AI 기반 홍수 위험 언더라이팅

FEMA 구역을 이기고, DOI 심사관보다 먼저 스스로를 차단하는 홍수 요율 산정 요소.

FloodProof는 실제 NFIP 홍수 클레임 포트폴리오를 대상으로, 실제 건물 속성의 종합이 FEMA 홍수 구역보다 손실을 더 잘 순위화함을 입증하고, 모든 요율 산정 변수를 실제 인구조사 인구통계에 대한 차별적 영향으로 감사하며, 심사관 대응 DOI 신고 패키지를 구성합니다. 변수가 80% 규칙을 통과하지 못하면, 결정론적 정책 게이트는 신고를 준비 완료로 표시하기를 거부하고 최악 위반 항목을 사람의 보험계리 정당화로 라우팅합니다.

1.69x

상위 십분위 손실 포착에서 FEMA 구역 대비 표본 외 리프트

홀드아웃된 실제 NFIP 클레임 40,615건, Gini 0.31 대 0.08

$3.1B

FEMA 고위험 구역 밖에서 지급된 실제 건물 클레임 금액 (45.9%)

이 텍사스주 해리스 카운티 포트폴리오, 모델화되지 않음

NOT FILING-READY

요율 산정 변수 5개가 80% 규칙을 통과하지 못하자 게이트가 자체 신고를 차단했습니다

종합 점수 자체는 AIR 0.938로 통과합니다

모든 수치는 매 실행마다 실제 공개 데이터에서 실시간으로 다시 계산됩니다. 이를 이 해리스 카운티 포트폴리오와 이 홀드아웃 분할에 귀속시키십시오. 개방 세계에 대한 보장으로 보지 마십시오.

FEMA 구역은 양쪽 모두에서 가격을 잘못 매기고, 더 똑똑한 모델도 신고에서 탈락할 수 있습니다

Zone AE 대 Zone X에 기준을 둔 홍수 가격 책정은 지도로 답하는 부동산 단위 질문입니다.

홍수 요율을 FEMA 홍수 구역에 고정하면 구역 안의 고가(elevated) 주택에는 과다 청구하고 구역 밖의 슬래브 기초 주택에는 과소 청구하게 됩니다. 보험사의 실제 익스포저는 구역 지도가 답할 수 없는 부동산 단위 질문입니다. 이 실제 해리스 카운티 포트폴리오에서, 건물 클레임 금액의 $3.1B(45.9%)가 FEMA가 고위험 특별홍수위험구역(Special Flood Hazard Area) 밖으로 평가한 부동산에서 지급되었습니다. 이는 모델 없이 데이터에서 바로 나온 사실입니다.

시장은 더 나은 모델을 사는 것으로 답해 왔습니다. 그러나 더 똑똑한 요율 산정 요소는 일의 절반에 불과합니다. 이제 AI로 보강된 요율은 보험감독국(Department of Insurance) 공정성 심사를 통과해야 합니다. 손실을 잘 순위화하는 요소가 인구통계적 신호를 함께 지니고 EEOC 80% 규칙을 통과하지 못하면, 심사관이 기각할 차별적 요율을 출시하게 되기 때문입니다. New York DFS Circular Letter 2024-7은 대리 차별 테스트를 요구하고, Colorado는 AI 기반 보험 요율에 대해 변수별 정당화를 요구하며, NAIC AI 모델 회보는 24개 이상의 주에서 채택되었습니다. 자체 채점하는 더 나은 모델은 증거가 아니며, 인구통계적 신호를 지닌 더 나은 모델은 반려되는 신고입니다.

견고한 엔지니어링은 모델 주변의 인프라입니다: 비순환적 백테스트, 모든 요율 산정 변수에 대한 공정성 감사, 그리고 심사관의 신고 패키지를 산출하거나 거부하는 게이트. 그것이 저희가 구축한 것이며, 데모가 실제 공개 데이터에서 입증하는 것입니다.

FloodProof의 작동 방식

아홉 개의 측정된 단계, 실제 OpenFEMA 클레임부터 결정론적 신고 판정까지. 하드코딩된 것은 없습니다.

