特表 2024-518456 貨物輸送オペレーションのリスク確率評価及びその使用の方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-05-01

(54)【発明の名称】貨物輸送オペレーションのリスク確率評価及びその使用の方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/083 20240101AFI20240423BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/083

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023568656

(86)(22)【出願日】2022-05-06

(85)【翻訳文提出日】2023-12-28

(86)【国際出願番号】 US2022028077

(87)【国際公開番号】W WO2022236059

(87)【国際公開日】2022-11-10

(31)【優先権主張番号】63/185,593

(32)【優先日】2021-05-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

２．ＳＷＩＦＴ

３．ＰＹＴＨＯＮ

４．ＯＳ Ｘ

５．ＭＡＣ ＯＳ

６．ＳＯＬＡＲＩＳ

７．ＷＩＮＤＯＷＳ ＭＯＢＩＬＥ

８．ＷＩＮＤＯＷＳ ＰＨＯＮＥ

９．ＭｙＳＱＬ

１０．ｉＯＳ

１１．ＯＰＥＮＶＭＳ

１２．ＦＲＥＥＢＳＤ

１３．ＷＥＢＯＳ

１４．ＰＡＬＭ ＯＳ

１５．ＦｏｘＰｒｏ

１６．ＦＩＬＥＭＡＫＥＲ ＰＲＯ

(71)【出願人】

【識別番号】523421177

【氏名又は名称】レドキック、 オーワイ

(71)【出願人】

【識別番号】523421188

【氏名又は名称】カリンスキ、 クリス

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100111235

【弁理士】

【氏名又は名称】原 裕子

(74)【代理人】

【識別番号】100195257

【弁理士】

【氏名又は名称】大渕 一志

(72)【発明者】

【氏名】カリンスキ、 クリス

(57)【要約】

いくつかの実施形態において、本開示は、複数の特定されたデータ記録のための入力データを受信するステップと、複数の物流データプロバイダーのうちの少なくとも一つの物流データプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信するステップと、現行データ、予報データ及び予測データを集約することによって入力データを動的に豊富化するステップと、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれのリスク確率値を計算するステップと、複数のプロバイダーのうちの適格プロバイダーのそれぞれに関連付けられたそれぞれの動的データモデルを生成するステップと、特定されたデータ記録のためのリアルタイムの事前に決定された契約リスクしきい値を動的に決定するステップと、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられたリアルタイムの事前に決定された契約リスクしきい値を自動的に修正するステップと複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーのためのそれぞれのデータポイントを動的に選択するステップとを含み得る例示的方法を与える。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ実装方法であって、
少なくとも一つの入力インタフェイスが、複数の物流データプロバイダーによる複数の特定されたデータ記録に対する入力データを受信することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、複数の事前に生成されたデータベースから、複数のプロバイダーのうち少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記特定されたデータ記録に関連付けられた現行データ、予報データ及び予測データを集約することによって前記入力データを動的に豊富化することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれのリスク確率値を、豊富化された入力データと前記複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて計算することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの適格プロバイダーのそれぞれに関連付けられたそれぞれの動的データモデルを、豊富化された入力データと、それぞれの決定されたリスク確率値とに基づいて生成することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、事前に決定された契約リスクしきい値を、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれの動的データモデルとそれぞれの決定されたリスク確率値とを利用して、前記特定されたデータ記録に対してリアルタイムで動的に決定することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの前記少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられた事前に決定された契約リスクしきい値を、それぞれのモデルリスク確率値に基づいてリアルタイムで自動的に修正することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーのためのそれぞれのデータポイントを、それぞれのモデルリスク確率値と、特定されたデータ記録に対するリアルタイムの修正された契約リスクしきい値とに基づいて動的に選択することとを行わせる、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記少なくとも一つのプロセッサはＰＳＣＩプラットフォームの中に存在する、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

前記複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに対し、前記それぞれの動的確率リスク値に基づいてそれぞれの動的データモデルベースを生成することと、
それぞれの動的データモデルが生成したそれぞれの動的確率リスク値を最適化するべく複数のシナリオを動的にシミュレートするように機械学習モジュールを利用することと
を含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

訓練されたＰＳＣＩ機械学習モジュールをさらに含み、
前記訓練されたＰＳＣＩ機械学習モジュールは、
入力層と、
処理層と、
出力層と、
教師あり学習層であって、
分類層及び回帰層を含む教師あり学習層と、
教師なし学習層であって、
クラスタリング層を含む教師なし学習層と
を含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項5】

訓練された前記機械学習モジュールベースを、前記複数のシナリオのリアルタイムのシミュレーションと、前記それぞれの動的データモデルが生成した前記それぞれの動的確率リスク値への複数の修正のうち少なくとも一つの修正とに基づいて生成することをさらに含む、請求項３のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

前記入力データの動的な豊富化は、統計分析モジュール及び機械学習モジュールを利用して前記入力データを、内部履歴データ及び輸送データに基づいて強化することを含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項7】

特定された貨物輸送に対する輸送詳細に含まれる前記豊富化された入力データに基づいて参照リスク確率値を決定するべくリスク確率スコアリングエンジンを利用することをさらに含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項8】

前記複数の事前に決定された契約パラメータは、商品タイプ、最大値、最小値、最大持続時間、輸送モード、国際、資産タイプ、追跡、最小容積、最小保険料、最大一日暴露量、又はリスクパーセンテージの一以上を含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項9】

前記事前に決定された契約リスクしきい値のリアルタイムの動的な修正は、気象データ、前記物品を輸送するべく利用される経路についてのデータを含む輸送経路データ、及び前記特定された貨物輸送に含まれる前記物品についてのデータを含む物品データの一以上に基づいて一以上のセンサが生成するセンサデータをリアルタイムで受信することを含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項10】

少なくとも一つの動的に選択されたそれぞれのデータポイントを、前記複数の物流データプロバイダーのうちの各適格物流データプロバイダーに送信することをさらに含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項11】

事前に決定された契約リスクしきい値への前記自動修正に応答して動的に選択された前記少なくとも一つのそれぞれのデータポイントは、特定された貨物輸送に対して保険補償を与える保険契約を含む、請求項１のコンピュータ実装方法。

【請求項12】

コンピュータ実装方法であって、
少なくとも一つの入力インタフェイスが、少なくとも一つのコンピュータシステムに関連付けられた物流データプロバイダーが輸送する物品を含む特定されたデータ記録のための入力データを受信することであって、
前記コンピュータシステムは、前記少なくとも一つの入力インタフェイス及び少なくとも一つのプロセッサを含むＰＳＣＩプラットフォームを含むことと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、デジタルプラットフォームによりアクセス可能な複数の事前に生成されたデータベースから、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの前記少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた前記複数の事前に決定された契約パラメータを、前記コンピュータシステムを使用して行われる複数のサービスに基づいて検証することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記特定されたデータ記録に関連付けられた現行データ、予報データ及び予測データと、前記特定されたデータ記録に関連付けられた前記複数の検証された事前に決定された契約パラメータとを集約することによって前記入力データを動的に豊富化することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれのリスク確率値を、前記入力データと前記複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて計算することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの適格プロバイダーのそれぞれに関連付けられたそれぞれの動的データモデルを、前記入力データと、前記それぞれの決定されたリスク確率値とに基づいて生成することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、事前に決定された契約リスクしきい値を、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれの動的データモデルとそれぞれの決定されたリスク確率値とを利用して、前記特定されたデータ記録に対してリアルタイムで動的に決定することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記特定されたデータ記録に関連付けられた後続データ、又は前記複数の事前に生成されたデータベースからの履歴データを受信することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに対し、それぞれのモデルリスク確率値を、リアルタイム輸送データ又は前記後続データに基づいて生成することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの前記少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられた事前に決定された契約リスクしきい値を、それぞれのモデルリスク確率値に基づいてリアルタイムで自動的に修正することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーのためのそれぞれのデータポイントを、それぞれのモデルリスク確率値と、特定されたデータ記録に対するリアルタイムの修正された契約リスクしきい値とに基づいて動的に選択することと
を行わせる、コンピュータ実装方法。

【請求項13】

前記複数のサービスは、少なくとも一つの送り主の場所を特定することと、少なくとも一つの受領者の場所を特定することと、前記少なくともひとつの送り主に関連付けられた支払能力の有効性を決定することと、少なくとも一つの受領者に関連付けられた支払能力の有効性を決定することとを含む、請求項１２のコンピュータ実装方法。

【請求項14】

前記複数のプロバイダーは複数の保険プロバイダーを含む、請求項１２のコンピュータ実装方法。

【請求項15】

前記複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに対し、前記それぞれの動的確率リスク値に基づいてそれぞれの動的データモデルベースを生成することと、
それぞれの動的データモデルが生成したそれぞれの動的確率リスク値を最適化するべく複数のシナリオを動的にシミュレートするように機械学習モジュールを利用することと
を含む、請求項１２のコンピュータ実装方法。

【請求項16】

訓練された前記機械学習モジュールベースを、前記複数のシナリオのリアルタイムのシミュレーションと、前記それぞれの動的データモデルが生成した前記それぞれの動的確率リスク値への複数の修正のうち少なくとも一つの修正とに基づいて生成することをさらに含む、請求項１４の装置。

【請求項17】

前記事前に決定された契約リスクしきい値のリアルタイムの動的な修正は、気象データ、前記物品を輸送するべく利用される経路についてのデータを含む輸送経路データ、及び前記特定された貨物輸送に含まれる前記物品についてのデータを含む物品データの一以上に基づいて一以上のセンサが生成するセンサデータをリアルタイムで受信することを含む、請求項１２のコンピュータ実装方法。

【請求項18】

コンピューティングデバイスであって、
ソフトウェア命令を格納する非一時的コンピュータメモリと、
少なくとも一つのプロセッサと
を含み、
前記少なくとも一つのプロセッサが前記ソフトウェア命令を実行するとき、前記コンピューティングデバイスは、
少なくとも一つの入力インタフェイスが、複数の物流データプロバイダーによる複数の特定されたデータ記録に対する入力データを受信することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、複数の事前に生成されたデータベースから、前記複数の物流データプロバイダーのうち少なくとも一つの物流データプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記特定されたデータ記録に関連付けられた現行データ、予報データ及び予測データを集約することによって前記入力データを動的に豊富化することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれのリスク確率値を、豊富化された入力データと前記複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて計算することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの適格プロバイダーのそれぞれに関連付けられたそれぞれの動的データモデルを、豊富化された入力データと、前記それぞれの決定されたリスク確率値とに基づいて生成することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記特定されたデータ記録のためのリアルタイムの事前に決定された契約リスクしきい値を、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられた前記それぞれの動的データモデルと前記それぞれの決定されたリスク確率値とを利用して動的に決定することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられたリアルタイムの前記事前に決定された契約リスクしきい値を、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて自動的に修正することと、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーのためのそれぞれのデータポイントを、前記それぞれのモデルリスク確率値と、前記特定されたデータ記録のためのリアルタイムの修正された契約リスクしきい値とに基づいて動的に選択することと
を行うようにプログラムされる、コンピューティングデバイス。

【請求項19】

前記コンピューティングデバイスはさらに、
前記複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに対し、前記それぞれの動的確率リスク値に基づいてそれぞれの動的データモデルベースを生成することと、
それぞれの動的データモデルが生成したそれぞれの動的確率リスク値を最適化するべく複数のシナリオを動的にシミュレートするように機械学習モジュールを利用することと
を行うようにプログラムされる、請求項１８のコンピューティングデバイス。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は一般に、貨物輸送に関連するデータを分析するためのコンピュータ化されたシステム及び方法に関し、詳しくは、貨物の輸送に関連付けられたリスク確率を決定してリスクを低減する代替アクションを決定するためのコンピュータ化されたシステム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

リスク評価は、危害を引き起こす可能性のあるリスク及び／又はリスク因子を特定するために使用される。例えば、貨物輸送に含まれる貨物の輸送に関連付けられたリスク評価は歴史的に、特定の貨物輸送に関連して前年に発生した事象に基づいており、全輸送の半数未満が現在のところ保険未加入である。すなわち、貨物輸送に含まれる貨物に関連して発生したいずれかの損失に関連付けられたリスク評価は、貨物の輸送及び配送中にその特定の貨物輸送の価値の損失をもたらした状況に起因する。同様に、貨物輸送に含まれる貨物に関連して発生したいずれかの遅配に関連付けられたリスク評価は、貨物の輸送及び配送中にその特定の貨物輸送の遅配をもたらした状況に起因する。一般に、貨物輸送に関連付けられたリスク評価は、貨物輸送に含まれる貨物の価値のみに依存し、貨物輸送に影響を及ぼし得る他の要因が考慮されることはない。例えば、これらの他の要因は、リアルタイムの視点からの貨物に係る情報と、歴史的な視点からの、当該貨物輸送と類似する一以上の特性を含む他の貨物輸送を詳述する情報とを含み得る。

【0003】

例えば、貨物輸送に含まれる貨物の輸送に関連付けられたリスク評価を利用して、当該貨物輸送に関連付けられた保険料を決定することができる。例えば、貨物保険は典型的に、年間ベースで提供されて購入される。典型的に、これらのタイプの年間保険プロバイダーの提供において、保険プロバイダーに支払われる保険料は、前年（例えば１年、２年、５年、１０年等）の損失に基づいている。例えば、保険プロバイダーは、前年の損失を使用して当年の保険料を決定する。多くの場合、その保険料は前年の保険料であり、価格はわずかに調整される。例えば、現在の保険料は、保険プロバイダーの翌年の収益予測に部分的に基づく。例えば、物流配送プロバイダー（例えば米国郵政公社（ＵＳＰＳ）、ＵＰＳ（登録商標）、Ｆｅｄｅｘ（登録商標）、Ｆｌｅｘｐｏｒｔ（登録商標）、ＤＨＳ（登録商標）、運送業者等）の場合、当年に配送される貨物の貨物保険補償を与える現在の年間保険料は、運送業者の収益に基づいており、保険対象の商品価値及びその年間契約に基づくわけではない。例えば、多くの場合、当年に配送される貨物の貨物保険補償を与える当年度の保険料は、１０回の分割払いで支払われる。

【発明の概要】

【0004】

いくつかの実施形態において、本開示は、例示的な技術的に改善されたコンピュータベースの方法を与える。この方法は、少なくとも以下のステップを含む。すなわち、少なくとも一つの入力インタフェイスが、物流データプロバイダーによる特定されたデータ記録のための入力データを受信するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数の事前に生成されたデータベースから、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、入力データと、特定されたデータ記録に関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーを特定するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれのリスク確率値を、入力データと、複数の事前に決定された契約パラメータとに基づいて計算するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの適格プロバイダーのそれぞれに関連付けられたそれぞれの動的データモデルを、入力データと、それぞれの決定されたリスク確率値とに基づいて生成するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、特定されたデータ記録に対して事前に決定された契約リスクしきい値を、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれの動的データモデル及びそれぞれの決定されたリスク確率値を利用して動的に決定するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられたリアルタイムの事前に決定された契約リスクしきい値を、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて自動的に修正するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに対してそれぞれのデータポイントを、それぞれのモデルリスク確率値及び修正された契約リスクしきい値に基づいて、特定されたデータ記録のためにリアルタイムで動的に選択するステップとを含む。

【0005】

いくつかの実施形態において、本開示は、例示的な技術的に改善されたコンピュータベースのシステムを与える。このシステムは、少なくとも以下のコンポーネントを含む。すなわち、ソフトウェア命令を実行するべく構成される少なくとも一つのプロセッサを含み、このソフトウェア命令は、少なくとも一つのプロセッサに、少なくとも一つの入力インタフェイスが、物流データプロバイダーが輸送する物品を含む特定されたデータ記録のための入力データを受信するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、各特定されたデータ記録ベースに関連付けられた複数の商品タイプを、入力データに基づいて決定するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、デジタルプラットフォームによりアクセス可能な複数の事前に生成されたデータベースから、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーを、入力データと、特定されたデータ記録に関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて特定するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれのリスク確率値を、入力データと複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて計算するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれの動的データモデルを、入力データとそれぞれの決定されたリスク確率値とに基づいて生成するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、特定されたデータ記録のためのリアルタイムの事前に決定された契約リスクしきい値を、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれの動的データモデルとそれぞれの決定されたリスク確率値とを利用して動的に決定するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、特定されたデータ記録に関連付けられた後続データ、又は複数の事前に生成されたデータベースからの履歴データを受信するステップと、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対し、それぞれのモデルリスク確率値を、リアルタイム輸送データ又は輸送履歴データに基づいて生成するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられたリアルタイムの事前に決定された契約リスクしきい値を、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて自動的に修正するステップと、少なくとも一つのプロセッサが、複数のプロバイダーのうちの各適格プロバイダーのためのそれぞれのデータポイントを、それぞれのモデルリスク確率値と、特定されたデータ記録のためのリアルタイムの修正された契約リスクしきい値とに基づいて動的に選択するステップとを行わせる。

【図面の簡単な説明】

【0006】

本開示の様々な実施形態が、添付図面を参照してさらに説明される。ここで、同じ構造物は、いくつかの図を通して同じ数字によって参照される。示される図面は、必ずしも縮尺通りになっているとは限らず、その代わり一般に、本開示の原理を例示することに重点が置かれる。したがって、ここに開示される特定の構造的及び機能的詳細は、限定的であると解釈されるべきではなく、単に、一以上の例示的な実施形態を様々に用いることを当業者に教示するための代表的な基礎として解釈されるべきである。

【0007】

本発明の一以上の実施形態の良好な理解が、好ましい実施形態の以下の詳細な説明を、以下の図面とあわせて検討するときに得られる。

【0008】

【図1】本開示の実施形態に係る一以上の方法を実装するための例示的なコンピュータベースのシステムアーキテクチャを示す。

【図2】例示的なデータ処理システムを示す。これは、本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームの実装をサポートするクラウドインフラストラクチャを与えるネットワークコンピューティングデバイス及び／又はサーバにおいて機能する。

【図3A-3B】本開示の一以上の実施形態に従って利用される例示的なセンサを表すブロック図である。

【図4A】本開示の一以上の実施形態に係る例示的なＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームの模式的なブロック図を示す。

【図4B】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのオペレーションステップのフローチャートを描く。

【図4C】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのオペレーションステップのフローチャートを描く。

【図4D】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される例示的な教師あり機械学習及び教師なし機械学習の模式図を示す。

【図4E】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される人工ニューラルネットワークの例示的なサンプル層を示す。

【図4F】シミュレーションベース学習ＰＳＣＩプラットフォームに含まれる人工知能デバイスを訓練し、当該訓練された人工知能デバイスを使用するそれぞれの方法を示すそれぞれのフロー図である。

【図4G】シミュレーションベース学習ＰＳＣＩプラットフォームに含まれる人工知能デバイスを訓練し、当該訓練された人工知能デバイスを使用するそれぞれの方法を示すそれぞれのフロー図である。

【図4H】シミュレーションベース学習ＰＳＣＩプラットフォームに含まれる人工知能デバイスを訓練し、当該訓練された人工知能デバイスを使用するそれぞれの方法を示すそれぞれのフロー図である。

【図5A】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5B】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5C】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5D】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5E】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5F】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5G】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5H】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される保険業者／保険引受業者商品タイプのリストと保険業者／保険引受業者輸送タイプのリストとを示す。

【図5I-5J】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって利用される例示的な引受業者前ＰＳＣＩ保険ブラケット値及び商品価格修正因子値を示す。

【図6A】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのための例示的なメニューアーキテクチャのグラフィック表現である。

【図6B】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのための例示的なメニューアーキテクチャのグラフィック表現である。

【図6C】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのための例示的なメニューアーキテクチャのグラフィック表現である。

【図6D】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのための例示的なメニューアーキテクチャのグラフィック表現である。

【図6E】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのための例示的なメニューアーキテクチャのグラフィック表現である。

【図6F】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームのための例示的なメニューアーキテクチャのグラフィック表現である。

【図7A-1】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図7A-2】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図7B】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図7C】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図7D】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図7E】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図7F】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームに送信される一以上のユーザ要求に応答して収集されるユーザ情報の例示的な実施形態を描くグラフィック表現である。

【図8】本開示の一以上の実施形態に係るＰＳＣＩシステムの例示的な実施形態においてＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって実行される機能の例示的な実施形態を描くＰＳＣＩシステム双方向性データ及びロジックフロー図を示す。

【図9】本開示の一以上の実施形態に係る、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて事前に決定された契約リスクしきい値をリアルタイムで自動的に修正するオペレーションステップを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

本開示の様々な詳細な実施形態が、添付図面とともにここに開示される。しかしながら、開示される実施形態は、単に例示的にすぎないことを理解されたい。加えて、本開示の様々な実施形態に関連して与えられる各例は、例示的であることが意図され、限定的ではない。

【0010】

明細書全体を通して、以下の用語は、文脈が明確に別のことを指示しない限り、ここに明示的に関連付けられた意味を有する。ここで使用される「一実施形態において」、「一以上の実施形態において」、及び「いくつかの実施形態において」という語句は、可能ではあっても必ずしも同じ実施形態を言及するわけではない。さらに、ここで使用される「他実施形態において」、「一以上の他の実施形態において」、及び「いくつかの他の実施形態において」という語句は、可能であっても必ずしも異なる実施形態を言及するわけではない。すなわち、以下に述べるように、本開示の範囲又は要旨から逸脱することなく、様々な実施形態を容易に組み合わせてよい。

【0011】

加えて、「～に基づく」という用語は排他的ではなく、文脈が明確に別のことを指示しない限り、記載されていない付加的な因子に基づくことを許容する。加えて、本明細書全体を通じて、「一」、「一の」、「その」及び「当該」の意味は複数形の言及を含む。「～に（おいて）」の意味は、「～の中に」、「～上に」、及び「～に接するように」を含む。

【0012】

ここに説明されるように、一以上の実施形態に含まれる一以上の側面及び／又は機能は、動的に及び／又はリアルタイムで実行され得る。

【0013】

ここに使用されるように、用語「動的」は、事象及び／又は動作が、いずれの人間の介入もなくトリガされ及び／又は生じることを意味する。いくつかの実施形態において、本発明に係る事象及び／又は動作は、リアルタイムで存在してよく、及び／又はナノ秒、数ナノ秒、ミリ秒、数ミリ秒、秒、数秒、分、数分、毎時、数時間、毎日、数日、毎週、毎月、毎年等のうち少なくとも一つの事前に決定された周期性に基づいてもよい。

【0014】

上述の実施形態に従って使用されるように、語句「リアルタイム」は、例えばディスプレイ上のオブジェクトが、例えばオブジェクトの動きとディスプレイの動きとの間にユーザが気付き得るジャダー又はレイテンシなしに滑らかに動く十分に高いデータ速度及び十分に低い遅延で取得、処理、受信、送信及び／又は表示されることを意図し、又は、関連データの取得に関連して十分に高いデータ速度及び十分に低い遅延で関連データの受信が行われるべきであること、若しくは、関連データの使用が、関連データの受信に関連して十分に高いデータ速度及び十分に低い遅延で行われるべきであることを意図する。例えば、「リアルタイム処理」、「リアルタイム計算」及び「リアルタイム実行」はすべて、関連する物理プロセス（例えばユーザがモバイルデバイス上でアプリケーションを操作すること）が行われる実際の時間中の計算の実行に関連し、計算の結果を物理プロセスの指針において使用し得る。

【0015】

本願で使用される用語「コンポーネント」及び「システム」は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、又は実行中のソフトウェアのいずれかのコンピュータベースのエンティティを言及することを意図する。例えば、コンポーネントは、プロセッサ上で動くプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、及び／又はコンピュータとなり得るが、これらに限られない。例示として、サーバ上で動くアプリケーションと当該サーバとの双方をコンポーネントとしてよい。一以上のコンポーネントが、実行のプロセス又はスレッドの中に存在してよく、一コンポーネントが、一つのコンピュータにローカライズされ、及び／又は２以上のコンピュータ間に分散されてよい。

【0016】

本明細書に記載される主題の実施形態は、例えばデータサーバとしてのバックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム、又は、例えばアプリケーションサーバとしてのミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム、又は、フロントエンドコンポーネント、例えばユーザが本明細書に記載される主題の一実装例と相互作用することができるグラフィカルユーザインタフェイス若しくはＷｅｂブラウザを有するクライアントコンピュータ、若しくは一以上のそのようなバックエンド、ミドルウェア、若しくはフロントエンドのコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピュータシステムに実装され得る。一以上の実施形態において、システムのコンポーネントは、例えば、通信ネットワークのようなデジタルデータ通信の任意の形態又は媒体によって相互接続してよい。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネットワーク（例えばインターネット）、並びにピアツーピアネットワーク（例えばアドホックピアツーピアネットワーク）を含む。例えば、関連付けられたデバイスを有する特別にプログラムされたコンピューティングシステムは、一以上の適切なデータ通信ネットワーク（例えばインターネット、衛星等）を経由して相互に通信し、及び一以上の適切なデータ通信プロトコル／モードを利用して、分散ネットワーク環境で動作するように構成してよい。例えば、当業者も理解しているように、多くのパケットプロトコルが存在する。周知のパケットプロトコルのいくつかは、限定なしに、ＩＰＸ／ＳＰＸ、Ｘ．２５、ＡＸ．２５、ＡｐｐｌｅＴａｌｋ（登録商標）、ＴＣＰ／ＩＰ（例えばＨＴＴＰ）、ＳＮＡ等を含む。他の適切なデータ通信プロトコル／モードは、近距離無線通信（ＮＦＣ）、ＲＦＩＤ、狭帯域ＩｏＴ（ＮＢＩＯＴ）、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＧＳＭ（登録商標）、ＧＰＲＳ、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＷｉＭａｘ（登録商標）、ＣＤＭＡ、衛星、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、及び他の適切な通信モードを含む。一以上の実施形態において、ＮＦＣは、近距離無線通信技術を表すことができ、この技術において、ＮＦＣ対応デバイスは、通信を容易にするべく近接して「スワイプ」、「バンプ」、「タップ」又は他の態様で動かされる。

【0017】

本明細書に記載されるオペレーションは、一以上のコンピュータ可読記憶デバイスに記憶されたデータに対し、又は他のソースから受信されたデータに対し、データ処理装置が実行するオペレーションとして実装され得る。用語「データ処理システム」は、データを処理するためのあらゆる種類の装置、デバイス及び機械を包括し、例えば、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、サーバ、チップ上のシステム、若しくは上記の複数のもの、又はこれらの組み合わせを含む。装置は、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のような特別な目的のロジック回路を含んでよい。装置はまた、ハードウェアに加え、問題になっているコンピュータプログラムの実行環境をもたらすコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームランタイム環境、仮想マシン、又はこれらの一以上の組み合わせを構成するコード、を含んでよい。装置及び実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティング及びグリッドコンピューティングのインフラストラクチャのような様々な異なるコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現し得る。

【0018】

本開示の実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの任意の組み合わせに実装し得る。本開示の実施形態は、機械可読媒体によって適用される命令として実装することもでき、これは一以上のプロセッサによって読み取られ及び実行され得る。機械可読媒体は、機械（例えばコンピューティングデバイス）によって読み取り可能な形式で情報を格納又は送信する任意の機構を含み得る。例えば、機械可読媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、中央処理装置（ＣＰＵ）又はハードウェア若しくはソフトウェア制御論理のような一以上の処理リソース、ＲＯＭ、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、電気的、光学的、音響的又は他の形式の伝搬信号の（例えば搬送波、赤外線信号、デジタル信号等）、及びその他を含み得る。

【0019】

ここで使用されるように、用語「コンピュータエンジン」及び「エンジン」は、少なくとも一つのソフトウェアコンポーネント及び／又は他のソフトウェア及び／又はハードウェアコンポーネントを管理／制御するように設計／プログラム／構成された少なくとも一つのソフトウェアコンポーネント及び少なくとも一つのハードウェアコンポーネントの組み合わせ（ライブラリ、ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）、オブジェクト等）を特定する。用語「エンジン」は、スタンドアロンコンポーネントとして、又は複数の下位コンポーネントの統合された構成として、具現化され得る機能的オペレーションを示す。したがって、エンジンは、例えば、単一のモジュールとして、又は互いに協力して動作する複数のモジュールとして実装され得る。さらに、エンジンは、メモリにおけるソフトウェア命令として実装され、又はハードウェア（例えば電子回路）、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせのいずれかにおいて個別に実装され得る。一実施形態において、エンジンは、ここに記載される機能を実行するためにプロセッサを制御する命令を含む。

【0020】

一以上の実施形態において使用されるハードウェア要素の例は、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素（例えばトランジスタ、抵抗器、コンデンサ、インダクタ等）、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、論理ゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセット等を含み得る。

【0021】

ここで使用される用語「端末」は、移動局（ＭＳ）、ユーザ機器（ＵＥ）、ユーザ端末（ＵＴ）、無線端末、アクセス端末（ＡＴ）、端末、加入者ユニット、加入者ステーション（ＳＳ）、サーバ、無線デバイス、無線通信デバイス、無線送受信ユニット（ＷＴＲＵ）、移動ノード、移動体、又は他の用語として言及されてよい。

【0022】

端末の様々な実施形態が、セルラー電話機、無線通信機能を有するスマートフォン、無線通信機能を有する携帯情報端末（ＰＤＡ）、サーバ、無線モデム、無線通信機能を有する携帯コンピュータ、無線通信機能を有するデジタルカメラのような撮影デバイス、無線通信機能を有するゲームデバイス、無線通信機能を有する音楽を記憶再生するための家電、無線インターネットアクセス及び閲覧を行うことができるインターネット家電、並びにこれらの機能を統合した携帯ユニット又は端末を含み得る。さらに、端末は、機械間（Ｍ２Ｍ）端末及び機械型通信（ＭＴＣ）端末／デバイスを含み得るが、これらに限られない。本開示において、端末は、電子デバイスとも言及され得る。

【0023】

コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアプログラム、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとしても知られる）は、コンパイル言語又は解釈言語、宣言型言語又は手続型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクト、又はコンピューティング環境での使用に適した別のユニットとして、任意の形式でディプロイすることができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステムにおける一ファイルに対応し得るが、その必要があるわけではない。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部分（例えばマークアップ言語ドキュメントに格納された一以上のスクリプト）、問題となっているプログラム専用の単一ファイル、又は複数の協調ファイル（例えば一以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの複数部分を格納するファイル）に格納され得る。コンピュータプログラムは、一つのコンピュータにおいて、又は一つのサイトに配置され若しくは複数のサイトに分散されて通信ネットワークにより相互接続される複数のコンピュータにおいて、実行されるようにディプロイすることができる。

【0024】

本明細書に記載されるプロセス及び論理フローは、入力データを操作して出力を生成することによってアクションを行うように、一以上のコンピュータプログラムを実行する一以上のプログラマブルプロセッサによって行われ得る。プロセス及び論理フローは、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のような特別な目的の論理回路によって行われ、装置はまた、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のような特別な目的の論理回路として実装され得る。

【0025】

コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、例えば、汎用及び特殊目的双方のマイクロプロセッサ、及び任意の種類のデジタルコンピュータの任意の一以上のプロセッサを含む。一以上の実施形態において、一以上のプロセッサは、複数命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）若しくは縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ｘ８６命令セット互換プロセッサ、マルチコアプロセッサ、又は他のマイクロプロセッサ若しくは中央処理装置（ＣＰＵ）として実装してよい。さまざまな実装例において、一以上のプロセッサは、デュアルコアプロセッサ、デュアルコアモバイルプロセッサ等としてよい。一般に、プロセッサは、リードオンリーメモリ若しくはランダムアクセスメモリ、又はその双方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの本質的な要素は、命令に従ってアクションを行うプロセッサと、命令及びデータを格納する一以上のメモリデバイスである。一般に、コンピュータはまた、データを格納する一以上の大容量記憶デバイス、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク若しくは光ディスクを含み、又はその一以上の大容量記憶デバイスからのデータの受信若しくはデータの転送、又はその双方をするべく動作可能に結合される。しかしながら、コンピュータはかかるデバイスを有する必要はない。さらに、コンピュータは、他のデバイス、ほんの数例を上げると、例えば、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯オーディオ若しくはビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信器、又は携帯記憶装置（例えばユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ）、に埋め込まれてよい。

【0026】

コンピュータプログラム命令及びデータを記憶するのに適したデバイスは、あらゆる形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスを含み、これらは例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ及びフラッシュメモリデバイスのような半導体メモリ装置と、例えば、内蔵ハードディスク又はリムーバブルディスクのような磁気ディスクと、光磁気ディスクと、ＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクとを含む。プロセッサ及びメモリは、特別な目的の論理回路によって補充され、又は同回路に組み込まれてよい。

【0027】

様々な実施形態が、ソフトウェアコンポーネント、ハードウェアコンポーネント、又はその双方の組み合わせを使用して実装され得る。ソフトウェアの例は、ソフトウェアコンポーネント、プログラム、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、マシンプログラム、オペレーティングシステムソフトウェア、ミドルウェア、ファームウェア、ソフトウェアモジュール、ルーチン、サブルーチン、関数、メソッド、プロシージャ、ソフトウェアインターフェイス、アプリケーションプログラムインタフェイス（ＡＰＩ）、命令セット、コンピューティングコード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、単語、値、記号、又はこれらの任意の組み合わせを含んでよい。一実施形態がハードウェア要素及び／又はソフトウェア要素を使用して実装されるか否かの決定は、所望の計算速度、電力レベル、熱耐性、処理サイクル予算、入力データ速度、出力データ速度、メモリリソース、データバス速度、及びその他の設計上又は性能上の制約のような任意数の因子によって変わり得る。

