８２２）。ブロック８２０とブロック８２２の動作は、限定することなく、実質的に任意の順序で、及び／又は同時に実行することができる。分散型台帳を使用するいくつかの実施形態では、データの不変性を保証すると同時にデータの出所を記録するために、ノードは分散型台帳を監視することができる。一旦正規化およびクリーニングされると、データセットはスキーマを生成するために使用され得る（ブロック８２４）。次いで、スキーマは、例えば予測分析エンジンを介してリスクプライシングモデルを生成するために使用され得る（ブロック８３０）。

次いで、動作は、リスク事象から守る保険契約に対する補償ニーズに関するユーザ入力を受け取ることができる（ブロック８４０）。ユーザ入力はリスクプライシングモデルと比較され得る（ブロック８４２）。動作のこのステップでは、機械学習を使用して、ユーザ入力およびリスクプライシングモデルによって提供される情報に一致する保険契約を予測することができる。例えば、ＡＩ駆動型予測分析エンジンは、結果のスキーマを使用してリスクプライシングモデルを生成することができる。履歴およびリアルタイムのデータベースからの継続的な入力と併せて、リスクプライシングモデルにより、予測分析エンジンは継続的に学習し、いかにリスクの評価およびプライシングするかを洗練することができる。リスクプライシングモデルは、保険金支払いを行うべき条件がいつ満たされるか判定するために、トリガ・カタログを利用することができる。

次いで、保険がユーザに推奨され得る（ブロック８５０）。ユーザは、推奨された保険及び／又はユーザによって選択された別の保険であり得る、保険を選択することができる（ブロック８５２）。ユーザは、保険を選択する際に、追加の保険条件、補償タイプ、および他の保険パラメータを追加することができる。選択された保険（保険契約）は、その後、チェーンに記録され得る（ブロック８６０）。スマートコントラクトまたは他の自己実行型コントラクトが、保険契約に対して確立されてもよい（ブロック８６２）。その後、動作はブロック８７０で終了することができる。

次に、図９のフローチャート９００を参照して、限定はしないが、例示的な検証およびトークン生成のための例示的な方法を説明する。ブロック９０２から開始して、動作は、サーベイ及び／又は他の入力機能と対話するユーザによって提供され得るユーザ識別情報を受信することによって開始することができる（ブロック９０４）。次いで、動作は、ＡＰＩを介してデータベースに接続し、ユーザに関連付けられた認証情報および他の識別情報を検証することができる（ブロック９１０）。例えば、ＡＰＩは、ＩＤデータベースからデータを取得するために使用されてもよく、ＩＤデータベースは、ＤＭＶ記録、銀行記録、信用報告書、及び／又は本開示の恩恵を得た後に当業者によって理解されるであろう他の記録などの記録を含み得る。次に、ユーザが提供した情報を、ＩＤデータベースから取得した情報と比較することができる（ブロック９１２）。サーバは、ＩＤデータベースから受信したデータを、年齢、生年月日、社会保障番号、及び／又は保険契約者によって提供されたその他の情報などのユーザ識別情報と相互参照することができる。

次いで、ブロック９２０において、ユーザが提供した情報とＩＤデータベースが含む情報との間に、ユーザを検証するのに十分な相関関係があるかどうかが判定され得る。ブロック９２０において、ユーザが提供したデータとＩＤデータベースから取得された情報との間の関係が、ユーザの身元を確認するには不十分であると判定された場合、ユーザ識別が拒否されることがある（ブロック９２４）。拒否されると、操作はブロック９０４に戻り、新しい識別情報及び／又は補足識別情報を受信することができる。任意選択で、要求された追加情報を指定する指示がユーザに提供されてもよい。代わりに、拒否されると、動作はブロック９６０で終了してもよい。

