В Сингапуре тестируют блокчейн-сервис для беременных с диабетом
ТОП-3 трейдеры
Лучшие трейдеры на основании оценок пользователей
Инновационный проект LumenLab, который работает при организации MetLife Asia на территории Сингапура, рассказал о запуске испытания уникального блокчейн-сервиса для оказания финансовой помощи беременным женщинам, болеющим гестационным сахарным диабетом.
По предварительным данным, испытания сервиса закончатся через полгода. Чтобы принять участие в его тестировании, участники проекта могут скачать необходимый софт из онлайн-магазина AppStore. Отметим, что пользователи приложения смогут получить финансирование на сумму до $1,9 тыс. Деньги получится потратить на приобретение медицинских средств для лечения заболевания.
Сотрудники проекта LumenLab отметили, что уникальное решение на базе блокчейна позволит оказывать поддержку больным диабетом без необходимости составлять письменное заявление. Таким образом проект позволит сократить издержки на обработку заявлений и время, по истечении которого будет оказана необходимая поддержка.
Решение будет работать по принципу предоставления данных амбулаторного исследования беременной на наличие данного заболевания через мобильное приложение в распределенный реестр данных. После данного действия будут проводиться автоматические выплаты при помощи экспериментального страхового сервиса Vitana.
Также разработчики проекта LumenLab отметили другие положительные стороны данного решения. Одно из них заключается в высоком уровне надежности данных пользователей (страховым операторам не придется самостоятельно работать с медицинскими данными беременных, чтобы проверить страховой случай).
В апреле этого года корпорация Marsh, которая занимает лидирующую позицию в сфере страхования, сообщила о запуске коммерческого блокчейн-решения для проверки страховых случаев. Основными партнерами брокера стали организации IBM, ACORD и ISN. По заявлению компаний, использование блокчейна в этой сфере позволит улучшить качество работы с клиентами, а также создаст много возможностей в процессе определения страховых рисков.