【0028】

少なくとも一つの実施形態の一以上の側面は、プロセッサ内の様々な論理を表す機械可読媒体に格納された代表的な命令によって実装することができ、この媒体が機械によって読み取られるときに、機械はここに記載される技法を行う論理を作成する。「ＩＰコア」として知られるそのような表現は、有体物の機械可読媒体に格納され、様々な顧客又は製造施設に供給されて、ロジック又はプロセッサを製造する製造機械にロードすることができる。一以上の実施形態において、例示的な特別にプログラムされたブラウザアプリケーションは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）のような標準一般化マークアップ言語（ＳＭＧＬ）、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、ワイヤレスマークアップ言語（ＷＭＬ）のようなハンドヘルドデバイスマークアップ言語（ＨＤＭＬ）、ＷＭＬＳｃｒｉｐｔ、ＸＭＬ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等を含むが、これらに限られない事実上任意のウェブベース言語を使用して、グラフィック、テキスト、マルチメディア等を受信及び表示するように構成され得る。一以上の実施形態において、ユーザデバイスは、Ｊａｖａ、Ｎｅｔ、ＱＴ、Ｃ、Ｃ＋＋、及び／又は他の適切なプログラミング言語のいずれかによって特別にプログラムされ得る。注目すべきことに、ここに記載される様々な実施形態は、もちろん、任意の適切なハードウェア及び／又はコンピューティングソフトウェア言語（例えば、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、Ｓｗｉｆｔ、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、ＱＴ等）を使用して実装してよい。

【0029】

一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステムの一以上は、少なくとも一つのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、ウルトララップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、セルラー電話機、セルラー電話機／ＰＤＡの組み合わせ、テレビ、スマートデバイス（例えばスマートフォン、スマートタブレット又はスマートテレビ）、ウェアラブルデバイス、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）、メッセージングデバイス、データ通信デバイス等に部分的又は完全に組み込まれてよい。

【0030】

ユーザとの相互作用を与えるべく、本明細書に記載される主題の実施形態は、ユーザに情報を表示する表示デバイス、例えばＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ、及びユーザがコンピュータに入力を与え得るキーボード及びポインティングデバイス、例えばマウス又はトラックボール、を有するコンピュータに実装され得る。他の種類のデバイスを使用してユーザとの相互作用を与えてもよい。例えば、ユーザに与えられるフィードバックは、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック又は触覚フィードバックのような任意の形態の感覚フィードバックであってよく、ユーザからの入力は、音響、音声又は触覚入力を含む任意の形態で受信されてよい。加えて、コンピュータは、ユーザが使用するデバイスとの間でドキュメントを送受信することによって、ユーザと対話することができる。たとえば、ウェブブラウザから受信した要求に応答して、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザにウェブページを送信することによる。

【0031】

一以上の実施形態において、コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含み得る。クライアント及びサーバは一般に、互いに遠隔にあり、典型的には、通信ネットワークを介して相互作用する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータにおいて動作するコンピュータプログラムであって、互いにクライアント・サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。いくつかの実施形態において、サーバはデータ（例えばＨＴＭＬページ）をクライアントデバイスに送信する（例えばクライアントデバイスと相互作用をしているユーザにデータを表示し、そのユーザから入力を受信する目的で）。クライアントデバイスにおいて（例えばユーザ相互作用の結果）生成されたデータは、サーバがクライアントデバイスから受信することができる。ここで使用される用語「サーバ」は、処理、データベース及び通信設備を与えるサービスポイントを意味すると理解されるべきである。限定ではなく一例として、用語「サーバ」は、関連する通信及びデータ記憶及びデータベース設備を有する単一の物理プロセッサを言及し、又は、プロセッサ及び関連するネットワーク及び記憶装置のネットワーク化又はクラスタ化された複合体、並びにサーバが与えるサービスをサポートするオペレーティングシステム及び一以上のデータベースシステム及びアプリケーションソフトウェアを言及し得る。クラウドサーバはその例である。

【0032】

一以上の実施形態において、ここに詳述されるように、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステムの一以上は、ファイル、連絡先、タスク、電子メール、ツイート、地図、アプリケーション全体（例えば電卓）等のような任意の適切な形式であり得るがこれらに限られない任意のデジタルオブジェクト及び／又はデータユニットを（例えば特定のアプリケーション内部及び／又は外部から）取得、操作、転送、格納、変換、生成及び／又は出力してよい。一以上の実施形態において、ここに詳述されるように、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステムの一以上は、例えば、（１）Ａｍｉｇａ（登録商標）ＯＳ、ＡｍｉｇａＯＳ４、（２）ＦｒｅｅＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤ、（３）Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、（４）Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、（５）ＯｐｅｎＶＭＳ、（６）ＯＳ Ｘ（Ｍａｃ ＯＳ）、（７）ＯＳ／２、（８）Ｓｏｌａｒｉｓ、（９）Ｔｒｕ６４ ＵＮＩＸ（登録商標）、（１０）ＶＭ、（１１）Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、（１２）Ｂａｄａ（登録商標）、（１３）ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）ＯＳ、（１４）Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）ＯＳ、（１５）ｉＯＳ、（１６）Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｌｉｎｕｘ、（１７）Ｐａｌｍ ＯＳ、（１８）Ｓｙｍｂｉａｎ（登録商標）、（１９）Ｔｉｚｅｎ（登録商標）、（２０）ＷｅｂＯＳ、（２１）Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｍｏｂｉｌｅ、（２２）Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅ、（２３）Ａｄｏｂｅ（登録商標）ＡＩＲ、（２４）Ａｄｏｂｅ Ｆｌａｓｈ、（２５）Ａｄｏｂｅ Ｓｈｏｃｋｗａｖｅ（登録商標）、（２６）Ｂｉｎａｒｙ Ｒｕｎｔｉｍｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ（ＢＲＥＷ）、（２７）Ｃｏｃｏａ（登録商標）（ＡＰＩ）、（２８）Ｃｏｃｏａ Ｔｏｕｃｈ、（２９）Ｊａｖａ（登録商標）プラットフォーム、（３０）ＪａｖａＦＸ、（３１）ＪａｖａＦＸ Ｍｏｂｉｌｅ、（３２）Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＸＮＡ、（３３）Ｍｏｎｏ、（３４）Ｍｏｚｉｌｌａ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ、ＸＵＬ及びＸＵＬＲｕｎｎｅｒ、（３５）ＮＥＴ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、（３６）Ｓｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ（登録商標）、（３７）Ｏｐｅｎ Ｗｅｂ Ｐｌａｔｆｏｒｍ、（３８）Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）Ｄａｔａｂａｓｅ、（３９）Ｑｔ、（４０）ＳＡＰ（登録商標）ＮｅｔＷｅａｖｅｒ（登録商標）、（４１）Ｓｍａｒｔｆａｃｅ（登録商標）、（４２）Ｖｅｘｉ（登録商標）、並びに（４３）Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｒｕｎｔｉｍｅのようであるがそれらに限られない様々なコンピュータプラットフォームの一以上にわたって実装され得る。

【0033】

一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステム及び／又は例示的な独創的コンピュータベースデバイスは、本開示の原理と一致する特徴を実装するべく、ソフトウェア命令の代わりに、又はソフトウェア命令と組み合わせて使用してよい有線回路を利用するように構成してよい。すなわち、本開示の原理と一致するこれら一以上の実施形態の実装は、ハードウェア回路とソフトウェアとの特定の組み合わせに限られない。例えば、様々な実施形態は、スタンドアロンのソフトウェアパッケージ、複数のソフトウェアパッケージの組み合わせのようなソフトウェアコンポーネントとして、多くの異なる方法で具現化されてよく、又は大きなソフトウェア製品に「ツール」として組み込まれるソフトウェアパッケージであってもよい。

【0034】

例えば、本開示の一以上の原理に従って特別にプログラムされた例示的なソフトウェアは、ネットワーク（例えばウェブサイト）からダウンロード可能でよく、スタンドアロン製品として、又は既存のソフトウェアアプリケーションにインストールするためのアドインパッケージとしてダウンロード可能でよい。例えば、本開示の一以上の原理に従って特別にプログラムされた例示的なソフトウェアはまた、クライアント・サーバソフトウェアアプリケーションとして、又はウェブ対応ソフトウェアアプリケーションとして利用可能であってよい。例えば、本開示の一以上の原理に従って特別にプログラムされた例示的なソフトウェアはまた、ハードウェアデバイスにインストールされたソフトウェアパッケージとして具現化してもよい。

【0035】

一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステム／プラットフォーム、例示的な独創的コンピュータベースデバイス、及び／又は例示的な独創的コンピュータベースコンポーネントは、多数の同時ユーザを扱うように構成してよい。その数は、少なくとも１００（例えば１００～９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１，０００（例えば１，０００～９，９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１万（例えば１０，０００～９９，９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１０万（例えば１００，０００～９９９，９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１００万（例えば１，０００，０００～９，９９９，９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１０００万（例えば１０，０００，０００～９９，９９９，９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１億（例えば１００，０００，０００～９９９，９９９，９９９であるがこれらに限られない）、少なくとも１０億（例えば１，０００，０００，０００～１０，０００，０００，０００であるがこれらに限られない）であり得るが、これらに限られない。

【0036】

一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステム及び／又は例示的な独創的コンピュータベースデバイスは、本開示の別個の、特定的にプログラムされたグラフィカルユーザインタフェイスス実装（例えばデスクトップ、ウェブアプリ等）に出力するように構成してよい。本開示の様々な実施形態において、最終出力は、コンピュータの画面、モバイルデバイスの画面等であり得るがこれらに限られない表示画面に表示されてよい。様々な実装例において、ディスプレイはホログラフィックディスプレイであってよい。様々な実装例において、ディスプレイは、視覚投影を受け得る透明表面であってよい。かかる投影は、様々な形式の情報、画像及び／又はオブジェクトを伝達してよい。例えば、かかる投影は、モバイル拡張現実（ＭＡＲ）アプリケーションのための視覚的オーバーレイとしてよい。

【0037】

ここで使用されるように、用語「クラウド」、「インターネットクラウド」、「クラウドコンピューティング」、「クラウドアーキテクチャ」及び同様の用語は、（１）リアルタイム通信ネットワーク（例えばインターネット）を介して接続された多数のコンピュータ、（２）接続された多数のコンピュータ（例えば物理マシン、仮想マシン（ＶＭ））上でプログラム又はアプリケーションを同時に動作させる能力を与えること、（３）実際のサーバハードウェアによって提供されているように見えるが、実際には、（例えばエンドユーザに影響を与えることなくオンザフライで動き回ってスケールアップ（又はスケールダウン）され得る）一以上のリアルマシン上で動作するソフトウェアによってシミュレートされる仮想ハードウェア（例えば仮想サーバ）によって提供されるネットワークベースのサービスの少なくとも一つに対応する。

【0038】

一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステム及び／又は例示的な独創的コンピュータベースデバイスは、一以上の暗号技術（例えば秘密鍵／公開鍵ペア、Ｔｒｉｐｌｅ Ｄａｔａ Ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ（３ＤＥＳ）、ブロック暗号アルゴリズム（例えばＩＤＥＡ、ＲＣ２、ＲＣ５、ＣＡＳＴ、Ｓｋｉｐｊａｃｋ）、暗号ハッシュアルゴリズム（例えばＭＤ５、ＲＩＰＥＭＤ－１６０、ＲＴＲ０、ＳＨＡ－１、ＳＨＡ－２、Ｔｉｇｅｒ（ＴＴＨ）、ＷＨＩＲＬＰＯＯＬ、ＲＮＧ）を利用することによって、データを安全に格納及び／又は送信するように構成され得る。

【0039】

上述した例は、もちろん例示であり、限定ではない。

【0040】

ここで使用されるように、用語「ユーザ」は、少なくとも一人のユーザの意味を有するものとする。一以上の実施形態において、用語「ユーザ」、「加入者」、「消費者」又は「顧客」は、ここに記載される単数又は複数のアプリケーションのユーザ、及び／又はデータプロバイダーが供給するデータの消費者を言及すると理解されるべきである。限定ではなく、一例として、用語「ユーザ」又は「加入者」は、ブラウザセッションにおいてインターネットを経由してデータ又はサービスプロバイダーによって与えられるデータを受信する人を言及することもあれば、データを受信してデータを格納又は処理する自動ソフトウェアアプリケーションを言及することもある。

【0041】

これらの保険プロバイダーの提供のもとでは、分割金は、運送業者がもたらした実際の収益とは無関係に支払われる。加えて、当年に支払われる分割金の価格が物流配送プロバイダー及び保険プロバイダーによって合意されると、分割金は調整できない。ここに詳述されるように、開示された実施形態の一以上は、様々な活動に関連付けられるリスク評価を決定するコンピュータベースの技術ソリューションを使用する。ここに詳述されるように、本開示の利益を有する当業者は、本開示が、建設活動、保守活動及び貨物輸送活動に関連付けられるリスク評価を含む様々な活動のリスク評価を与える技術ソリューションに等しく適用可能であることを理解する。例えば、本開示は、個別の貨物輸送の事前に決定された短縮期間（例えば日、週、月等）、並びに／又は事前に決定された数（例えば数十、数百、数千、数万、数十万、数百万等）及び／若しくは範囲（例えば数十、数百、数千、数万、数十万、数百万等の範囲）の貨物保険を与えるリスク評価を提供する技術ソリューションに等しく適用可能である。

【0042】

そうした場合、リアルタイムパラメータ及び履歴パラメータを考慮するリスク評価を正確に決定するべく多くのイノベーション及び改善が必要である。

【0043】

一以上の実施形態においてアダプティブ（適応型）機械学習を使用する輸送単位貨物保険（ｐｅｒ ｓｈｉｐｍｅｎｔ ｃａｒｇｏ ｉｎｓｕａｒａｎｃｅ（ＰＳＣＩ））コンピュータベースプラットフォームのための方法、装置、システム及びコンピュータプログラム製品が開示される。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、シミュレートされた価格設定モデルを一以上の関連基準価格設定モデルと比較するために訓練及び利用され得るニューラルネットワークを含む方法を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、保険料を動的に修正するべく一以上の特定された貨物輸送に対して生成された一以上の動的価格設定モデルに適用される一以上のモデルリスク確率値及び／又は一以上のモデル商品価格修正因子を決定するために訓練及び利用され得るニューラルネットワークを含む方法を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステム（ここではＰＳＣＩプラットフォームと称される）のユーザに保険見積もりを提供するＰＳＣＩリスクモデリングエンジンが生成した動的保険価格設定モデルを最適化するためのモデルを構築するべく、例えば、一以上のＰＳＣＩデータベース、サードパーティーデータベース、ネットワークデータベース及び／又はリモートＰＳＣＩサーバにおいてコンパイルされた追跡リアルタイム輸送データ及び静的履歴輸送データに、様々な機械学習アルゴリズム、技法、方法等を適用するために利用される機械学習モジュールエンジンを含む方法を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩ機械学習エンジンを利用して低品質及び／又は無関係なデータを廃棄し、リスク確率値が生成され得る改善されたモデル貨物輸送をシミュレートし、それによってメモリを節約してストレージ要件を低減し、処理オーバーヘッドを低減する方法を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩ機械学習エンジンの効率を高め、ひいてはＰＳＣＩ機械学習エンジンを実行するように構成される一以上のプロセッサを含むコンピュータシステムの効率を高めるべく、モデル貨物輸送をシミュレートするために利用されるデータから低品質及び／又は無関係なデータを除去するために利用される機械学習モジュールエンジンを含む方法を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、低品質及び／又は無関係なデータを除去して当該低品質及び／又は無関係なデータの処理を回避することによってＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステムの動作効率を改善するＰＳＣＩ機械学習エンジン及びニューラルネットワークによって行われるプロセスを含む方法を与える。例えば、一以上の実施形態において、かかるプロセスは、分析するために追加の処理サイクルを必要とする非論理的なデータを除去することによってＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステムの計算効率をさらに高める。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジンによって生成されてニューラルネットワークに入力されるシミュレートされたモデル貨物輸送から低品質及び／又は無関係なデータを除去することにより、シミュレートされたモデル貨物輸送に関連するストレージ要件と、シミュレートされたモデル貨物輸送から取得されたニューラルネットワークへの入力として利用されるデータポイントとが低減される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン及びニューラルネットワークにより行われるプロセスは、コンピュータ、例えばＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステムに含まれる一以上のサーバデバイス、の機能における一以上の改善に向けられる。

【0044】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、シミュレートされた価格設定モデルを一以上の関連基準価格設定モデルと比較するために訓練及び利用され得るニューラルネットワークを含む装置を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、保険料を動的に修正するべく一以上の特定された貨物輸送に対して生成された一以上の動的価格設定モデルに適用される一以上のモデルリスク確率値及び／又は一以上のモデル商品価格修正因子を決定するために訓練及び利用され得るニューラルネットワークを含む装置を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステム（ここではＰＳＣＩプラットフォームと称される）のユーザに保険見積もりを提供するＰＳＣＩリスクモデリングエンジンが生成した動的保険価格設定モデルを最適化するためのモデルを構築するべく、例えば、一以上のＰＳＣＩデータベース、サードパーティーデータベース、ネットワークデータベース及び／又はリモートＰＳＣＩサーバにおいてコンパイルされた追跡リアルタイム輸送データ及び静的履歴輸送データに、様々な機械学習アルゴリズム、技法、方法等を適用するために利用される機械学習モジュールエンジンを含む装置を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩ機械学習エンジンを利用して低品質及び／又は無関係なデータを廃棄し、リスク確率値が生成され得る改善されたモデル貨物輸送をシミュレートし、それによってメモリを節約してストレージ要件を低減し、処理オーバーヘッドを低減する装置を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩ機械学習エンジンの効率を高め、ひいてはＰＳＣＩ機械学習エンジンを実行するように構成される一以上のプロセッサを含むコンピュータシステムの効率を高めるべく、モデル貨物輸送をシミュレートするために利用されるデータから低品質及び／又は無関係なデータを除去するために利用される機械学習モジュールエンジンを含む装置を与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、低品質及び／又は無関係なデータを除去して当該低品質及び／又は無関係なデータの処理を回避することによってＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステムの動作効率を改善するＰＳＣＩ機械学習エンジン及びニューラルネットワークによって行われるプロセスを含む装置を与える。例えば、一以上の実施形態において、装置によって行われるかかるプロセスは、分析するために追加の処理サイクルを必要とする非論理的なデータを除去することによってＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステムの計算効率をさらに高める。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジンによって生成され、ニューラルネットワークに入力されるシミュレートされたモデル貨物輸送から低品質及び／又は無関係なデータを除去することは、シミュレートされたモデル貨物輸送に関連するストレージ要件及びシミュレートされたモデル貨物輸送から取得されたニューラルネットワークへの入力として利用されるデータポイントを低減する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン及びニューラルネットワークを含む装置により行われるプロセスは、コンピュータ、例えばＰＳＣＩプラットフォームコンピュータシステムに含まれる一以上のサーバデバイス、の機能における一以上の改善に向けられる。

【0045】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩプラットフォームが与える入力インタフェイスを使用して、物流輸送プロバイダーによって輸送される物品を含む特定された貨物輸送のための輸送詳細を受信することを含む方法を与える。方法は、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームに含まれる少なくとも一つのプロセッサを使用して、特定された貨物輸送に含まれる物品のタイプを示す輸送詳細に基づいて、商品タイプを決定することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、ＰＳＣＩプラットフォームがアクセス可能な一以上のデータベースから、一以上の保険プロバイダーによって提供される一以上の事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準を受信することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、輸送詳細を事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準と比較して、一以上の保険プロバイダーから一以上の適格保険プロバイダーを特定することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、輸送詳細及びそれぞれの引受業者前契約基準に基づくそれぞれのリスク確率値を決定することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、輸送詳細及びそれぞれ決定されたリスク確率値に基づくそれぞれの動的価格設定モデルを生成することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、それぞれの動的価格設定モデル及びそれぞれ決定されたリスク確率値を使用して、特定された貨物輸送に対してリアルタイムでそれぞれの保険契約料を生成することと、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上のデータベースから一以上のリアルタイム輸送データ又は履歴輸送データを受信することとを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、一以上のリアルタイム輸送データ又は履歴輸送データに基づいて、それぞれのモデルリスク確率値を生成することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、それぞれの修正された保険料値を決定するために所定の事前に決定された保険料修正基準が満たされた場合に、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて、それぞれのリアルタイムの保険契約料を動的に修正することを含む。方法は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、特定された貨物輸送のための、それぞれのリアルタイムの保険契約料又はそれぞれの修正された保険契約料の一つに基づいて、それぞれの保険見積もりをリアルタイムで決定することを含む。

【0046】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、一以上の実施形態において、アダプティブ機械学習を使用するＰＳＣＩプラットフォームを利用する。装置は、一以上の実施形態において、ユーザインタフェイスを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上のアクセス可能データベースを含む一以上の非一時的メモリを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームが与える入力インタフェイスを使用して、物流輸送プロバイダーが輸送する物品を含む特定された貨物輸送のための輸送詳細を受信するように構成される一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームに含まれる少なくとも一つのプロセッサを使用して、特定された貨物輸送に含まれる物品のタイプを示す輸送詳細に基づいて商品タイプを決定するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、ＰＳＣＩプラットフォームがアクセス可能な一以上のデータベースから、一以上の保険プロバイダーによって提供される事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準を受信するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、輸送詳細を事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準と比較して、一以上の保険プロバイダーから一以上の適格保険プロバイダーを特定するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、少なくとも一つのプロセッサを使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、輸送詳細及びそれぞれの引受業者前契約基準に基づくそれぞれのリスク確率値を決定するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、輸送詳細及びそれぞれの決定されたリスク確率値に基づくそれぞれの動的価格設定モデルを生成するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、それぞれの動的価格設定モデル及びそれぞれの決定されたリスク確率値を使用して、特定された貨物輸送のためにリアルタイムでそれぞれの保険契約料を生成するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上のデータベースから一以上のリアルタイム輸送データ又は履歴輸送データを受信するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、一以上のリアルタイム輸送データ又は履歴輸送データに基づいてそれぞれのモデルリスク確率値を生成するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、所定の事前に決定された保険料修正基準が満たされた場合に、それぞれの修正された保険料値を決定するために、それぞれのモデルリスク確率値に基づいてそれぞれの保険契約料をリアルタイムで動的に修正するように構成された一以上のプロセッサを含む。装置は、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送のために、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、それぞれの保険契約料又はそれぞれの修正された保険契約料の一つに基づいてそれぞれの保険見積もりをリアルタイムで決定するように構成された一以上のプロセッサを含む。

【0047】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の実施形態は、ＰＳＣＩプラットフォームを使用し、そこに実装されるコンピュータプログラム製品を含むコンピュータプログラム製品を使用する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームに含まれるプロセッサによって実行可能なコンピュータプログラム製品は、プログラムコードが埋め込まれたコンピュータ可読記憶媒体（一時的な信号ではない）を含む。一以上の実施形態において、プログラムコードは、物流輸送プロバイダーが輸送する物品を含む特定された貨物輸送のための輸送詳細を受信するＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、特定された貨物輸送に含まれる物品のタイプを示す輸送詳細に基づいて商品タイプを決定するＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、ＰＳＣＩプラットフォームがアクセス可能な一以上のデータベースから、一以上の保険プロバイダーによって提供される一以上の事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準を受信するＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、輸送詳細を事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準と比較して一以上の保険プロバイダーから一以上の適格保険プロバイダーを特定するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、輸送詳細及びそれぞれの引受業者前契約基準に基づいて、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対してそれぞれのリスク確率値を決定するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、輸送詳細及びそれぞれの決定されたリスク確率値に基づいて、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対してそれぞれの動的価格設定モデルを生成するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読及び実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、それぞれの動的価格設定モデル及びそれぞれの決定されたリスク確率値を使用して、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対してそれぞれの保険契約料を、特定された貨物輸送のためにリアルタイムで生成するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、一以上のデータベースから一以上のリアルタイム輸送データ又は履歴輸送データを受信するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、リアルタイム輸送データ又は履歴輸送データの一以上に基づくそれぞれのモデルリスク確率値値を生成するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、プログラムコードは、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、それぞれの修正された保険料値を決定するために所定の事前に決定された保険料修正基準が満たされた場合に、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて、それぞれの保険契約料をリアルタイムで動的に修正するためのＰＳＣＩプラットフォームに含まれる一以上のプロセッサによって可読かつ実行可能である。一以上の実施形態において、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれについて、それぞれの保険契約料又はそれぞれの修正された保険契約料の一つに基づいて、特定された貨物輸送のためにリアルタイムでそれぞれの保険見積もりを決定するように構成された一以上のプロセッサを含む。

【0048】

要約を含む本明細書全体を通して、特徴、利点又は同様の文言を言及することは、本発明によって実現され得る特徴及び利点のすべてが、本発明のいずれかの単数の実施形態おいて存在すべきこと又は存在していることを意味するわけではない。むしろ、特徴及び利点を言及する文言は、一実施形態に関連して記述された特定の特徴、利点又は特性が本発明の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味すると理解される。すなわち、本明細書中の全体を通しての特徴及び利点の説明、及び同様の文言は、同じ実施形態に言及してもよいが、必ずしもそうというわけではない。

【0049】

さらに、一実施形態の記載された特徴、利点及び特性は、一以上の実施形態において任意の適切な態様で組み合わせてよい。当業者は、特定の実施形態の特定の特徴又は利点の一以上がなくても本発明を実施し得ることを認識し、理解するであろう。他例では、開示された実施形態のすべてに存在するわけではない所定実施形態において、追加の特徴及び利点が認識され得る。

【0050】

本発明のこれらの特徴及び利点は、以下の説明及び添付の特許請求の範囲からより完全に明らかになり、又は以下に記載される本発明の実施によって学習され得る。

【0051】

図１は、コンピュータベースの輸送単位貨物保険（Ｐｅｒ Ｓｈｉｐｍｅｎｔ Ｃａｒｇｏ Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ（ＰＳＣＩ））システム／プラットフォーム１００と、例示のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎと、一以上のデータ通信ネットワーク１１０を経由してＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００と相互作用するように構成された一以上の物流輸送プロバイダー（例えば輸送会社、運動業者、ＤＨＬ、ＦｅｄＥｘ、ＵＳＰＳ等のような貨物保険引受業者）コンピュータシステム（例えば輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎ）と、一以上の保険業者／引受業者（例えば保険業者、貨物保険引受業者）コンピュータシステム（例えば保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ）とを含むシステム１０の一以上の実施形態の例示的アーキテクチャのブロック図を描く。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００、ユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ、輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎ、又は上記の組み合わせが、販売時点での個別の貨物輸送のための保険契約を、物流輸送プロバイダー（例えばＤＨＬ、ＦｅｄＥｘ、ＵＰＳ、ＵＳＰＳ）及び／又は輸送エージェント及び／又はＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００の他のユーザに提供するように構成される。

【0052】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的なコンピュータベースシステムは、一以上のＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎに実装されるＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００を含むように構成され得る。各サーバデバイスは、一以上のコンピュータデバイス、例えば複数のコンピュータのクラスタ、に実装される。一以上の実施形態において、一以上のＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎを含み得る例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、例示的な独創的輸送単位貨物保険（ＰＳＣＩ）ソフトウェアを実行するように構成される。例えば、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアは、内部及び外部データソースを利用して保険料率をグローバルに決定するべくリアルタイムリスクエンジンを利用するＰＳＣＩソフトウェアを実行するための標準環境を与える仮想マシン、アプリケーションプログラマブルインタフェイスライブラリ、及び／又は他の命令を与えることができる。例えば、一以上の実施形態において、輸送に影響を与える得る天候、世界的紛争及び／又は他の因子を考慮するリスクモデルが、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００の輸送物流会社及び他のユーザに最適な保険料率を提示するべくリアルタイムで調整される。この態様において、ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、効率的かつ正確な態様で保証される個別の貨物輸送の能力を与える。

【0053】

一以上の輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎは、一以上のコンピュータデバイスに、例えば一クラスタのコンピュータに、実装される。一以上の実施形態において、一以上の輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００を利用して、貨物の輸送に関連付けられた保険費用（例えば輸送単位保険）を、リアルタイムで、及び／又は貨物を輸送する貨物の所有者（例えば所有者／荷送人／荷受人）との契約時に、決定するように構成される。例えば、ＦｅｄＥｘ、ＤＨＬ、ＵＰＳ、ＵＳＰＳ等のような輸送物流プロバイダーは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００を利用して、リアルタイム及び／又は所有者との契約時に、顧客に輸送単位ベースの輸送保険を提供することができる。

【0054】

一以上の保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎは、一以上のコンピュータデバイスに、例えば一クラスタのコンピュータに、実装される。一以上の実施形態において、一以上の保険業者／引受業者サーバ装置１８０ａ～１８０ｎは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００を利用して、物流輸送プロバイダーによる輸送のための個別の商品タイプの貨物に対する保険契約（例えば輸送単位保険）を与えるように構成される。これらの保険契約は、リアルタイムで、ほぼリアルタイムで、又は荷送人が貨物を輸送するために物流輸送プロバイダーと契約する時に、貨物の荷送人に一以上の個別の輸送に対する保険補償の見積もりを提供するように与えられるＰＳＣＩプラットフォームによってアクセス及び利用され得る。例えば、ＦｅｄＥｘ、ＤＨＬ、ＵＰＳ、ＵＳＰＳ等のような輸送物流プロバイダーは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００を利用して、リアルタイムで、ほぼリアルタイムで、又は貨物を輸送する契約の締結時に、一以上のサードパーティ保険会社及び／又は引受業者によって引き受けられる貨物輸送の保険補償のための見積もりを顧客に提供することができる。

【0055】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎは、ネットワークオペレーティングシステムを実行するウェブサーバ（又は一連のサーバ）である。例えば、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎの一以上は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ、Ｎｏｖｅｌｌ ＮｅｔＷａｒｅ、又はＬｉｎｕｘを含み得るが、これらに限られない。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎの一以上は、クラウド及び／又はネットワークコンピューティングのために使用及び／又は提供してよい。図１に示されないが、いくつかの実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎは、電子メール、ＳＭＳメッセージング、テキストメッセージング、広告コンテンツプロバイダー等のような外部システムへの接続を有してよい。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎの特徴のいずれも輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎに実装することができ、その逆も可能である。

【0056】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎの一以上は、非限定的な例において、認証サーバ、検索サーバ、電子メールサーバ、ソーシャルネットワーキングサービスサーバ、ＳＭＳサーバ、ＩＭサーバ、ＭＭＳサーバ、交換サーバ、写真共有サービスサーバ、広告提供サーバ、保険／引受サービスサーバ、金融／銀行関連サービスサーバ、移動サービスサーバ、又は同様に適切なサービスベースサーバとして実行するようにプログラムされ得る。

【0057】

一以上の実施形態において、随意的に、上記又は下記のいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、例えば、一以上の例示的ユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎ、及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎは、スクリプト言語、電子メール、リモートプロシージャコール、ツイート、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ）、インスタントメッセージング（ＩＭ）、インターネットリレーチャット（ＩＲＣ）、ｍＩＲＣ、Ｊａｂｂｅｒ（登録商標）、アプリケーションプログラミングインタフェイス、Ｓｉｍｐｌｅ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＯＡＰ）メソッド、Ｃｏｍｍｏｎ Ｏｂｊｅｃｔ Ｒｅｑｕｅｓｔ Ｂｒｏｋｅｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＣＯＲＢＡ）、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＲＥＳＴ（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ）、又は上記のいずれかの組み合わせを使用して情報を送受信及び処理するように構成され得る特別にプログラムされたソフトウェアモジュールを含み得る。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上のＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ、保険業者／引受業者サーバデバイス、及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎの中に含まれる一以上のプロセッサが、ここに開示されるＰＳＣＩソフトウェアプログラムを実行して、一以上の特定の輸送に対して保険契約を提供するべく必要な計算基準を含む関数及び機能を実行する。