ブロック９２０において、十分な相関が存在すると判定された場合、ユーザ識別を受け入れることができる（ブロック９２２）。その後、検証された識別を示すトークンが作成され得る（ブロック９２６）。検証されたユーザ識別トークンは、次いで、保険契約と関連付けられ得る（ブロック９２８）。トークンと保険契約は、その後、スマートコントラクトの形式で関連付けられ得る（ブロック９３０）。自己実行型コントラクトおよび、自己実行型コントラクトが記録されるデータ記録構造（例えば、スマートコントラクトおよび分散型台帳）の完全性は、ノードを使用して検証され、維持され得る（ブロック９４０）。トークンのコピーがユーザに提供されてもよい（ブロック９５０）。その後、動作はブロック９６０で終了することができる。

ここで図１０のフローチャート１０００を参照して、限定するものではないが、例示的な保険金支払い動作のための例示的な方法を説明する。ブロック１００２から開始し、スマートコントラクトなどの自己実行型コントラクトのパラメータを呼び出すことによって動作を開始することができる（ブロック１００４）。次いで、ブロック１００６において、トリガが検出されたかどうかが判定され得る。ブロック１００６において、トリガが検出されていないと判定された場合、動作は、トリガの検出のために自己実行型コントラクトの監視を継続し得る。ブロック１００６において、トリガが検出されたと判定された場合、自己実行型コントラクトが実行され得る（ブロック１０１０）。

自己実行型コントラクトが実行されると、保険金支払いが決定され得る（ブロック１０１２）。次いで、保険金支払いは、自己実行型コントラクトによって定義されるように分配されてもよい（ブロック１０１４）。次いで、ブロック１０２０において、社会的インセンティブが選択されているかどうかが判定されてもよい。ブロック１０２０において、社会的インセンティブが選択されていないと判定された場合、支払い保険金全額が保険契約者に向けられ得る（ブロック１０２６）。ブロック１０２０で社会的インセンティブが選択されていると判定された場合、支払い保険金の一部が社会的インセンティブの受取人に分配され得る（ブロック１０２２）。複数の社会的インセンティブが選択されている例では、社会的インセンティブの各受取人は、ブロック１０２２において、指定されたように、支払い保険金の一部を受け取ることができる。支払い保険金の残りは、保険契約者に分配され得る（ブロック１０２４）。ブロック１０２６または１０２４のいずれかの動作の後、動作はブロック１０３０で終了することができる。

次に、図１１のフローチャート１１００を参照して、社会的インセンティブの代替構成のための方法例について説明する。この実施例は、図１０と共に上述した実施例と置き換えるか、補足するか、または他の方法で使用するために使用することができる。ブロック１１０２から開始して、例示的な方法は、スマートコントラクトなどの自己実行型コントラクトのパラメータを呼び出すことから開始することができる（ブロック１１０４）。次いで、ブロック１１０６において、収益性閾値が満たされたかどうかを判定することができる。一例において、収益性閾値は、本開示によって可能とされるシステムまたは方法の運営のために十分な利益が獲得される場合に満たされ得る。

ブロック１１０６において、収益性閾値が満たされていないと判定された場合、動作は、もし利益があれば、会社が定義した目的のために向けられるように利益を保持することができる（ブロック１１２６）。例えば、本開示によって可能とされる方法またはシステムを運営する会社は、利益を会社に再投資してもよく、利益の少なくとも一部を会社の資本金に払い込んでもよく、利益の一部を寄付してもよく、またはそうでなければ会社が適切と考えるように利益を指示してもよい。同様に、十分な利益が得られていないと判断された場合、運営は利益の配当を行わないことを選択することができる。

ブロック１１０６において、収益性閾値が満たされたと判定された場合、動作はブロック１１２０に続き、保険契約者によって社会的インセンティブが選択されているかどうかを判定することができる。ブロック１１２０において、保険契約者によって社会的インセンティブが選択されていないと判定された場合、動作はブロック１１２６に続き、会社が指示する目的のために利益を留保することができる。ブロック１１２６において、保険契約者が利益配当の少なくとも一部を受け取る社会的インセンティブを指定していると判定された場合、利益の選択された金額が、指定された受取人に利益配当として支払われ得る（ブロック１１２２）。受取人は、慈善団体、家族、保険契約者、及び／又はその他の当事者を含むことができる。受取人が指定された場合、利益の一部は実質的に自動的に第三者または保険契約者に支払われ得る。利益配当として支払われなかった利益の残りは、会社が適切と考えるように配分するために、本開示によって可能とされる方法またはシステムを運営する会社によって留保されてもよい（ブロック１１２４）。ブロック１１２６またはブロック１１２４の動作の後、動作はブロック１１３０で終了することができる。