FloodProof 라이브 파이프라인 패널로, 실제 클레임 135,381건에 대해 완료된 9단계를 보여줍니다: 캐시된 OpenFEMA 기록을 읽고, 지급된 건물 클레임을 유지하고, 실제 건물 특성을 엔지니어링하고, CDC-SVI 인구통계와 지구 중심점을 적재하고, 시드 9로 70/30 분할한 뒤 릿지 종합을 적합화하고, FEMA 구역 대비 1.694x로 백테스트하고, 고위험 구역 밖에서 지급된 $3.1B를 집계하고, 모든 변수를 차별적 영향으로 스크리닝하며, 결정론적 정책 게이트가 NOT FILING-READY를 반환하고 층수를 사람에게 라우팅합니다. — 아홉 단계 파이프라인은 매 실행마다 라이브로 돌아갑니다. 신뢰 핵심 수치는 어떤 에이전트 프레임워크 밖에서 계산되는 일반 numpy입니다.

스코어링 엔진

실제 OpenFEMA 건물 속성(건물 연식, 층수, 고가 여부 지표, post-FIRM 코드, 점유, 장애물)의 릿지 종합을 70% 학습 분할에 적합화하고 홀드아웃된 30% 테스트 분할에서 점수를 매깁니다. 지급액이 기계적으로 그에 의해 상한되기 때문에 부보 담보는 점수에서 의도적으로 제외되며, 그렇지 않으면 백테스트가 순환적이 됩니다. 기준선은 실제 ratedFloodZone이고 레이블은 실제 amountPaidOnBuildingClaim이며, 둘 다 모델과 독립적입니다.

백테스트와 기여도

홀드아웃 클레임을 종합과 FEMA 구역으로 순위화하고, 엔진은 각각에 대해 상위 십분위 손실 금액 포착과 Gini를 보고하며, 점수를 무엇이 견인하는지의 정확한 선형 Shapley 기여도를 함께 제공합니다. 고정 시드(SEED=9)가 분할을 재현 가능하게 하므로, 같은 실행은 같은 수치를 냅니다.

공정성 감사

차별적 영향 스크린은 모든 요율 산정 변수, 종합 점수 자체, 부보 건물 담보, 그리고 각 건물 속성에 대해, CDC/ATSDR SVI의 실제 지구 단위 소수집단 비율을 기준으로 실행됩니다. 각 변수에 대해 부정적 영향 비율과 그것이 EEOC 80% 규칙 밴드 [0.80, 1.25] 안에 있는지를 계산합니다.

결정론적 정책 게이트

신고는 홀드아웃 표본이 충분히 크고, FEMA 구역 대비 종합 리프트가 요구 최소치(1.10x 이상)를 넘으며, 부정적 영향 비율이 밴드 안에 있고, 여기에 주별 신고 체크리스트가 더해질 때에만 준비 완료로 표시됩니다. 어떤 변수라도 실패하면 게이트는 NOT FILING-READY를 내고, 최악 위반 항목을 지명하며, 사람의 보험계리 정당화로 라우팅합니다. 기본은 거부: filing_ready는 차단 소견이 0건일 때에만 성립합니다.

선택적 LLM 크루

요인 설명자, 적대적 도전자와 짝을 이룬 공정성 정당화자, 그리고 신고 메모 작성자로 구성된 Pydantic-AI 크루가 자문할 수 있지만, 결정하는 것은 게이트입니다. API 키는 필요하지 않습니다. 키가 없으면 에이전트는 판정을 보류하며 결정론적 데모는 영향을 받지 않습니다. 모든 신뢰 핵심 수치는 에이전트 프레임워크 밖의 일반 numpy에 있습니다.

데모가 실제 데이터에서 입증하는 것

텍사스주 해리스 카운티. 실제 OpenFEMA NFIP 클레임. 아래의 모든 수치는 실시간으로 계산됩니다.