【0058】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００のユーザは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００を使用するべくクライアントソフトウェア１０４ａ～１０４ｎがインストールされているユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎを使用して、一以上の貨物輸送に関する輸送情報の提供、関連貨物のための貨物保険の要求、関連貨物のための貨物保険見積もりの受信、及び／又は関連貨物のための貨物保険の受け入れ、を含む様々な機能を実行することができる。一以上の実施形態において、ユーザは、一以上の輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎにインストールされているＰＳＣＩソフトウェアにアクセスするべくクライアントソフトウェア１０４ａ～１０４ｎがインストールされているユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎを使用して、一以上の貨物輸送に関する輸送情報の提供、関連貨物のための貨物保険の要求、関連貨物のための貨物保険見積もりの受信、及び／又は関連貨物のための貨物保険の受け入れ、を含む様々な機能を実行することができる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００のユーザは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００を使用するべく、クライアントソフトウェア１３４ａ～１３４ｎがインストールされている輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎを使用してよい。他実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎには、ユーザがＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００を使用してここに記載される一以上の機能を実行できるようにするべく、クライアントソフトウェアがインストールされている。一以上の実施形態において、ユーザは、一般にユーザデバイス１０２に存在して実行されるウェブブラウザを使用してインターネットにアクセス及び閲覧する。ウェブブラウザは、荷主／ユーザが、ウェブ経由で利用可能な一以上のサーバコンピュータ、例えば一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ、からハイパーメディアコンテンツを取得及びレンダリングすることを可能にするコンピュータプログラム又は一セットのコンピュータ命令である。一以上の実施形態において、ユーザは、それぞれのユーザデバイスにおけるそれぞれのクライアントソフトウェアを使用してＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００と相互作用することができる。一以上の他実施形態において、ユーザは、認可されたユーザが情報（例えば輸送情報、輸送詳細、ログイン／パスワード情報（例えば、ここに開示される認証及び他の情報）等）を入力してＰＳＣＩプラットフォーム１００からの情報を要求することを可能にするように構成された統合ＡＰＩ（例えばＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１）を含む例示的な独創的ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００にアクセスするように構成されたユーザデバイスにインストールされたクライアントソフトウェアを有してよい。例えば、認可されたユーザは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００におけるアカウントのアカウント所有者、又は認可されたアカウントユーザであり得る。ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００は、個人、企業、又は他のエンティティ（例えば仮名アカウント、新規性アカウント等）の数百万のアカウントを有し得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、ウェブサイト、又はワールドワイドウェブ、他のウェブサイト所有者、若しくは一以上のＰＳＣＩサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ上のさらなる仲介サーバに実装される統合ソフトウェアとして構成され得る。この統合ソフトウェアは、認可されたユーザが、ＰＳＣＩプラットフォーム１００が受信し得る情報を入力することを可能とし、及び／又はＰＳＣＩプラットフォーム１００によってあたえられる情報を受信することを可能とする一以上のグラフィックユーザインタフェイス（ＧＵＩ）を与える。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、ＰＳＣＩプラットフォーム１００と、ウェブサイト、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ、一以上の物流輸送プロバイダーサーバデバイス１３０ａ～１３０ｎ、及び／又は一以上の保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎの一以上との間の統合及び通信を容易にするために使用され得る。

【0059】

一以上の実施形態において、保険会社及び／又は引受業者は、例示的なＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００にアクセスするべくクライアントソフトウェア１０４ａ～１０４ｎがインストールされている保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎのうちの一以上を利用して、例えば、貨物輸送に含まれる貨物の一以上の貨物輸送及び／又は商品タイプに関する輸送情報の提供、貨物輸送に含まれる貨物の一以上の貨物輸送及び／又は商品タイプに関する保険見積もりの提供、関連輸送の貨物保険の見積もりを提供するべくＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００が利用する情報の提供、例えば、価格設定及び保険料情報（例えばここに説明される商品価格変動因子及び／又はリスク確率値）及び／又は他の情報（例えば、どのような商品タイプの貨物（すなわち商品タイプの貨物）が保険の対象となるか、各商品タイプの貨物に対して保険補償を提供するべく必要とされる所望保険料、その補償が提供され及び／又は除外される地域、利用可能な最大補償、会社ロゴ等）（ここではまとめて保険業者／引受業者情報と称する）の提供、及び／又は関連輸送の貨物保険及び／又は他の情報の拒否、を含む様々な機能を実行することができる。一以上の実施形態において、保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎのユーザは、一般に保険業者／引受業者サーバデバイス１８０ａ～１８０ｎに存在して実行されるウェブブラウザを使用してインターネットにアクセスしてブラウジングし、関連貨物の貨物保険の見積もりの提供及び／又は関連貨物の貨物保険の拒否をするべくＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００が利用する保険業者／引受業者情報の提供を含む様々な機能を実行するための例示的なＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００にアクセスしてよい。ウェブブラウザは、荷主／ユーザが、ウェブ経由で利用可能な一以上のサーバコンピュータ、例えば一以上のサーバ１８０ａ～１８０ｎ、からハイパーメディアコンテンツを取得及びレンダリングすることを可能にするコンピュータプログラム又は一セットのコンピュータ命令である。一以上の実施形態において、ユーザ（例えば保険プロバイダー、引受業者等）は、それぞれのサーバデバイス１８０ａ～１８０ｎにおけるそれぞれのクライアントソフトウェアを使用してＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００と相互作用し得る。ユーザは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００上のアカウントのアカウント所有者、又は認可されたアカウントユーザであり得る。ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００は、個人、企業、又は他のエンティティ（例えば仮名アカウント、新規性アカウント等）の数百万のアカウントを有し得る。

【0060】

一以上の実施形態において、ユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、データ通信ネットワーク１１０のようなネットワーク（例えばクラウドネットワーク）を経由して、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎのような他のコンピューティングデバイスとの間でメッセージを送受信できる任意のコンピューティングデバイスとしてよい。例えば、ユーザデバイスは、モバイルネットワークのようなネットワークを介して、インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）を介して、又はその他の態様で、インターネットに接続することができる。一以上の実施形態において、ユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、パーソナルコンピュータ、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベース又はプログラマブル家電製品、ネットワークＰＣ等としてよい。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、携帯電話機、スマートフォン、ポケットベル、トランシーバ、無線周波数（ＲＦ）デバイス、赤外線（ＩＲ）デバイス、ＣＢ、上記デバイスの一以上を組み合わせた統合デバイス、又は事実上任意のモバイルコンピューティングデバイス等のような無線通信媒体を使用してネットワークに接続することが典型的なコンピューティングデバイスを含み得る。例えば、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、例えば、ラップトップ若しくはデスクトップコンピュータ、スマートフォン、又は電子タブレットを含み得るがこれらに限られない。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、有線及び／又は無線通信媒体（例えばＮＦＣ、ＲＦＩＤ、ＮＢＩＯＴ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、ＣＤＭＡ、衛星、ＺｉｇＢｅｅ等）を経由して通信するように装備されたＰＤＡ、ＰＯＣＫＥＴ ＰＣ、ウェアラブルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、デスクトップコンピュータ、ネットブック、ビデオゲームデバイス、ポケットベル、スマートフォン、ウルトラモバイルパーソナルコンピュータ（ＵＭＰＣ）、及び／又は他の装置のような有線又は無線通信媒体を使用して接続することができるデバイスとしてよい。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、とりわけインターネットブラウザ、モバイルアプリケーション、音声通話、ビデオゲーム、ビデオ会議、及び電子メールのような一以上のアプリケーションを実行することができる。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、ウェブページ等を送受信するように構成してよい。いくつかの実施形態において、例示的な特別にプログラムされたブラウザアプリケーションは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）のような標準一般化マークアップ言語（ＳＭＧＬ）、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、ワイヤレスマークアップ言語（ＷＭＬ）のようなハンドヘルドデバイスマークアップ言語（ＨＤＭＬ）、ＷＭＬＳｃｒｉｐｔ、ＸＭＬ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等を含むが、これらに限られない事実上任意のウェブベース言語を使用して、グラフィック、テキスト、マルチメディア等を受信及び表示するように構成され得る。一以上の実施形態において、ユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、Ｊａｖａ、Ｎｅｔ、ＱＴ、Ｃ、Ｃ＋＋、及び／又は他の適切なプログラミング言語のいずれかによって特別にプログラムされ得る。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、様々な可能なタスクを行うべくアプリケーションを含み又は実行するように特別にプログラムされてよい。タスクは、例えば、ローカルに保存又はアップロードされたメッセージ、画像及び／又はビデオ、及び／又はゲームを含む様々な形式のコンテンツのメッセージング機能、ブラウジング、検索、再生、ストリーミング又は表示であるが、これらに限られない。

【0061】

一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ及び／又は一以上の輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎは、クライアント又はクライアントソフトウェア１０４ａ～１０４ｎと称されるソフトウェアを備えるように構成される。そのソフトウェアは、動作中のユーザデバイスがＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００にアクセスし、ユーザが情報を送信、投稿及び／又は受信し、及び／又はデータフィールドと対話してデータフィールドに情報を入力し、一以上の情報要求に応答してその情報を送信することができるようにする、例えば、一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ及び／又は一以上の輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎに存在するクライアントは、ウェブブラウザであってよく、又はウェブブラウザによってレンダリングされるＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ言語）ドキュメントであってよい。一以上の実施形態において、クライアントは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔコード又はＪａｖａコードであってよい。一以上の実施形態において、クライアントは、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００と特別に動作するように設計された専用ソフトウェア、例えばインストールされたアプリ又はインストールされたアプリケーション、であってよい。一以上の実施形態において、クライアントは、例えば、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）インタフェイス、インスタントメッセージングインタフェイス、電子メールベースインタフェイス、又はＡＰＩ機能ベースインタフェイスであってよいし、これらを含んでよい。

【0062】

一以上の実施形態において、一以上のデータ通信ネットワーク１１０（及び図２を参照して開示される２７０）は、例えば、放送ネットワーク、ケーブルネットワーク、公衆ネットワーク（例えばインターネット）、プライベートネットワーク、無線ネットワーク、セルラーネットワーク、又は他の任意の適切なプライベート及び／又は公衆ネットワークのような、異なるタイプの適切な通信ネットワークの組み合わせのいずれかを含み得るが、これらに限られない。さらに、一以上のデータ通信ネットワーク１１０（及び図２を参照して開示される２７０）はいずれも、それに関連付けられる任意の適切な通信範囲を有し得る。例えば、グローバルネットワーク（例えばインターネット）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク （ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、又はパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を含み得る。さらに、一以上のデータ通信ネットワーク１１０はいずれも、ネットワークトラフィックが搬送され得る任意のタイプの媒体を含み得る。此の媒体は、同軸ケーブル、ツイストペアワイヤ、光ファイバ、ハイブリッドファイバ同軸（ＨＦＣ）媒体、マイクロ波地上トランシーバ、無線周波数通信媒体、ホワイトスペース通信媒体、超高周波数通信媒体、衛星通信媒体、又はこれらのいずれかの組み合わせを含み得るが、これらに限られない。

【0063】

一以上の実施形態において、一以上のデータ通信ネットワーク１１０（及び図２を参照して開示される２７０）は、それに結合されたコンピューティングデバイスに、ネットワークアクセス、データ転送及び／又は他のサービスを与えることができる。一以上の実施形態において、一以上のデータ通信ネットワーク１１０（及び図２を参照して開示される２７０）は、一以上のタイプの無線通信信号、及び／又は一以上の無線通信プロトコルに従うシステム、と組み合わせて使用することができる。当該プロトコルは、例えば、無線周波数（ＲＦ）、赤外線（ＩＲ）、周波数分割多重化（ＦＤＭ）、直交ＦＤＭ（ＯＦＤＭ）、時分割多重化（ＴＤＭ）、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、拡張ＴＤＭＡ（Ｅ－ＴＤＭＡ）、一般パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、拡張ＧＰＲＳ、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ（登録商標））、ＣＤＭＡ２０００、シングルキャリアＣＤＭＡ、マルチキャリアＣＤＭＡ、マルチキャリア変調（ＭＤＭ）、離散マルチトーン（ＤＭＴ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、全地球測位システム（ＧＰＳ）、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｗｉ－Ｍａｘ、ＺｉｇＢｅｅ、超広帯域（ＦＤＭ）、移動通信用グローバルシステム（ＯＦＤＭ）、２Ｇ、２．５Ｇ、３Ｇ、３．５Ｇ、４Ｇ、第５世代（５Ｇ）モバイルネットワーク、３ＧＰＰ（登録商標）、Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＴＤＭ）、ＬＴＥ ａｄｖａｎｃｅｄ、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ ｆｏｒ ＧＳＭ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＴＤＭＡ）等である。他実施形態は、様々な他の装置、システム及び／又はネットワークにおいて使用され得る。

【0064】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００は、一以上のデータ通信ネットワーク１１０、一以上のデータベース１５０（１）～（ｎ）、一以上の物流プロバイダーデータベース１６０（ａ）～（ｎ）、及び／又は一以上のサードパーティーデータベース１７０（ａ）～（ｎ）にアクセスするように構成される。例えば、ネットワーク１１０及び／又はネットワーク１１０を介してサードパーティ保険プロバイダーシステムに接続されたサードパーティーデータベース１７０（ａ）～（ｎ）は、個別の物流輸送プロバイダーに向けられた一以上の保険契約にアクセスするべくＰＳＣＩプラットフォーム１００によってアクセス可能である。一以上のデータベース１５０（１）～（ｎ）、物流プロバイダーデータベース１６０（ａ）～（ｎ）、及び／又はサードパーティーデータベース１７０（ａ）～（ｎ）は、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）によって管理されるデータベースを含む任意タイプのデータベースであってよい。一以上の実施形態において、例示的なＤＢＭＳ管理データベースは、データの集合を組織化することができるＭｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ、ＳＱＬｉｔｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｃｅｓｓ、Ｏｒａｃｌｅ、ＳＡＰ、ｄＢＡＳＥ、ＦｏｘＰｒｏ、ＩＢＭ ＤＢ２、ＬｉｂｒｅＯｆｆｉｃｅ Ｂａｓｅ、ＦｉｌｅＭａｋｅｒ Ｐｒｏ及び／又は任意の他のタイプのデータベースのようなデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）に実装されるデータベースとしてよい。例えば、データベースは、主キー駆動のようなリレーショナルでもよく、ポストリレーショナル又はインメモリであってもよい。例えば、レコードが一意識別子のような主キーを含む場合、そのレコードは、一意識別子に基づいて、一セット内でクラスタ化され又はサブクラスタ化されてサブセットになり得る。ここで、セット又はサブセットはそれぞれ、そのセット又はサブセット用に特別に生成された一意識別子にも関連付けられる。留意されることだが、データベース内の各レコードが、複数の列を含む行であってよいにもかかわらず、非構造化データのような、複数のレコードを編成する他の態様が使用されてもよい。

【0065】

図１を参照すると、システム１０の一以上の実施形態が与えられ、一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）を含む。これらは、一以上のデータ通信ネットワーク１１０を経由してＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００にリアルタイムで、例えば、輸送貨物、輸送貨物を輸送するべく利用される機器に関するオペレーショナルデータ、機器に関するオペレーショナルデータ、及び／又はセンサデータ（ここで説明される）のような、オブジェクト及び／又はエンティティに関するデータを収集、格納及び／又は送信するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）は、ＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ及び／又は輸送物流サーバデバイス１３０ａ～１３０ｎを介してアクセス可能な一以上のデータベース１５０ａ～１５０ｎ、１６０ａ～１６０ｎ及び／又は１７０ａ～１７０ｎに、一以上のセンサデバイス（例えば２９０、図２参照）が生成するセンサデータを送信するように構成される。例えば、センサデータは遠隔センサによって受信される。センサデータは、環境、コンテキスト、挙動、心理、及び／又は他の貨物輸送関連データを含む。テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）は、オブジェクト（すなわち、例えば貨物輸送に含まれる貨物及び／又は輸送人員のような無生物又は生物）及び／又はエンティティ、及び／又は環境（例えば貨物が収容され又は輸送される地理的環境及び／又は包装、コンテナ、船舶及び／又は輸送機関）、並びに／又はオブジェクト及び／若しくはエンティティが収容又は輸送され、オブジェクト及び／若しくはエンティティが配置若しくは移動され、及び／若しくはオブジェクト及び／若しくはエンティティが影響を受けるコンテキストに関するテレマティクス情報を収集、格納及び／又は送信／伝送するように構成される。オブジェクト及び／又はエンティティについて、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）が収集、格納及び／又は送受信するそのようなテレマティクス情報は、例えば、オブジェクト及び／又はエンティティの状態、挙動、価値、動き、健康及び／又は安全を含み得るが、これらに限られない。環境についてのそのようなテレマティクス情報は、例えば、気象条件（例えば、晴れ、晴天、一部曇り、曇り、曇り、雨、霧雨、みぞれ、雪、嵐、湿気、湿度、温度、露点、大気圧及び密度、風、雲、降水、蒸発、大気の安定性、霜、放射線及び他の気象パラメータ等）及び／又は環境条件（例えば、水分、湿度、空気、水、温度、汚染、排出物、廃棄物、水輸送条件、貨物ショック、鉄道輸送条件、道路輸送条件、航空輸送条件等）を含むが、これらに限られない。輸送機関コンテキスト情報についてのそのようなテレマティクス情報は、例えば、道路、鉄道、水路、航空路等の状態を含むが、これらに限られない。これらは、例えば、水路の深さ、道路の状態（例えば、滑り、湿潤、乾燥、表面状態等）、道路上に配置された一以上の街路灯及び／又は停止灯及び／又は交差点の状態、航空路の状態（例えば、乱流、可視性、湿度等）、鉄道の状態、貨物の状態、貨物の推定値、貨物及び／又は輸送方法（例えば、道路、水路、気道、鉄道等）に関する損傷に関する情報又はオブジェクト及び／又はエンティティを輸送するべく利用され得る輸送機関のモードの他の状態である。

【0066】

用語「テレマティクス」は一般に、車両組み込みプラットフォーム／ハードウェア装置（例えば、相手先ブランド供給装置メーカー（ＯＥＭ）がオンボード診断（ＯＢＤ）セルフインストール又はモバイルデバイスを介して取り付けたセンサのようなデバイス）からテレマティクスデータが収集、格納、抽出／送信される自動車ナビゲーションシステムにおいて一般に使用される全地球測位システム（ＧＰＳ）技術の使用に関連付けられる。本開示は、そのような技術に限られず、むしろ、テレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）は、オブジェクト及び／又はエンティティについての情報を収集、格納及び送信するべく使用される車両ナビゲーションシステム及び／又はセンサを含むがこれらに限られない広範なデバイスアレイを包含することを意図しており、これらを含み得る。一以上の実施形態において、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）は、モバイルデバイス、ＧＰＳデバイス等を含み得るがこれらに限られず、オブジェクト及び／又はエンティティの動き、挙動、状態、及び／又は健康を追跡するべくＲＦＩＤタグ、センサデバイス、加速度計デバイス、又は小規模無線トランシーバのような、オブジェクト及び／又はエンティティに関連付けられる他のデバイスも含み得る。

【0067】

加えて、留意されることだが、一以上の実施形態において、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０ａ～１４０ｎは、生物学的エンティティに特に関連付けられるわけではないが、それにもかかわらず、貨物の管理、収集、輸送及び／又は保管を任務とする輸送人員のような生き物又はオブジェクトに関する情報を収集、保存及び／又は送信することができるデバイスを含んでもよい。例としては、監視カメラ又は交通カメラ、マイクロフォン、光及び／又は電磁センサ、及び／又は複数のそのようなデバイスが協調して動作する。個人についての生体情報を収集、格納及び／又は送信することができるテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０ａ～１４０ｎの他例は、血圧モニタ、心拍モニタ、体重計、アルコール分析デバイス、皮膚弾性モニタ、ウェアラブルコンピューティングデバイス（例えばスマートウォッチデバイス）等を含むが、これらに限られない。テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０ａ～１４０ｎは、オブジェクト及び／又はエンティティの挙動又は動きについての情報を収集、格納及び／又は送信するために個別に又は協調して動作する単一デバイス又は複数デバイスを含み得る。

【0068】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００は、一以上のサードパーティーデータベース／サービス１７０ａ～１７０ｎから一以上のデータ通信ネットワーク１１０を経由して、テレマティクスデータを取得してよい。取得されるデータは、収集されたテレマティクスデータの分析に関してここで説明されるように、輸送単位保険補償の計算及び決定に関連する世界的紛争データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、交通データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）及び／又は気象データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）及び／又は貨物自体に関する情報（例えば、価値、貨物への損傷、価値の下落／上昇、貨物属性（重量、高さ、幅、コンテナ／包装／拘束／輸送要件等）を含むがこれらに限られない一以上のコンテキスト的側面を追加するために活用される。

【0069】

当業者が理解することであるが、ここで参照される図に描かれるハードウェア、ファームウェア／ソフトウェアユーティリティ、及びソフトウェアコンポーネント及びこれらの基本構成が変わり得る。例えば、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の図示のコンポーネントは、網羅的であることを意図しておらず、むしろ、記載された実施形態の特定の実施に利用されるコンポーネントのいくつかを強調する代表とされる。例えば、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の、描かれたハードウェアに加えて又はその代わりに使用され得る他のデバイス／コンポーネントを含む異なる構成が与えられてよく、異なる構成であってもよい。したがって、描かれる例は、現在説明されている実施形態及び／又は一般的な発明に関するアーキテクチャの又は他の制限を意味するわけではない。

【0070】

ここで図を参照し、図２から始めると、一以上の実施形態に係る輸送単位貨物保険（ＰＳＣＩ） フレームワークの実装をサポートするクラウドインフラストラクチャを与えるネットワークコンピューティングデバイス及び／又はサーバとして動作する例示のＰＳＣＩデータ処理システム（ＰＳＣＩ ＤＰＳ）のブロック図が示される。ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の例示的な実施形態であり、図１を参照して開示されたＰＳＣＩシステム／プラットフォーム１００の開示の様々な実施形態の記載された特徴の一以上を行うためにここに開示された例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアを実行するように構成された一以上のコンピューティングデバイスを含む。一実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、例えばデスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、又はサーバであるがこれらに限られない任意の電子デバイスとしてよい。一実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、複数のサーバのクラスタの中の一つのサーバとしてよい。ここで、複数のサーバは、単一箇所に共通して配置されてよく、又は複数の箇所に地理的に分散されてよく、又はこれらの組み合わせであってよい。加えて、一実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、物理サーバのハードウェアリソースを共有する仮想マシンとして実装されてよい。

【0071】

一以上の実施形態において、例示的なＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、システム相互接続２１５を介してシステムメモリ２１０、不揮発性ストレージ２２５、及び入出力（Ｉ／Ｏ）制御器２３０に結合された一以上のプロセッサ又は中央処理装置（ＣＰＵ）２０５を含む。一以上の実施形態において、システム相互接続２１５は、置換可能にシステムバスと称してよい。例えば、一以上の実施形態において、メモリ２１０は、一以上のプロセッサ１０５に動作可能に結合され得る。メモリ２１０は、様々なタイプのデータを格納するように構成された非一時的媒体としてよい。例えば、メモリ２１０は、二次ストレージ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）及び／又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む一以上のメモリデバイスを含み得る。二次ストレージは典型的に、一以上のディスクドライブ、光学ドライブ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）及び／又はテープドライブからなり、データの不揮発性ストレージに使用される。所定の場合において、割り当てられたＲＡＭがすべての作業データを保持するのに十分大きなわけではでない場合、二次ストレージはオーバーフローデータを格納するべく使用され得る。二次ストレージはまた、プログラムを格納するべく使用されてよく、かかるプログラムは実行用として選択されたときにＲＡＭにロードされ得る。ＲＯＭは命令と、恐らくはプログラム実行中に読み取られるデータとを格納するべく使用される。ＲＯＭは、二次ストレージの大きなメモリ容量と比べて小さなメモリ容量を有するのが典型的な不揮発性メモリデバイスである。ＲＡＭは揮発性データを格納するべく、恐らくは命令を格納するべく使用される。

【0072】

一以上の実施形態において、一以上のソフトウェア及び／又はファームウェアモジュールは、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００の動作中に（ストレージ２２５又は他のソースから）システムメモリ２１０にロードされ得る。具体的には、図示の実施形態において、システムメモリ２１０は、ファームウェア（Ｆ／Ｗ）２１２、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）２１４、オペレーティングシステム（ＯＳ）２１６、及びアプリケーション２１８を含む複数の共通モジュールを内部に有することが示されている。加えて、システムメモリ２１０は、ＰＳＣＩユーティリティ２２０を含む。ＰＳＣＩユーティリティ２２０は、代替実施形態において、アプリケーション２１８の一つとして、及び／又はファームウェアＦ／Ｗ２１２又はオペレーティングシステムＯＳ２１６内の実行可能コンポーネントとして与えられてよい。システムメモリ２１０内の例示的かつ独創的なＰＳＣＩソフトウェア及び／又はファームウェアモジュールは、対応するプログラムコードが、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００の処理層内の一以上のプロセッサ（例えばＣＰＵ）２０５又は二次処理デバイス（具体的には示されていない）によって実行されるときに、様々な機能を与える。

【0073】

一以上の実施形態において、Ｉ／Ｏ制御器２３０は、一以上の接続された入力デバイス２３２による接続と当該入力デバイスからの信号の処理とをサポートし、その一例として、マイクロフォン２３４、キーボード２３６及びポインティングデバイス２３８が示される。ポインティング／タッチデバイス２３８は、例えば、マウス、タッチパッド又はスタイラスとしてよい。わかることだが、入力デバイスはまた、非排他的なリストとして、ハードウェアボタン、タッチスクリーン２４５、赤外線（ＩＲ）センサ、指紋スキャナ等を含んでよい。一以上の実施形態において、Ｉ／Ｏ制御器２３０は、ディスプレイ２４４及び他の出力デバイス２４８を含む一以上の接続された出力デバイスとの接続及び出力信号の転送もサポートする。ディスプレイ２４４は、触覚入力デバイスとして機能するタッチスクリーン２４５を含み得る。一実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、ディスプレイ２４４に及び一以上のプロセッサ２０５に通信可能に又は物理的に結合されるグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）２４６も含む。ＧＰＵ２４６は、ＣＰＵ２０５によるＰＳＣＩユーティリティ２２０の実行中にもたらされる所定ユーザインタフェイス（ＵＩ）の生成及び提示を制御する。

【0074】

加えて、一以上の実施形態において、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（ＰＣＭＩＡ）スロット、光学リーダ、カードリーダ、及び／又は高精細マルチメディアインタフェイス（ＨＤＭＩ（登録商標））のような一以上のデバイスインタフェイス２４０をＰＳＣＩ ＤＰＳ２００に関連付けてよい。例えば、デバイスインタフェイス２４０を利用して、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、フラッシュドライブ又はフラッシュメモリカードのような対応するリムーバブルストレージデバイス（ＲＳＤ）２４２からデータを読み取ること又は格納することができる。一以上の実施形態において、デバイスインタフェイス２４０はさらに、システム管理バス（ＳＭＢｕｓ）、インター集積回路（Ｉ２Ｃ）のような汎用Ｉ／Ｏインタフェイス、及び周辺機器相互接続（ＰＣＩ）バスを含み得る。一以上の実施形態によれば、本開示の複数側面としてここに記載される機能モジュールは、コンピュータプログラム製品として与えられてよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読記憶媒体としてリムーバブルストレージデバイス２４２を含み、ここには、一以上のプロセッサによって実行されたときに、当該一以上のプロセッサに、図１から図８を参照して提示される特徴及び機能を含むが、これらに限られない、ここに記載の様々な機能を実装させるプログラムコードが格納される。

【0075】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００はさらに、ネットワークインタフェイスデバイス（ＮＩＤ）２６０を含む。これは、例えば、有線及び無線双方のネットワークデバイスを含み得る。ＮＩＤ２６０は、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００及び／又はＰＳＣＩ ＤＰＳ２００内のコンポーネントが、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００の外部にある他のデバイス、サービス及びコンポーネントと通信し及び／又はインタフェイスをなし得る。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００を、直接の有線又は無線接続を介してのようなＮＩＤ２６０を介して、これらの外部デバイスの一以上に直接接続してよい。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、一以上の通信プロトコルを使用して、外部ネットワーク２７０を介して、情報サーバ２７５及びクラウドデータベース２８０のような特定の外部デバイス、サービス及び／又はコンポーネントに接続する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＤＰＳ２００は、外部ネットワーク２７０を介して外部センサ２９０（ａ）～（ｎ）に接続する。ネットワーク２７０は、ここに記載されるように、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、パーソナルエリアネットワーク等としてよく、ネットワーク２７０への接続及び／又はネットワーク２７０とＰＳＣＩ ＤＰＳ２００との間の接続は、テレコミュニケーションネットワーク、セルラーネットワーク、衛星リンクネットワーク、又はこれらの組み合わせを含む有線又は無線（アクセスポイント２６５を介する）であってよい。説明の目的上、ネットワーク２７０は、単純化のために単一の集合的コンポーネントとして示される。しかしながら、ネットワーク２７０は、インターネットのような広域ネットワーク内に存在し得るような、複雑なセットの相互接続と同様に、他のデバイスへの一以上の直接接続を含み得ることが理解される。一実施形態において、ＣＳＩＳＴフレームワークは、それに関連する一以上のドメイン名を有するウェブサイトとして、インターネット（２７０）を介してアクセス可能である。

【0076】

開示の一側面として、ＰＳＣＩユーティリティ２５０は、特定の機能を果たすべくＣＰＵ２０５上で実行される複数の機能モジュールを含み、これらの機能モジュールは、特定のデータを利用及び／又は生成し、そのデータは、ストレージ２２５及び／又はクラウドデータベース２８０内に情報及び／又はデータとして格納される。一例として、ストレージ２２５は、例えば、輸送データ２５２、貨物データ２５３、マップ２５４、物流プロバイダーデータ２５５、機器データ２５６及び引受業者データ２５７を含むがこれらに限られない異なるデータブロックを含むＰＳＣＩデータベース２５１を含むように示される。また、クラウドデータベース２８０は、ＰＳＣＩデータベース２５１のコピーを含むように示される。一以上の実施形態において、ストレージ２２５内に配置されたＰＳＣＩデータベース２５１、及びクラウドデータベース２８０の双方は、ＰＳＣＩユーティリティ２２０によって利用される関連データを格納して特定のユーザインタフェイス（ＵＩ）のパーソナライズを行い、一以上のセンサ２９０が収集したデータを与え、環境、天候、世界的紛争、トレンド、日付、時刻、文化イベント、マッピング情報及び／又は貨物輸送の起源、目的地及び／又は輸送経路に沿って貨物輸送に影響を及ぼす可能性のある他のデータを与え、表示されたマップ上のトラック及び／又は輸送物の位置を特定する。ＰＳＣＩデータベース２５１及びリモートクラウドＤＢ２８０へのアクセスが、ネットワーク２７０を通した接続を介して与えられる。

【0077】

一以上の実施形態において、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、ネットワーク２７０を介してＰＳＣＩ ＤＰＳ２００にアクセスするように構成される。テレコミュニケーションデバイス２９５は、ネットワーク２７０を介してＰＳＣＩ ＤＰＳ２００との間でデータを受信及び／又は送信するのに適した携帯電話機（「スマートフォン」を含む）、ＰＤＡ、ラップトップコンピュータ、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ、又は他のポータブルなテレマティックデバイスのような、任意のポータブルデバイスとしてよい。ここに開示されるように、一以上の実施形態において、テレマティクスデバイス１４０（ａ）～（ｎ）は、テレコミュニケーションデバイスに関して上に開示されたもののようなモバイルデバイス、ＧＰＳデバイス等を含み得るがこれらに限られず、オブジェクト及び／又はエンティティの動き、挙動、状態、及び／又は健康を追跡するべくＲＦＩＤタグ、センサデバイス、加速度計デバイス、又は小規模無線トランシーバのような、オブジェクト及び／又はエンティティに関連付けられる他のデバイスも含み得る。例えば、送信又は受信されるデータは、ここに開示される一つ又は複数のセンサデバイス２９０（ａ）～（ｎ）によって生成又は送信されるリモートセンサデータを含み得る。一以上の実施形態において、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５が受信したデータは、ストレージ２２５内及び／又はクラウドデータベース２８０上に格納され、例えば、ストレージ２２５内及び／又はクラウドデータベース２８０内のＰＳＣＩデータベース２５１に存在するアプリケーション２１８及び／又はＰＳＣＩユーティリティ２２０の一以上によりアクセス可能である。一以上の実施形態において、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、輸送経路に沿った施設又は既知ポイントに存在する固定送信デバイスであってよい。例えば、一以上の実施形態において、一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、ここに説明される一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）が生成及び／又は送信したリモートセンサデータを、ＮＦＣ、ＲＦＩＤ、狭帯域ＩｏＴ（ＮＢＩＯＴ）、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、ＣＤＭＡ、衛星、ＺｉｇＢｅｅ、及び他の適切な通信モードのようであるがこれらに限られない任意の無線通信モードを使用して送信するように構成され得る。

