我对LMND的论点以及为什么经过大量研究后不选择投资

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  1. 龙江风采福利彩票提出了几项大而猛烈的声明,它们要么无法备份,要么显然已经夸大其词了。

示例:声称拥有更高的客户满意度等级,并且总体上更快乐。这是非常错误的。如果您去App Store,您会发现他们的评论比其他大型保险龙江风采福利彩票的评论少很多(成千上万),而在5星级系统上平均仅多0.1颗星(大型龙江风采福利彩票为4.9,平均4.8)。不仅是由于样本量较小而导致的陈述也具有误导性,我还花了一些时间阅读许多评论,在LMND上他们获得了1颗星,这是因为与该机器人的交易几乎是不可能的,并且该龙江风采福利彩票拒绝回答电话或电子邮件。但是,大多数针对大型龙江风采福利彩票的1星评价都只是与保险应用程序本身无法正常运行(可以轻松修复)有关,而我发现很少有人对此感到担忧。

对于主要的保险评论网站及其评论部分,这是相同的。 LMND在专业评论家或客户在评论网站的评论部分中与竞争对手相比没有得到很高的评价。

  1. 首席执行官丹尼尔·施雷伯(Daniel Schreiber)让我成为一个可能的骗子,他喜欢用大笔的花哨来吸引人们的兴奋,但这完全没有意义。确实让我想起了科技泡沫龙江风采福利彩票,在其名称中添加了互联网条款,股价飞涨。

例子:利用聪明的话语,例如这些龙江风采福利彩票开业时出现的马车,来抓住一切机会,使他变身大型保险龙江风采福利彩票的年龄。这对我来说没有任何意义,年老并不等于完全可以被破坏。

他经常这样做,但这纯粹是我的观点,我建议观看他的采访。

  1. 龙江风采福利彩票现在显然被高估了,在我看来,他们的收入是一场灾难。没有利润,没有在不久的将来实现利润的计划,也没有足够的纯增长来证明估值的合理性(32价销售价格,可与Fastly相媲美,Fastly具有惊人的增长和完美的资产负债表)。

  2. 我们不知道他们正在使用的算法的完整性,以及它在处理审查保险索赔的真实性这一极其困难的任务方面的能力如何。他们声称它正在不断改善,但是到什么时候才能达到极限? LMND收到大量评论,指出该算法无法处理他们的要求,因此无法与该龙江风采福利彩票联系。如果您无法明确定义算法的期望,那么说明利用机器学习就没有任何意义。请记住,有线卡对于在他们的系统中实施机器学习也有相同的主张,当时实际上是一群人将数字扑向Excel。

  3. 他们声称正在收集大量数据,但是我看不出这些数据实际上能为他们提供多少帮助。他们正在收集有关iPhone应用程序使用时间的数据,而不是有关如何正确评估房屋的60块半径以正确调整价格和分析风险的数据。

大型保险龙江风采福利彩票拥有100多年的理赔汇总数据,以及数千名专业审核理赔和检查财产风险的员工,以提供最准确的数据。

  1. 他们声称自己是真正的创新者,并且是唯一一家“做事与众不同”的保险龙江风采福利彩票。这也是错误的,其他几家保险龙江风采福利彩票(例如:Root)也在研究算法模型。如果他们的模型成功,那么几乎没有机会将其直接复制,这有0个机会,他们的护城河非常小。

  2. 我发现它们的破坏力不如他们声称的那样大1/10。他们的价格根本没有竞争力,他们声称低价的唯一途径是引用他们最便宜的准系统选择。 LMND并不是要摧毁出租车龙江风采福利彩票的优步:他们是一家拥有精美徽标,漂亮应用程序和稍有不同商业模式的保险龙江风采福利彩票:但它们仍然是一家保险龙江风采福利彩票。人们不会仅仅因为其中一家将把部分资金捐赠给慈善机构而更换保险龙江风采福利彩票。据我所知,由于每个客户的政策,对每个客户实际捐赠的金额并不清楚。归根结底,我相信绝大多数客户将需要价格合理的选项,该选项易于管理并提供可靠的承保范围,但他们相信可以正确处理其索赔:不是LMND的IMO。



关于LMND(尽管有熊的情况),有很多值得爱的地方,但我现在不认为它们具有可投资性。

我喜欢首席执行官计划进行长期游戏,这可能是一个不错的长期长期(长期)游戏,但是现在他们根本不支持自己提出的主张,这使我不信任他们的领导能力和潜力。

另外,这只是一个简短的总结,概述了我的熊理论,通常我会更详细地介绍/提供一个公牛案例/我认为他们需要改进的地方,但是我不知道人们是否足够在意。

谢谢阅读。
 

强尼

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伟大的写作。我同意很多。我确实相信它们具有长期的稳固潜力。

从长远来看,任何AI策略的好处都将是他们的成功。可以想象,对于某些类型的保险,他们可以完全自动执行理赔,而仅以其云计算和存储成本运行其他龙江风采福利彩票的全部部门。

我确实觉得LMND尚为时过早,但在要成为CEO希望成为的“成长故事”之前,还有很多要证明的事情。
 
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