동일한 해리스 카운티 포트폴리오의 FloodProof 나란히 지도. 왼쪽은 FEMA 홍수 구역 등급으로 색칠된 클레임이며 점 크기는 실제 지급 금액과 같습니다. 오른쪽은 동일한 클레임을 AI 종합 위험으로 색칠한 것으로, 금색 고리가 FEMA 누락을 표시합니다: FEMA가 안전하다고 평가했지만 종합이 고위험으로 점수를 매기는 부동산. 모서리의 빨간 배지에는 규정 준수 인증서 NOT FILING-READY가 표시됩니다. — 같은 포트폴리오, 두 지도. 동일한 해리스 카운티 클레임에 대한 FEMA 구역 뷰와 AI 종합 뷰이며, 금색 고리는 FEMA가 안전하다고 평가했지만 종합이 고위험으로 표시하는 부동산을 표시합니다.

FloodProof 표본 외 리프트 차트로, 헤드라인 통계 카드가 있습니다: FEMA 고위험 구역 밖에서 지급된 실제 건물 클레임 $3125.0M, FEMA 구역 대비 종합의 상위 십분위 포착 리프트 1.694x, 고위험 구역 밖 전체 실제 클레임 금액 비중 45.9%, 백테스트의 홀드아웃 실제 클레임 40,615건. 막대 차트는 상위 십분위 클레임 금액 포착과 Gini에서 AI 종합을 FEMA 구역만과 비교합니다. — 표본 외 결과: 홀드아웃 클레임 40,615건에서 상위 십분위 포착 리프트 1.694x, Gini 0.31 대 0.08.

홀드아웃된 실제 클레임 40,615건에서 종합은 FEMA 구역 기준선의 상위 십분위 손실 금액을 1.69x 포착하며, Gini는 구역의 0.08에 대해 0.31입니다. 점수는 학습에 적합화되고 홀드아웃 분할에서 읽히며, 기준선과 레이블이 모두 모델과 독립적이기 때문에, 이것은 자체 채점이 아니라 진정한 표본 외 결과입니다.

리프트는 무작위 시드에 걸쳐 대략 1.69x에서 1.85x 구간에서 견고하게 유지되므로, 운 좋은 분할이 아닙니다. 적용 범위는 한 카운티 포트폴리오와 하나의 홀드아웃 30% 분할이며, 저희는 그렇게 말합니다.

감사는 AI가 문제인 척하지 않습니다. 종합 점수 자체는 실제 CDC/ATSDR SVI 지구에 대해 스크리닝되어 AIR 0.938로 80% 규칙을 통과합니다. 그러나 스크린은 모든 요율 산정 변수에서 실행되며, 5개가 실패합니다: 최악은 AIR 0.363의 층수이고, 그다음이 0.526의 부보 가액이며, 놀랍게도 FEMA 자체의 구역 등급이 1.467입니다.

심사관보다 먼저 데이터에서 규정 준수 위험을 잡는 것이 가치입니다. 게이트는 그다음 신고를 준비 완료로 표시하기를 거부하고 최악 위반 항목인 층수를 사람의 보험계리 정당화로 라우팅합니다.

NOT FILING-READY로 표시된 FloodProof 규정 준수 인증서 모달. 차별적 영향 표가 모든 요율 산정 변수를 실제 CDC/ATSDR SVI 2022 지구에 대해 스크리닝합니다: 종합 점수는 AIR 0.938로 통과하는 반면, 요율 산정 변수 중 5개가 80% 규칙을 통과하지 못하며, 최악은 0.363의 층수, 그다음 0.526의 부보 건물 담보, FEMA 자체의 구역 등급 1.467입니다. 빨간 줄은 최악 위반 항목인 층수가 사람의 보험계리 정당화로 라우팅되고 요율이 자동 승인되지 않음을 적으며, 아래에 주별 DOI 신고 체크리스트가 있습니다. — 차별적 영향 감사가 모든 요율 산정 변수를 스크리닝합니다. 종합은 0.938로 통과하고, FEMA 자체의 구역 등급을 포함해 변수 5개가 실패합니다.

텍사스주 해리스 카운티 보험사 포트폴리오를 위한 AI 보강 홍수 요율 산정 요소라는 제목의 FloodProof 주 DOI 신고 문서에 NOT FILING-READY 스탬프가 찍혀 있습니다. 보험계리 메모란덤, 종합이 실제 클레임 40,615건에서 FEMA 구역의 상위 십분위 손실 금액을 1.694x 포착하고 Gini 0.31 대 0.08임을 보여주는 표본 외 백테스트 표, 그리고 정확한 선형 Shapley 기여도의 특성 중요도 표가 담겨 있습니다. — 심사관 대응 DOI 신고 패키지: 보험계리 메모란덤, 표본 외 백테스트, 특성 기여도. 게이트가 산출하거나 차단합니다.