限定はしないが、例示的なトークンインセンティブおよび市場動作のための例示的な方法を説明する。動作は、資産トークン化プラットフォームを活用して暗号ユーティリティ・トークンを作成することから始めることができる。この暗号トークンは、分散型台帳及び／又は分散型台帳に記録されたスマートコントラクトを監視および保護する第三者ノードによって保護および監視され得る。ノードは、分散型台帳及び／又はスマートコントラクトを保護および監視する報酬として、トークンの少なくとも一部を受け取ることができる。

ノードはまた、保険契約者が利益をどのように社会的インセンティブに割り当てたいかを指示できるように、保険契約者のウォレットへのトークンの送信を容易にすることができる。保険契約者と同様に第三者ノードも、受け取ったユーティリティ・トークンを第三者の暗号取引所で取引することを選択できる。トレーダーはまた、第三者の取引所を通じてトークンを取得することで、トークンおよびその他の資産の取引に参加することもできる。

さらに、ノード、保険契約者、およびトレーダーは、トークンを使用してデリバティブ取引を行うことができる。リスク度によって分類された保険契約のバケットは、予測分析エンジン及び／又はリスクプライシングモデルを介して作成され得る。一例では、保険契約のバケットはデリバティブとして取引可能である。別の例では、保険契約、トークン、保険契約のバケット、リスク、または保険契約に関連するその他の指標に基づく金融商品は、公開取引所に上場され得る。

上記開示において様々な態様を説明してきたが、本開示の説明は、本発明の範囲を例示することを意図したものであり、限定するものではない。本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義されるものであり、上記開示において提供される例示および実施例によって定義されるものではない。当業者は、上記開示の恩恵を得た後、代替の実施形態において実現され得る本発明のさらなる態様を理解するであろう。他の態様、利点、実施形態、および改変は、以下の特許請求の範囲に含まれる。

Claims (20)

