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.