【0078】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、環境及び／又は輸送センサ２９０のネットワークを含むように構成され得る。一以上の実施形態において、一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、一以上のセンサ２９０が生成したリモートセンサデータを、ネットワーク２７０を介してストレージ２２５及び／又はクラウドデータベース２８０に送信する。いくつかの実施形態において、追加のハードウェアベースデバイスをストレージ２２５及び／又はクラウドデータベース２８０に接続して、リモートセンサデータをＤＰＳ２００の一以上のプロセッサ２０５を介して処理し、環境データ及び／又は輸送データから品質メトリックスを計算し、その後、品質メトリクスデータをストレージ２５１、ストレージ２２５内及び／又はクラウドデータベース２８０内のＰＳＣＩデータベース２５１に格納することができる。いくつかの実施形態において、例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム内に存在する一以上のプロセッサ２０５が、ここに開示される機能（例えば図１～図８を参照して開示される機能）を実行するべくシステムメモリ２１０に存在するここに説明される例示的な独創的ＰＳＣＩコンピュータプログラムを実行する。一以上の実施形態において、複数のリモートセンサ２９０のネットワークは、分散ネットワーク環境で動作するように構成され、適切なデータ通信ネットワーク２７０（例えばインターネット、テレコミュニケーションネットワーク、適切なデータ通信ネットワークの組み合わせ等）を経由して通信し、少なくとも一つの適切なデータ通信プロトコル（例えばＩＰＸ／ＳＰＸ、Ｘ．２５、ＡＸ．２５、ＡｐｐｌｅＴａｌｋ（登録商標）、ＴＣＰ／ＩＰ（例えばＨＴＴＰ）等）を利用する。注目すべきことに、ここに記載される実施形態は、もちろん、任意の適切なハードウェア及び／又はコンピューティングソフトウェア言語を使用して実装してよい。この点に関し、当業者は、使用され得るコンピュータハードウェアのタイプ、使用され得るコンピュータプログラミング技法のタイプ（例えばオブジェクト指向プログラミング）、及び使用され得るコンピュータプログラミング言語のタイプ（例えばＣ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、Ｓｗｉｆｔ、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ）に精通している。上述した例は、もちろん例示であり、限定ではない。

【0079】

図３Ａは、一以上の実施形態に係る一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）を含む例示的な輸送センサシステム３００を示すブロック図である。一以上の実施形態において、図示された輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上は、一以上の貨物センサデバイス３２０及び／又は一以上のセンサデバイス３３０と、一以上のプロセッサ３４０（例えば信号プロセッサ、マイクロプロセッサ）と、一以上の送信器／受信器３５０とを含む。一以上の実施形態において、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上は、電源３６０を含む。一以上の実施形態において、図示された貨物センサデバイス３２０の一以上は、主として、貨物の輸送に関連付けられる使用、並びに／又は貨物の管理、取り扱い及び／若しくは輸送の間に貨物に影響を及ぼし得る環境条件のモニタリングが意図されている。一以上の実施形態において、図示されたセンサデバイス３３０の一以上は、主として、貨物の管理、取り扱い及び／又は輸送の間に、貨物を取り扱い及び／又は輸送している人員を含む人間活動のモニタリングに関連付けられる使用を意図している。一以上の実施形態において、貨物センサデバイス３２０の一以上は、貨物に直接取り付けられる。一以上の実施形態において、貨物センサデバイス３２０は、貨物から一定距離にある所定状態をモニタリングする。一以上の実施形態において、センサデバイス３３０の一以上は、マウント可能センサデバイス及び／又はウェアラブルセンサデバイスとして荷主人員に直接取り付けられる。一以上の実施形態において、センサデバイス３３０の一以上は、輸送人員から一定距離にある所定状態をモニタリングする。

【0080】

本開示の例示的なセンサユニットは制御ボード（図示せず）も含み得る。これは、センサモジュールの一以上とマイクロプロセッサ（２０７）の一以上との間の通信交換を許容するように構成され、センサモジュールを動作させるようにプログラムされる。本開示の例示的なセンサユニットはバッテリ（図示せず）も含み得る。本開示の例示的なセンサユニットはデータメモリストレージ（２０８）（例えばＳＤカード）も含み得る。

【0081】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、環境センサ又はセンサとして機能し得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、格納された貨物の近傍の外部環境、輸送準備中の貨物、出発地点から目的地点へ向かう途中の貨物、目的地点に到着した貨物、又は輸送のための貨物が特定された後の任意の時点の貨物を含むが、これらに限られない、所与の貨物輸送に影響を与え得る任意の環境、貨物状況、及び／又はデータをリアルタイム又はほぼリアルタイムでモニタリングする任意の小型センサであってよい。例えば、一以上の貨物センサデバイス３２０は、温度、圧力、気候、湿度、気圧、汚染、自動車排気ガス、色、酸素レベル、ｐＨ、すす密度、光、空気中粒子密度、空気中粒子サイズ、空気圧力、ガス、空気中粒子形状、粒子状物質、臭気、空気中粒子の同一性、揮発性有機化学物質（ＶＯＣ）、炭化水素、多環芳香族炭化水素（ＰＡＨ）、発癌物質、毒素、電磁エネルギー（光学放射線、Ｘ線、ガンマ線、マイクロ波、テラヘルツ放射線、紫外線、赤外線、電波等）、ＥＭＦエネルギー、原子エネルギー（アルファ粒子、ベータ粒子、ガンマ線等）、重力、光特性（強度、周波数、フリッカー、位相等）、オゾン、一酸化炭素、温室効果ガス、ＣＯ２、窒素、オゾン、亜酸化物、硫化物、空気中汚染、空気中の異物、生物学的粒子（ウイルス、細菌及び毒素）、化学兵器からのシグネチャ、風、空気の乱気流、音及び音響エネルギー（人間に可聴及び不可聴の双方）、超音波エネルギー、騒音公害、人の声、動物の音、他人から排出された疾病、他人の呼気及び呼気成分、他人からの毒素、他人からの細菌及びウイルス、他人からのフェロモン、工業用及び輸送用の音、アレルゲン、動物の毛、花粉、エンジンからの排気ガス、蒸気及び排気、燃料、鉱床又は油層のシグネチャ、雪、雨、熱エネルギー、高温表面、高温ガス、太陽エネルギー、ひょう、氷、加速度、衝撃、振動、交通、ジャイロスコープデータ（例えば方位）、輸送貨物の近傍にいる人の数、輸送貨物が一日を通じて遭遇した人の数、輸送貨物の近傍の人の咳及びくしゃみの音、輸送貨物の近傍の人の話し声の大きさ及び高さ等、又はこれらの組合せを含むがこれらに限られないパラメータを、リアルタイム又はほぼリアルタイムでモニタリングするセンサを含み得るがこれらに限られない。例えば、一以上の貨物センサデバイス３２０は、晴れ、晴天、一部曇り、曇り、曇り、雨、霧雨、みぞれ、雪、嵐、湿気、湿度（例えば瞬間相対湿度、相対湿度の間隔値、絶対湿度）、温度（例えば即時温度、温度間隔値）、露点（例えば瞬間露点、露点間隔値）、大気圧及び密度（例えば海面に調整された圧力、表面圧力、高地の圧力、空気密度）、風（例えば瞬間風速、瞬間風向、水平風成分、垂直風成分、間隔風速、間隔突風、間隔風向）、雲（例えば雲量、天井高、雲底）、降水（例えば積算降水量、降水種類、降水確率、ひょう、過冷却液体水、降雨、降雪、みぞれ）、蒸発（例えば蓄積蒸発）、大気安定性（例えば対流利用可能ポテンシャルエネルギー（ｃａｐｅ）、上昇指数、雷雨確率）、霜（例えば霜深さ、土壌霜、融雪量、新雪量、積雪深、積雪水当量、積雪密度、降雪確率）、放射線（例えば瞬時流束に向けられた放射線すなわち晴天放射、拡散放射、直接放射、全球放射、及び蓄積エネルギーによる放射すなわち蓄積エネルギー（直接、拡散、全球放射）、晴天放射）、及び他の気象パラメータ（例えばジオポテンシャル高さ、水蒸気混合比、層厚）を含むがこれらに限られない気象パラメータのようなパラメータを、リアルタイム又はほぼリアルタイムでモニタリングするセンサを含んでよいがこれらに限られない。

【0082】

一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）はセンサとして機能し得る。例えば、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、格納された貨物、輸送準備中の貨物、出発地点から目的地点へ向かう途中の貨物、目的地点に到着した貨物、又は輸送のための貨物が特定された後の任意の地点の貨物の取扱い、管理又は輸送を担当する人員の一以上の機能及びパラメータをリアルタイム又はほぼリアルタイムでモニタリングする任意の小型センサであってよい。例えば、一以上のセンサデバイス３３０は、呼吸数、血流、心拍数、脈拍数、心拍シグネチャ、心肺の健康、臓器の健康、代謝、電解質のタイプ及び濃度、身体活動、カロリー摂取、カロリー代謝、メタボロミクス、身体的及び心理的ストレスレベル及びストレスレベル指標、及び治療に対する心理的反応、薬物用量及び活動（薬物用量測定）、薬物反応、身体における薬物化学、生化学、位置及びバランス、身体緊張、神経機能、脳活動、脳波、血圧、頭蓋内圧、水分補給レベル、聴診情報、妊娠に関連付けられる聴診信号、感染に対する反応、皮膚及び深部体温、眼筋運動、血液量、吸気及び呼気量、身体運動、呼気の物理的及び化学的組成、ウイルス及び細菌の存在、同一性及び濃度、体内の異物、体内毒素、体内の重金属、不安、生殖能力、排卵、性ホルモン、心理的気分、睡眠パターン、空腹及び渇き、ホルモンの種類及び濃度、コレステロール、脂質、血液パネル、骨密度、体脂肪密度、筋肉密度、臓器及び体重、反射反応、性的興奮、精神及び身体の覚醒、眠気、聴診情報、外部刺激に対する反応、嚥下量、嚥下率、病気、声の特徴、声調、音程及び声量、バイタルサイン、頭の傾き、アレルギー反応、炎症反応、自己免疫反応、変異原性反応、ＤＮＡ、タンパク質、血液中のタンパク質濃度、身体水分補給、血液中の水分量、フェロモン、体内音、消化器系機能、細胞再生反応、治癒反応、幹細胞再生反応等、並びにこれらの任意の組み合わせを含むがこれらに限られない機能及び／又はパラメータをリアルタイム又はほぼリアルタイムで監視するためのセンサを含み得るが、これらに限られない。例えば、バイタルサインは、脈拍数、呼吸数、血圧、脈シグネチャ、体温、水分量、皮膚温度等を含み得る。例えば、一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、器官又は身体内の容積の変化（通常は、包含される血液又は空気の量の変動に起因する）を測定するインピーダンスプレチスモグラフを含み得るセンサを含み得る。例えば、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、リアルタイム又はほぼリアルタイムで血圧をモニタリングするためのインピーダンスプレチスモグラフを含み得る一以上のセンサデバイス３３０を含み得る。

【0083】

一以上の実施形態において、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上は、センサ情報をリアルタイムで及び／又は一定持続時間にわたって測定及び送信することができる。例えば、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上において利用される一以上の貨物センサデバイス３２０及び／又は一以上のセンサデバイス３３０は、上述の機能及び／又はパラメータを経時的に感知するために使用することができ、貨物が輸送されている環境、輸送されている貨物の状態、輸送人員に含まれる一以上のモニタリング対象者の健康状態の時間依存的な分析を可能にするとともに、人の健康と環境との比較を可能にする。一以上の実施形態において、輸送センサシステム３００は、環境ストレス及び肉体的緊張が発生した箇所を特定するための分析を可能にする近接検出又は位置検出と組み合わせてよい。

【0084】

図３Ｂは、例えば、一以上のセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）を含む貨物センサデバイス３２０及び／又はセンサ３３０の一以上の実施形態において利用される例示的なセンサデバイス３２０／３３０のブロック図である。一以上の実施形態において、例示的な輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）はまた、一以上のセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）と、当該センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）を動作させるようにプログラムされた一以上のマイクロプロセッサ３４０との間のデータ通信交換を可能にするように構成された制御ボード（図示せず）を含み得る。センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）は、「ハード」接続（電気ケーブルのような）又は「ソフト」接続（無線接続のような）のいずれかに接続されてよい。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルを利用して、一以上のセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）を同時に接続し、各モジュールが一つの又は複数の他のセンサモジュールと直接無線通信するようにすることができる。例えば、本開示の一以上の実施形態において利用されるセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）の一以上が、温度測定センサモジュール（例えばＡｄａｆｒｕｉｔ社（ニューヨーク州ニューヨーク市）によるＤＨＴ１１）、湿度測定センサモジュール（例えばＡｄａｆｒｕｉｔ社（ニューヨーク州ニューヨーク市）によるＤＨＴ１１）、衝撃測定センサモジュール、加速度測定センサモジュール、ジャイロスコープモジュール、空気圧測定センサモジュール、大気質測定センサモジュール（例えば粒子状物質モニタリング、Ａｄａｆｒｕｉｔ社（ニューヨーク州ニューヨーク市）によるＭＱ１３）、磁気センサモジュール（例えばテキサス州ダラス市のＴｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ社のＤＲＶ５０２３ Ｄｉｇｉｔａｌ－Ｓｗｉｔｃｈ Ｈａｌｌ Ｅｆｆｅｃｔ Ｓｅｎｓｏｒ）、及び／又は前述の環境及び／又はパラメータ及び条件を測定するように構成される他の適切なセンサモジュールの一以上を含み得る。輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上の実施形態はまた、センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）の一以上と、当該センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）を動作させるようにプログラムされた一以上のマイクロプロセッサ３４０との間の通信交換を可能にするように構成された制御ボード（図示せず）を含み得る。本開示の例示的な輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）はまた、例えばバッテリのような電源３６０を含み得る。本開示の例示的なセンサユニットは、例えばＳＤカード、マイクロＳＤカード、又は他の適切なストレージデバイスのようなデータ記憶ストレージ（３５５）を含み得る。

【0085】

一以上の実施形態において、センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）は、図２を参照して説明した、好ましくはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＺｉｇＢｅｅのようなオープンアーキテクチャ構成において、ポータブルテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５の一以上と無線通信する。テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、携帯電話機（「スマートフォン」を含む）、ＰＤＡ、ラップトップコンピュータ、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ、又は他のポータブルなテレメトリックデバイスのような任意のポータブルデバイスであってもよい。一以上の実施形態において、テレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、輸送経路に沿った施設又は既知ポイントに存在する固定送信デバイスであってよい。例えば、ポータブルなテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５の一以上及び輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上は、センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）を利用して、相互から及び相互への双方で遠隔測定通信をすることができる。一以上のポータブルなテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、送信器／受信器３５０から送信された無線信号の形式でセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）からセンサデータを受信することと、ここに記載されるように、ネットワーク２７０を介して当該無線信号をＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信することとを行うように構成してよい。

【0086】

一以上のプロセッサ３４０は、一以上のセンサデバイス３２０、３３０から送信されたデジタル信号又はアナログ信号を、送信器／受信器３５０によって無線で送信され得るデータに変換する手段を与える信号プロセッサを含み得る。信号プロセッサ３４０は、例えば、信号コンディショナ、増幅器、フィルタ、デジタル・アナログ及びアナログ・デジタル変換器、デジタルエンコーダ、モジュレータ、ミキサ、マルチプレクサ、トランジスタ、各種スイッチ、マイクロプロセッサ等から構成されてよい。一以上の実施形態において、信号プロセッサ３４０は、送信器／受信器３５０によって受信された信号を処理し、一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５に送信されてハンドヘルドデバイス２９５のユーザによって聴取又は視聴され得る信号にする。受信された信号はまた、様々なテレメトリックデバイスを互いにリンクするプロトコル情報を含んでよく、このプロトコル情報もまた、信号プロセッサ３４０によって処理され得る。

【0087】

一以上の実施形態において、例示的な輸送センサデバイスは、センサデータを処理するべくデジタルメディアで使用される一以上の圧縮／伸長アルゴリズム（ＣＯＤＥＣ）を利用する信号プロセッサ３４０を含む。一以上の実施形態において、例示的な輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、様々な小型電磁送信器から構成され得る送信器／受信器３５０を含む。例えば、標準的な小型アンテナを標準Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルとともに使用して、一以上のセンサ３２０、３３０が生成したセンサデータを一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５に送信することができる。電磁周波数を送信するのに適した任意の種類の電磁アンテナを利用して、センサデータを一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５に送信することができる。例えば、受信器３５０はまた、適切なアンテナも含み得る。一以上の実施形態において、受信アンテナ３５０と送信アンテナ３５０とは物理的に同じである。一以上の実施形態において、送信器／受信器３５０は、例えば、非視線（ＮＬＯＳ）光散乱伝送システムであってよい。例えば、非視線（ＮＬＯＳ）光散乱伝送システムは、センサデータを送受信するべく光散乱を促進するように、短波（青色又はＵＶ）光放射又は「ソーラーブラインド」（深ＵＶ）光放射を利用してよい。一以上の実施形態において、赤外線波長もセンサデータを送受信するために利用し得る。

【0088】

一以上の実施形態において、例示的な輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、一以上のセンサ３２０、３３０が生成したセンサデータを送信するための音波又は超音波送信器を含む受信器／送信器３５０を含む。例えば、様々な音波及び超音波の受信器及び送信器が市場で入手可能であり、本発明の一以上の実施形態に従って利用し得る。例えば、受信器／送信器３５０は、可聴会話情報を一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５に通信し得る。一以上の実施形態において、輸送センサデバイスにおいて利用されるマイクロフォンが受信した符号化テレメトリック会話データを、送信器３５０によって一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５に送信される電気信号を生成するべく、信号処理モジュール３４０によって復号化し得る。

【0089】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、本開示の例示的な独創的コンピュータベースシステム内で利用される一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）及び／又はセンサ関連デバイスを、任意の無線通信モードを使用してセンサデータを送信するように構成し得る。無線通信モードは、例えばＮＦＣ、ＲＦＩＤ、狭帯域ＩｏＴ（ＮＢＩＯＴ）、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、ＣＤＭＡ、衛星、ＺｉｇＢｅｅ、及び他の適切な通信モードであるが、これらに限られない。例えば、一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、ここに開示される適切な通信モードの一つを利用してセンサデータを送信するように構成される送信器３５０を含む。一以上の他実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）は、ここに開示される適切な通信モードの一つを利用してセンサデータを送信するように構成されるテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５のグループに含まれる一以上のモバイル電子デバイスにセンサデータを送信するように構成される。これらの実施形態において、センサデータは、ネットワーク２７０のような適切なネットワークを介してＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信される。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、用語「モバイル電子デバイス」は、位置追跡機能を有効にしてもしなくてもよい任意のポータブル電子デバイスを言及し得る。例えば、モバイル電子デバイスは、携帯電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標）、ポケットベル、スマートフォン、又は任意の他の合理的なモバイル電子デバイスを含み得る。簡単のため、上記のバリエーションが列挙されていないか、又はここに部分的にしか列挙されていない場合があるが、これは決して限定を意味するわけではない。一以上の実施形態において、貨物輸送割り当てられ及び／又は当該貨物輸送に含まれる貨物に割り当てられた一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）から収集されたセンサデータは、集約されて補助送信デバイスに送信される。補助送信デバイスは、例えばテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５のグループに含まれるモバイル電子デバイスであり、輸送機関（例えばトラック、飛行機、船舶、鉄道車両、列車、クレート、包装等の輸送車両）に、近くに（例えば数ミリメートル、数センチメートル、数インチ、数フィート、数ヤード、又はセンサが意図した目的のために動作することを可能にする任意の適切な距離内に）、又は中に配置される。一以上の実施形態において、補助送信デバイスは、集約されたセンサデータを、衛星ベースのデータ送信ネットワークを利用してＰＳＣＩプラットフォーム１００に、又はＰＳＣＩプラットフォーム１００がアクセス可能なデータベースに送信するように構成される。

【0090】

一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）において利用される送信器／受信器３５０は、一以上のプロセッサ３４０（例えば信号プロセッサ３４０）によって処理されたセンサデータを、ネットワーク２７０を介してＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信するように構成される。一以上の実施形態において、センサデータは、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）から、ネットワーク２７０を介してＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信するように構成される一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイスに送信される。一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）によって生成されたセンサデータは、電気信号に変換されてリアルタイムで送信され得る。一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイスによって生成されたセンサデータは、電気信号に変換されてほぼリアルタイムで送信され得る。一以上の実施形態において、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）によって生成されたセンサデータは、電気信号に変換され、送信されるセンサデータのタイプに応じて、一以上の事前に決定された時間間隔で送信される。例えば、送信器３５０は、所定量の検出時間が経過するまで、所定量の処理時間が経過するまで等のように、送信を遅延させ得る。いくつかの場合、送信器／受信器３５０は、センサ３２０、３３０によって検出された情報に応じてＰＳＣＩプラットフォーム１００に信号を送信するように構成される。

【0091】

一以上の実施形態において、例示的な輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一つ以上は、電源３６０を含む。例えば、電源３６０は、輸送センサデバイス３１０ハウジング内に嵌合可能な任意のポータブル電源であってよい。一以上の実施形態において、電源３６０は、ポータブルな充電式リチウムポリマー又は亜鉛空気電池である。一以上の実施形態において、電源３６０は、ポータブルなエネルギー回収電源であってよく、輸送センサデバイス３１０に統合されて一次又は二次電源として機能してよい。例えば、太陽電池モジュールは、太陽エネルギーを収集及び貯蔵するために輸送センサデバイス３１０に統合されてよい。一以上の実施形態において、圧電デバイス又は微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）が、輸送センサデバイス３１０に統合されてよく、環境における又はユーザ自身からの身体運動、電磁エネルギー、及び他の形態のエネルギーから、エネルギーを収集及び貯蔵するために使用されてよい。一以上の実施形態において、熱電又は熱起電デバイスが、熱エネルギー又は温度勾配からある程度の電力を供給するために使用されてよい。一以上の実施形態において、クランク又は巻取機構が、電気変換のための機械エネルギーを貯蔵するべく又は機械エネルギーを電気エネルギーに変換するべく使用されてよく、電気エネルギーは、直ちに又は後の使用のために、一以上の輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）に電力を供給するべく使用されてよい。

【0092】

一以上の実施形態において、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上が、可視光、赤外光及び紫外光パラメータ（例えばＡｄａｆｒｕｉｔ社（ニューヨーク州ニューヨーク市）のＴＳＬ２５６１）から成る群から少なくとも一つを含み得る光学パラメータをキャプチャするように構成される。例えば、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上が、光のレベル又はレベル変化を検出する光センサを含み得る光学検出モジュールを含み得る。一以上の実施形態において、光学検出は、赤外線、可視光及び／又は紫外光画像に関連するデータをキャプチャするＣＣＤ又はＣＭＯＳイメージャのようなデジタル画像キャプチャ装置を含み得るが、これらに限られない。例えば、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上が、増加した周囲光の指標を生成し得る例示的な光センサを含み得る光学検出モジュールを含み得る。この指標は、例えば、開けるべきではないドアを開けることを示し得る。

【0093】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載される一以上の実施形態と組み合わせて、用語「近接検出」、「位置検出」、「位置データ」、「位置情報」及び「位置追跡」はここで、モバイル電子デバイスの位置を与えるべく使用され得る任意の形態の位置追跡技術又は位置追跡方法に対して使用される。位置追跡技術又は位置追跡方法は例えば、ユーザが都市、町、自治体、郵便番号、市外局番、クロスストリートのようであるがこれらに限られない入力、又は地理的領域を決定するための他の任意の合理的な入力により、ユーザが手動で入力する位置情報と、全地球測位システム（ＧＰＳ）と、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を使用してアクセスされるＧＰＳと、任意の合理的な形式の無線及び／又は非無線通信を使用してアクセスされるＧＰＳと、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）サーバの位置データと、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ベースの位置データと、ネットワークベース三角測量、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）サーバ情報ベース三角測量、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）サーバ情報ベース三角測量、セル識別ベース三角測量、拡張セル識別ベース三角測量、Ｕｐｌｉｎｋ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａ （Ｕ－ＴＤＯＡ）ベース三角測量、Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ（ＴＯＡ）ベース三角測量、Ａｎｇｌｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａ （ＡＯＡ）ベース三角測量のようであるがこれらに限られない三角測量と、経度及び緯度ベース、測地高ベース、デカルト座標ベースのようであるがこれらに限られない地理座標系を使用する技法及びシステムと、長距離ＲＦＩＤ、短距離ＲＦＩＤのようであるがこれらに限られない無線周波数識別と、能動ＲＦＩＤタグ、受動ＲＦＩＤタグ、電池支援受動ＲＦＩＤタグのようであるがこれらに限られない任意形式のＲＦＩＤタグの使用と、位置を特定するための任意の他の合理的な方法との少なくとも一つのようであるがこれらに限られない。簡単のため、上記のバリエーションが列挙されていないか、又は部分的にしか列挙されていない場合があるが、これは決して限定を意味するわけではない。

【0094】

一以上の実施形態において、センサ３２０、３３０の一以上が、ＧＰＳ技術を備えたセンサ（例えばＧＰＳ搭載センサ）を含む。このセンサは、貨物、貨物を輸送する輸送車両、輸送のために貨物を収容し又は支持するコンテナ又は輸送デバイスの一つの位置を追跡及び／又は決定するべく利用されるデータを決定及び／又は格納するように構成される。これらの実施形態の一以上において、ＧＰＳセンサモジュールは、センサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）のグループに含まれる。一以上の実施形態において、ＧＰＳセンサモジュールは、アンテナ及びセンサを含む。例えば、センサは、輸送センサデバイス３１０への動作電力の印加に追従して自律的に動作することができ、これにより、センサは、可視ＧＰＳ衛星からの信号をデジタルサンプリングし、このデータをストレージ３５５（例えばデジタルバッファ）に格納することができる。衛星データを含むセンサデータは、貨物、貨物を輸送する輸送車両、輸送のために貨物を収容又は支持するコンテナ及び／又は輸送デバイスの、グローバルな位置及び速度の決定を可能にする。

【0095】

一以上の実施形態において、輸送センサデバイス３１０（ａ）～（ｎ）の一以上は位置モジュールを含み得る。これらの実施形態において、位置モジュールは、無線送受信器、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信器、プロセッサ及びデバイスメモリを含み得る。例えば、送信器／受信器３５０は無線送受信器として構成され、一以上のプロセッサ３４０は、貨物輸送に含まれる貨物の位置を決定するためにＧＮＳＳサンプルデータを処理するように構成され得る。一以上の実施形態において、一以上のＧＰＳセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）の位置サンプルは、ＧＮＳＳ衛星から受信したＧＮＳＳ信号を使用して取得され得る。一以上の実施形態において、位置サンプルの一以上が、例えば、一以上の基地局又は基地局タワーを利用する一以上のＧＰＳセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）によって取得され得る。例えば、一以上のＧＰＳセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）の位置サンプルは、基地局から受信したセルラーデータ信号を三角測量することによって取得され得る。位置サンプルの一以上はまた、例えば、既知の位置を有する無線アクセスポイント２６５のような無線アクセスポイントを利用する一以上のＧＰＳセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）によって取得され得る。例えば、一以上のＧＰＳセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）の位置サンプルは、一以上のＧＰＳセンサモジュール３７０（ａ）～（ｎ）の一つが無線アクセスポイントの近傍内にあるときはいつでも、無線アクセスポイントと通信することによって取得され得る。例えば、貨物輸送に含まれる貨物の位置は、信号サンプルの三角測量を利用することによって、又は基地局又はタワー（例えば、信号の強度は、貨物輸送に含まれる貨物がセルラー信号発信点に近接していることを示す）によって与えられるセルラー信号の信号強度を利用することによって、確立され得る。

【0096】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、ここに開示される貨物輸送に影響を与え得る輸送詳細、センサデータ、テレマティクスデータ、リアルタイム輸送データ、履歴輸送データ、新たな傾向、予測データ、気象条件に関するデータ、交通状況、地域紛争ダイナミクス、及び／又は他のデータ（ここでは総称して輸送単位貨物リスク評価（ＰＳＣＲＡ）データと称する）の一以上を利用する輸送単位ベースで保険契約を提供するように構成され得る。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、貨物の輸送に保険をかけるべく輸送物流プロバイダー（例えばＤＨＬ、ＦｅｄＥｘ、ＵＰＳ、ＵＳＰＳ等）からの要求を受信することと、輸送物流プロバイダー（例えばＤＨＬ、ＦｅｄＥｘ、ＵＰＳ、ＵＳＰＳ等）が輸送する貨物の輸送詳細を受信及び処理するべく一以上のデータベース（例えば内部及び／又は外部データベース）にアクセスすることと、自動化された保険適合性評価ルールエンジンの適用を介して輸送が適合しているか否かを決定することと、関連する収集データ（例えば気象情報、交通情報、地域紛争情報、貨物荷送人が通る道路、水路、鉄道及び／又は航空路に影響を与え得る情報、格納されたセンサデータ、配達時刻に影響を与え得る情報等）を利用してリスク分析を実行することと、処理された情報に基づいて、貨物輸送に関する追加情報を承認、拒否又は要求することとを行うように構成され得る。一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、一以上のプロトコル及びメトリックに従ってＰＳＣＲＡデータに基づいて、リアルタイムでリスク評価を与えるように構成され得る。一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、一以上のプロトコル及びメトリックに従ってＰＳＣＲＡデータに基づいて、ほぼリアルタイムでリスク評価を提供するように構成され得る。例えば、ひとたびＰＳＣＩシステムが、クライアントソフトウェア１０４を利用するユーザデバイス１０２を介して、ＰＳＣＩシステムのユーザから関連輸送情報を受信すると、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムの一以上の実施形態は、関連ＰＳＣＲＡデータを処理して、特定の輸送要求の（すなわち輸送単位ベースで）貨物に関するリスク評価を与える（すなわちリスクを定量化可能な表現で計算する）ように構成される。一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、ビッグデータ、ＡＩ、ＩＯＴ及び／又は教師なし機械学習を使用して、特定の輸送に対するリスクをリアルタイムで計算するように構成され得る。一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、ビッグデータ、ＡＩ、ＩＯＴ及び／又は教師なし機械学習を使用して、特定の出荷に関するリスクをほぼリアルタイムで計算するように構成され得る。一以上の実施形態において、本開示の例示的な独創的コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、リスク分析に基づく特定の輸送要求に対する保険契約の見積もりを、貨物の荷主にリアルタイム又はほぼリアルタイムで与えるように構成され得る。例えば、一以上の実施形態において、荷主が与えた見積もりに輸送クライアント（例えば輸送サービスの買い手）が同意する場合、ひとたび輸送クライアントが、ＰＳＣＩシステムが与える保険契約を含む輸送サービスに対して支払いをすると、貨物輸送に含まれる貨物に対する責任は、輸送保険会社へと移る。輸送クライアントが貨物輸送保険見積もりを拒否した場合、貨物に対する責任は、輸送クライアントに残る。

【0097】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、本開示のＰＳＣＩシステムは、特定の貨物輸送に保険をかけるか否かを決定するプロセスから、人的側面、手動審査プロセス及び／又は引受後プロセスを除去するべく、引受前保険契約を与えるように構成され得る。例えば、貨物所有者又は運送業者が物流輸送プロバイダーのウェブサイトに関連輸送情報（例えば荷主名、出荷日、開始／終了地点、商品タイプ、貨物推定価格、輸送手段、又は要求された保険補償のタイプ等）を入力した時点と、貨物輸送を補償する保険見積もりが提供される時点との間の遅延（例えば時間、日にち、週等）を引き起こし得る手動引受プロセスが要求されないので、手動引受プロセスは、ＰＳＣＩソフトウェアによって行われる決定及び引受プロセスから除去される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームは、特定の貨物に保険をかける決定を与え、保険見積もりを与え、リアルタイム又はほぼリアルタイムで保険料及び／又は補償を与える。

【0098】

一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーは、ＰＳＣＩプラットフォームへの統合された直接的なアクセスソリューションを有する。例えば、貨物所有者及び／又は物流輸送プロバイダーは、ウェブブラウザを介して与えられるグラフィカルユーザインタフェイス（ＧＵＩ）上のボタンを押すことにより、輸送される特定の貨物の保険を要求することができる。例えば、貨物所有者及び／又は物流輸送プロバイダーは、単一のシステム（すなわちＰＳＣＩシステム）内で相互作用しながら、特定の貨物輸送の保険を要求することができる。例えば、物流輸送プロバイダーは、貨物所有者に即時の保険見積もりを提供し、貨物移動（例えばＡ地点からＢ地点までの貨物の輸送価格）及び保険補償の双方に対して単一の支払いソリューションを与えることができる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアは、輸送情報を利用し、その輸送要求を、関連物流輸送プロバイダーに関連付けられた予め定義された保険業者リスク格付けと比較する。例えば、ＰＳＣＩソフトウェアが、特定の貨物輸送に対する保険要求が許容可能なリスクレベル内にあるか否かをリアルタイムで決定し、保険業者は、輸送情報内で指定された態様で輸送される貨物に対して貨物保険を与える。例えば、一以上の実施形態において、各物流輸送プロバイダーが、ＰＳＣＩプラットフォームがアクセス可能な個別の貨物保険契約を有し、その保険契約は、例えば、個別の価格設定、商品価格修正因子及び保険業者リスク格付けを含む。一以上の実施形態において、個別の契約を利用することにより、ＰＳＣＩプラットフォームは、ここに開示されるＰＳＣＩソフトウェアを使用して、保険補償が提供されるべきか又は拒否されるべきかをリアルタイム又はほぼリアルタイムで自動的に決定することができ、必要であれば、様々な動的に変化するリスク（例えば、貨物自体、輸送機関のモード、輸送経路、貨物コンテナ及び／又は拘束具等に関連付けられる様々なリスク）に基づいて保険見積もりに自動的に調整を与えることができる。例えば、一以上の実施形態において、一以上の特定の貨物輸送のための個別の保険契約のためにＰＳＣＩプラットフォームが提供する保険見積もりはすべてが、事前に引き受けられているので、各保険契約要求のための従来型引き受け審査プロセスを必要としない。ＰＳＣＩソフトウェアは、一以上の貨物輸送のための保険補償の要求が、保険業者が承諾したリスクレベル内にあるか否かを即時に決定する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームはまた、一以上のコンプライアンス及び／又は制裁プラットフォームと統合することによって、各保険契約に対する直接的なコンプライアンス及び制裁チェックも与える。例えば、ステップ４２６において、輸送詳細が、一以上のＰＳＣＩルールエンジン４０４及び／又はサードパーティ保険契約コンプライアンス及び／又は制裁プラットフォーム（例えばＣｏｍｐｌｙＡｄｖａｎｔａｇｅ（ｗｗｗ．ｃｏｍｐｌｙａｄｖａｎｔａｇｅ））に送信され、特定の貨物輸送詳細が、一以上の連邦、州、地方及び／又は地域（例えば国際、国、郡、市等）の規制及び／又はコンプライアンスルールと整合しているか否かが決定される。

