01
运营商
车队与机器人运营商可即时查看每位司机与每部单位的风险 — 在损失发生前辅导行为。
- 随运作更新的单位与司机风险。
- 在理赔累积前辅导行为。
- 与保险公司与伙伴共用可审阅的证据轨迹。
解决方案
数据不是难题。挑战在于定义风险，并把它用于服务大众。
我们提供机器与技术支持、AURA 评分，以及保险公司定价流程支持 — 并应用于机器已在运行的场景。
解决方案 01
AEGIS
把机器安全送入现场。
我们协助运营商与平台伙伴规划部署、接入实时机器数据，并在扩张时保持车队可审阅 — 从试点场地到量产路线。
- 界定部署范围：场地、单位、数据源与保障伙伴。
- 将实时机器行为接入同一证据轨迹，供运营方可即时行动。
- 车队扩张时提供技术复核与运营支持。
适用场景
- 保安机器人
- 无人机
- 人形机器人
- 配送与物流
解决方案 02
AURA
把即时行为整理成可信的风险依据。
AURA 接入车队与机器人的即时数据，标准化后评分，让运营商、平台与持牌保险公司共用同一可审计视图 — 核保权限不会转移。
- 从 OEM、车载遥测与边缘 SDK 接入同一模型。
- 按行程与单位评分，因素可供伙伴复核。
- 输出证据，支持运营、尽职调查与保险公司流程。
解决方案 03
LIBRA
协助市场公平运用这些依据定价。
YAS 把评分行为整理成持牌保险公司可用的输入，以支持动态与按用量定价。
- 以实时证据支持按公里与行为关联的评级。
- 保留精算师与核保人可尽职调查的因素视图。
- 决定权永远留在持牌保险公司。
适用场景
- 电动车队
- 保安机器人
- Robotaxi 与 AV
适用场景
解决方案如何应用于实际场景。
以下场景展示同一套三大方案，如何落地于机械已在运作的环境。
适合对象
按你的角色选择合适入口。
运营商、保险公司与平台，各自有清晰入口。
02
保险公司
持牌保险公司取得可评分、可审计的即时行为全貌 — 决定权仍属保险公司。
- 按可解释的即时行为定价。
- 精算师可审阅的因素级视图。
- 权限始终属持牌保险公司。
03
平台方
开发商取得可尽职审查的机械行为记录，供伙伴与资本审阅。
- 他人可尽职审查的可审计记录。
- 加快与伙伴与资本的对话。
- 运营商与保险公司可共用的评分。
我们的方法
我们正在改变风险的衡量和定价方式。 实时。
风险应随运营即时变动，而非滞后一年。当定价回应实时行为，安全运营商获得公平回报，持牌保险公司保留每项决策权。
01
测量
我们实时了解每台机器的实际运行表现——每次行程、每次轮班。
02
分数
这种行为成为一种实时风险评分，基于发生的事情，而不是假设。
03
公平定价
运营更安全，保险公司定价更公平——决策权始终由保险公司保留。
