論文の概要: Token-based Insurance Solutions on Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07902v2
- Date: Sun, 18 Dec 2022 15:03:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 00:42:06.924842
- Title: Token-based Insurance Solutions on Blockchain
- Title(参考訳): ブロックチェーン上のトークンベースの保険ソリューション
- Authors: Simon Cousaert, Nikhil Vadgama, Jiahua Xu
- Abstract要約: 市場における主要なトークンベースの保険ソリューションを3つ紹介し、ネイティブトークン機能、トークン化カバータイプ、クレーム評価プロセス、資本モデルの観点から比較する。
初期段階にあるにもかかわらず、トークンベースの保険スペースは、既存のプレイヤーを降ろすことを約束している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.254099382808598
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rising demand for protection against new risks such as loss of
digital assets, novel insurance services and products emerge. In particular,
token-based insurance solutions on blockchain transform the insurance business
by providing cover for new risks and streamlined, (semi-)automated underwriting
and claim processes. In the chapter, we present a general framework of
token-based insurance solutions, delegating their fundamental building blocks
that include core roles, main tokens and assets, as well as key processes and
operations. We describe three major token-based insurance solutions in the
market and compare them in terms of native token functionality, tokenized cover
types, claim assessment process and capital model. Based on the discussion on
the general framework and concrete examples of token-based insurance solutions,
we summarize their advantages and point out their drawbacks. We conclude that
despite being at a nascent stage, the token-based insurance space bears the
promise to unseat the incumbent players with increasingly more action taking
place and more use cases being explored.
- Abstract(参考訳): デジタル資産の喪失などの新たなリスクに対する保護需要が高まる中、新規保険サービスや製品が出現する。
特に、ブロックチェーン上のトークンベースの保険ソリューションは、新たなリスクのカバーを提供し、(準)自動化された引受と請求プロセスの合理化によって保険ビジネスを変革する。
この章では、トークンベースの保険ソリューションの一般的な枠組みを紹介し、コアロール、メイントークン、資産、および主要なプロセスと運用を含む基本的ビルディングブロックを委譲する。
市場における3つの主要なトークンベースの保険ソリューションを,ネイティブトークン機能,トークン化されたカバータイプ,クレーム評価プロセス,資本モデルの観点から比較する。
トークンベースの保険ソリューションの一般的な枠組みと具体的な例に関する議論に基づいて,その利点を要約し,問題点を指摘する。
先進的な段階にあるにもかかわらず、トークンベースの保険スペースは、より多くのアクションが行われ、より多くのユースケースが探索される現時点のプレイヤーを解放するという約束を負っていると結論付けている。
関連論文リスト
- Fixing Smart Contract Vulnerabilities: A Comparative Analysis of
Literature and Developer's Practices [6.09162202256218]
文献で見られるような脆弱性の修正をガイドラインとして挙げる。
開発者がこれらのガイドラインにどの程度準拠しているか、あるいは他の実行可能な共通ソリューションがあるのか、それらが何であるかは明らかではない。
本研究の目的は,開発者が既存のガイドラインを遵守することに関連する知識ギャップを埋めることと,セキュリティ脆弱性に対する新たな,実行可能なソリューションを提案することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T09:55:54Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - Blockchain-empowered Federated Learning for Healthcare Metaverses:
User-centric Incentive Mechanism with Optimal Data Freshness [66.3982155172418]
まず、医療メタバースのための分散型フェデレートラーニング(FL)に基づく、ユーザ中心のプライバシ保護フレームワークを設計する。
次に,情報時代(AoI)を有効データ更新度指標として利用し,観測理論(PT)に基づくAoIベースの契約理論モデルを提案し,センシングデータ共有の動機付けを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-29T12:54:03Z) - Safe Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [48.667697255912614]
平均場強化学習は、同一エージェントの無限集団と相互作用する代表エージェントのポリシーに対処する。
モデルベースの平均場強化学習アルゴリズムであるSafe-M$3$-UCRLを提案する。
本アルゴリズムは,低需要領域におけるサービスアクセシビリティを確保しつつ,重要な領域における需要を効果的に満たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T15:57:07Z) - An Adaptive Decision-Making Approach for Better Selection of a
Blockchain Platform for Health Insurance Frauds Detection with Smart
Contracts: Development and Performance Evaluation [0.0]
本稿では,100以上のブロックチェーンプラットフォームを分類する。
2つのブロックチェーンプラットフォームを使用して医療保険詐欺を検出するスマートコントラクトを開発する。
私たちの意思決定マップによると、Hyperledger Fabricは医療保険詐欺を検出するための、最高のブロックチェーンプラットフォームです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T02:08:38Z) - Is Vertical Logistic Regression Privacy-Preserving? A Comprehensive
Privacy Analysis and Beyond [57.10914865054868]
垂直ロジスティック回帰(VLR)をミニバッチ降下勾配で訓練した。
我々は、オープンソースのフェデレーション学習フレームワークのクラスにおいて、VLRの包括的で厳密なプライバシー分析を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T05:47:30Z) - A formal model for ledger management systems based on contracts and
temporal logic [0.0]
台帳のような第2世代のブロックチェーンは、スマートコントラクトと結合される。
任意のプログラミング構造としてのスマートコントラクトの現在の実装は、危険なバグを受けやすいものにしている。
本稿では,有限状態オートマトンとしてモデル化された契約の概念を形式化し,データベースの分割と信頼性の回復を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-30T15:34:28Z) - Blockchains through ontologies: the case study of the Ethereum ERC721
standard in OASIS (Extended Version) [0.0]
本稿では,ブロックチェーン上に格納されたスマートコントラクトをソフトウェアエージェントとして意味表現する一般的な手段として,エージェント,システム,サービス統合のためのEmphOntologyを利用する方法について報告する。
ERC721標準による管理をケーススタディとして提示したNFT(Non-fungible tokens)に特に注意が払われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T06:54:11Z) - Pricing Algorithmic Insurance [3.705785916791345]
本稿では, アルゴリズム保険の概念を導入し, 導出保険契約の価格設定を実現するための定量的枠組みを提案する。
提案手法は, 精度, 解釈可能性, 一般化可能性などのモデルの性質が, 保険契約評価にどのように影響するかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T22:32:02Z) - ESCORT: Ethereum Smart COntRacTs Vulnerability Detection using Deep
Neural Network and Transfer Learning [80.85273827468063]
既存の機械学習ベースの脆弱性検出方法は制限され、スマートコントラクトが脆弱かどうかのみ検査される。
スマートコントラクトのための初のDeep Neural Network(DNN)ベースの脆弱性検出フレームワークであるESCORTを提案する。
ESCORTは6種類の脆弱性に対して平均95%のF1スコアを達成し,検出時間は契約あたり0.02秒であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T15:04:44Z) - Quantum Multi-Solution Bernoulli Search with Applications to Bitcoin's
Post-Quantum Security [67.06003361150228]
作業の証明(英: proof of work、PoW)は、当事者が計算タスクの解決にいくらかの労力を費やしたことを他人に納得させることができる重要な暗号構造である。
本研究では、量子戦略に対してそのようなPoWの連鎖を見つけることの難しさについて検討する。
我々は、PoWs問題の連鎖が、マルチソリューションBernoulliサーチと呼ばれる問題に還元されることを証明し、量子クエリの複雑さを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-30T18:03:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。