Преимущества, которые несут с собой сотовые сети 5G, открывают перед операторами связи, такими как Verizon и AT&T, множество новых возможностей для бизнеса. Наиболее очевидная из них заключается в том, что они могут продавать более качественные услуги передачи данных по более высоким ценам как индивидуальным, так и корпоративным клиентам. Кроме того, они смогут продавать услуги передачи данных большему числу клиентов, используя их в различных приложениях, включая новые IoT-приложения, например, в подключенных автомобилях, для доступа к удаленным медицинским услугам, в "умных" городах или для логистических целей. Такие возможности создают новую ценность. Они также укрепляют старые бизнес-модели телекоммуникационных провайдеров, заключающиеся в продаже возможностей передачи данных. А ценность заключается в том, чтобы делать больше того же самого.
Что Verizon или AT&T могли бы сделать по-другому? Не сосредотачиваясь только на продаже услуг по передаче данных, могли бы они предлагать услуги, которые стимулирует их подключение? Рассмотрим два следующих сценария. В первом сценарии Verizon обеспечивает подключение медицинского оборудования, перевозимого выездными медсестрами на дому, к сети 5G. Verizon берет за это премию. Это обусловлено тем, что ее более надежное покрытие позволяет медсестре, путешествующей на дому, подключаться к Интернету независимо от местонахождения и облегчает обмен данными с подключенными устройствами в соответствующих больницах. Во втором сценарии Verizon не только предлагает подключение к устройствам, которые носят с собой выездные медсестры, но и развивает сеть, обеспечивающую датчики для других дополнительных активов и организаций, которые могут обмениваться и использовать генерируемые данные. Кроме того, Verizon может предложить платформу, которая управляет и предоставляет услуги дистанционного медицинского обслуживания, включающие в себя выездных медсестер, врачей, и больницы. Такая платформа позволит медсестрам делать трехмерные снимки и передавать их в режиме реального времени удаленным специалистам. Кроме того, медсестры смогут просматривать и отправлять видео высокой четкости для получения медицинских рекомендаций на месте. Предоставляя такие услуги, Verizon также получит доступ к ценным интерактивным данным о том, как использовались различные устройства, подключенные через 5G.
В первом сценарии Verizon остается трубопроводным 9 бизнесом, продавая возможности передачи данных. Во втором сценарии компания Verizon расширяет сферу своей деятельности за счет экосистем потребления, включающих в себя путешествующих медсестер, врачей и больницы, которые пользуются услугами Verizon по передаче данных. Таким образом, Verizon извлекает больше пользы из продаваемых ею возможностей передачи данных. Кроме того, она расширяет свой трубопровод, превращая его в платформу. Поскольку технология 5G расширяет возможности использования передачи данных в различных IoT-приложениях, у Verizon и других операторов есть возможность расширить спектр различных экосистем потребления. Они могут облегчить обмен данными для подключенных автомобилей, для активов и организаций в "умных" городах, для роботов на "умных" фабриках и во многих других подобных приложениях.
На текущем этапе развертывания сетей 5G основные операторы связи сосредоточены на укреплении своей роли продавцов голосовой связи и передачи данных через устройства с поддержкой 5G. Такая концентрация вполне объяснима, учитывая значительный потенциал этого рынка. Стратегии увеличения доходов включают поиск новых областей, где 5G дает преимущество, и продажу привлекательных тарифных планов сотовой связи. Одним из примеров является предложение беспроводных "маршрутизаторов" 5G для мобильных и стационарных приложений. Например, такие "маршрутизаторы 5G", установленные в пожарных машинах, полицейских автомобилях и машинах скорой помощи, могут обеспечить быстрое и надежное соединение для сотрудников служб быстрого реагирования. Маршрутизаторы 5G в новых зданиях, на производственных предприятиях и на строительных площадках избавляют от необходимости прокладывать дорогостоящие и трудоемкие кабели для организации сотовой связи.
Появились и первые признаки альтернативных стратегий. Рассмотрим некоторые из недавних приобретений компании Verizon. Одно из них, Sensity Systems, предлагает IoT-платформы для "умных городов". Другое приобретение - Fleetmatics (приобретена за 2,4 млрд. долл.), предлагающая решения для управления автопарком и мобильной рабочей силой. Это сильные сигналы того, что Verizon расширяет свои трубопроводы для создания платформ в области IoT-решений. Аналогичные шаги предпринимает и компания AT&T. Например, она заключила партнерство с компанией Synchronos, чтобы предложить услуги IoT-платформы, помогающие офисным зданиям экономить электроэнергию.