【0099】

一以上の実施形態において、貨物輸送に関するセンサデータを含む収集されたデータは、一以上のデータベース（内部及び／又は外部）に格納され、ｉ）事前に決定された関係者（例えば、被保険者であるクライアント、荷主等）への少なくとも一つの警報（例えば聴覚警報、視覚警報等）、及びｉｉ）少なくとも一つの視覚表示（例えば、測定された時間に基づく品質メトリックを経時的にリアルタイムで追跡するグラフ等）の少なくとも一つに変換される。例えば、一以上の実施形態において、温度、湿度、衝撃等を測定するように構成されたテレマティクスデバイス１４０及び／又はセンサ２９０の一以上を利用して、輸送が予定されている貨物に関するリアルタイム情報を受信することができる。例えば、貨物コンテナは一以上のセンサ２９０並びにテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５を備え、これらは、コンテナの温度、衝撃、湿度及びドア状態を測定し、貨物が世界中のどこかを移動するときにその情報をリアルタイムで送信する。センサ２９０並びにテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス２９５は、コンテナに関する測定を与えるだけでなく、その内容も与えるように構成され得る。この態様において、コンピュータベースＰＳＣＩシステムは、センサデータを動的に収集し、センサ情報を利用し、ＰＳＣＩソフトウェアの実行を介してリアルタイム又はほぼリアルタイムで輸送単位貨物保険を与えることができる。例えば、物流輸送プロバイダー及び保険プロバイダーは、それぞれのコンピュータデバイス（例えばサーバ１３０ａ～１３０ｎ）を介して、ＰＳＣＩプラットフォームを利用するすべての契約（例えば一以上のデータベース１７０ａ～１７０ｎ及び／又は１６０ａ～１６０ｎに存在する）にアクセスすることができる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームはまた、認可されたユーザが、個別の貨物輸送に対する暴露リスクをリアルタイムで追跡することを許容し、及び／又は図４Ｃのステップ４１６を参照して説明されるここに開示されるセンサ及び／又はテレマティクスデバイス、及び／又はリアルタイム輸送データを格納する一以上のサードパーティーデータベースを利用して、トレンドをリアルタイムで視覚化することも許容する。例えば、ＰＳＣＩプラットフォームを利用する保険プロバイダーは、個別の貨物輸送に対するトレンドをリアルタイムで視覚化するべく、暴露リスクをリアルタイムで追跡してよい。これにより、保険プロバイダーは、一以上の保険契約及び／又は個別の貨物輸送に関連付けられるリスクを低減することにより、クレームのリスクを低減し又はビジネスを増加させるように物流輸送プロバイダー及び／又は貨物輸送ブラケットのリスク評価を動的に調整することができる。例えば、ＰＳＣＩプラットフォームが個別の設定又は因子に基づいて、牛肉を含むコンテナ輸送があまりにもたくさん、ボルチモアの目的地港を有する欧州を出発地としていると判断した場合、警報、フラグ又はその他の警告がトリガされ、同様の輸送特性を含むこれらの及び将来の輸送のリスク評価が上下し得る。

【0100】

図４Ａは、一以上の実施形態に係る例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００が実行する例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００のブロック図表現を示す。ここに提示されるように、ＰＳＣＩソフトウェアフレームワーク／プラットフォーム４００（ここではＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００と称する）は一般に、ソフトウェア及びファームウェア構成体（例えばＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を構成するモジュールを通信するための機能エンジン）である。この構成体は、一以上のＰＳＣＩサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ（例えばＰＳＣＩ ＤＰＳ２００）上で、アプリケーション２１８の一つとして及び／又は代替実施形態におけるファームウェア２１２若しくはＯ／Ｓ２１６内の実行可能コンポーネントとして与えられ得るＰＳＣＩユーティリティ２２０を実行する一以上のプロセッサ（例えば一以上のＰＳＣＩサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎに存在する一以上のプロセッサ１０５）によって提供され、一以上の実施形態に係る開示の特定の機能的側面を実装する。コンピュータベースＰＳＣＩシステム４００の一以上の実施形態の例示的アーキテクチャが、図４Ａ～図４Ｈ及び図８を参照して開示される。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１（例えば一以上の認可されたユーザコンピュータシステム（例えば一以上の物流輸送プロバイダーサーバ１３０ａ～１３０ｎ及び／又はユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ）に与えられて例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００と情報を通信／交換するべく利用されるアプリケーションプログラミングインタフェイス）、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３、ＰＳＣＩルールエンジン４０４、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６、及びニューラルネットワーク４０７を含み、これらは、図４Ｂ～図４Ｅを参照してここに後述される。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は、ここに開示されるように、ＰＳＣＩプラットフォーム１００と、一以上の物流輸送プロバイダーサーバ１３０ａ～１３０ｎ及び／又はユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ及び／又は一以上の保険業者／引受業者サーバ１８０ａ～１８０ｎとの間の情報交換を容易にする専用アプリ又は専用プラグインソフトウェアとして構成され得る。

【0101】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は、セキュアなネットワーク１１０、２７０を介して一以上のデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に通信可能に接続される。例えば、一以上の実施形態において、データベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１の一以上は、認可されたユーザ（例えば保険業者、引受業者、物流輸送プロバイダー、及び／又は物流輸送プロバイダーの顧客）の情報を格納するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、ユーザ情報は、認可されたユーザのための人口統計情報、一以上の個別の貨物輸送のための輸送保険を与えるべく利用されるユーザに提示される要求及び／又は応答に関するユーザの相互作用に対応する情報、輸送情報、情報の要求、及び／又はユーザに提示された他の情報等を含み得る。例えば、一以上の実施形態において、ユーザ情報は、ＰＳＣＩプラットフォームを介して一以上の個別貨物輸送に対して保険会社及び／又は引受会社によって提供される保険の各提供及び／又は承諾及び／又は拒否、一以上の個別貨物輸送に対して提供及び／又は承諾及び／又は拒否された保険会社及び／又は引受会社によって提供される各見積もり、１）例えば図５Ａ～図５Ｇを参照して開示される貨物輸送に含まれる貨物の各商品タイプ、及び／又は２）例えば図５Ｈを参照して開示される貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用される各輸送タイプに対して保険会社及び／又は引受会社が提供する各商品価格修正因子及び／又はリスク確率値、並びに／又は保険補償、見積もり、商品価格修正因子及び／若しくはリスク確率値の提供に関連付けられる他の情報を含み得る。例えば、上記データの一以上をまとめて「ユーザ情報」又は「ユーザデータ」と称してよい。

【0102】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム１００は、リモートクライアント（例えば保険業者、引受業者、物流輸送プロバイダー、及び／又は物流輸送プロバイダーの顧客を含むがこれらに限られない認可されたユーザ）とのネットワーク接続を管理する専用の一以上のフロントエンドサーバを含む。一以上の実施形態において、フロントエンドサーバは、異なるタイプのクライアントの一以上と相互作用するための様々なインタフェイスを与える。例えば、クライアントが利用するウェブブラウザがプラットフォームにアクセスするとき、フロントエンドサーバの一以上に含まれるフロントエンドモジュール内のウェブインタフェイスモジュールは、ＰＳＣＩプラットフォームへのクライアントアクセスを与える。同様に、クライアントがこのような目的のためにＰＳＣＩプラットフォームによって利用可能にされたＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を呼び出すとき、ＰＳＣＩ ＡＰＩインタフェイスは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００へのクライアントアクセスを与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的なコンピュータベースＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は、統合されたＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１（例えば、ＰＳＣＩアプリケーションプログラミングインタフェイス（ＡＰＩ）は、ＰＳＣＩアプリケーションモジュールの実行を可能にする）を含むように構成されてよい。ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、ＰＳＣＩサーバデバイスの一以上にデータ（例えばユーザ情報）を与えるように構成される。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、ＰＳＣＩプラットフォームの認可されたユーザに戻って、保険見積もり、価格設定（例えば、保険料、ＰＳＣＩテクノロジーソリューション価格設定及び／又は物流輸送プロバイダー収益参加収支等）及び／又は他の決定（保険補償の拒否）のためのオファーを与える。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、一以上のユーザデバイス及び／又はコンピュータシステム（例えば一以上の保険業者／引受業者サーバ１８０ａ～１８０ｎ）を利用する保険プロバイダーを与える。これは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００にアクセスして情報（例えば、ここに開示される引受前プロセスに関連付けられる情報、ここに開示される保険契約情報、及びここに開示される機能を果たすのに必要な他の情報）及び要求情報（例えば、ここに開示される保険及び契約の情報）を与える。

【0103】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、ここに開示されるリスクモデリング方法及び／又はツールの一以上を利用して、個別の貨物輸送に固有のリスク特性を自動的に計算するように構成される。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム１００上で実行される例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００に含まれるＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１の一以上に自動的にアクセスしてユーザ情報をコンパイルし、ユーザ情報に含まれる多数のデータポイントを比較し、当該データポイントに基づいて保険料を選択し、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してこれを荷送人に提供するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、比較プロセスにおいて利用されるデータポイントは、例えば、貨物詳細（例えば荷送人の識別、輸送の出発地住所、輸送の目的地住所、輸送経路、輸送経路に含まれる経路区間、各経路区間の間に貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用される輸送モード（例えば道路、空、水、鉄道等）、輸送経路が交差する地理的領域、貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用されるコンテナのタイプ、貨物の商品タイプ、特別な要求（例えば冷蔵、生鮮食品、温度要件、環境要件、光要件、コンテキスト要件等）、拘束、物流輸送プロバイダーの識別、貨物を輸送するのに必要な時間等、貨物及び／又は貨物の輸送に関連付けられる潜在的リスク、貨物輸送のために保険会社又は引受会社によって事前に承認されたＰＳＣＩプラットフォーム１００（例えば保険業者及び／又は引受業者）の一人以上の認可されたユーザによって与えられる利用可能な保険契約、並びに利用可能な各契約のそれぞれに関連付けられる保険料に関するデータを含むが、これらに限られない。一以上の実施形態において、リアルタイム輸送データ（例えば、ここに説明されるステップ４１６を参照して開示されるデータ）及び／又は履歴輸送データ（例えば、ここに説明されるステップ４１８を参照して開示されるデータ）を、前述のユーザデータに加えて利用して、ユーザ情報をコンパイルし、ユーザ情報に含まれる多数のデータポイントを比較し、当該データポイントに基づいて保険料を選択することができる。

【0104】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、各物流輸送プロバイダーは、個別の貨物契約を一以上のＰＳＣＩシステムデータベースに格納し、各貨物契約は、比較処理機能のためのデータポイントとしてＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２によって利用され得る情報を含む。一以上の実施形態において、他のサードパーティ保険会社及び／又は引受会社を含むＰＳＣＩプラットフォームの追加の認可ユーザは、個別の貨物輸送のための例示的な貨物保険契約を一以上のＰＳＣＩシステムデータベースに格納し、各サードパーティ貨物保険契約は、比較処理機能のためのデータポイントとしてＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２によって利用され得る情報を含む。例えば、貨物保険契約に含まれる情報は、個別の価格設定、商品価格修正因子、及び保険業者のリスク格付けを含むが、これらに限られない。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、貨物保険契約を利用して集められたデータポイントを、特定された貨物輸送に関するユーザ情報及び／又は輸送情報から集められたデータポイントと比較し、当該比較プロセスに基づいて、保険契約の見積りを荷送人（例えば物流輸送プロバイダー）に与える。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、例えば、保険可能な貨物のタイプ（例えば図５Ａ～図５Ｇを参照して開示される特定の商品タイプの貨物）、貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用される輸送のタイプ（例えば図５Ｈを参照して開示される特定の輸送タイプ）、及び貨物が負う保険料（すなわち、以下に詳述する商品価格修正因子及び／又はリスク確率値）、保険業者／引受業者が補償しない又は保険適用から除外した個別の貨物輸送に関連付けられる領域、及び／又は保険業者／引受業者が、特定された貨物輸送に対して与える最大補償を比較してよい。例えば、一以上の実施形態において、ひとたびＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２がデータポイントを、特定された個別の貨物に関する輸送情報及び／又は他の情報と比較すると、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジンは、リアルタイムで（又はほぼリアルタイムで）補償決定を与え（例えば保険補償のオプションを承諾し、保険補償のオプションを拒否し、及び／又は荷送人／物流輸送プロバイダーからさらなる情報を要求し）、承諾された場合、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、リアルタイム又はほぼリアルタイムで保険見積もりを荷送人に与える。

【0105】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、リアルタイム又はほぼリアルタイムで補償決定を行い、様々なリスクに基づく保険見積もりの調整をリアルタイム又はほぼリアルタイムで与えるように構成される。例えば、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、リアルタイムセンサデータ及び他のリアルタイム輸送データを含むリアルタイム輸送データ（後述するステップ４１６を参照して開示される）を利用するように構成され、これにより、保険プロバイダーは、個別の貨物輸送に関する保険見積もりをリアルタイム又はほぼリアルタイムで動的に変更して新たなリスクを説明することと、個別の貨物輸送に関するリスクに影響を与え得る所定のトレンドをリアルタイムで視覚化することとの双方をなすべく、暴露リスクをリアルタイムで追跡することができる。例えば、リアルタイムセンサデータ及び他のリアルタイム輸送データをコンパイル及び処理することにより、保険プロバイダーは、リスクを低減するべく（例えば、個別貨物輸送に含まれる及び／又は個別貨物輸送に関連する輸送の詳細に含まれる様々なタイプの貨物に対して高い保険料を要求すること）、又はビジネスを増加させるべく（例えば、個別貨物輸送に含まれる及び／又は個別貨物輸送に関連付けられる輸送詳細に含まれる様々なタイプの貨物に対する保険料の引き下げ）、個別輸送貨物に対する保険契約に関連付けられるリスクレベル（例えばリスクブラケット）を動的に調整することができる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２は、動的保険価格設定モデルに基づいて、保険契約の見積りを荷送人（例えば物流輸送業者）に提供する。例えば、牛肉を含むコンテナ輸送があまりにもたくさん欧州を出発地としてメリーランド州ボルチモアの目的地港を有する場合、これらのデータポイントは、ＰＳＣＩリスク管理及びモデリングエンジン４０２によって利用され、特定された個別輸送に対する保険業者の保険料、又は個別輸送に含まれる貨物の特定された商品タイプ（例えば図５Ａから図５Ｇにおいて「肉及び食用肉の内臓」と参照される）に対する契約、の動的調整を必要とし得るフラグを、個別の設定に基づいてトリガすることができる。

【0106】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ ＵＸ（ユーザエクスペリエンス又はユーザ体験）エンジン４０３が、例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００とユーザのコンピュータシステム及び内部ネットワーク（例えばイントラネット又は他の内部ネットワーク）との間の認可及び検証ゲートウェイとして機能するように構成される。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、例えば雇用者のイントラネット又は他の適切なネットワークを経由して、例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００にアクセスするユーザ（例えば保険プロバイダー、引受業者等）を認可及び検証する。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、インタフェイスモジュール、身元検証モジュール及びアクセス管理モジュールを含みえる。例えば、一以上の実施形態において、これらのモジュールは、例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００にアクセス及び／又は相互作用するユーザに、ユーザ制御（例えばデータアクセス）、セキュリティ／認証及び認可を与える。

【0107】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する保険リスクモデルは、例えば、限られることなしに、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が使用する少なくとも一つの機械学習技法を、貨物の輸送に関して収集された及び／又はコンパイルされたデータ、貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用される経路、及び／又は貨物を輸送して貨物を輸送するために荷送人と契約する個別の輸送物流プロバイダーに適用することによって、連続的に訓練され得る。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ニューラルネットワーク４０７が使用する例示的なニュートラルネットワーク技法が利用され得る。ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７が、図４Ｂ及び図４Ｃを参照してここに詳述される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、例示的なニューラルネットワーク４０７を含む。一以上の他実施形態において、例示的なニューラルネットワーク４０７は、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５に通信可能に接続される。

【0108】

図４Ｂは、ＰＳＣＩシステムの一以上の実施形態がどのようにして、収集及びコンパイルされたデータを利用して、ＰＳＣＩソフトウェアの実行を介して、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、輸送単位で保険契約を与えるのかについて、図示の例を開示するフローチャートである。ステップ４０８において、クライアントユーザは、ユーザデバイス１０２を利用して、クライアントが出発地の地理的位置（例えば出発／集荷住所）から目的地の地理的位置（例えば配送先住所）に輸送したいと思う貨物についての輸送情報を入力する。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎが、クライアントと称される又はクライアントソフトウェア１０４ａ～１０４ｎと称されるソフトウェアによって構成される。これらは、ユーザがネットワークを介してメッセージを送受信し、コンテンツ項目のリストを見て相互作用ができるように、動作中にネットワーク（例えばインターネット）を介して物流輸送プロバイダーシステム（例えばサーバ１３０ａ～１３０ｎ）の一以上にアクセスし得る。一以上の実施形態において、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎは、クライアントとともに又はクライアントソフトウェア１０４ａ～１０４ｎとして構成される。これらは、動作中にネットワーク（例えばインターネット）を介してＰＳＣＩプラットフォームプロバイダーシステム（例えばサーバ１２０ａ～１２０ｎ）の一以上にアクセスし得る。これらの実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームプロバイダーシステムは、物流輸送プロバイダーシステム（例えばバックエンドコンピュータシステム）と通信的に相互作用をすることができる。これにより、ユーザが与えたデータが物流輸送プロバイダーに送信され、及び／又は物流輸送プロバイダーデータがユーザに送信され、ユーザは、ネットワークを介してメッセージを送受信し、コンテンツ項目のリストを見て相互作用をすることができる。この態様において、ユーザデバイス１０２を利用して、例えば、貨物の輸送についての輸送情報を含む情報を、物流輸送プロバイダーシステム（例えば、特定された物流輸送プロバイダーコンピュータシステム内に含まれる一以上の関連サーバ１３０ａ～１３０ｎ）に送信することができる。一以上の実施形態において、例えば、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ上のクライアントは、ウェブブラウザ、又はウェブブラウザによってレンダリングされるＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ言語）文書であり、又はこれらを含み得る。一以上の実施形態において、例えば、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ上のクライアントは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔコード又はＪａｖａコードであり、又はこれらを含み得る。一以上の実施形態において、例えば、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ上のクライアントは、専用のソフトウェア、例えば、特に物流輸送プロバイダーシステム（例えばサーバ１３０ａ～１３０ｎ）と連携するように設計されるインストールされたアプリ又はインストールされたアプリケーションであり、又はこれらを含み得る。一以上の実施形態において、例えば、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ上のクライアントは、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）インタフェイス、インスタントメッセージングインタフェイス、電子メールベースのインタフェイス、又はＡＰＩ機能ベースのインタフェイスであり、又はこれらを含み得る。

【0109】

一以上の実施形態において、ユーザデバイス及び物流輸送プロバイダーシステム（例えばサーバ１３０ａ～１３０ｎ）に配置されたウェブブラウザは、貨物を輸送するユーザの意図に向けられた初期ユーザ入力に応答してグラフィックアレイを構築する初期手順を表す。一以上の実施形態において、例えば、物流輸送プロバイダーシステムは、異なるタイプのクライアントと相互作用をするための様々なグラフィカルユーザインタフェイスを与える一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎを含む。これらのインタフェイスは、特定の物流輸送プロバイダーを使用して輸送される貨物に関する輸送情報を入力するべくユーザが利用できるデータフィールドをユーザに与えるように動作可能である。輸送情報は、サポートされている各運送業者のタイミングスケジュール及び料金を決定するべく、ソース郵便番号、目的地郵便番号、貨物重量、貨物タイプ、貨物の推定価値、配達希望時刻、集荷希望時刻、輸送出発地住所及び／又は輸送目的地住所、及び／又は希望貨物保険のタイプの一以上を含み得るが、これらに限られない。例えば、輸送オーダーを完了するのに必要な最小輸送情報は、少なくとも、物流輸送プロバイダーが輸送要求を満たすためのタイミングスケジュール及び料金を決定できるような十分な情報を含み得る。例えば、輸送情報はまた、保証された配達時間、及び／又は特定の輸送態様（例えば道路、空、船、鉄道等）、特定の貨物コンテナ（例えば、適切な照明又は暗さ、冷蔵、適切な温度範囲、適切な湿度範囲、適切な衝撃範囲等を有する容器）のような追加の特別な指示、をユーザが要求した場合も含み得る。

【0110】

ステップ４０９の一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーは顧客（荷主）から輸送情報を受信し、輸送契約が、例えば、物流輸送プロバイダーのバックエンドサーバ（例えば一以上のサーバデバイス１３０）の一つを利用して生成される。

【0111】

例えば、一以上の実施形態において、ステップ４１０で、物流輸送プロバイダーは、その契約ゲートウェイシステムを利用して輸送契約を検証し、輸送契約に含まれる輸送情報を検証する。例えば、一以上の実施形態において、ステップ４１０で、有効な輸送要求を満たすのに必要な少なくとも最小輸送情報が物流輸送プロバイダーに提供されていない場合、物流輸送プロバイダーシステムは、ユーザにさらなる輸送情報を入力するよう促すエラーメッセージを表示する。例えば、図１を参照して開示される一以上の実施形態において、ユーザが輸送情報を入力することを可能にするユーザデバイス１０２に表示されるグラフィカルユーザインタフェイス（ＧＵＩ）は、輸送要求を完了するために必要な情報（例えば、出発地住所、配送先住所、貨物のタイプ、支払情報等）のすべてを与えるべくユーザが利用する一以上のグラフィックアレイを表示し得る。一以上の実施形態において、ユーザデバイス１０２に表示されるグラフィカルユーザインタフェイス（ＧＵＩ）は、不十分な輸送情報が与えられていたことを示すエラーをユーザに表示し、及び／又はユーザに追加情報を促すことができる。一以上の実施形態において、ＧＵＩ、及びＧＵＩに関連付けられる表示データはすべて、ユーザデバイス１０２上に存在するクライアント１０４のウェブブラウザによって処理される。

【0112】

一以上の実施形態において、ステップ４１０で、輸送要求を完了するために必要な他のすべての機能及びプロセス、すなわちＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームが物流輸送プロバイダーにＰＳＣＩ保険契約を与えることなしに貨物輸送に含まれる貨物を輸送するためにユーザとの契約にエンゲージするのに必要なステップ、を完了することが、配送サービスＵＩ及び／又は配送サービスバックエンド機能をホストする一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎを含む物流輸送プロバイダーシステムの一以上によって行われる。例えば、輸送要求を完了及び予約するのに必要な追加の情報及びプロセスは、支払いの処理、タイミングのための一以上の通知の提供、追跡、輸送、支払い、及び／又は配送確認を含み得るが、これらに限られない。例えば、一以上の実施形態において、ステップ４３０で、物流輸送プロバイダー契約が、ユーザが与える輸送情報に含まれる一以上の詳細／特性が、物流輸送プロバイダーが輸送契約の条件を満たすことを妨げるカテゴリに該当すると決定する場合（例えば、貨物輸送に含まれる貨物のタイプに危険物が含まれている場合、貨物輸送に含まれる貨物のタイプが腐敗しやすく、冷凍要件を輸送物流プロバイダーが満たすことができない場合、要求された配達時刻を満たすことができない場合、貨物輸送が一以上の連邦、州、地方及び／又は地域のコンプライアンス規制によって禁止されている場合等）、ユーザには、顧客の輸送要求が拒否されたことを示す拒否メッセージ（例えば、表示、警告、メッセージ、ユーザエラー等）が自動的に送信される。一以上の実施形態において、ステップ４３２で、ユーザが受信した輸送情報、及びユーザが要求した輸送契約を拒否する理由が、例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信され、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００がアクセス可能な一以上のデータベース（例えばデータベース１５０、２５１）に格納され、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって利用され、ここに詳述されるＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって生成される動的価格モデルが改善される。

【0113】

例えば、一以上の実施形態において、ステップ４４０で、物流輸送プロバイダー契約が、輸送情報に含まれる詳細／特性が、輸送契約を履行できるようなものであると決定した場合、ユーザには、顧客の輸送要求が承諾されていたことを示す承認メッセージ（例えば、表示、警告、メッセージ、ユーザエラー等）が自動的に送信される。

【0114】

一以上の実施形態において、ステップ４４２で、物流輸送プロバイダーが、ＰＳＣＩプラットフォームを介して輸送単位保険（ＰＳＣＩ）の保険契約を要求する。例えば、一以上の実施形態において、ユーザは、ステップ４０８で、予約時にＰＳＣＩ保険契約を要求する。一以上の他実施形態において、ステップ４４０で輸送要求を承認する物流輸送プロバイダー契約ゲートウェイに応答して、物流輸送プロバイダー予約システムが、要求又は拒否されてよいユーザへの貨物輸送のためのＰＳＣＩ保険をオファーする。一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーは、ユーザが配送目的地（例えば配送先住所）に輸送するために物流輸送プロバイダーと契約している貨物の輸送のための補償を与えるように動作するＰＳＣＩ保険を顧客に提供してよい。一以上の実施形態において、リアルタイムで貨物の個別の輸送のための保険見積もりを与えるように構成されたＰＳＣＩソフトウェアが、物流輸送プロバイダーシステム（例えば一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ）上に存在する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００上に存在し、物流輸送プロバイダーシステム（例えば一以上の関連サーバ１３０ａ～１３０ｎ）によってホストされるネットワーク１１０を介してＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を利用してアクセス可能である。

【0115】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険契約なしで貨物輸送に含まれる貨物を輸送するための輸送契約の作成においてユーザによって提供されない追加の輸送情報が、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームによって、荷送人にＰＳＣＩ保険見積もりを提供するべく要求され得る。例えば、輸送情報は、物流輸送プロバイダーコンピュータシステム（例えば一以上の関連サーバ１３０ａ～１３０ｎ）を介してＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームに与えられてよい。例えば、追加の輸送情報は、出発地の地理的位置から目的地の地理的位置まで貨物を輸送するために計画された輸送経路の各部（すなわち区間）の地理的マッピング情報、当該経路の各部分で利用されるコンテナのタイプ、輸送経路の各部分で貨物を固定するために利用される拘束具のタイプ、貨物の総重量（例えば輸送コンテナの中で貨物を支持／収容するために利用される任意の包装、貨物を支持するべく利用されるプラットフォーム、輸送コンテナ内の貨物を支持／収容するために利用されるコンテナを含む重量）、貨物の重心、貨物のタイプ（腐敗性、生鮮貨物のタイプ等）、当該経路の各部分で貨物を輸送するべく利用される輸送コンテナのタイプ、輸送の態様（例えば車道、トラクタートレーラー、鉄道、水路（例えば海上、海洋、河川、運河横断、湖、入り江等）等）、当該経路の各部分で貨物を輸送するべく利用される車両のタイプ（製造年、製造モデル）、税関及び国境規制情報、輸送に関するタイミング情報（例えば貨物の集荷から配達までの総時間、当該経路の各部分に必要な時間、貨物を輸送するべく利用される輸送コンテナに関する重量情報（例えば輸送コンテナの事前積載重量、輸送コンテナの積載重量、輸送コンテナの定格重量）を含む経路情報を含み得るが、これらに限られない。

【0116】

ステップ４４２では、例えば、ユーザデバイス１０２を介してユーザが与える輸送情報の少なくとも一部分、及び／又は物流輸送プロバイダーシステム（例えば一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ）が生成／又は与える情報の少なくとも一部分、を含む情報が、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するべく利用される例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に存在する一以上のプロセッサを含む例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信され、貨物輸送が保険補償のために承認／拒否されるか否かが決定される。一以上の実施形態において、貨物輸送が保険補償のために承認／拒否されるか否かを決定するためのＰＳＣＩソフトウェア、ひいては、ＰＳＣＩソフトウェア（処理層）を実行するためのプロセッサは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００におけるサーバ１２０ａ～１２０ｎの一以上に存在する。一以上の他の実施形態において、貨物輸送が保険補償のために承認／拒否されるか否かを決定するためのＰＳＣＩソフトウェアは、関連物流輸送プロバイダーコンピュータシステム（例えば一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ）に存在する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩシステム１００は分散型システムであり、ＰＳＣＩソフトウェアが実行する機能の所定部分は、物流輸送プロバイダーシステム（例えば一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ）の一以上に存在するプロセッサが実行し、ＰＳＣＩソフトウェアが実行する機能の所定部分は、ＰＳＣＩプラットフォーム１００におけるサーバ１２０ａ～１２０ｎの一以上に存在するプロセッサが実行する。

【0117】

ステップ４４４では、特定された個別の貨物輸送のための例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００を介して保険を要求するのに必要とされる輸送情報（例えば、ユーザデバイス１０２を介してユーザが与える出荷情報及び／又は物流輸送プロバイダーシステムが生成及び／又は与える輸送情報の少なくとも一部分を含む）及び／又は他の情報の少なくとも一部分を含む輸送詳細が、例えば、貨物輸送が保険補償のために承認又は拒否されるか否かを決定し、承認された場合には、リアルタイム又はほぼリアルタイムで保険見積もりを与えるようにここに説明される一以上の機能を与えるＰＳＣＩ処理層（例えば、例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００に含まれる一以上のソフトウェアコンポーネント）によって受信される。例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００が実行する機能は、図４Ｃを参照して以下に説明される。

【0118】

図４Ｃは、図４ＢにおいてＰＳＣＩ契約ゲートウェイとして参照されるＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００の一以上の実施形態の図示の例を開示するフローチャートであり、これは、個別の貨物輸送のための保険見積もりを、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、物流プロバイダー出荷顧客（例えば荷送人）に与えるべく利用され得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的なＰＳＣＩコンピュータベースプラットフォームは、異なるタイプのクライアントと相互作用するための一以上のインタフェイス及び／又はゲートウェイ、例えばＰＳＣＩゲートウェイ、を与える一以上のサーバ（例えばＰＳＣＩプラットフォームサーバ１２０ａ～１２０ｎ）を含む。例えば、一以上の実施形態において、ユーザデバイス１０２上に存在するウェブブラウザが例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００にアクセスするとき、ユーザデバイス又はクライアントソフトウェア上に存在するウェブインタフェイスモジュールは、ＰＳＣＩゲートウェイへのクライアントアクセスを与える。一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーシステムクライアントがＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を呼び出すとき、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して利用可能にされることにより、認可されたユーザ（例えば物流輸送プロバイダー）は、例示的なＰＳＣＩプラットフォームを利用して、個別の貨物輸送のための保険見積もりをリアルタイム又はほぼリアルタイムで受信し、一以上の保険業者及び／又は引受業者が与える保険契約を顧客（例えば荷送人）に与えることができる。

【0119】

ステップ４１１では、図４Ｃを参照してここに開示される一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーコンピュータシステムが利用され、特定された個別の貨物保険のための貨物保険補償の要求が承諾又は拒否されるかを決定するべくＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に必要な輸送情報の少なくとも一部分を含む必要な情報（すなわち輸送詳細）がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられる。一以上の実施形態において、貨物保険の要求が承認又は拒否されるかを決定するべくＰＳＣＩプラットフォーム１００がＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行し、必要な情報がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１によって受信されない場合、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、多くの情報が必要であることを示すインジケータ（例えばメッセージ、エラーメッセージ、警告等）を、認可されたユーザ（例えば物流輸送プロバイダー、他の認可されたユーザ）に与え得る。例えば、保険要求がＰＳＣＩプラットフォームに送信されるようにＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられる必要な情報は、要求された保険のタイプ、要求された保険補償の量、保険補償が開始及び終了する日時、貨物のタイプ、貨物を輸送するべく利用される運送業者、及び／又は貨物を輸送するべく利用される輸送経路を含むが、これらに限られない一以上の因子に依存し得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、保険要求がＰＳＣＩプラットフォームに送信されるようにするべく、少なくとも以下の情報、すなわち、１）出発地／集荷住所、２）目的地／配送住所、３）荷送人の身元、４）貨物のタイプ、５）貨物の見積額、６）貨物のタイプ、７）物流輸送プロバイダーの身元、を必要とする。一以上の他実施形態において、保険要求がＰＳＣＩプラットフォームに送信されるようにするべくＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられる必要な情報は、上記因子に応じてこれよりも少なくても多くてもよい。

