Bảo hiểm chuyện mây mưa

20/12/2012 14:00 PM | Kinh doanh

Công nghệ "Big Data" cho phép tính toán rủi ro đối với từng cánh đồng, từng ruộng lúa

Ở Ấn Độ, gió mùa cứ đến muộn là mùa màng lại thất bát, người nông dân không biết lấy đâu ra để trả nợ tiền mua hạt giống. Mỗi năm có hơn 15.000 người tự sát. Số phận hẩm hiu của họ gióng một hồi chuông cảnh tỉnh cho vấn nạn toàn cầu mang tên biến đổi khí hậu. Làm nông lúc nào cũng như một canh bạc, nhưng khi mà số lượng các “hiện tượng thời tiết bất thường” ngày càng tăng, việc gieo trồng và thu hoạch lại càng rủi ro hơn.

The Climate Corporation, một công ty đóng tại Thung lũng Silicon, muốn thay đổi tình trạng trên và giảm thiểu rủi ro tài chính cho nông dân bằng cách đưa vào nông nghiệp xu hướng mới nhất của ngành công nghệ thông tin: Big Data (tạm dịch: “biển dữ liệu”).

Công ty đang thu thập rất nhiều loại thông tin, từ mô hình thời tiết, xu hướng khí hậu tới đặc điểm thổ nhưỡng, rồi phân tích các dữ liệu trên cho từng cánh đồng một. Kết quả phân tích thu được sẽ giúp công ty thảo từng hợp đồng bảo hiểm riêng biệt cho từng người nông dân để phòng ngừa thiệt hại do các hiện tượng thời tiết cực đoan gây ra.

Phí bảo hiểm cho hợp đồng bảo hiểm thời tiết toàn bộ (TWI, tức Total Weather Insurance) sẽ phụ thuộc vào địa điểm và loại cây trồng. Trung bình, phí bảo hiểm hàng năm cho mỗi hecta tốn khoảng 30USD (tức hơn 600 ngàn VNĐ), tương đương 3% doanh thu một hecta. Nếu hiện tượng thời tiết cực đoan diễn ra trái vụ, The Climate Corporation sẽ bồi thường tối đa 300USD (tức hơn 6 triệu VNĐ) mỗi hecta.

Hợp đồng bảo hiểm TWI được thiết kể để bổ sung cho chương trình bảo hiểm mùa vụ liên bang tại Mỹ, vốn chỉ có hạn mức bồi thường hạn chế. Trái với chương trình này của chính phủ, nông dân không cần phải chứng minh tổn thất thực tế. Chỉ cần các dữ liệu của công ty cho thấy “phải bồi thường cho nông dân” là tiền được chi chứ chẳng cần giấy tờ gì phức tạp.

“Chúng tôi không dự báo thời tiết. Chúng tôi dự báo xác suất của các hiện tượng thời tiết bất thường và khả năng tác động của chúng tới từng cánh đồng tại Mỹ trong vòng hai năm tới”, ông David Freidberg, người sáng lập và CEO của The Climate Corporation, nói.

Để làm được điều này, công ty phải vừa phân tích được một khối lượng dữ liệu khổng lồ, lại vừa tính toán được rủi ro. Nhằm giải quyết vấn đề trên, ông Friedberg thuê một nhóm các “quants” (tức các nhà phân tích định lượng) có bằng cao học từ nhiều lĩnh vực như thống kê, toán ứng dụng và kinh tế học.

Dù vậy, marketing vẫn là thử thách lớn đối với công ty mới 6 năm tuổi này. Nông dân không mấy khi chủ động đi tìm cái mới, nhất là khi cái mới ấy lại là một sản phẩm nằm “trên” đám mây điện toán, ông Friedberg thừa nhận. The Climate Corporate có một website để khách hàng mua bảo hiểm trực tuyến. Nhưng rồi công ty nhận ra rằng bán bảo hiểm cho nông dân tại các khu vực hẻo lánh tốt nhất là nên qua một mạng lưới các đại lý.

Và giống như ông chủ của hầu hết các công ty khởi nghiệp khác, ông Friedberg không công bố con số doanh thu, và chỉ nói rằng “đã có vài ngàn khách mua bảo hiểm.” Nhưng các nhà đầu tư mạo hiểm có vẻ hứng thú với các con số mà họ đã được thấy, kể từ khi thành lập năm 2006 (với cái tên “Weather Bill”), ông Friedberg cùng cộng sự Siraj Khaliq đã huy động được tổng cộng 110 triệu USD từ các công ty đầu tư mạo hiểm nổi tiếng như Google Ventures, Atomico, Founders Fund và Khosla Ventures.

The Climate Corporation là một ví dụ cho xu hướng các công ty khởi nghiệp từ bỏ lĩnh vực mạng xã hội và chuyển sang những ngành kinh doanh bền vững hơn, tác giả một cuốn sách về mô hình kinh doanh dựa trên phân tích dữ liệu, ông Niko Waesche chia sẻ.

Cho đến nay, The Climate Corporation mới chỉ bán bảo hiểm ở Mỹ. Nhưng nếu sự kết hợp giữa nông nghiệp và các thuật toán thành công ở xứ cờ hoa, nó có thể được nhân rộng ra toàn thế giới. Đích ngắm tiếp theo là Australia, Canada và Brazil.

Chúng ta cùng hy vọng rằng các hợp đồng bảo hiểm dựa trên các phân tích và tính toán tài tình một ngày nào đó sẽ giúp người nông dân Ấn Độ thoát khỏi tính đỏng đảnh của thời tiết

Minh Tuấn

tuannm

Cùng chuyên mục
XEM