Рост популярности приложений IoT, как понятно, привлечет многих игроков, которые предложат новые платформенные бизнес-модели. В качестве примера можно привести приобретение компанией Verizon таких компаний, как Sensity и Fleetmatics. Время покажет, как будут развиваться эти приобретения и насколько значительное впечатление произведут операторы, подобные Verizon, на рынок платформенных услуг IoT. Если их нынешние усилия останутся экспериментальными или если они решат отказаться от этих первых шагов, то, по всей видимости, они будут играть роль поставщиков сторонних платформ. Для того чтобы телекоммуникационные операторы смогли закрепить свое присутствие в экосистемах потребления, особенно в широком спектре IoT-приложений, необходимы новые возможности. Повышение их роли от роли поставщиков платформ до предложения собственных цифровых платформ требует стратегического видения и решимости. В конечном итоге все будет зависеть от того, как каждый оператор оценит компромисс между риском и выгодой. Следите за развитием событий.
Страховой бизнес: Меняющаяся роль данных
Страховые компании уже давно опираются на данные. Они оценивают риски и заключают договоры страхования на основе анализа больших массивов исторических и агрегированных данных. Используя актуарные навыки, они выявляют важные параметры, которые могут влиять на риск. Возраст, демографические характеристики, история болезни, почтовые индексы проживания, характер работы - вот некоторые примеры параметров, позволяющих прогнозировать риски, например, при страховании жизни. Страховщики используют свои навыки андеррайтинга, отточенные многолетним опытом анализа собственных данных, для формирования прибыльных полисов. Большие резервы капитала также позволяют им принимать на страхование крупные пулы рисков. Эти большие пулы абонентов также позволяют им использовать субъектов с низким уровнем риска для субсидирования субъектов с высоким уровнем риска. Кроме того, они хорошо разбираются в сложных нормативных документах. Все эти факторы на протяжении многих десятилетий служили барьерами для входа в страховую отрасль и приносили пользу действующим страховщикам. До сих пор.
Современные цифровые технологии вносят сумятицу в то, что раньше было стабильным и хорошо защищенным. Преобладающим подходам, использующим агрегированные и исторические данные, бросают вызов новые подходы, использующие для оценки риска данные на индивидуальном уровне и в режиме реального времени. Современные технологии позволяют осуществлять тщательный и точный мониторинг рисков отдельных субъектов в недоступных ранее формах. Например, вместо того чтобы использовать возраст и демографические параметры, выведенные из совокупности данных, для прогнозирования риска автострахования водителя, можно сделать это, непосредственно наблюдая за ним. А данные о наблюдаемых манерах вождения могут более точно предсказать риск автострахования водителя. Кроме того, с помощью этих данных можно влиять на поведение водителя, делая его более безопасным и тем самым снижая риск автострахования. Но и это еще не все: современные цифровые технологии меняют устоявшуюся практику страхового бизнеса по целому ряду других направлений.
Возьмем, к примеру, практику приема, обработки и урегулирования претензий. Автоматизация этой части цепочки создания стоимости страховой компании может снизить затраты на процесс урегулирования претензий до 30%. Например, в случае автомобильной аварии можно удаленно зафиксировать детали, где и как она произошла, а также подробную визуализацию повреждений автомобиля. Дочерняя компания Alibaba Ant Financial имеет продукт под названием Ding Sun Bao, который анализирует такие данные, используя инструменты глубокого обучения и распознавания образов на основе ИИ, что позволяет буквально реконструировать место аварии. Технология позволяет в течение нескольких секунд дать точную оценку ущерба, что дает возможность страховой компании быстро оформить и урегулировать претензию в цифровом виде, без бумажной волокиты. Кроме того, инструменты на основе ИИ позволяют выявлять и сокращать число мошеннических претензий.
Поскольку оценка рисков может производиться путем мониторинга активов и субъектов в режиме реального времени, в скором времени в этом бизнесе может возникнуть волна новых участников. Преобладающие барьеры входа в отрасль, основанные на необходимости большого количества субъектов для снижения среднего риска, могут перестать быть эффективным сдерживающим фактором. Благодаря возможности доступа к данным на индивидуальном уровне новые участники могут даже отбирать субъектов с низким уровнем риска. Некоторые секторы традиционного страхования, такие как автострахование и страхование жилья, могут столкнуться с натиском новых цифровых конкурентов.