【0120】

ステップ４１２において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が、輸送情報の少なくとも一部分ｎを含む必要な情報（すなわち輸送詳細）を有すると決定された場合、輸送詳細は、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００にセキュアなネットワーク１１０、２７０を介して送信される。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ひとたび輸送詳細が受信されると、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は、いくつかある機能の中で特に、１）ユーザがＰＳＣＩプラットフォームにアクセスする許可を有するか否かを決定するためのユーザ身元、認証、及び／又はセキュリティの分析、２）予定された輸送が、一以上の連邦、州及び地方の規制及び遵守ルールに適合しているか否かを決定するコンプライアンス分析、３）一以上の個別の貨物輸送の保険補償の要求が承認／拒否されるかに関する決定、及び／又は４）保険補償見積もり、の一以上を与えるように輸送詳細を利用する。一以上の実施形態において、コンプライアンス分析は必要とされない。

【0121】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォーム１００上に存在するサーバ１２０ａ～１２０ｎの一以上が、当該サーバの一以上にインストールされて動作するＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００によって実装された一定数の異なるサービスを実行する。ＰＳＣＩプラットフォームソフトウェア４００によって実行されるサービスは、ソフトウェアを利用するエンジン（例えばソフトウェアモジュール及び／又はコンポーネント）によって実行されるように記載される。例えば、一以上の他の実施形態において、例えば物流輸送プロバイダーシステムに（例えば一以上の物流輸送プロバイダーサーバ１３０ａ～１３０ｎに）及び／又はＰＳＣＩプラットフォーム１００（例えばサーバ１２０ａ～１２０ｎ）に存在する特定のサーバが、一つの又は少数の特定のサービスを実行するために専用としてよく、特定のサービスに必要なソフトウェアモジュールのコンポーネントのみをインストールしてもよい。例えば、いくつかのモジュールは一般に、物流輸送プロバイダーシステム及び／又はＰＳＣＩプラットフォーム１００に存在する一以上の非特殊目的サーバにインストールされてよい。例えば、各モジュールのソフトウェアは、任意の便宜な形式で実装されてよく、モジュールの一部が、複数のコンピュータに分散されて、モジュールの動作が、互いに協同して動作を行うソフトウェアが動作する複数のコンピュータによって行われてよい。いくつかの実装例において、モジュールの動作は一部が、特殊目的ハードウェアによって行われる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は一般に、例えばＰＳＣＩユーティリティ２２０に存在するソフトウェア、及び／又は一以上のサーバ１２０ａ～１２０ｎに存在するアプリケーション２１０、のプロセッサ実行によって与えられるソフトウェア及び／又はファームウェア構成であり、一以上の実施形態に従って本開示の特定の機能的側面を実装する。一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００は一般に、物流輸送プロバイダーシステムに存在する一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ上でＰＳＣＩソフトウェアをプロセッサ実行することによって与えられるソフトウェア及び／又はファームウェア構成であり、一以上の実施形態に従って本開示の特定の機能的側面を実装する。

【0122】

例えば、一以上の実施形態において、ステップ４１４では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して輸送詳細を受信する。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、計画貨物輸送のための保険補償の特定要求に関し、貨物輸送に含まれる特定貨物の貨物商品タイプ、貨物輸送に含まれる特定貨物の推定値、貨物輸送に含まれる特定貨物の要求保険値、特定貨物輸送の出荷日（推定及び実際）、特定貨物輸送に関する輸送経路及び当該輸送経路の一以上に対する可能な例外、冷凍のニーズ／要件（リーファー保険ニーズ）、取扱い仕様、ウェイポイント等を含むがこれらに限られない輸送方法及び当該輸送方法の可能な例外、を決定するべく輸送詳細を利用する。

【0123】

ステップ４２４において、例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００へのユーザのアクセス及び相互作用は、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３によって管理される。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩプラットフォームは、ユーザのシステム（例えば一以上のサーバ１３０ａ～１３０ｎ、一以上のユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎを含む物流輸送プロバイダーコンピュータシステム）とＰＳＣＩプラットフォームとの間のゲートウェイとして機能するようにＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３を利用し得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ＰＳＣＩプラットフォームの各ユーザに、ユーザの身元を認証及び／又は検証するための一意的なアクセストークンを与える。例えば、ステップ４２４において、この一意的なアクセストークンは、クエリーパラメータ（例えば／ａｐｉ／ｅｎｄｐｏｉｎｔ？ａｃｃｅｓｓ＿ｔｏｋｅｎ＝２ｄｆ０ｅ４１１－ｂ４ｂ１－４ａａ０－８ｄｆｆ－５１ｂ１０ｄ１３ｂ０ｅ４）としてＰＳＣＩプラットフォームにアクセスするユーザによるすべての要求とともに、ユーザ体験モジュールによって受信され得る。例えば、ステップ４２４において、ユーザの身元及び／又は認証が検証されない場合、ユーザはＰＳＣＩプラットフォームへのアクセスが拒否され、一以上の実施形態において、エラーメッセージ、拒否メッセージ及び／又は警告の一以上が、セキュアなネットワーク１１０、２７０を経由してユーザに送信される。

【0124】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４２４で利用されるＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、インタフェイスモジュール、身元検証モジュール及びアクセス管理モジュールの一以上を含む。これらのモジュールは一緒になって、ユーザ制御（例えばデータアクセス定義）、セキュリティ／認証及び認可を与える。例えば、インタフェイスモジュールは、ＰＳＣＩプラットフォームとユーザコンピュータシステムとの間の通信のためのゲートウェイを与える。この通信は、ネットワーク、例えばユーザがＰＳＣＩプラットフォームにアクセスすることを可能にする雇用者のイントラネット又はネットワーク１１０、２７０、を介して確立される。インタフェイスモジュールは、ユーザがＰＳＣＩプラットフォームへのアクセスを許可され得るユーザインタフェイス（例えば一以上のＧＵＩ）を与える。例えば、特定の物流輸送プロバイダーに特定のアクセス権を与えることができる。換言すれば、アクセスは、ここに開示される個別の貨物輸送及び／又は他の機能のための保険見積もりを与えるべく使用されるデータに限ることができる。

【0125】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、インタフェイスモジュールは、一以上のサインオン認証情報を設定及び／又は選択する機能をユーザに与え得る。例えば、ユーザは、インタフェイスモジュールを介して、ユーザ名、パスワード等を選択及び／又は修正することができる。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、インタフェイスモジュールは、ユーザの身元を確立するべく生体認証を利用することができる。例えば、一以上の実施形態において、インタフェイスモジュールは、生体認証データ（例えば網膜スキャン情報、虹彩スキャン、指紋、顔認識等）を学習、訓練又は収集するべく使用することができる。

【0126】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、身元検証モジュールは、ユーザを検証するために利用され得る。例えば、ユーザに対する認証は、ＰＳＣＩプラットフォームにアクセスする特定のユーザの身元及び／又は権限に固有となり得る。例えば、ユーザは、ＰＳＣＩプラットフォームを使用して、そのデータ及び／又はユーザが過去（例えば過去の数時間、数日、数週、数月、数年及び／又は数十年）にＰＳＣＩプラットフォームに与えたデータにアクセスする機能を付与され得る。例えば、ユーザは、ＰＳＣＩプラットフォームが利用する一以上の合意（例えば保険合意、ユーザ合意、秘密保持合意等）及び／又は他のサービスプロバイダー（例えば保険会社、貨物運送会社、貨物管理会社等）と締結された一以上の合意にアクセスする機能を付与され得る。例えば、一以上の実施形態において、ユーザの身元が証明されると、データアクセスがＰＳＣＩプラットフォームに付与され、顧客がＰＳＣＩソフトウェアを利用して保険契約を提供されるプロセスを開始することができる。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、認証及び／又は身元確認は、任意の適切な認証及び／又は身元確認機構によって達成され得る。例えば、一以上の実施形態において、ユーザ名／パスワードの組み合わせを使用することができる。例えば、一以上の実施形態において、課題／応答機構を使用して身元を検証することができ、それによって、一以上の質問（例えば課題）をユーザに提示することができる。例えば、一以上の実施形態において、生体認証を使用して身元を検証することができる。

【0127】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、アクセス管理モジュールは、確認された身元及び／又は認証に従ってどのＰＳＣＩアプリケーション及び／又はサービスにユーザがアクセスできるのかを規制することができる。例えば、ひとたびユーザの身元及び認証が確認されると、ユーザはＰＳＣＩプラットフォームにアクセスし、身元及び／又は認証情報を再入力する必要なしに、ユーザがデータを送受信できるようになる。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、アクセス管理モジュールは、どのユーザがどのＰＳＣＩアプリケーション及び／又はサービスにアクセスできるかに関する情報を維持してよい。例えば、一以上の実施形態において、アクセス管理モジュールは、例えば、定義されたポリシー、好み及び／又はルールに基づいて、どのデータがどのアプリケーション及び／又はサービスにアクセスできるかを確立するべくインタフェイスモジュールと通信することができる。

【0128】

ステップ４２６において、輸送情報の少なくとも一部分を含む情報が、ユーザがＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１によって与えられる一以上のＧＵＩを介して輸送情報を入力することと、当該輸送情報をＰＳＣＩプラットフォームに送信することとに応答して、ＰＳＣＩ自動保険コンプライアンス評価ルールエンジン４０４（ここではＰＳＣＩルールエンジン４０４と称する）によって受信され、貨物の輸送に関連付けられる輸送特性の一以上が、一以上の連邦、州又は地方の規制及び／又はコンプライアンス規制に適合していないか否かが自動的に決定される。例えば、一以上の実施形態において、輸送貨物の一以上の詳細及び／又は特性（例えば重量、値、タイプ等）及び／又は貨物の輸送に関連付けられる詳細（例えば輸送手段、輸送経路（行程区間）、天候、環境、コンテキスト、領域／地域／国の活動等）が、一以上の関連貨物輸送に適用される所定のルール及び／又は規制に適合していない場合、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、ユーザに送信されるエラーメッセージ、否定メッセージ及び／又は警告の一以上を有する。

【0129】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、輸送貨物の一以上の詳細及び／又は特性が、貨物輸送保険に関するエンティティに対する一以上の連邦、州又は地方の規制及び／又はコンプライアンス規制及び／又は他の法的コンプライアンス要件に適合していないか否かを自動的にレビュー及び評価する。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、法的コンプライアンス要件から導出されたルールデータ、規制要件から導出されたライセンスデータ、システム設定データ、及び補足システム保険適用データを格納する。

【0130】

一以上の他実施形態において、サードパーティ保険コンプライアンス評価サービス（例えばＣｏｍｐｌｙＡｄｖａｎｔａｇｅ（ｗｗｗ．ｃｏｍｐｌｙａｄｖａｎｔａｇｅ））が利用され、輸送貨物の一以上の詳細及び／又は特性が、貨物輸送保険に関するエンティティに対する一以上の連邦、州又は地方の規制及び／又はコンプライアンス規制及び／又は他の法的コンプライアンス要件に適合していないか否かがレビュー及び評価される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、ユーザ（例えば物流輸送プロバイダー又は顧客）からＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１によって受信された輸送情報の少なくとも一部分から保険適用データを自動的に抽出し、輸送情報の少なくとも一部分を利用する保険コンプライアンス情報ファイルを生成し、保険コンプライアンス情報ファイルを、サードパーティ保険コンプライアンス評価サービスが利用する自動コンプライアンス評価システムサーバ（図示せず）に、ネットワーク１１０、２７０のようなセキュアな通信ネットワークを経由して送信させる。例えば、一以上の実施形態において、自動化されたコンプライアンス評価システムは、連邦、州、及び地域の法令遵守要件への適合性について保険コンプライアンス情報ファイルを監査する独自の内部プロセスを有する。例えば、一以上の実施形態において、保険コンプライアンス情報ファイルは、セキュアなネットワークを介して、コンプライアンス目的のために高品質データを処理し得るＡＰＩベースプラットフォームに送信される。例えば、一以上の実施形態において、ＣｏｍｐｌｙＡｄｖａｎｔａｇｅ（登録商標）ＡＰＩが、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム（例えばＰＳＣＩ ＡＰＩ）に統合され、一以上の個別の貨物輸送のためにＰＳＩＣプラットフォームによって受信された輸送情報の少なくとも一部分を含むＰＳＣＩユーザ保険補償要求の自動スクリーニングを可能にし得る。例えば、一以上の実施形態において、輸送情報がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してＰＳＣＩプラットフォームにより受信されると、ステップ４１４において、保険コンプライアンス情報ファイルが、ＰＳＣＩルールエンジンによって自動生成され、セキュアなネットワーク１１０、２７０を介して保険コンプライアンスプラットフォーム（例えばステップ４２６のＣｏｍｐｌｙＡｄｖａｎｔａｇｅ又は他の適切なコンプライアンスプラットフォーム）に自動送信され、コンプライアンスプラットフォームは、保険規制及び／又はコンプライアンスルール、制裁リスト、ウォッチリスト、政治的に暴露された人物／製品リスト及び／又は有害メディアに対して、リアルタイム又はほぼリアルタイムで保険コンプライアンス情報ファイルをスクリーニングすることができる。例えば、一以上の実施形態において、保険コンプライアンス情報ファイルは、連邦、州及び／又は地方管轄区域によって課される法的コンプライアンス要件、並びにクライアント保険プロバイダー会社及び関連人員が満たさなければならないライセンス要件についてレビューされる。例えば、監査プロセスの結果が、セキュアな通信ネットワーク１１０、２７０を経由して送信され、ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００によって受信され、非コンプライアンスエリアが示される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、貨物輸送のための輸送特性の一以上が適合していないことをユーザに通知するべく、エラー、メッセージ及び／又は警告の一つを自動送信し、不適合（非コンプライアンス）の理由を表示する。

【0131】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が輸送情報をステップ４１２で受信し、この情報を、ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００にステップ４１２で送信すると、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、輸送情報から貨物輸送保険データを自動抽出し、ステップ４２６で保険コンプライアンス評価レビューを実行する。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４１４でＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して輸送情報を受信するＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に応答して、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、輸送情報の少なくとも一部分を自動的に利用して保険コンプライアンス情報ファイルを生成し、それを保険コンプライアンスプラットフォームに自動送信する。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４１４でＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して輸送情報を受信するＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に応答して、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は輸送情報の少なくとも一部分を、自動的に保険コンプライアンス評価がトリガされるように保険コンプライアンスプラットフォームに送信する。一以上の実施形態において、例えば、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、ステップ４１４においてＰＳＣＩルールエンジン４０４に送信される保険コンプライアンス評価を実行するのに必要な輸送情報及び／又は他の情報（例えば最初の保険コンプライアンス評価の結果）の少なくとも一部分に応答して、ステップ４２６において初期保険コンプライアンス評価を自動的に実行することができる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、サードパーティ保険コンプライアンスプラットフォーム及び／又はＰＳＣＩルールエンジン４０４によって実行される保険コンプライアンス評価が、輸送プロセス中の任意の時点（例えば出荷される場所での貨物のステージング及び／又は貨物輸送に含まれる貨物の輸送中）における、若しくはＰＳＣＩ ＡＰＩの保険適用のワークフローのマイルストーンにおける、輸送情報及び／又は貨物の任意の一以上の特性の状態の変化によって自動的に実行及び／又はトリガされる。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、保険コンプライアンス評価は、ＰＳＣＩプラットフォームユーザによる要求によってトリガされてもよい。

【0132】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してステップ４４４において物流輸送プロバイダーが受信した保険コンプライアンス評価要求に対し、ステップ４２６において保険コンプライアンス評価要求結果メッセージを送信することによって応答する。図４Ｂ及び図４Ｃを参照すると、例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、貨物輸送が一以上の規制／コンプライアンスルール／規則に適合していないという決定に応答して、ＰＳＣＩルールエンジン４０４はステップ４２６において、一以上の関連貨物輸送に対する保険補償の要求が拒否されたというメッセージを送信する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４が拒否メッセージを送信したこと又は送信させたことに応答して、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１はステップ４５０において、保険補償の要求が拒否されたことを示すメッセージ（例えばメッセージ、警告、レター、指示等）をＰＳＣＩプラットフォームユーザ（例えば物流輸送プロバイダー及び／又は他のユーザ）に自動的に通信する。例えば、メッセージは、補償を拒否する決定の一以上の理由を含み得る。例えば、図４Ｂのステップ４５０に示されるように、例えば、物流輸送プロバイダーが輸送する貨物輸送に含まれる貨物のタイプが保険補償のための自動除外カテゴリ（例えば、特別な取扱い及び輸送（例えば冷蔵、オファーよりも短い輸送時間等）を必要とし得る、危険とされ得る、一以上の理由により損傷し得る、及び／又は他の理由により除外され得る等の一以上の種類の貨物を含むカテゴリ）に該当する場合、貨物保険の要求は自動的に拒否され得る。例えば、ステップ４５２において、貨物輸送に含まれる貨物の責任は顧客（すなわち荷送人）に残る。

【0133】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してステップ４４４において物流輸送プロバイダーが受信した保険コンプライアンス評価要求に対し、ステップ４２６において保険コンプライアンス評価要求結果メッセージを送信することによって応答する。図４Ｂ及び図４Ｃを参照すると、例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、貨物輸送が一以上の規制／コンプライアンスルール／規則に適合するという決定に応答して、ＰＳＣＩルールエンジン４０４はステップ４２６において、一以上の関連貨物輸送に対する保険補償の要求が承認されたというメッセージを送信する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４が承認メッセージを送信したこと又は送信させたことに応答して、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１はステップ４５０において、保険補償の要求が承認されたことを示すメッセージ（例えばメッセージ、警告、レター、指示等）をＰＳＣＩプラットフォームユーザ（例えば物流輸送プロバイダー及び／又は他のユーザ）に自動的に通信する。例えば、メッセージは、保険プロバイダーによる特定された個別の貨物輸送に対する保険補償を与えるための保険見積もりを含み得る。顧客（例えば荷主）が、輸送及びすべての関連費用と、保険契約及びすべての関連費用を物流輸送プロバイダーに支払うと、貨物輸送の責任はステップ４４８において保険プロバイダーに移行する。例えば、図４Ｂのステップ４４６に示されるように、貨物保険の要求は、例えば、物流輸送プロバイダーによって輸送される貨物輸送に含まれる貨物のタイプが、保険プロバイダーが補償を提供できるとみなされたカテゴリに該当する場合に、自動承認され得る。

【0134】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、保険コンプライアンス評価を行うべく保険コンプライアンスプラットフォーム及び／又は自動化された保険コンプライアンス評価ルールエンジンが利用する情報の少なくとも一部分が、図４Ｃで参照され、例えばステップ４２０を参照してここに説明される機械学習エンジンに送信される。

【0135】

ステップ４１６では、一以上の実施形態において、所与の貨物輸送のためのリアルタイム層情報モジュールが与えるリアルタイム貨物輸送データが受信及び／又はコンパイルされ、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に送信され、及び／又はＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２がアクセス可能な一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に送信される。例えば、一以上の実施形態において、センサデータは、ＰＳＣＩプラットフォームによって利用され、個別の貨物輸送に関する保険補償見積もりオファーに動的に影響を与え得る。例えば、リアルタイム及び／又はほぼリアルタイムのセンサデータが、一以上の個別の貨物輸送に関して、ＰＳＣＩプラットフォームにより利用され、保険補償のオファーに関する見積もりを提供し、及び／又は保険補償の見積もりを動的に変更し、補償を拒否しく、追加補償を提供し、保険補償のオファーに関する保険契約料を変更し、又は保険補償の拒否を取り消すことができる。例えば、一以上の実施形態において、保険補償の動的変更は、一以上の天候関連事象、環境的事象、コンテキスト的事象（交通情報（例えば渋滞、事故）、道路閉鎖、国務省の警告）、貨物の感知された状態、及び／又は輸送中に貨物に影響を与え得る一以上の外部因子に基づき得る。例えば、一以上の実施形態において、保険契約料は、ここに説明される商品価格修正因子、リスク確率値、及び／又は一以上の個別の輸送に対して保険補償を与えるべく荷送人にオファーされる総価格の一以上を変更することによって変更されてもよい。例えば、一以上の実施形態において、保険契約料を決定するべく利用される一以上の商品価格修正因子及び／又はリスク確率値が、少なくとも部分的にリアルタイム輸送データに基づいてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって動的に変更され得る。例えば、一以上の実施形態において、一以上の商品価格修正因子が、認可されたユーザ（例えば保険プロバイダー）によって設定され、保険契約料を決定するべく利用される一以上のリスク確率値が、少なくとも部分的にリアルタイム輸送データに基づいてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって動的に変更され得る。例えば、一以上の実施形態において、リアルタイム輸送データは、センサデータ（例えば環境、気象、貨物の状態／情報及び／又はセンサデータ、機器の故障／誤動作、火災、盗難等）を含み得るが、これらに限られない。例えば、センサは、一以上のセンサ２９０及び／又は一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０、２９５から収集及び／又はコンパイルされたセンサデータを含み得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアを実行するシステムは、リアルタイム輸送データを与えるべく内部データベース及び／又は外部専有データベース及び／又は公開データベースとのインタフェイスをなす。リアルタイム輸送データは、気象条件、気象トレンド、気象予報、及び気象データを利用する任意の他のデータ、並びに／又はここに説明される気象パラメータを含むがこれに限られない、所与の貨物輸送に影響を及ぼし得る天候情報を得るために利用され得るデータに関する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアを実行するシステムは、一以上の内部データベース又はリモートデータベースにアクセスする一以上の内部ＰＳＣＩサーバ及び／又は一以上の内部データベース又はリモートデータベースにアクセスする一以上の物流輸送プロバイダーサーバによって与えられる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォームは、内部データベース及び／又は外部の専有データベース及び／又は公開データベースとのインタフェイスをなす。リアルタイム輸送データは、現在の及び／又はトレンドのニュース（例えば交通事故、国務省の警告、気象予報、地域的及び／又は世界的紛争、労働力の変動（例えばストライキ）、労働の停止、民兵の動き、暴力的及び／又は領土的及び／又は威嚇的小競り合い、戦術又は紛争、威嚇戦術、テロリスト集団、組織、運動及び／又は活動に関するデータ）、ニュースデータを利用する任意の他のデータ、並びに／又は所与の貨物輸送に影響を与え得る現在の及び／又はトレンドのニュース情報を得るべく利用され得るデータに関する。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、所与の貨物輸送に影響を与え得るリアルタイム輸送データは、モデルデータ及び／又は観測データとして与えられてよい。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、リアルタイム輸送データは、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）を介して与えられてよい。

【0136】

例えば、一以上の実施形態において、貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく冷蔵トラックが必要とされる生鮮貨物を含む個別の貨物輸送のために、一以上のセンサ及び／又はテレマティクスデバイス、一以上のセンサ２９０、及び／又は一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０、２９５は、冷蔵トラックの貨物貯蔵エリアの温度制御を追跡し得る。一以上の実施形態において、ステップ４１６では、冷蔵トラックの温度に関連するセンサデータが、一以上のデータベース（例えばＰＳＣＩプラットフォーム上に存在する一以上のＰＳＣＩデータベース２５１、一以上のネットワークデータベース１５０ａ～１５０ｎ、一以上のサードパーティーデータベース１７０１～１７０ｎ）によってリアルタイム又はほぼリアルタイムで受信及び編集され、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンによって利用され、保険補償が提供されるべきか、保険補償のための保険契約料が増加又は減少されるべきか、又は提供される保険補償が変更されるべきかを決定する。例えば、一以上のセンサ２９０及び／又は一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０、２９５のセンサデータが、貨物輸送に含まれる生鮮貨物がコンテナに配置される前に、冷凍トラックに含まれる貨物貯蔵コンテナが予冷されなかったことを示した場合、ステップ４１４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２はセンサデータを自動的に利用し、保険補償を拒否すること、保険補償のための高い保険契約料を提供すること、保険補償のための高い保険見積もりを提供すること、又は既存の保険契約の条件を変更することを含むがこれらに限られない一以上の機能を実行するように構成され得る。例えば、一以上の実施形態において、上述の機能のそれぞれは、引受業者の介入、レビュー、認可又は承認をなしにして行い得る。

【0137】

ステップ４１８では、一以上の実施形態において、所与の貨物輸送について履歴層情報モジュールが与える履歴輸送データが受信及び／又はコンパイルされ、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に送信され、及び／又はＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２がアクセス可能な一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に送信される。一以上の他実施形態において、履歴層情報モジュールは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に含まれ、個別の貨物輸送に対する保険補償のための見積もりを与えるべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する履歴輸送データを受信又はコンパイルするように構成される。例えば、保険契約料を決定するべく利用される一以上の商品修正因子が、少なくとも部分的に履歴輸送データに基づいて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって動的に変更され得る。例えば、一以上の実施形態において、関連貨物輸送に類似する輸送に関するデータを含む履歴輸送データが、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によってコンパイルされる。例えば、履歴輸送データは、保険見積もりの提供を支援するべく保険リスクのモデルを与えるのに適切な量のリスク情報を与えるために必要な任意の適切な期間（例えば、出荷日の１～１２か月前、出荷日の１～５年前、出荷日の５～１０年前、出荷日の１０～２０年前等）に対し、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によってコンパイルされ得る。例えば、一以上の実施形態において、履歴輸送データは、任意の適切な履歴期間（例えば時間、日、月、年、十年等）における以前の同様の貨物輸送に関する輸送情報、及び／又は任意の適切な履歴期間（例えば時間、日、月、年、十年等）における貨物輸送に関してなされたクレーム、及び／又は任意の適切な履歴期間（例えば時間、日、月、年、十年等）における履歴センサデータを含み得る。これらのデータは、任意の適切な期間に対してコンパイルされた関連貨物輸送と同様の輸送について一以上のセンサ２９０及び／又は一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０、２９５から以前に収集されたここに開示されるセンサデータ（例えば環境、気象、貨物の状態／情報、及び／又はセンサデータ、機器の故障／誤動作、火災、盗難等）を含むがこれらに限られない。例えば、サプライチェーン全体にわたる履歴センサデータは、特定の貯蔵、特定の荷主、特定の供給者（被保険者）、特定の製品、特定の輸送モード、特定の貨物コンテナ、特定の製品包装、及びこれらの任意の組み合わせについての損失履歴（貨物輸送未達履歴）をモデル化及び／又は決定するべく、ステップ４１４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され得る。例えば、一以上の実施形態において、履歴輸送データは気象履歴データを含み、及び／又は環境履歴データは、一以上の同様の又は関連する気象又は環境条件によって影響を受け得る同様の輸送経路に対してコンパイルされる。例えば、気象履歴データ及び／又は環境履歴データは、保険リスクをモデル化するのに適切な量のリスク情報を与えるために必要な任意の適切な期間（例えば、出荷日の１～１２か月前、出荷日の１～５年前、出荷日の５～１０年前、出荷日の１０～２０年前等）に対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって編集され得る。

【0138】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ステップ４１６及び４１８において、リアルタイム輸送データ、履歴輸送データ、及び／又は任意の他の適切なデータ及び／又は履歴データ（例えばサプライチェーンの履歴データ）を利用して、個別の貨物に対する保険補償を与えるための保険見積もりを生成し、一以上の個別の貨物輸送に対する保険リスクをモデル化し、及び／又は特定の貯蔵、特定の荷主、特定の供給者（被保険者）、特定の製品、特定の輸送モード、特定の貨物コンテナ、特定の製品包装、及びこれらの任意の組み合わせのいずれかに対する損失ベンチマーク及び／又は基準（貨物輸送未達ベンチマーク）を決定し得る。一以上の実施形態において、随意的に、上記又は下記のいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、コンパイルされる所与の貨物輸送に関する履歴輸送データは、限られることなく、海賊履歴データ、窃盗履歴データ、テロリスト履歴データ、自然災害履歴データ、地域的／世界的紛争履歴データ、政治リスク履歴データ、気象、ニュース（例えばストライキの発表）等としてよい。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２のデータ収集コンポーネント（例えばリアルタイム層情報モジュール及び／又は履歴層情報モジュール）はまた、リアルタイム輸送データ及び／又履歴輸送データを収集するように構成された一以上のＰＳＣＩデータクローラ（ｃｒａｗｌｅｒ）を含み、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２がアクセス可能な一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に同データを格納し得る。一例において、ＰＳＣＩデータクローラはウェブクローラを含み、ウェブクローラは、例えば、一以上の関連個別貨物輸送についての識別情報（例えばキーワード）を利用して、インターネット又は任意の公にアクセス可能なオンライン情報源から関連リアルタイム輸送データ及び／又は履歴輸送データを収集することができる。いくつかの実施形態において、データクローラは、ボットを使用して自動化することができる。さらに、ボットは、自然言語処理を使用してウェブページコンテンツを解析し、関連コンテンツを選択し得る。例えば、データ収集コンポーネントであるＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ニュースフィードをモニタリングし、潜在的に関連する材料を特定するべく、名称、識別、フィールド、イベント、場所、及び他の関連する特性を含むデータを、一以上の関連貨物輸送に照合し得る。一以上の実施形態において、データ収集コンポーネントであるＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩデータクローラを利用して、様々なニュースフィードからのテキストコンテンツを解析することにより、関連リアルタイム輸送データ及び／又は履歴輸送データを収集し、一以上の関連貨物輸送に関連するキーワードを識別する。

【0139】

例えば、一以上の実施形態において、ステップ４１４では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、輸送詳細の少なくとも一部分を利用して、特定された貨物輸送の輸送モード（例えば道路、水、鉄道、空、及び／又は前述のいずれかの組み合わせ）、貨物輸送に含まれる特定された貨物の商品タイプ、貨物輸送に含まれる特定された貨物の推定価値、特定された貨物輸送の要求された実際出荷日及び推定された実際出荷日、及び／又は特定された貨物輸送の特定された及び／又は要求された輸送経路のうち一以上の可能な例外を決定する。一以上の実施形態において、例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、輸送詳細の少なくとも一部分、ＰＳＣＩデータベースが受信した履歴輸送データ又はリアルタイム輸送データ、又は関連保険業界が利用及び承諾するソース（例えば、Ｋｅｌｌｙ Ｂｌｕｅ Ｂｏｏｋ（登録商標）、内部政策、外部政策、業界慣行）のうちの一以上を利用し、又は、貨物輸送に含まれる特定された貨物の申告された推定価値が、業界標準に従って、貨物輸送に含まれる特定された貨物の推定価値から減価償却を差し引いた許容可能な価値範囲内（例えば１％、３．５％、５％、７．５％、１０％又は事前に決定された許容範囲内）にあるか否かを決定する。例えば、一以上の実施形態において、許容可能な価値範囲（関連貨幣価値（例えば米ドル、ユーロ、ポンド等）で測定される）は、貨物輸送に含まれる特定された貨物の推定価値値が該当する範囲（例えば、第１の価値範囲内にある推定価値については１％、第１の価値範囲よりも大きい第２の価値範囲内にある推定価値については３．５％、第２及び第１の価値範囲よりも大きい第３の価値範囲内にある推定価値については５％等）に依存してよい。例えば、一以上の実施形態において、顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーが与える貨物輸送に含まれる特定された貨物の申告推定価値が許容可能な値の範囲外であると決定するＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に応答して、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、輸送物流プロバイダー及び／又は顧客／荷送人に自動送信されるインジケータ（例えばメッセージ、テキストメッセージ、警告、エラーメッセージ、及び／又は任意の他の適切なタイプのインジケータ）を有する。例えば、ソリューション（例えばＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が決定する貨物輸送に含まれる特定された貨物の推定価値）を含むインジケータが、顧客／荷送人及び／又は輸送物流プロバイダーに自動送信される。

【0140】

例えば、一以上の実施形態において、ステップ４１４では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、受信された輸送詳細に含まれる、与えられた推定輸送時間（例えば、貨物輸送に含まれる特定された貨物を、その出発地の地理的位置から、特定された目的地まで輸送するのに必要な輸送時間）が不正確であると決定し得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された貨物輸送の、与えられた推定輸送時間が許容可能な値の範囲内であるか否かを決定するべく、輸送詳細、ＰＳＣＩデータベースによって受信された履歴輸送データ及び／又はリアルタイム輸送データ、又は関連保険業界によって利用され承諾されたソースの少なくとも一部分の一以上を利用する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーによって与えられた推定輸送時間が許容可能な値の範囲外にあると決定するのに応答して、インジケータが顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーに自動送信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、物流輸送プロバイダー及び／又は顧客／荷送人に自動送信されるインジケータ（例えばメッセージ、テキストメッセージ、警告、エラーメッセージ、及び／又は任意の他の適切なタイプのインジケータ）を有する。例えば、ソリューション（例えばＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が決定する推定移動時間、及び／又は提案された輸送モード及び／又は輸送経路）を含むインジケータが、顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーに自動送信される。