1. 電子コンピュータ・データベースにユーザに関するユーザ情報を格納するサーバ上で動作可能な、パラメトリック・リスク補償の保険を管理する方法であって、
   （ａ）ネットワーク接続を介して前記サーバに動作可能に接続されたコンピュータ通信ネットワークを介してデータセットを取得することであって、前記データセットは、補償可能なリスクに関連するリスク情報を含む、ことと、
   （ｂ）前記データセットを分析して前記リスクに関連する保険金請求の可能性をモデル化し、少なくとも前記保険金請求の前記可能性と前記保険金請求のコストに基づいて前記リスクの事前リスク価格を決定することにより、前記リスクに関連する前記保険金請求のプライシングを行うことと、
   （ｃ）トリガが適用される前記保険金請求に関連する支払い保険金がいつ支払われるかを決定する前記リスクに関連する前記トリガを定義することであって、前記トリガはトリガ・カタログに記憶可能である、ことと、
   （ｄ）前記リスクに対する前記保険を推奨することであって、
   ｉ．ユーザ・リモート・コンピューティング・デバイスに、要求された前記保険についての前記リスクに関するサーベイを表示することと、
   ｉｉ．前記サーベイのサーベイ結果と前記リスク情報を比較し、前記リスクが補償可能かどうかを判定することと、
   ｉｉｉ．補償可能な前記リスクについて、前記事前リスク価格を調整して保険リスク価格を決定し、前記保険リスク価格で前記保険を推奨すること、
   を含む、ことと、
   （ｅ）前記保険を確立することであって、
   ｉ．前記コンピュータ通信ネットワークを介して、前記ユーザによる前記保険の選択を受信することと、
   ｉｉ．前記ユーザによって選択された前記保険について、前記保険をデータ記憶構造に記録し、前記保険に前記保険金請求を引き起こす前記トリガを定義するために自己実行型コントラクトを書き込むこと、
   を含むことと、
   （ｆ）前記自己実行型コントラクトによって定義された前記トリガの発生を監視することであって、前記トリガの発生が検出された場合、
   ｉ．前記自己実行型コントラクトを実質的に自動的に実行することと、
   ｉｉ．前記自己実行型コントラクトによって定義された前記支払い保険金のための資金を、実質的に自動的に前記ユーザに支払うことと、
   ｉｉｉ．前記データ記憶構造に前記支払うことを記録すること、
   を実行することにより、前記支払い保険金を支払うこと、
   を含む、方法。
2. 前記データセットは、履歴データセットおよび実質的にリアルタイムのデータセットを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記（ａ）のステップが、さらに、
   ｉ．前記データセットの少なくとも一部を正規化し、正規化された前記データセットに含まれる前記リスク情報の比較分析を促進することと、
   ｉｉ．前記データセットのクリーニングを行い、前記データセットの分析を支援するスキーマを生成することと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記（ｂ）のステップが、
   機械学習モデル及び／又は予測分析エンジンを介して、前記スキーマと前記データセットを使用してデータモデルを生成すること、をさらに含み、
   前記データセットは、履歴データセットと実質的にリアルタイムのデータセットを含み、
   前記データモデルはリスクプライシングモデルを含む、請求項３に記載の方法。
5. （ｇ）前記機械学習モデル及び／又は前記予測分析エンジンによって生成された前記データモデルを検証し、ノードを使用して、前記データ記憶構造に記録された少なくとも前記保険および前記自己実行型コントラクトを検証すること、
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. （ｈ）前記保険に関連付けられ、前記データ記憶構造に記録されるインセンティブ付与トークンを生成すること、
   をさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記ユーザに関する検証情報をコンピュータ通信ネットワークを介して取得すること、
   訓練された機械学習モデルを使用して、前記ユーザによって提供された前記ユーザ情報と前記検証情報とを比較し、前記ユーザの検証の可能性を判定すること、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記データ記憶構造は分散型台帳を含み、
   前記自己実行型コントラクトはスマートコントラクトを含み、
   少なくとも前記保険と前記スマートコントラクトは前記分散型台帳に記録され、不変とされる、
   請求項１に記載の方法。
9. （ｉ）市場を介して、前記保険及び／又は前記保険のバケットに関連するデリバティブの取引を提供すること、をさらに含み、
   前記保険のバケットは、市場を通じて取引可能なユーティリティ・トークンによって表され、
   取引された前記ユーティリティ・トークンのアクティビティは、前記データ記憶構造に記録される、
   請求項１に記載の方法。
10. （ｊ）社会的インセンティブとして前記ユーザによって選択された場合に、前記支払い保険金の少なくとも一部から選択的に受取人配当を提供することであって、
