Kalepa ने 5 नवंबर को 470 मिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर 75 मिलियन डॉलर का Series B दौर घोषित किया। Updata Partners ने अगुवाई की और IA Ventures तथा Inspired Capital ने भाग लिया। बीमा के लिए AI बनाने वाली कंपनी उत्पाद बढ़ाने, नए बाजारों में जाने और 2027 में कर्मचारियों की संख्या दोगुनी करने की योजना रखती है। उसके अनुसार कुल जुटाई पूंजी 91 मिलियन डॉलर हो गई है।
इस निवेश के पीछे तस्वीर या चैट बनाने से कम आकर्षक दिखने वाला काम है: दस्तावेजों और नुकसान के इतिहास से ऐसा अंडरराइटिंग निर्णय बनाना जिसे समझाया जा सके। Kalepa आवेदन लेने से लेकर मूल्य निर्धारण और पोर्टफोलियो प्रबंधन तक काम जोड़ना चाहती है। कंपनी के अनुसार एजेंट की स्वतंत्रता काम और जोखिम के हिसाब से बदलती है; यह पेशेवरों की जगह हर फैसला लेने की खुली छूट नहीं है।
आवेदन से निर्णय के योग्य फाइल तक
उत्पाद वेबसाइट दस्तावेज पहचानने और फॉर्म, संपत्ति सूची तथा नुकसान के रिकॉर्ड से जानकारी निकालने से शुरू होने वाला क्रम बताती है। फिर आवेदन की पूर्णता, बीमाकर्ता के मानदंड और अवसरों की प्राथमिकता देखी जाती है। उद्देश्य जानकारी जुटाने का समय घटाना है, ताकि अंडरराइटर जोखिम और उसे स्वीकार करने की शर्तों पर ध्यान दे सके।
Finextra को दिए इंटरव्यू में सह-संस्थापक और CEO Paul Monasterio ने कहा कि प्रणाली आवेदन का नुकसान इतिहास से मिलान, गायब या विरोधाभासी जानकारी की पहचान और बीमाकर्ता के अंडरराइटिंग तथा मूल्य नियम लागू कर सकती है। उनके अनुसार यह आवेदन प्राथमिकता तय करके मिली अनुमति के भीतर प्रस्ताव तैयार कर सकती है। अपवाद सहायक प्रमाण के साथ पेशेवर को भेजे जाते हैं।
दस्तावेज पढ़ना और फैसला लेना अलग काम हैं। उपकरण पता और बीमा राशि ठीक निकाल सकता है, पर यह जरूरी नहीं कि कीमत तय करने के लिए पर्याप्त जानकारी हो। कुछ गायब होने पर सवाल है कि प्रक्रिया समय पर रुकती है और अधिकार प्राप्त व्यक्ति को मामला देती है या नहीं। कई एजेंट क्रम से काम करें तब भी ये सीमाएं स्पष्ट रहनी चाहिए।
Kalepa कहती है कि प्रणाली मॉडलों को निश्चित नियम वाले सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ती और हर बीमाकर्ता के अनुरूप ढालती है। उसके अनुसार आउटपुट जांचे जाते हैं तथा फैसलों के प्रमाण और तर्क दर्ज रहते हैं। यह विक्रेता का विवरण है, हर स्वचालित फैसला सही होने या सभी बीमा श्रेणियों के लिए उपयुक्त होने का प्रमाण नहीं।
वृद्धि के आंकड़े कंपनी के हैं
Kalepa ने कहा कि पिछले साल राजस्व और ग्राहक संख्या 3 गुनी हुई तथा 2 साल से अधिक समय से नकदी प्रवाह सकारात्मक है। मंच से गुजरने वाला काम 4 गुना बढ़ा। ये अलग माप हैं: राजस्व, ग्राहक और काम की मात्रा एक ही व्यवसाय में अलग गति से बदल सकते हैं।
कंपनी ग्राहकों में W.R. Berkley, Bowhead Specialty और AmRisc का नाम लेती है। वह प्रति अंडरराइटर प्रीमियम में 30% से 60% वृद्धि और प्रस्ताव बनाने के समय में 58% कमी बताती है। ये कंपनी द्वारा बताए परिणाम हैं, नए ग्राहक के लिए गारंटी नहीं। प्रति कर्मचारी ज्यादा प्रीमियम का मतलब अपने आप अधिक लाभदायक बीमा पोर्टफोलियो भी नहीं है।