FloodProof가 들어가는 자리, 정직하게

이것은 메커니즘의 데모이지, 배포된 파이프라인이 아닙니다. 무엇이 실제이고 무엇이 스텁인지 정확히 여기 있습니다.

구성 요소	이 데모에서	상태
클레임, 인구통계, 지리	OpenFEMA FimaNfipClaims (기록 170,803건, 채점 135,381건), CDC/ATSDR SVI 2022, Census Gazetteer 2023	실제, 공개, API 키 없음
스코어링, 백테스트, 공정성 감사, 게이트	릿지 종합, 표본 외 리프트와 Gini, 차별적 영향 스크린, 결정론적 정책 게이트	실제, 일반 numpy와 Python
벤더 신호 피드 (ZestyAI Z-FLOOD, ICEYE SAR-depth)	실제 스키마 뒤의 어댑터, 화면에서 스텁으로 공개	스텁, 문서화된 프로덕션 교체
Guidewire / Duck Creek 커넥터	/api/score에서의 웜 캐시 조회로 50 ms 이내 반환	스텁, 라이브 통합 아님
Pydantic-AI 크루 (요인 설명자, 공정성 정당화자, 메모 작성자)	자문 서술만; API 키가 없으면 판정 보류	선택적, 자문, 결코 결정하지 않음

해리스 카운티 지구를 위한 FloodProof 요율 산정 요소 워크시트. Guidewire 커넥터로 요율 산정 요소 가져오기 컨트롤이 펼쳐져 있습니다. 콘솔 로그는 이를 stub guidewire-integration-data-manager로 표시하고 웜 캐시 조회에서 종합 요율 산정 요소를 반환하며, UI에서 라이브 통합이 아니라 스텁으로 공개됩니다. — 인라인 견적-인수 스토리는 구체적이지만 정직합니다: Guidewire 커넥터는 스텁된 캐시 조회이며, UI에서 그렇게 표시됩니다.

이 데모가 하지 않는 것

라이브 ZestyAI, ICEYE, First Street, Guidewire, 또는 Duck Creek 피드를 실행하지 않습니다. 그것들은 스텁입니다.
DOI 규정 준수나 인증을 주장하지 않습니다. 신고 패키지는 증거 산출물이지 법률 자문이 아니며, 어떤 심사관도 아무것도 승인하지 않았습니다.
모형화된 연간 금액 누수 수치를 제시하지 않습니다. 정직한 리드는 FEMA 고위험 구역 밖에서 지급된 실제, 모델화되지 않은 $3.1B와 표본 외 리프트입니다.
외부 래스터(불투수면, DEM, NOAA Atlas-14)를 사용하지 않습니다. 종합은 OpenFEMA 자체의 실제 건물 속성을 사용하며, 래스터는 문서화된 향후 강화입니다.
고객, 보험사, 배포, 추천사, ROI가 없습니다. 지명된 보험사가 이것을 사용한 적이 없습니다. 한 카운티 포트폴리오에서 메커니즘의 데모입니다.
자체 모델이 편향된 척하지 않습니다. 종합은 AIR 0.938로 80% 규칙을 통과합니다. 요점은 감사와 게이트가 실패하는 변수를 잡는다는 것입니다.

언더라이터와 규정 준수 팀이 묻는 질문

이미 구매하고 있는 ZestyAI나 ICEYE 같은 홍수 모델을 대체합니까?

아닙니다. FloodProof는 ZestyAI나 ICEYE와 경쟁하는 또 다른 홍수 모델이 아닙니다. 어떤 모델을 사용하든 그 주변에 놓이는 통합 및 입증 계층입니다: 실제 FEMA 구역 기준선에 대한 비순환적 표본 외 백테스트, 모든 요율 산정 변수에 대한 차별적 영향 감사, 그리고 심사관 대응 DOI 신고 패키지를 산출하거나 차단하는 결정론적 게이트. 그 가치는 어떤 모델 품질에서도 성립합니다. 자체 채점하는 더 나은 모델은 증거가 아니며, 인구통계적 신호를 지닌 더 나은 모델은 심사관이 기각하는 신고이기 때문입니다.