    ｉ．前記受取人配当が選択された前記支払い保険金の前記自己実行型コントラクトの実行時に、前記支払い保険金の少なくとも一部を前記受取人配当として指示することと、
    ｉｉ．前記支払い保険金の残りの部分の少なくとも一部を、前記ユーザへの支払いのために指示することと、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. パラメトリック・リスク補償の保険を管理するシステムであって、
    ユーザに関するユーザ情報を電子コンピュータ・データベースに記憶するサーバと、
    前記サーバからコンピュータ通信ネットワークへのネットワーク接続と、を含み、
    前記サーバは、
    （ａ）補償可能なリスクに関するリスク情報を含むデータセットを前記コンピュータ通信ネットワークを介して取得することと、
    （ｂ）前記サーバを介して前記データセットを分析し、前記リスクに関連する保険金請求の可能性をモデル化し、少なくとも前記保険金請求の前記可能性と前記保険金請求のコストに基づいて前記リスクの事前リスク価格を決定することにより、前記リスクに関連する前記保険金請求のプライシングを行うことと、
    （ｃ）前記リスクに関連するトリガを定義することで、前記トリガが適用される前記保険金請求に関連する支払い保険金がいつ支払われるかを決定することと、
    （ｄ）前記リスクに対する前記保険を推奨することであって、
    ｉ．ユーザ・リモート・コンピューティング・デバイスに、要求された前記保険についての前記リスクに関するサーベイを表示することと、
    ｉｉ．前記サーベイのサーベイ結果と前記リスク情報を比較し、前記リスクが補償可能かどうかを判定することと、
    ｉｉｉ．補償可能な前記リスクについて、前記事前リスク価格を調整して保険リスク価格を決定し、前記保険リスク価格で前記保険を推奨すること、
    を含む、ことと、
    （ｅ）前記保険を確立することであって、
    ｉ．前記コンピュータ通信ネットワークを介して、前記ユーザによる前記保険の選択を受信することと、
    ｉｉ．前記ユーザによって選択された前記保険について、前記保険を分散型台帳に記録し、前記保険に前記保険金請求を引き起こす前記トリガを定義するスマートコントラクトを書き込むこと、
    を、さらに含むことと、
    （ｆ）前記スマートコントラクトによって定義された前記トリガの発生を監視することであって、前記トリガの発生が検出された場合、
    ｉ．前記スマートコントラクトを実施的に自動的に実行することと、
    ｉｉ．前記スマートコントラクトによって定義された前記支払い保険金ための資金を、実質的に自動的に前記ユーザに支払うことと、
    ｉｉｉ． 分散型台帳に前記支払うことを記録すること、
    を実行することにより、前記支払い保険金を支払うこと、
    を実行する命令を実行するように構成された、システム。
12. 前記データセットは、履歴データセットおよび実質的にリアルタイムのデータセットを含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記データセットの少なくとも一部が正規化され、正規化された前記データセットに含まれる前記リスク情報の比較分析を促進し、
    前記データセットのクリーニングを行い、前記データセットの分析を支援するスキーマを生成する、
    請求項１１に記載のシステム。
14. 前記スキーマと前記データセットを使用してデータモデルを生成する機械学習モデル及び／又は予測分析エンジン、をさらに含み、
    前記データセットは、履歴データセットと実質的にリアルタイムのデータセットを含み、
    前記データモデルはリスクプライシングモデルを含む、
    請求項１３に記載のシステム。
15. 前記機械学習モデル及び／又は前記予測分析エンジンによって生成されたデータモデルを検証し、前記分散型台帳に記録された少なくとも前記保険と前記スマートコントラクトを検証するためのノード、
    をさらに含む、請求項１４に記載のシステム。
16. インセンティブ付与トークンが生成され、前記分散型台帳に記録された前記保険に関連付けられる、請求項１５に記載のシステム。
17. 電子計算機データベースに記憶され、前記サーバにより前記トリガを記録するためにアクセス可能なトリガ・カタログ、
    をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
18. 少なくとも前記保険と前記スマートコントラクトは分散型台帳に記録され、不変とされる、請求項１１に記載のシステム。
19. 前記保険及び／又は前記保険のバケットに関連するデリバティブの取引を提供する市場コンポーネントを、さらに含み、
    前記保険のバケットは、市場コンポーネントを介して取引可能なユーティリティ・トークンによって表され、
    取引された前記ユーティリティ・トークンのアクティビティは分散型台帳に記録される、
    請求項１１に記載のシステム。
20. 利益の少なくとも一部から選択的に利益配当を提供するインセンティブ・コンポーネントを、さらに含み、
    前記ユーザは、前記利益配当の少なくとも一部を受取人配当として選択的に指示し、前記利益配当の残りの部分は、ユーザに支払われるか、または前記システムの運営者によって留保される、
    請求項１１に記載のシステム。