अंडरराइटिंग में वे जोखिम भी आते हैं जो पॉलिसी बिकने के बाद सामने आते हैं। इसलिए प्रक्रिया की गति तस्वीर का केवल एक हिस्सा है। मूल्यांकन में विरोधाभासी जानकारी, पुराने निर्णय को फिर समझने की क्षमता और नियम बदलने का असर जांचना चाहिए। आसान दस्तावेजों की छोटी परीक्षा बाद में आने वाले असामान्य आवेदनों का प्रतिनिधित्व जरूरी नहीं करती।
Monasterio ने ऐसा कार्य-विभाजन बताया जिसमें AI तैयारी करता और इंसान महत्वपूर्ण फैसले लेते हैं। उनके अनुसार खास कामों में विश्वसनीयता साबित होने पर यह बदल सकता है। इसलिए फंडिंग का अर्थ अंडरराइटरों को बाहर करना नहीं है। कंपनी स्वतंत्रता को कार्रवाई के परिणाम से जोड़ने और अपवाद पेशेवर निर्णय पर छोड़ने की बात करती है।
बीमा प्रक्रिया के अधिक हिस्सों तक विस्तार
Kalepa की स्थापना 2018 में हुई। पिछला 14 मिलियन डॉलर का दौर 2021 में Inspired Capital की अगुवाई और IA Ventures की भागीदारी से हुआ था। नया दौर 75 मिलियन डॉलर जोड़ता है। 470 मिलियन डॉलर का मूल्यांकन अलग आंकड़ा है: सौदे में कंपनी का आंका मूल्य, न कि मिला नकद, सालाना राजस्व या प्रबंधित पॉलिसियों का मूल्य।
विस्तार योजनाओं में मौजूदा संचालन, अंडरराइटिंग, कीमत और पोर्टफोलियो के साथ बीमा उत्पाद विकास, पुनर्बीमा और वितरण शामिल हैं। Reuters के अनुसार Monasterio ने कहा कि ज्यादातर भर्ती इंजीनियरिंग, AI और कारोबारी भूमिकाओं में होगी। 2027 में टीम दोगुनी करना योजना है; इसका मतलब कर्मचारी पहले ही जुड़ गए या हर उत्पाद उपलब्ध हो गया नहीं है।
विस्तार से प्रणालियों के बीच निरंतरता की जरूरत भी बढ़ती है। आवेदन में दर्ज तथ्य जोखिम, कीमत और पूरे पोर्टफोलियो के विश्लेषण में इस्तेमाल हो सकता है। गलत होने पर उसका स्वचालित हस्तांतरण गलती आगे फैला सकता है। मूल दस्तावेज पर लौटना और फैसला कहां हुआ पहचानना, टाइपिंग या स्क्रीन बदलने की बचत जितना महत्वपूर्ण है।
वेबसाइट Excel, अंदरूनी प्रणालियों और बाहरी रेटिंग उपकरणों से मूल्य मॉडल जोड़ने की बात भी करती है। बीमाकर्ता के लिए मौजूदा नियमों का जुड़ना लागू करने का अहम हिस्सा हो सकता है। नई प्रणाली खाली जगह में नहीं आती; अधिकार, दस्तावेज, प्रक्रियाएं और पुराने आंकड़े तय करते हैं कि प्रस्ताव पॉलिसी कैसे बनता है।
फंडिंग के बाद वादा कैसे परखा जाएगा
संभावित मूल्य केवल तेज जवाब नहीं, बल्कि ऐसी कार्य फाइल है जो बताए क्या पता है, क्या गायब है और कार्रवाई क्यों सुझाई गई। मानवीय मंजूरी चाहिए तो पेशेवर को सहायक सामग्री दिखनी चाहिए। वरना तैयारी में बचा समय ज्यादा जांच और पुनर्निर्माण में लग सकता है, खासकर महंगी गलती वाले मामलों में।
बीमा उद्योग के लिए यह परिभाषित प्रक्रियाओं के भीतर काम करने वाले AI में अतिरिक्त निवेश है। Kalepa के लिए चुनौती कवरेज बढ़ाते हुए सौंपे जा सकने वाले काम और अनुभव तथा अधिकार मांगने वाले फैसले की सीमा बनाए रखना है। रोज के इस्तेमाल में जानकारी की गुणवत्ता, अपवादों का उपचार और प्रस्ताव भेजने के बाद भी निर्णय समझाने की क्षमता इसे परखेंगे।