FEMA 구역 대비 종합의 리프트가 단지 과적합이 아님을 어떻게 압니까?

백테스트는 설계상 비순환적입니다. 종합은 70% 학습 분할에 적합화되고 한 번도 보지 못한 홀드아웃 30%에서 점수가 매겨지며, 기준선은 실제 FEMA 평가 구역이고, 레이블은 실제 지급 클레임 금액입니다. 기준선과 레이블 모두 모델과 독립적이며, 점수가 지급 상한을 이용해 부정행위를 하지 못하도록 부보 담보는 의도적으로 제외됩니다. 홀드아웃된 실제 NFIP 클레임 40,615건에서 종합은 FEMA 구역 기준선의 상위 십분위 손실 금액을 1.69x 포착하며(Gini 0.31 대 0.08), 결과는 무작위 시드에 걸쳐 대략 1.69x에서 1.85x 범위를 유지합니다.

요율 산정 변수가 80% 규칙을 통과하지 못할 때 게이트는 실제로 무엇을 합니까?

신고를 준비 완료로 표시하기를 거부합니다. 정책 게이트는 하나의 불변식을 가진 결정론적 Python입니다: filing_ready는 차단 소견이 0건일 때에만 성립합니다. 이 해리스 카운티 포트폴리오에서 종합 점수 자체는 AIR 0.938로 80% 규칙을 통과하지만, 감사는 실패하는 요율 산정 변수 5개를 플래그하며, 최악은 AIR 0.363의 층수입니다. 게이트는 NOT FILING-READY를 내고, 최악 위반 항목을 지명하며, 차별적 요율을 출시하는 대신 사람의 보험계리 정당화로 라우팅합니다. 에이전트는 자문하고, 코드가 결정합니다.

실제 클레임 데이터에서 실행됩니까, 아니면 합성 표본입니까?

실제입니다. 데모는 텍사스주 해리스 카운티의 원시 OpenFEMA NFIP 클레임 기록 170,803건에서 실행되며, 그중 지급된 건물 클레임이 있는 135,381건이 채점되고, 실제 CDC/ATSDR SVI 2022 지구 인구통계와 2023 Census Gazetteer가 더해집니다. API 키 없는 공개 데이터이며, 첫 실행 시 캐시됩니다. 데모가 화면에 공개하는 한 가지 정직한 유의사항: FEMA는 클레임 지리 좌표를 대략 지구 중심점으로 검열하므로, 백테스트는 공개 데이터가 허용하는 해상도에서 실행됩니다.

이 데모에서 벤더 피드와 Guidewire 커넥터는 라이브입니까?

아닙니다. 데모도 화면에 그렇게 말합니다. ZestyAI Z-FLOOD와 ICEYE SAR-depth 피드, 그리고 Guidewire Integration Data Manager 커넥터는 실제 스키마 뒤의 스텁입니다. 커넥터 엔드포인트는 인라인 견적-인수 통합을 구체적으로 보여 주기 위해 50 ms 이내에 반환하는 웜 캐시 조회입니다. 프로덕션 경로는 재작성이 아니라 문서화된 설정 교체이며, 정직한 주장은 스텁이지 라이브 통합이 아닙니다.

'DOI 심사관이 승인할 수 있는 요율 산정 요소'가 인증된 규정 준수를 의미합니까?

아닙니다. DOI 신고 패키지는 증거 산출물입니다. 보험계리 메모란덤, 표본 외 백테스트, 특성 기여도, 주별 체크리스트이며, 인증이나 법률 자문이 아닙니다. '심사관이 승인할 수 있다'는 설계 목표이지, 어떤 심사관이 무엇이든 승인했다는 보장이 아닙니다. 어떤 보험사도 이를 프로덕션에서 사용하지 않았고, 배포, 고객, 사례 연구도 없습니다. 24개 이상의 주가 NAIC AI 모델 회보를 채택함에 따라, 요점은 게이트가 심사관이 요구하는 증거를 산출하고 데이터가 신고를 뒷받침하지 않으면 정직하게 실패한다는 것입니다.