Delos使用卫星图像和AI帮助野火地区的房主获得保险

如果您的房屋位于野火区，保险公司往往不希望靠近该处。

但是“野火地区”往往范围很广。如果公司可以在更细微的层面上评估风险-利用卫星图像和机器学习等信息结合风，天气和拓扑数据来更好地定义风险最高的区域，该怎么办?是否可以为更多的房主提供更优惠的价格政策?

这就是Delos的想法，该公司今天在TechCrunchDisruptSFStartupBattlefield上亮相。

Delos本身不担任保险人;取而代之的是，它充当一堆主要承运人的总经理。他们使用专有模型分析被认为是错误分类的房屋，从而分析了被广泛纳入“野火区域”标签的区域。Delos与这些客户联系，就他们签署的任何保单获得佣金/利润分成。

该公司首先关注加利福尼亚州，并指出该州占该州野火的一半。根据CalFire的说法，仅在2019年，加利福尼亚州就发生了5,000多起火灾。野火过后，Delos计划扩展到模拟飓风风险。

Delos还会定期向投保人发送一份清单，列出他们可以采取的行动，以加固和保护房屋免遭野火，例如砍倒悬于房屋上方的树木，或使用耐火建筑材料。如果他们的最新卫星图像显示干燥的植被在您房子后面的山坡上蔓延，则可以让您警惕不断增加的风险。

联合创始人KevinStein和ShannaMcIntyre都具有丰富的航空航天背景。凯文(Kevin)从斯坦福大学获得航空航天工程硕士学位，然后在航天系统/洛拉尔(Loral)担任机械系统工程师，而珊娜(Shanna)在伯克利学习物理学，然后在洛克希德·马丁(LockheedMartin)担任了11年工程师。

斯坦说，他认为美国大约有1800万套房屋分类错误。