【0141】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された貨物輸送において利用される与えられた輸送モード（例えば道路、水、空、鉄道等）が許容可能な輸送モードであるか否かを決定するべく、輸送詳細、ＰＳＣＩデータベースが受信する履歴輸送データ又はリアルタイム輸送データ、又は関連保険業界によって利用及び承諾されたソースの少なくとも一部分の一以上を利用する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、与えられた（顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーによって与えられた詳細）輸送モードが、許容可能な基準及び／又は与えられた基準（例えば、推定時間又は輸送、出発地及び目的地の地理的位置、気象、地域紛争、盗難のリスク、損害のリスク、利用不可能なリソース（例えば冷凍コンテナ／トラック、コンテナ、拘束装置、燃料、人員、及び／又は顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーによって与えられた他の詳細））に基づいて受け入れられないと決定したことに応答して、インジケータが顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーに自動送信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、物流輸送プロバイダー及び／又は顧客／荷送人に自動送信されるインジケータ（例えばメッセージ、テキストメッセージ、警告、エラーメッセージ、及び／又は任意の他の適切なタイプのインジケータ）を有する。例えば、一以上の実施形態において、顧客／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーが与える輸送経路における輸送区間の一以上に対する輸送モードが、許容可能及び／又は与えられた基準（例えば、推定される時間又は輸送、出発地及び目的地の地理的位置、気象、地域紛争、盗難のリスク、損害のリスク、利用不可能なリソース等）に基づいて不可能又はあり得ないと決定されるオプション（例えば、道路、水、空気、鉄道など。）に限られたというＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２による決定に応答して、ソリューション（例えば、輸送区間及び／若しくは提案された輸送経路の一以上に対する鉄道、空、水、道路等の一つを含む元の輸送詳細に含まれていなかった他の輸送モードの追加、及び／又は、与えられた輸送経路に含まれる輸送区間の提案された追加、若しくは与えられた輸送経路における特定された輸送区間の代わりに取られる輸送区間の提案された追加）を含むインジケータが、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、顧客／荷送人及び／又は輸送物流プロバイダーに自動的に与えられる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、物流輸送プロバイダー及び／又は顧客／荷送人に自動送信されるインジケータ（例えばメッセージ、テキストメッセージ、警告、エラーメッセージ、及び／又は任意の他の適切なタイプのインジケータ）を有する。

【0142】

ステップ４１４において、ＰＳＣＩリスク及びモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、特定された物流輸送プロバイダーが与えた輸送詳細を受信する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してユーザデバイス１０２及び／又は物流輸送プロバイダーコンピュータシステム（例えば一以上のサーバデバイス１３０ａ～１３０ｎ）が与えた輸送詳細が、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信され、一以上のツール及び／又は方法（例えば損失の可能性を予測する複雑なコンピュータ生成モデル）を利用して個別の貨物輸送に固有のリスク特性が自動的に計算される。

【0143】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４１４では、リアルタイム輸送データの少なくとも一部分及び／又は履歴輸送データの少なくとも一部分がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に与えられることにより、ユーザは、ここに開示されるリスクモデリング方法及び／又はツールの一以上を利用して個別の貨物輸送に固有のリスク特性を計算することができる。例えば、一以上のセンサデバイス２９０（ａ）～（ｎ）及び／又は一以上のテレコミュニケーション及び／又はテレマティクスデバイス１４０、２９５が与えるセンサデータ、リアルタイム貨物輸送データ、及び履歴貨物輸送データ及びリアルタイムデータ（例えば特定の貨物タイプに関するデータ、気象トレンド及び／又は予報、交通トレンド及び／又は予報、地域紛争データ及び／又は予報、移動経路条件情報及び／又は予報等）が、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって処理され、動的保険価格設定モデルに基づいてリアルタイム又はほぼリアルタイムで保険契約見積りが荷送人（例えば物流輸送プロバイダー）に自動的に提供される。

【0144】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成及び利用する動的保険価格設定モデルは、修正因子によって調整可能なベースレベルアルゴリズムに基づいて、輸送の推定価値に基づいて保険見積りを行う。

【0145】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、荷送人に保険見積りを提供するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する動的保険価格設定モデルは、保険契約料、技術ソリューション価値、及び販売手数料に基づいてよい。例えば、一以上の実施形態において、保険契約料は、購入しようとする保険契約のために保険会社に支払われる金額であってよい。例えば、一以上の実施形態において、基本保険契約料は、貨物輸送に含まれる貨物の事前に決定された推定価値（すなわち保険価額）に「リスク確率値」を乗じたものを利用して、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって計算されてよい。基本保険契約料は「予想最大損失額」（Ｐｒｏｂａｂｌｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｏｓｓ（ＰＭＬ））と称され、式［リスク］＝［保険価額］＊［リスク確率値］によって計算される。例えば、貨物輸送に含まれる貨物の「保険価額」は、物流輸送プロバイダーに貨物を予約する時点で顧客／荷送人が与え、又は資産の価値（マイナスの減価償却）を決定するべく利用される一以上のソース（例えばＫｅｌｌｙ Ｂｌｕｅ Ｂｏｏｋ（登録商標）等）を利用してＰＳＣＩリスクモデリングエンジンによって決定される。一以上の実施形態において、貨物輸送に含まれる貨物の推定価値は保険価額である。例えば、一以上の実施形態において、「リスク確率値」は１未満の値（例えば０．０２５）であり、保険契約にクレームが存在する確率の測定値である。

【0146】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ここに説明されるように、一以上のソースから得られた輸送詳細、リアルタイム輸送データ及び履歴輸送データの一以上に基づいて、「リスク確率値」を動的に調整することにより、商品価格修正因子及び所望の引受業者保険料に従って保険価格設定モデルを動的に調整するように構成される。例えば、「最大許容確率」は、ここに与えられる表２に従って開示されるＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の値を設定するべく利用されるＰＳＣＩ契約管理を介して、保険プロバイダーによって、及び／又は保険プロバイダーのためのＰＳＣＩシステムによって構成され得る。例えば、「最大許容確率」は、ここで図５Ａ～図５Ｇを参照して説明される貨物の商品タイプごとに構成される。例えば、一以上の実施形態において、基本保険契約料は、以下の例示的な式（１）：
基本保険契約料（リスク）＝［＄保険価額］＊［リスク確率値］
を利用してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が決定し得るＰＭＬに等しい。

【0147】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩコンピュータベースシステムは、ビジネスプロセス及びオペレーションを合理化するための技術ソリューションを利用する。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的なＰＳＣＩコンピュータベースプラットフォーム１００は、人工知能（ＡＩ）を使用して、財産評価、不正検出、クレーム検証及び／又は保険料処理のような、一以上の複雑かつ高リスクのプロセスを自動化する。これらの技術ソリューションのためのコストは、保険料に含まれてもよい。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、基礎技術ソリューション価値は、［保険価額］＊［リスク確率値］によって計算されてよい。基本保険契約料と同様に、ＰＳＣＩシステムは、技術ソリューション計算のための「リスク確率値」も動的に調整するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、基本技術ソリューション価値は、以下の例示的な式（２）：
技術ソリューション価値＝［＄保険価額］＊［リスク確率値］
を利用してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって決定され得る。

【0148】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩコンピュータベースシステムは、一以上の販売料金及び／又は手数料及び／又は販売コスト（ここではまとめて販売料金と称する）の発生を含み得る。例えば、一以上の販売料金は、ＰＳＣＩベースの保険契約の販売業者に与えられる販売料金を計算し、配分し、及び調整するプロセスを考慮に入れることができる。例えば、ＰＳＣＩプラットフォームを利用する資産運用業者は、クライアント（例えば顧客及び／又は物流輸送プロバイダー）にＰＳＣＩ保険をオファーし及び／又は確立するためのインセンティブとして、保険契約の販売業者に一回限りの又は継続的な手数料を与えることができる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する動的保険価格設定モデルは、保険契約料及び技術ソリューション価値の合計の事前に決定されたパーセンテージに基づいて、販売料金価値を決定する。例えば、一以上の実施形態において、販売料金価値は、以下の例示的な式（３）：
販売料金価値＝事前に決定されたパーセンテージ＊（保険契約料＋技術ソリューション価値）
を利用して、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって決定され得る。

【0149】

例えば、与えられた式（１）、式（２）及び式（３）を使用した例示的な計算により、特定された貨物輸送に含まれる貨物の推定価値に基づく動的保険価格設定モデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、動的保険価格設定モデルにより、以下の例示的な式（４）：
保険見積もり＝保険契約料＋技術ソリューション価値＋販売料金価値
によって決定される保険見積もりが生成され得る。

【0150】

一以上の実施形態において、例えば、物流輸送プロバイダーとの輸送契約に基づく支払い義務を満たすべく、荷送人（すなわち物品の送り主）は、物流輸送プロバイダーが与える輸送コスト（例えば貨物の輸送コスト）プラス可能であれば付加価値税（ＶＡＴ）、保険契約料（保険契約料）プラス可能であれば保険料税（ＩＰＴ）、技術コスト（技術ソリューション価値）、及び販売料金（販売料金価値）プラス可能であれば付加価値税（ＶＡＴ）を支払う。税金は、もしあれば、荷送人、引受業者、特定の保険プロバイダー、及び／又は物流輸送プロバイダー等の管轄権の組み合わせに依存する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、例えば、上述したコスト及び税金を明細化することができる荷送人の領収書を決定する。

【0151】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームは自動的に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、一以上の個別の貨物輸送のための即時保険見積もりを荷送人に与える。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、一以上の修正因子を使用して、搬送される商品の価格修正因子、及び所望の引受業者保険料に従って、保険価格設定モデルを動的に調整するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、貨物輸送に含まれる貨物の価値、及び物流輸送プロバイダーによって輸送される貨物のタイプに基づいて、保険契約料を決定する。例えば、貨物輸送の評価に影響を与えるように一以上の修正因子を使用することができる。例例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、動的調整保険価格モデルによって決定される個別の貨物輸送のための保険補償の価格は、少なくとも部分的に、１）輸送の推定価格（保険価額）、２）例えば、輸送される貨物の商品タイプに基づいて設定又は動的調整された価値であり得る商品価格修正因子であり、市場で競争力を有して利益を最大化するべく保険料の価格設定を調整するように利用される商品価格修正因子、３）保険契約にクレームがある確率の測定値であるリスク確率値、及び／又は４）例えば、保険プロバイダー及び／又は引受パートナーによって事前に合意された追加パラメータ（表２を参照して説明される）、の一以上に基づき得る。例えば、一以上の実施形態において、個別の貨物輸送のための保険見積もり及び／又は保険契約料を自動的に決定するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する保険料、技術ソリューション及び／又は販売料金を差別化する（例えば市場で競争力を有して利益を最大化するべく価格を、輸送される貨物の商品タイプに基づいて調整する商品価格修正因子の値を設定する）ために利用される商品価格修正因子は、表１に与えられる以下のものであってよい。

【表1】

【0152】

ステップ４１４では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的な保険契約料機能、例示的な技術ソリューション機能、及び例示的な販売料金機能（及びすべての適用可能な税金）を、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用し、個別の貨物輸送に関連する保険リスクをモデル化し、個別の貨物輸送に対する保険見積もり及び／又は保険契約料金をリアルタイム又はほぼリアルタイムで自動的に決定する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、例示的な保険契約料機能、例示的な技術ソリューション機能、及び例示的な販売料金機能を保険価格設定モデルに適用するときに、以下に与えられる表１において言及される一以上の商品価格修正因子を利用することによって保険価格設定モデルを修正するように構成される。一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、例示的な保険契約料機能、例示的な技術ソリューション機能、及び例示的な販売料金機能を保険価格設定モデルに適用するときに、一以上のセット商品価格修正因子を利用しながら、一以上のリスク確率値を修正することによって保険価格設定モデルを修正するように構成される。例えば、例示的な保険契約料機能に関連して増加した商品価格修正因子１．０５を適用すると、保険契約料の値が５パーセント（５％）増加することになり、これは以下の例示的な式（５）：
調整後保険契約料＝１．０５＊［＄保険価額］＊［リスク確率値］
によって決定され得る。

【0153】

例えば、例示的な技術ソリューション機能に関連する商品価格修正因子が１．０５増加すると、技術ソリューション価値の値が５パーセント（５％）増加することになり、これは次の例示的な式（６）：
調整された技術ソリューション価値＝１．０５＊［＄保険価額］＊［リスク確率値］
によって決定され得る。

【0154】

例えば、例示的な保険契約料機能に関連する商品価格修正因子が０．９５減少すると、保険契約料の値が５パーセント（５％）減少することになり、これは次の例示的な式（７）：
調整された保険契約料＝０．９５＊［＄保険価額］＊［リスク確率値］
によって決定され得る。

【0155】

例えば、例示的な技術ソリューション機能に関連する商品価格修正因子が０．９５減少すると、技術ソリューション価値の値が５パーセント（５％）減少することになり、これは次の例示的な式（８）：
調整された技術ソリューション価値＝０．９５＊［＄保険価額］＊［リスク確率値］
によって決定され得る。

【0156】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって実行される保険契約料の計算に含まれるリスク確率値及び／又は商品価格修正因子を利用することにより、従来の引受プロセスを、貨物輸送のための保険補償を与えるプロセスから除去することができる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、例えば、貨物輸送に含まれる貨物の価値、及び／又は物流輸送プロバイダーによって輸送される貨物の商品タイプ（図５Ａ～図５Ｇを参照してここに開示される）、及び貨物を輸送するべく利用される輸送モードを含む所定の引受業者パラメータに基づいて保険契約料を自動的に決定する。

【0157】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が実行する技術ソリューション価値の計算に含まれるリスク確率値及び／又は商品価格修正因子の利用により、保険料を変更する必要なしに、市場需要に対応するべく貨物の商品タイプごとに技術料金を調整することができる。例えば、一以上の実施形態において、ここに開示される、特定された貨物輸送に対する保険補償を与えるようにリアルタイム又はほぼリアルタイムの保険見積もりを提供するべく利用されるこれらの技術ソリューションのコストは、保険料を変更する必要なしに与えられてよい。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、技術ソリューション価値を計算するべく利用されるリスク確率値及び／又は商品価格修正因子は、互いから独立して計算されてよく、及び保険契約料を計算するべく利用されるリスク確率値及び／又は商品価格修正因子から独立して計算されてよい。

【0158】

ステップ４４４において、特定された貨物輸送の保険見積もり（輸送詳細）を与えるべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が要求する輸送情報が、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して受信される。例えば、一以上の実施形態において、荷主は、物流輸送プロバイダーと輸送契約を締結するのに必要な詳細を与える時点で、図４Ｂに示されるステップ４０８において個別の貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプを決定するために必要な情報を宣言する。例えば、一以上の実施形態において、ステップ４４２では、輸送詳細がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられ、これが例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信される。例えば、一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーは、図４Ｂに示されるステップ４４２において、貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプを決定するのに必要な情報を宣言する。一以上の他実施形態において、関連物流輸送プロバイダーのための保険貨物契約が、事前に一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１にアクセス可能に格納され、これをＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して受信された輸送詳細の少なくとも一部分と組み合わせて利用し、個別の貨物輸送のための保険価格モデルを生成するべく利用される商品輸送修正因子を自動的に決定する。例えば、一以上の実施形態において、ステップ４１４のＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、荷送人又は物流輸送プロバイダーの一以上が与える輸送情報の少なくとも一部分を利用して、貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプ、及び貨物輸送に含まれる貨物を輸送するために利用される輸送タイプ、を決定する。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、商品タイプ及び輸送タイプを利用してリスク確率値及び／又は商品価格修正因子を調整し、次いで、保険契約の最低保険料及び／又は基本保険価格を調整する。例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、引受業者が保険補償のために事前に承認した既知の商品タイプ及び輸送タイプ、並びに商品タイプ及び輸送タイプの各々に関連付けられる引受業者所望の保険料及び価格因子を利用する。例えば、所望の保険料及び価格因子は、リスク確率値及び／又は商品価格修正因子によって表され、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって保険契約の最低保険料及び／又は基本保険価格を調整するべく利用される。例えば、ひとたび引受業者パラメータがわかれば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、当該パラメータを一以上の個別の貨物輸送に自動的に適用して、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、すなわち引受評価、レビュー及び／又は認可を必要としないプロセスで、保険補償のための見積りを与える。

【0159】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的なコンピュータベースの独創的ＰＳＣＩプラットフォーム（すなわちＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２）が、所定の認可されたユーザ（例えば保険プロバイダー、引受業者等）から引受業者パラメータを受信する。これにより、認可されたユーザが、一以上の個別の貨物輸送のために特定された物流輸送プロバイダーを介して輸送を予約する時点において、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、保険契約を荷送人に販売するこができる。例えば、リアルタイム又はほぼリアルタイムで与えられる保険見積もりを介して、保険契約の前に引受評価、引受レビュー及び／又は引受認可を必要としないプロセスが、荷送人が物流輸送プロバイダーと輸送契約を締結する時点で荷送人にオファーされる。

【0160】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、認可されたユーザ（例えば保険会社（保険業者）、引受会社（引受業者））が、リアルタイム又はほぼリアルタイムで荷送人に保険契約をオファーして保険見積もりを与えるべく一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１にアクセス可能に格納されてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用される情報を与えるように、セキュアなＰＳＣＩプラットフォームポータルを利用し得る。例えば、一以上の認可されたユーザが与える情報は、以下の一つ以上、すなわち、１）保険業者／引受業者によって保険可能な貨物の商品タイプ、２）保険業者／引受業者によって保険可能な貨物を輸送するべく利用される輸送モード、３）保険業者／引受業者が保険をかけ及び／又は保険補償を除外しようとする地域、４）保険業者／引受業者が貨物の商品タイプごとに与える最大補償、５）一以上の物流輸送プロバイダーが締結する貨物保険契約、６）及び／又は物流輸送プロバイダーとの輸送契約締結時に荷送人に輸送単位貨物保険をオファーするのに必要な他の情報、及び６）（随意的に）ＰＳＣＩプラットフォームウェブサイトのロゴ、を含み得るがこれらに限られない。

【0161】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、例えば、ＰＳＣＲＡデータに基づくＰＳＣＩリスクモデリングエンジンによって動的に修正され得る参加者認可保険プロバイダー（例えば保険会社（保険業者）、引受会社（引受業者））、及び／又は認可保険プロバイダーのための動的自動化コンピュータベース引受前ソリューションを与える。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００が行う自動化された引受前プロセスは、一以上の引受前ＰＳＣＩ保険ブラケット値に基づく。

【0162】

例えば、一以上の実施形態において、それぞれのＰＳＣＩ保険ブラケット識別子に関連付けられる保険ブラケット値及び／又はオプションは、認可された保険プロバイダー（例えば保険エンティティ、引受エンティティ）によってＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して与えられ、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に格納されてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され、自動化された引受前プロセスが自動的に実行され、リアルタイム又はほぼリアルタイムで個別の貨物輸送の保険見積もりが与えられる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、表２に与えられるＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の一以上がそれぞれ、例えば図５Ａから図５Ｇに与えられる貨物の商品タイプ（すなわち商品タイプ）ごとに認可保険プロバイダーによって与えられる。例えば、一以上の実施形態において、自動化された引受前プロセスを自動的に実行するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する一以上の引受業者前契約基準（ここではＰＳＣＩ保険ブラケット識別子と称する）のリストが、表２に与えられる以下の一以上を含み得る。

【表2】

【0163】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、表２に与えられるＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の一以上を利用して、一以上の適格保険プロバイダーについて、自動化された引受前プロセスを自動的に実行し、特定された貨物輸送のための輸送詳細の受信に応答して顧客／荷送人に与えられ得る保険見積もりを決定し、及び／又は適格保険プロバイダーによって保険が与えられてよいか否かを決定する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「商品タイプ」（例えば魚類及び甲殻類、軟体動物及び他の水生無脊椎動物、穀類、又は例えば図５Ａから図５Ｇに与えられる他の適切な貨物分類）が、貨物輸送に含まれる貨物のタイプが、保険が提供され得るものであるか否か、及びどのタイプの貨物（例えば図５Ａ～図５Ｇ参照）が特定された個別の貨物輸送に含まれるか、を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最大値」（例えば積載当たり＄２００ｋ、積載当たり＄３００ｋ、又は保険プロバイダーが与える他の適切な値）は、保険プロバイダーが保険補償を与える特定された個別の貨物輸送に含まれる貨物の最大推定値を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最小値」（例えば積載当たり＄１５ｋ、積載当たり＄１０ｋ、又は保険会社が与える他の適切な値）は、保険プロバイダーが保険補償を与える特定された個別の貨物輸送に含まれる貨物の最小推定値を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最大持続時間」（例えば３週間、８週間、又は保険プロバイダーが与える他の適切な持続時間）は、保険プロバイダーが貨物輸送に対して保険補償を与える最大持続時間を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「輸送モード」（例えば道路のみ、道路、鉄道、空、海洋等）は、保険プロバイダーが個別の貨物輸送に対して保険補償を与える輸送機関のタイプを決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「国際」（例えば、いいえ、はい）は、輸送経路が国際国境を越える貨物輸送に対して保険プロバイダーが保険補償を与えるか否かを決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「資産タイプ」（例えばトレーラーのみ、又は保険プロバイダーが与える他の適切な資産）は、特定された個別の貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用され得る輸送コンテナのタイプが、保険プロバイダーが保険補償を与えるものであるか否かを決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「追跡」（例えば、いいえ、はい）は、保険プロバイダーが個別の貨物輸送に対して保険補償を与えるために追跡が必要か否かを決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最小容積」（例えばトレーラー、パレット、又は保険プロバイダーが与える他の適切な容積）は、保険プロバイダーが保険補償を与える個別の貨物輸送に含まれる貨物の最小容積を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最低保険料」（例えば、積載当たり＄２０、積載当たり＄１００、又は保険プロバイダーが与える他の適切な値）は、特定された貨物輸送に対して保険プロバイダーが保険補償を与える最低保険料を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最大一日曝露量」（例えば＄２千万、＄１億、又は保険プロバイダーが与える他の適切な値）は、保険プロバイダーが保険補償を与える特定された個別の貨物輸送が被り得る最大一日曝露を決定するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「リスク確率値」（例えば０．００１４、０．０００７、又は保険プロバイダーが与える他の適切な値）は、クレームが存在する可能性を表す１未満（１＜）の値であり、特定された個別の貨物輸送に対する保険契約に関連する保険業者のリスク曝露又は損失可能性を決定するべく利用される。

【0164】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された貨物輸送に対する適格保険プロバイダーを特定するべくＰＳＣＩ保険ブラケット値（例えば、一以上の商品タイプに対してここに与えられる表２に関して開示される最大値、最小値、最大持続時間、輸送モード、国際、資産タイプ、追跡、最小容積、最低保険料、最大一日曝露量）の一以上を利用することができる。これらは、ＰＳＣＩプラットフォームを利用して個別の貨物輸送に対する保険補償を与える保険プロバイダーの一以上によって与えられる。例えば、一以上の実施形態において、一以上の適格保険プロバイダー（例えば、与えられた引受前ＰＳＣＩ保険ブラケット値（例えば、一以上の商品タイプに対してここに与えられる表２に関して開示される最大値、最小値、最大持続時間、輸送モード、国際、資産タイプ、追跡、最小容積、最低保険料及び／又は最大一日曝露量）の一以上が、特定された貨物輸送に対して特定され得る保険プロバイダー）が特定され、その特定の保険プロバイダーに対する保険見積もりを、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が動的価格モデルを利用して生成することができる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２はまた、ここに開示される技法を利用して、その特定の保険プロバイダーに対して生成された見積もりを修正してよく、及び／又は一以上の修正された保険見積もりを生成してよい。例えば、一以上の実施形態において、修正された保険見積もりの一以上は、例えば、ここに開示されるＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及び／又はＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６の一以上が与えるデータ（例えばリアルタイム輸送データ、履歴輸送データ、センサ及び／又はテレマティックデータ、及び／又は特定貨物出荷に関連するその他のデータ（例えば異なる輸送モード））を利用してニューラルネットワーク４０７が出力する一以上のリスク確率値に基づいてよい。

【0165】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームは、ＰＳＣＩプラットフォームを利用して保険補償を与える各保険プロバイダー（すなわち認可ユーザ）に対して一以上のＧＵＩを与える。これにより、ユーザはＰＳＣＩブラケット識別子の各々について上述した値／オプションを与えることができる。例えば、図５Ｉ及び図５Ｊは、所定ユーザの権利を管理するべくＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザが利用し得るＰＳＣＩプラットフォームが与える例示的なＧＵＩを示す。例えば、一以上の実施形態において、図５Ｉに示されるように、認可ユーザ（例えば保険プロバイダー、引受業者）は、ＧＵＩに含まれる各データフィールドにおいて商品価格修正因子（例えば１．１）、及びＰＳＣＩブラケット識別子「最低保険料」のための値（例えば３０）の一以上を与えてよい。これらのデータは、特定された貨物輸送のために動的価格モデルを生成して保険見積もりを与えるべく、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン１０２によって受信されて基本保険料契約値に適用されてよい。例えば、一以上の実施形態において、図５Ｊに示されるように、認可ユーザ（例えば保険プロバイダー、引受業者）は、物流輸送プロバイダーが輸送する貨物の所定の商品タイプに対する商品価格修正因子の一以上を与えることができ、特定された貨物輸送のための動的価格設定モデルを生成して保険見積もりを与えるべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン１０２が受信して基本保険料契約値に適用される情報を与えることができる。

【0166】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンによる一以上のＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の利用により、例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、引受プロセスを経ることなく、特定された個別の貨物輸送のための輸送詳細の受信に応答して顧客／荷送人にリアルタイム又はほぼリアルタイムで保険見積もりを自動的に与えることが可能となる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例えば表２に与えられる代替ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の一以上が与えられ、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が自動化された引受前プロセスを自動的に実行することができる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、特定された個別の貨物輸送に対して保険補償を与えるべく事前に決定された数（例えば＜１、≦３、又は他の適切な数の保険プロバイダー）を超える保険プロバイダーが特定された場合、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、表２に与えられる一以上の代替ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子を利用して、自動化された引受前プロセスを自動的に実行し、特定された貨物輸送の輸送詳細の受信に応答して顧客／荷送人に与えられ得る保険見積もりを決定することができる。

【0167】

商品（すなわち貨物）のタイプの例示的なリストが図５Ａ～図５Ｇに示される。リスク確率値及び／又は商品価格修正因子は、これらの商品タイプに基づいて、荷送人が保険補償を受け得る保険商品と、その保険補償を与えるのに必要とされる保険料とを決定することができる例えば、図５Ａ～図５Ｇを参照すると、認可保険業者／引受業者が、セキュアなＰＳＣＩプラットフォームポータルを利用して、商品タイプ「生きた動物」に分類される個別の貨物輸送に含まれる貨物の輸送のための引受業者パラメータを与えることができる。例えば、一以上の実施形態において、保険業者／引受業者は、商品タイプ「生きた動物」に該当する貨物輸送に含まれる貨物に対し、高いリスク確率値（例えば値＜１）又は低いリスク確率値（例えば値＜１）が適切であるようにリスクが存在すると結論付けてよい。例えば、一以上の実施形態において、保険業者／引受業者は、商品タイプ「生きた動物」に該当する貨物輸送に含まれる貨物に対し、１．５の商品価格修正因子が適切であるようにリスクが存在すると結論付けてよい。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された保険プロバイダーの情報（例えば商品タイプ「生きた動物」に該当する貨物輸送に含まれる貨物を補償する保険契約）にアクセスするように構成され、保険業者／引受業者が、商品タイプ「生きた動物」に該当する貨物の個別輸送に対して、基本保険料の１．５倍の料金で荷送人にオファーする保険契約の保険見積もりを与えるように構成される。例えば、一以上の実施形態において、保険業者／引受業者は、リスクが０．５の商品価格修正因子であると結論付けてもよい。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、保険業者／引受業者が、商品タイプ「生きた動物」に該当する貨物の個別輸送のために荷送人にオファーする保険契約の保険見積もりを、基本保険料の０．５倍（すなわち半分）の料金でオファーするように構成される。例えば、上記例の商品価格修正因子が「０」又は「－１」である場合、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、商品タイプ「生きた動物」に該当する貨物の個別輸送に保険をかけることを拒否するように構成される。

【0168】

図５Ｈは、様々なタイプの商品を輸送するべく利用され得る輸送機関タイプ（例えば道路、海、空、鉄道等）の例示的なリストであり、リスク確率値及び／又は商品価格修正因子の一以上がこれに基づいてよい。例えば、一以上の実施形態において、輸送機関タイプは、保険可能な商品を輸送するべくどのタイプの輸送機関が利用可能かを決定するべく利用され、荷送人は、当該商品を輸送するべく選択された輸送機関タイプの補償を与えるのに必要とされる保険補償及び保険料を受け取ることができる。例えば、図５Ｈを参照すると、認可された保険業者／引受業者が、セキュアなＰＳＣＩプラットフォームポータルを利用して、与えられる輸送機関タイプの一つに該当する貨物輸送で利用される特定の輸送モード（例えば「道路」）に対し引受業者パラメータを与えることができる。例えば、一以上の実施形態において、保険業者／引受業者は、輸送タイプ「道路」、すなわち貨物輸送に含まれる貨物が物流輸送プロバイダーによって道路で輸送される場合、に該当する個別の貨物輸送に対し、高いリスク確率値（例えば値＞１）又は低いリスク確率値（例えば値＜１）が適切であるようにリスクが存在すると結論付けることができる。例えば、一以上の実施形態において、保険業者／引受業者は、物流輸送プロバイダーによって道路で輸送される貨物輸送に含まれる特定の商品タイプの貨物に対し、１．５の商品価格修正因子が適切であるようなリスクが存在すると結論付けることができる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、輸送タイプ「道路」に分類される輸送モードを利用する貨物輸送に含まれる特定の商品タイプの貨物に対し、保険業者／引受業者が荷送人に与える保険契約について、基本保険料の１．５倍の料金で保険見積もりを与えるように構成されてよい。例えば、一以上の実施形態において、保険業者／引受業者は、リスクが、輸送タイプ「道路」に分類される貨物輸送に含まれる他の商品タイプの貨物の下で、０．５の商品価格修正因子が適切であると結論付けてよい。例えば、上記例の商品価格修正因子が「０」又は「－１」である場合、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、輸送タイプ「道路」に分類される輸送モードを利用する貨物の個別輸送に保険をかけること（例えば、荷送人及び／又は他の認可ユーザに送信された保険の拒否を表すエラーメッセージ、テキスト、メッセージ、警告等を送信又は有すること）を拒否するように構成され得る。

【0169】

図６Ａから図６Ｆは、例えば、ウェブページ、統合ＡＰＩ４０１、アプリ、プラグインソフトウェア、及び／又はここに開示される他の適切な方法を介して与えられる例示的なグラフィカルユーザインタフェイス（ＧＵＩ）を示す。これは、ポータルを介してセキュアなＰＳＣＩウェブベースのプラットフォームにアクセスする認可されたユーザ（例えば保険業者、引受業者、顧客／荷送人等）によって利用され得る。一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３がＧＵＩ（例えば図６Ａ～図６Ｆを参照して開示される例示的なＧＵＩ）を生成する。これにより、コンピュータベースのＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザは、ここに開示される一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に対してユーザ情報をアップロード／ダウンロードすることができる。このＧＵＩは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、個別の貨物輸送に対する保険補償及び／又は一以上の保険見積もりを与え得る。例えば、ひとたびアクセスされると、認可ユーザは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する情報を与え、物流輸送プロバイダーとの貨物輸送予約プロセス中に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、一以上の個別の貨物輸送を補償する保険契約に対する保険見積もりを荷送人に自動的にオファーすることができる。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩプラットフォームは、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３を介してセキュアなポータルへのアクセスを与える。このポータルにより、認可かつ認証されたユーザエンティティ（例えば保険会社、引受業者等）が、ネットワーク（例えばインターネット）を介してＰＳＣＩプラットフォームにアクセスし、ユーザに関する特定の情報を提供及び更新し得る。例えば、一以上の実施形態において、ひとたび認可ユーザがポータルを介してセキュアなＰＳＣＩウェブベースのプラットフォームにアクセスすると、当該ユーザは図６Ａに示される例示的なメインメニューを見ることができる。これは、例えば、ダッシュボード、ユーザ管理、契約リスト、価格設定修正因子及びＰＳＣＩ修正因子のような所定アクセス可能カテゴリを含む。

【0170】

図６Ｂは、所定ユーザの権利を管理するべくＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザが利用し得るＰＳＣＩプラットフォームが与える例示的なＧＵＩを示す。例えば、認可ユーザは、ＰＳＣＩプラットフォーム上で様々な機能を実行するべくユーザ名と電子メールアドレスを入力してよい。一以上の実施形態において、新規ユーザは、図６Ｂに示される例示的なＧＵＩに示される「新規ユーザの作成」オプションと相互作用することにより、ＰＳＣＩプラットフォームへのアクセスを得ることができる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩポータル上で表示及び／又は更新され得る情報のタイプは、例えば、ユーザの名前、ユーザの連絡先詳細、ユーザに関連付けられる保険契約のための契約番号、各ユーザのための契約総数、各ユーザのための契約の総額、ユーザが現在保険をかけている又はかける予定の貨物の商品タイプ、ユーザが現在保険適用を承認している及び／又は承認する予定の一以上の貨物輸送のために利用される輸送経路、各商品タイプの貨物のための認可された輸送経路、ユーザの現行暴露量、ユーザの収集及び／又は分散された保険料、リスク確率値、商品価格修正因子（例えば価格設定修正因子）、ＰＳＣＩ修正因子、ユーザの嗜好等を含むが、これらに限られない。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩポータル上で表示及び／又は更新され得る情報のタイプは、ここで表２を参照して開示されるように、例えば、各ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の値／オプションを含むが、これに限られない。

【0171】

例えば、一以上の実施形態では、価格設定修正因子セクションにおいて、ユーザは、異なる商品のための最低保険料、リスク確率値、基準価格及び／又は価格設定修正因子を調整し得る。これらは次いで、特定の保険契約料がどのように計算されるかに影響する。例えば、一以上の実施形態において、保険契約がＰＳＣＩプラットフォームに与えられると、認可ユーザは、図６Ｃに示される例示的ＧＵＩに示される「契約リスト」オプションと相互作用することにより、既存の保険契約を見ることができる。一以上の実施形態において、認可ユーザは、例えば、図５Ａ～図５Ｇに示される商品タイプリストに記載される貨物の商品タイプの一つの中に存在する貨物輸送に含まれる貨物を補償する保険契約を追加してよい。例えば、一以上の実施形態において、認可ユーザに帰属する既存の保険契約を、図６Ｆに示されるように、ＰＳＣＩ１００プラットフォームが一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１から要求することによってＧＵＩを介してユーザに与えることができる。例えば、図６Ｆは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００を利用する認可ユーザに帰属する例示的な保険契約への参照を含む例示的なＧＵＩを示す。これは、参照識別子、商品タイプ識別子（例えば商品の参照識別子及び説明）、各保険契約に関連付けられる保険料、及び／又は各保険が購入された日時の一以上を含み得る。一以上の実施形態において、参照はそれぞれが、参照に関連付けられる一以上の保険契約へのリンクを含み得る。

【0172】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、図６Ｄは、例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００に輸送詳細を与えるべく一以上の物流輸送プロバイダーが利用し得る例示的なＧＵＩを示す。例えば、一以上の実施形態において、図６Ｄに示される例示的なＧＵＩは、ＰＳＣＩプラットフォーム１００（例えば一以上のＰＳＣＩサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ）に輸送詳細を送信し、特定された貨物輸送の保険補償のための一以上の保険見積もりを自動受信するべく利用される。例えば、図６Ｄに示されるように、輸送詳細は、配送が開始される日（例えば月、日、年）を表す「開始日」、配送が終了する日（例えば月、日、年）を表す「終了日」、配送の開始の地理的位置（例えば住所、緯度と経度のペア等）（例えば貨物輸送に含まれる特定貨物が集荷される場所、最初の輸送区間の開始位置等）を表す「開始場所」、配送の終了の地理的位置（例えば住所、緯度と経度のペア等）（例えば貨物輸送に含まれる特定貨物が配達される場所、最後の輸送区間の終了位置等）を表す「終了場所」、ＰＳＣＩプラットフォームを利用する保険プロバイダーが保険をかけ得る貨物輸送に含まれる貨物のタイプの識別（例えば例示的な図５Ａ～図５Ｇに与えられる貨物の商品タイプの識別）を表す「商品タイプ」、ＰＳＣＩプラットフォームを利用する保険プロバイダーが保険をかけ得る商品の説明（例えば例示的な図５Ａ～図５Ｇに与えられる貨物の商品タイプによって特定される商品の説明）を表す「商品説明」、ＰＳＣＩプラットフォームを利用する保険プロバイダーが保険をかけ得る貨物輸送に含まれる貨物の推定価格を表す「保険価額」、ＰＳＣＩプラットフォームを利用する保険プロバイダーが保険をかけ得る貨物輸送を特定するべく利用可能な任意の追跡コードを表す「輸送ＩＤ」、並びに特定貨物輸送に対する保険補償を与えるべく利用され得る保険契約の顧客の詳細を表す「組織／会社名」、「ファーストネーム（名）」及び「ラストネーム（姓）」、「電子メール」、「番地」、「市」、「州」及び「郵便番号」、の一以上を含み得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームが特定貨物輸送に対して一以上の保険見積もりを与えるには、図６Ｄに記載される輸送詳細のサブセットが必要となる。例えば、一以上の実施形態において、必要な情報は、例えば、「開始日」、「終了日」、「開始場所」、「終了場所」、「商品タイプ」、「保険価額」、「ファーストネーム」及び「ラストネーム」を含み得る。

【0173】

図６Ｅは、ＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザが受信した例示的な保険見積もりを示す。例えば、単一の保険見積もりのみが図６Ｅを参照して説明されるが、ＰＳＣＩプラットフォームの出力は、次に認可ユーザ又は顧客荷送人が選択し得る一以上の保険見積もりを含み得る（すなわち一以上の保険見積もりは、選択（例えば承諾／拒否）のために物流輸送プロバイダーから顧客／荷送人に与えられ得る）。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、輸送詳細の受信に応答して、例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、特定貨物輸送のための保険補償を与えるべく、リアルタイムで一以上の保険見積もりを顧客／荷送人に与える。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、輸送詳細の受信に応答して、例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、特定貨物輸送のための保険補償を与えるべく、ほぼリアルタイムで一以上の保険見積もりを顧客／荷送人に与える。例えば、一以上の実施形態において、図６Ｄを参照して開示されるように、ユーザ（例えば顧客／荷送人、物流輸送プロバイダー、その他の認可ユーザ）が、必要な輸送詳細をデータフィールドに入力した後、ユーザは、必要な輸送詳細をＰＳＣＩプラットフォームに送信し（例えばＰＳＣＩプラットフォーム１００に輸送詳細を送信し、ユーザの画面に設けられた「送信」ボタンを押してＰＳＣＩプラットフォーム１００に輸送詳細を送信させる等である）、リアルタイムで一以上の保険見積もりを受領する。一以上の実施形態において、一以上の保険見積もりが、ほぼリアルタイムで提供される。

【0174】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ひとたび貨物輸送の保険見積もりの要求が受信されると、引受業者パラメータに基づいて最適な保険見積もり（例えば最低価格）を自動的に探索し、一以上の個別の貨物の保険補償のための保険見積もりを生成し、及び受諾又は拒否のために保険見積もりを荷送人に送信し又は送信させるように構成される。顧客／荷送人／物流輸送プロバイダーが保険の提供を含む輸送契約の購入を確認したとき、保険補償の詳細を記載した通知（例えば電子メール、テキスト、警告、メッセージ等）が荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーに送信される。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩプラットフォームが（例えばＰＳＣＩユーザ体験モジュール４０３の実行を介して）例示的なＰＳＣＩプラットフォーム４００を実行することにより、保険業者、引受業者等に対するすべての保険支払いの回収を可能にし、事前に決定された時間（例えば毎日、毎週、毎月、隔月等）にその支払いを分散させることができる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験モジュール４０３はまた、認可ユーザに対し、保険契約の要求／承認／拒否の数及びタイプ、保険が要求／承認／拒否された貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプ、回収された支払い、行われた保険クレーム、並びに／又は保険業者及び／又は引受業者がＰＳＣＩプラットフォームに引受業者パラメータ（例えば一以上のリスク確率値及び／又は商品価格修正因子を決定するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する情報）を与えるのに必要な他の関連情報を詳述するユーザレポートを、オンデマンドで及び／又は事前に決定された時間内に与えることができる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームを介して保険会社及び／又は引受会社が提供する保険の各オファー及び／又は承諾及び／又は拒否、一以上の個別の貨物輸送に対して提供及び／又は承諾及び／又は拒否された保険会社及び／又は引受会社が提供する各見積もり、保険会社及び／又は引受会社が、１）例えば図５Ａ～図５Ｇを参照して開示される貨物輸送に含まれる貨物の各商品タイプ、及び２）例えば図５Ｈを参照して開示される各輸送タイプ、に対して提供する各リスク確率値及び／又は商品価格修正因子、並びに／又は保険補償の提供に関連付けられる他の情報、見積もり及び／又は商品価格修正因子が、一以上のデータベース２５１及び／又はサードパーティーデータベース１７０ａ～１７０ｎ及び／又はネットワークデータベース１５０ａ～１５０ｎにおける一以上のＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎによってアクセス可能に格納され、及びＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用されることにより、一以上のリスク確率値及び／又は商品価格修正因子が決定され、及び／又は個別の貨物輸送に対する保険見積もりが提供される。

【0175】

図７Ａは、ＰＳＣＩプラットフォームが、プロバイダー保険会社及び／又は引受会社の一以上により提供されてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が処理する一以上の保険見積もりを生成するべく利用される輸送情報及び／又はユーザ情報の少なくとも一部分を使用してＰＳＣＩソフトウェアを実行することによって生成される例示的な要求フォーマットを示す。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ひとたびＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に保険補償見積もりに対する有効な要求が与えられると、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、プロバイダー保険会社及び／又は引受会社の一以上が与える輸送情報及び／又はユーザ情報の少なくとも一部分を利用して一配列の見積もりを生成するように構成される。例えば、図７Ａは、一以上の例示的データフィールド、各例示的データフィールドに関連付けられるフィールドのタイプ（例えば配列、文字列、日時、保険契約者、住所）、及びＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する生成された配列の見積もりの一以上のデータフィールドに入力されて貨物の個別輸送のための保険見積もり要求を荷送人に与える情報の説明を記述するチャートを示す。例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する保険見積もり要求におけるデータフィールドの一以上が、以下のうちの一以上を含み得る。１）入力データが輸送行程の輸送経路に含まれる区間を表すテキストフィールドである「ｊｏｕｒｎｅｙＬｅｇｓ」、２）輸送行程の輸送経路における一以上の区間の開始日時を表すデータである「ｓｔａｒｔＴｉｍｅ」、３）輸送行程の輸送経路における一以上の区間の終了日時を表すデータである「ｅｎｄＴｉｍｅ」、４）輸送行程の輸送経路における一以上の区間の開始場所を表すデータ（例えば緯度／経度データ又は住所データ）である「ｓｔａｒｔＬｏｃａｔｉｏｎ」、５）輸送行程の輸送経路における一以上の区間の終了場所を表すデータ（例えば、緯度／経度データ又は住所データ）である「ｅｎｄＬｏｃａｔｉｏｎ」、６）輸送行程の輸送経路における一以上の区間の貨物に含まれる貨物を輸送するべく使用される輸送機関のタイプ（例えばトラック、ボート、飛行機、列車等）を表すデータである「ｔｒａｎｓｐｏｒｔＴｙｐｅｓ」、７）輸送行程の輸送経路に関する特別な特徴（例えば冷蔵が必要である、暗い輸送コンテナが必要である、空輸が必要である等）及び／又は輸送行程の輸送経路における一以上の区間の貨物に含まれる貨物を輸送するべく使用される輸送機関（例えばトラック、ボート、飛行機、列車等）を表すデータである「ｔｒａｎｓｐｏｒｔＦｅａｔｕｒｅｓ」、８）保険の対象となる商品を記述及び／又は参照する商品タイプ又は他の説明を表すデータである「ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＴｙｐｅ」、９）保険の対象となる商品を記述及び／又は参照する説明又は他の識別子を表すデータである「ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ」、１０）保険の対象となる商品の推定価値を表すデータである「ｉｎｓｕｒｅｄＶａｌｕｅ」、１１）保険の対象となる商品の位置を表すデータ（例えば貨物輸送に含まれる貨物の位置を決定するべく利用され得る追跡コード、ＧＰＳ位置、住所及び／又は任意の他の情報）である「ｓｈｉｐｍｅｎｔＩｄ」、１２）保険の対象となる商品について保険契約が提供される顧客を記述及び／又は参照する説明及び／又は他の識別子を表すデータである「ｐｏｌｉｃｙｈｏｌｄｅｒ」、１３）保険の対象となる商品について保険契約が提供される顧客を記述及び／又は参照する顧客の名を表すデータである「ｆｏｒｅｎａｍｅ」、１４）保険の対象となる商品について保険契約が提供される顧客を記述又は参照する顧客の姓を表すデータである「ｓｕｒｎａｍｅ」、１５）保険の対象となる商品について保険契約が提供される顧客の電子メールを表すデータ、及び／又は顧客の電子メールを記述及び／又は参照する説明及び／又は他の識別子を表すデータである「ｅｍａｉｌ」、１６）保険の対象となる商品について保険契約が提供される顧客の電話番号を表すデータ、及び／又は顧客の電話番号を記述及び／又は参照する説明及び／又は他の識別子を表すデータである「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、１７）保険の対象となる商品について保険契約が提供される顧客の住所情報であって、番号及び／又は通り（例えば番号と通りの名前を表すデータ）、及び／又は地域（例えば市、町、村、郵便本局のある町、又は当該通りの住所が見つかり得る他の地域を表すデータ）、及び／又は領域（州、郡、又は小郡のような当該地域が見つかり得る行政区分を表すデータ）、及び／又は郵便番号（例えば当該国の郵便制度により住所に関連付けられた郵便番号、ポストコード、ＺＩＰコード又は他のショートコードを表すデータ）、及び／又は国（例えば国名を表すデータ）、及び／又は、番号及び／又は通り、及び／又は地域、及び／又は領域、及び／又は郵便番号、及び／又は国を含む顧客の住所情報を記述及び／又は参照する説明及び／又は他の識別子を表すデータを含む住所情報、を表すデータである「ａｄｄｒｅｓｓ」。

【0176】

図７Ｂは、貨物保険のための一以上の保険見積もりを荷送人に提供するべくＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩプラットフォームが生成する例示的な応答フォーマットを示す。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、図７Ａを参照して説明される見積もりの配列を利用する。見積もりの配列に与えられるデータの少なくとも一部分を利用して貨物保険の要求に対する応答が生成される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩプラットフォームが、図７Ａを参照して開示された要求フォーマットに関して開示されたデータの少なくとも一部分を利用し、一以上の特定された貨物輸送が保険補償の対象となるか否かを決定し、肯定的な決定（すなわち一以上の個別貨物輸送が保険補償の対象となる）に応答して、リアルタイム又はほぼリアルタイムで保険補償のための一以上の見積りを提供する。例えば、図７Ｂは、一以上の例示的な応答データフィールド、各例示的なデータフィールドに関連付けられるフィールドのタイプ（例えばｓｔｒｉｎｇ、Ｂｏｏｌｅａｎ、ｆｌｏａｔ、ａｒｒａｙ）、及びリアルタイムで保険補償のための一以上の見積もりを提供するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する一以上のデータフィールドに入力される情報の説明、を記述するチャートを示す。例えば、応答フォーマットにおけるデータフィールドの一以上は、以下の一以上を含み得る。１）追加機能を実行するべくＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩプラットフォームが使用する一以上の個別輸送のための一以上の保険見積りを参照するために使用される一意の識別を表すデータである「ｉｄ」、２）一以上の個別輸送のための保険補償の提供に関連付けられる見積もりリスクが承諾されるか否かの決定を表すデータである「ａｃｃｅｐｔｅｄ」、３）見積もりリスクが承諾されることに応答して、貨物保険見積もりの承諾の際に荷送人が支払うべき保険料の総額が決定されることを表すデータである「ｐｒｅｍｉｕｍ」、並びに４）一以上の個別輸送に対する保険補償の提供に関連付けられるリスクの承諾を得るべく、及び／又は一以上の個別輸送に対する保険補償の提供に関連付けられるリスクに関して荷送人が支払うべき一以上の低い保険料（例えばリスクを低下させるためにとり得るステップ）を得るべく、とり得るステップを記述する文字列の配列を表すデータである「ａｍｅｎｄｍｅｎｔ」。

【0177】

図７Ｃは、購入のために荷送人に提供された一以上の従前の保険見積もりを表すデータを提供するべく利用し得るデータの例示的なフォーマットを開示するチャートである。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、又はＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が与えるＧＵＩを利用するＰＳＣＩプラットフォームの認可されたユーザは、購入のために荷送人に提供された一以上の従前の保険見積もりを表すデータを要求することができる。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が、要求に応答して、購入のために荷送人に提供された一以上の従前の保険見積もりを表すデータを認可ユーザに提供する。例えば、図７Ｃは、一以上の例示的なデータフィールド、各例示的なデータフィールドに関連付けられるフィールドのタイプ（例えばｓｔｒｉｎｇ、Ｂｏｏｌｅａｎ、ｆｌｏａｔ、ａｒｒａｙ）、及び購入のための一以上の従前の見積もり要求から選択してオファー（すなわち保険見積もり）を与えるべくＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩプラットフォームが利用する一以上のデータフィールドに入力される情報の説明、を記述するチャートを示す。例えば、従前の見積もり要求フォーマットにおけるデータフィールドの一以上は、例えば、以下を含み得る。１）保険対象となる個別輸送に関連付けられる見積もりリスクに対して保険見積もりを参照するべく使用される一意の識別を表すデータである「ｉｄ」。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、図７Ｂを参照して貨物保険フォーマットの要求に対する応答に関して開示される要求されたデータの少なくとも一部分（例えば一以上の生成された保険料）を利用して、例えば、特定された個別貨物輸送に対する一以上の保険料を含み得る一以上のリスクモデルを生成し、及び／又は購入のための従前の保険見積もり要求からの一以上の保険見積もりオファーを含む購入要求を生成することができる。例えば、一以上の実施形態において、ここに説明されるＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及び／又はニューラルネットワーク４０７は、その分析及び／又は生成されたシミュレーションにおいて、要求されたデータの少なくとも一部分（例えば一以上の生成された保険料）を利用することができる。

【0178】

図７Ｄは、特定の時間（例えば数時間、数日、数週間、数月、数年、数十年等）の間の個別の貨物輸送のために顧客（例えば荷送人）が購入した又は顧客に提供されたリスクのリストを表すデータを与えるべく利用され得るデータの例示的なフォーマットを開示するチャートである。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、又はＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザが、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が提供するＧＵＩを利用して、特定の時間の間の個別の貨物輸送のために顧客（例えば荷送人）が購入した又は顧客に提供されたリスクのリストを表すデータを要求し得る。例えば、図７Ｄは、一以上の例示的なデータフィールド、各例示的なデータフィールドに関連付けられるフィールドのタイプ（例えばｄａｔｅ、ｓｔｒｉｎｇ、Ｂｏｏｌｅａｎ、ｆｌｏａｔ、ａｒｒａｙ）、及び開始日から終了日までの保険リスクのリストのための一以上の認可ユーザからの要求に応答して情報を生成するべくＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩプラットフォームが利用する一以上のデータフィールドに入力される情報の説明、を記述するチャートを示す。例えば、要求におけるデータフィールドの一以上は、例えば、以下を含み得る。１）荷送人が購入及び／又は荷送人に提供されたリスクのリストの開始日を表すデータである「ｆｒｏｍ」、及び２）荷送人が購入及び／又は荷送人に提供されたリスクのリストの終了日を表すデータである「ｔｏ」。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、例えば、特定された個別の貨物輸送のための一以上の保険料を含み得る一以上のリスクモデルを生成するべく、及び／又は購入のための従前の保険見積もり要求からの一以上の保険見積もりオファーを含む購入要求を生成するべく、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が与える要求されたデータの少なくとも一部分（例えば特定の時間の間に個別の貨物輸送のために顧客が購入し又は顧客に提供されたリスクのリスト）を利用し得る。例えば、一以上の実施形態において、ここに説明されＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及び／又はニューラルネットワーク４０７が、その分析及び／又は生成されたシミュレーションにおいて、要求されたデータの少なくとも一部分を利用してよい。

【0179】

図７Ｅは、特定の時間（例えば数時間、数日、数週間、数月、数年、数十年等）の間の個別の貨物輸送のために顧客（例えば荷送人）が購入した又は顧客に提供されたリスクのリストを求めるユーザ要求に含まれる開始日及び終了日を与える認可ユーザに応答して、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォームが生成し得るデータの例示的なフォーマットを開示するチャートである。例えば、図７Ｅは、一以上の例示的なデータフィールド、各例示的なデータフィールドに関連付けられるフィールドのタイプ（例えばｄａｔｅ、ｄａｔｅｔｉｍｅ、ｉｎｔｅｇｅｒ、ｓｔｒｉｎｇ、Ｂｏｏｌｅａｎ、ｆｌｏａｔ、ａｒｒａｙ）、及び開始日から終了日までの保険リスクのリストを求める一以上の認可ユーザからの要求に応答してＰＳＣＩユーザ体験エンスエンジン４０３が生成する情報の説明を記述するチャートを示す。例えば、要求におけるデータフィールドの一以上は、要求に従って特定される各保険契約に対し、例えば、以下を含み得る。１）個別の貨物輸送の保険契約が有効になった日付及び個別の貨物輸送の保険補償が開始された時刻を表すデータである「ｓｔａｒｔＴｉｍｅ」、及び２）個別の貨物輸送の保険契約が終了した日付及び個別の貨物輸送の保険補償が終了した時刻を表すデータである「ｅｎｄＴｉｍｅ」、３）個別の貨物輸送の保険契約が購入された日付及び保険契約が購入された時刻を表すデータである「ｐｕｒｃｈａｓｅＴｉｍｅ」、４）保険契約の対象となった個別の貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプの識別（例えば図５Ａ～図５Ｇを参照して開示される商品リストに記載される商品タイプの貨物の一以上を参照すること）を表すデータである「ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＴｙｐｅ」、５）保険契約の対象となった個別の貨物輸送に含まれる貨物の保険価額の総額を表すデータである「ｉｎｓｕｒｅｄＶａｌｕｅ」、６）輸送タイプ（例えば図５Ａ～図５Ｈを参照して開示される輸送タイプリストに記載される一以上の輸送タイプを参照する）に分類される個別の貨物輸送に利用される輸送モードの識別を表すデータである「ｔｒａｖｅｌＴｙｐｅ」。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が与える保険契約の一以上を利用して、例えば、特定された個別の貨物輸送のための一以上の保険料を含み得る一以上のリスクモデルを生成すること、及び／又は購入のための従前の保険見積もり要求からの一以上の保険見積もりオファーを含む購入要求を生成することができる。例えば、一以上の実施形態において、ここに説明されるＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及び／又はニューラルネットワーク４０７が、その分析及び／又は生成されたシミュレーションにおいてＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が提供する保険契約の一以上を利用し得る。

【0180】

図７Ｆは、ＰＳＣＩ保険プロバイダーの一つが保険をかけていた個別の貨物輸送に含まれる貨物の配送が完了したという一以上の認可ユーザ（例えば物流輸送プロバイダー、保険業者、引受業者、荷送人等）からの通知に応答して、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォームが生成し得るデータ（例えば配送完了データ）の例示的なフォーマットを開示するチャートである。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、物流輸送プロバイダーから情報（例えば、関連個別貨物輸送のために初期に購入された保険の識別、貨物輸送を補償するべく提供された保険契約の保険契約番号、貨物の個別輸送を特定するべく初期の見積もりで使用された貨物識別）を受信し、図７Ｆに関して開示された例示的なフォーマットでデータを生成するように構成され得る。このデータは、ＰＳＣＩデータベースの一以上にアクセス可能に格納される。例えば、図７Ｆは、一以上の例示的なデータフィールド、各例示的なデータフィールドに関連付けられるフィールドのタイプ（例えばｓｔｒｉｎｇ、ｄａｔｅ、ｄａｔｅｔｉｍｅ、ｉｎｔｅｇｅｒ、ｓｔｒｉｎｇ、Ｂｏｏｌｅａｎ、ｆｌｏａｔ、ａｒｒａｙ）、及び、ＰＳＣＩソフトウェアを実行するＰＳＣＩプラットフォームが、完了した貨物輸送配送の通知に応答して情報を生成するべく利用する一以上のデータフィールドに入力される情報の説明、を記述するチャートを示す。例えば、通知に応答して生成される情報に含まれるデータフィールドの一以上は、例えば、以下を含む。１）初期に購入された保険オファーの識別を表すデータである「ｏｆｆｅｒＩｄ」、２）荷送人にオファーされた初期保険見積もりにおいて利用された輸送される貨物の物流輸送プロバイダーの識別を表すデータである「ｓｈｉｐｍｅｎｔＩｄ」、３）保険契約が荷送人によって購入されたときにＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が生成した保険契約の契約番号を表すデータである「ｐｏｌｉｃｙＮｕｍｂｅｒ」、４）被保険個別貨物輸送に関連付けられる配送が完了した日時を表すデータである「ｄａｔｅＴｉｍｅ」。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、配送完了データの少なくとも一部分を利用して、例えば、特定された個別貨物輸送のための一以上の保険料を含み得る一以上のリスクモデルを生成すること、及び／又は購入のための従前の保険見積もり要求からの一以上の保険見積もりオファーを含む購入要求を生成すること、ができる。例えば、一以上の実施形態において、ここに記載されるＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及び／又はニューラルネットワーク４０７が、その分析及び／又は生成されたシミュレーションにおいて、配送完了データの少なくとも一部分を利用してよい。

【0181】

本明細書の利点を有する当業者は、上記に与えられた例示的な式（１）～（８）が動的保険価格設定モデルの基本的機能を与え、動的保険価格設定モデルの機能の良好な理解のために与えられていることを理解するであろう。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４２０では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデルが、少なくとも部分的に計算アルゴリズムのモンテカルロ法（例えばＳｏｌｏｖａｙ－Ｓｔｒａｓｓｅｎ型アルゴリズム、Ｂａｉｌｌｉｅ－ＰＳＷ型アルゴリズム、Ｍｉｌｌｅｒ－Ｒａｂｉｎ型アルゴリズム及び／又はＳｃｈｒｅｉｅｒ－Ｓｉｍｓ型アルゴリズム）に基づいてよい。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４２０において、動的保険価格設定モデルが、例えば、荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーによって与えられる輸送詳細の少なくとも一部分、どれだけのリスクを保険業者／引受業者が承諾するつもりがあるかを決定するべく利用される保険業者／引受業者によって与えられるパラメータ、一以上のリスク確率値、一以上の商品価格修正因子、履歴輸送データ、リアルタイム輸送データ、一以上の個別の貨物輸送に関連付けられるユーザの体験、商品タイプ、補償タイプ、及び／又は被保険者に関連付けられる一以上の品質指標を考慮してよい。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、動的保険価格設定モデルにおいて利用される一以上の例示的な機能は、例えば、限られることなしに、教師なし機械学習技法、教師あり機械学習技法、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、決定木、ランダムフォレスト（ＲＦ）、ブーステッド決定木技法、バギング、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、勾配ブースティング、ナイーブベイズ分類器、Ｋ最近傍技法、分類回帰木、深い長期短期記憶（ＬＳＴＭ）技法、及び／又は他の適切な技法のようであるが、これらに限られない少なくとも一つの機械学習技法を、一以上の個別貨物輸送に関連する収集され及び／又はコンパイルされたデータ、センサデータを含むデータ、履歴輸送データ、リアルタイム輸送データ、貨物輸送に関連付けられるユーザ体験、商品タイプ、補償タイプ、及び／又は被保険者に関連付けられた一以上の品質メトリックに適用することにより、連続的に訓練され得る。

【0182】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４２０で利用されるＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行するＰＳＣＩコンピュータシステム（例えばＰＳＣＩプラットフォームで利用される一以上のＰＳＣＩサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎ）の機能を改善するべく機械学習モジュールを介して機械学習技法／プロセス／アルゴリズムを使用する。これは、ＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザ（例えば保険業者及び／又は引受業者）のための一以上の最適及び／又は推奨リスク確率値、及び／又はＰＳＣＩプラットフォームの認可ユーザのための一以上の最適及び／又は推奨商品価格修正因子、及び／又は専門家又は他の認可ユーザのための一以上の参照リスク確率値及び／又は商品価格修正因子を当該コンピュータシステムが発見しているうちに連続的に成熟及び学習することを可能にすることによる。ここに説明されるように、例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、例示的な独創的ソフトウェアプラットフォーム４００を実行して、例えば、リスク確率値及び商品価格修正因子を使用して一以上の動的価格設定モデルを生成することにより、個別の貨物輸送のための保険見積もりをリアルタイム又はほぼリアルタイムで生成する。例えば、ますます多くのユーザがＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５と相互作用をするにつれて、一以上のＰＳＣＩデータベース（例えば、ユーザ名、ユーザの連絡先詳細、ユーザに関連付けられる保険契約の保険契約番号、各ユーザの保険契約の総数、各ユーザの保険契約の総額、保険業者／引受業者が提供した保険契約に従ってユーザが現在保険をかけている又はかける予定の貨物の商品タイプ、一以上の物流輸送プロバイダーのために利用される輸送経路及び経路区間、各商品タイプの輸送貨物の認可された輸送経路、ユーザの現行暴露量、ユーザの収集及び／又は分散された保険料、リスク確率値、商品価格修正因子（例えば価格設定修正因子）、ＰＳＣＩ修正因子及び／又はユーザの好み、の一以上を含むがこれらに限られない履歴輸送データ及び他のデータ）にアクセス可能に格納されたデータのリポジトリ、貨物輸送に関する挙動、相互作用、パターン等を記述するデータが、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって利用され、提供された保険見積もりが基礎とするさらに優れた動的価格設定モデル（例えば輸送貨物のさらに正確なリスク評価に基づく保険料を含む動的価格設定モデル）をＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成することを可能にする貨物輸送モデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、貨物輸送に関連する環境情報、気象情報及び／又はコンテキスト情報（例えば輸送経路、貨物のタイプ、貨物コンテナ、貨物の拘束、物流輸送プロバイダーが利用する運送業者に関する情報等）、及び／又は上記の他の履歴輸送データ（以下ではまとめてＰＳＣＩ学習データと称する）のような情報を、ユーザのＰＳＣＩプラットフォームに対する相互作用及び使用パターンを連続的にモニタリングすることと、リアルタイム輸送データ及びセンサ情報を経時的に収集して保険推奨（保険料、保険補償の承認及び拒否等）の精度及び適用性、並びにＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成するステップ４１４の動的保険価格設定モデルの精度の発展及び／又は改善における一以上のリスク確率値及び／又は一以上の商品価格修正因子の決定、を連続的に改善することとによって収集することができる。

【0183】

例えば、一以上の実施形態において、シミュレートされた貨物輸送が、当該シミュレートされた貨物輸送に関連付けられるＰＳＣＩ学習データを処理することにより、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって発展される。一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４２０で利用される機械学習エンジン（図４Ｃを参照）が、ＰＳＣＩ学習データの少なくとも一部分を利用して、一以上の個別の貨物輸送のための保険見積もりを与えるべく、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が利用する動的保険価格設定モデルを動的かつリアルタイムに最適化するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、ステップ４２０で利用される機械学習エンジンは、例えば、関連貨物輸送（例えばユーザがＰＳＣＩプラットフォームを利用してリアルタイム又はほぼリアルタイムで保険補償を与えている貨物輸送）に類似する一以上の貨物輸送特性を含み得る複数の異なる貨物輸送をシミュレートするように構成される。例えば、シミュレートされた貨物輸送モデルを発展させるべく利用されるＰＳＣＩ学習データは、例えば、個別貨物輸送に含まれる特定商品タイプの貨物を収容するために利用される特定の貨物コンテナに関する情報、個別貨物輸送に含まれる特定商品タイプの貨物を輸送するために利用される特定の荷主、個別貨物輸送を含む特定商品タイプの貨物の特定の供給者、特定の製品、個別貨物輸送に含まれる特定商品タイプの貨物を輸送するために利用される特定の輸送モード、特定の貨物コンテナ、個別貨物輸送に含まれる特定商品タイプの貨物を包装するために利用される特定の製品包装、同様の輸送経路のためにコンパイルされた履歴気象データ及び／又は環境データ、及び／又は他の履歴輸送データ（すなわちセンサデータ、テレマティクスデータ）、ここに開示される他の関連タイプの情報及び／又は関連貨物輸送に関するこれらのいずれかの組み合わせを含み得るが、これらに限られない。例えば、一以上の実施形態において、シミュレートされた貨物輸送モデルを発展させるべくＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用するＰＳＣＩ学習データは、個別貨物輸送に含まれる特定の商品タイプの貨物に関連付けられるＰＳＣＩ学習データの追加カテゴリを含み得る。これは、特定された貨物輸送が利用する輸送経路、領域（例えば州、国、地域、郡等）及び輸送モードに関連するデータの一以上を含み得る。これらのデータは、海賊履歴データ、窃盗履歴データ、テロリスト履歴データ、自然災害履歴データ、地域／世界的紛争履歴データ、政治リスク履歴データ、気象履歴データ、ニュース履歴データ、又は他の適切な関連する履歴データを含み得る。

【0184】

一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ学習データは、図４Ｄを参照して説明される一以上の機械学習アルゴリズムを介して処理され、リスク確率値がＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６によって生成され得るモデル貨物輸送がシミュレートされて当該モデル貨物輸送が動的に最適化され、ひいては保険料を計算するべく価格設定モデルが利用される。例えば、一以上の実施形態において、例示的ニューラルネットワーク４０７が訓練され、シミュレートされた価格設定モデルを一以上の関連する参照価格設定モデルと比較するように利用され、ここに開示されるように、一以上の特定された貨物輸送に対して生成された一以上の動的価格設定モデルに適用する一以上のモデルリスク確率値及び／又は一以上のモデル商品価格修正因子が、保険料を動的に修正するべく決定される。ここに使用されるように、機械学習は、明示的にプログラムされることなく、経時的にコンピュータが学習するプロセスを称してよい。ステップ４２０で利用される機械学習モジュールエンジンは、様々な機械学習アルゴリズム、技法、方法等を、追跡リアルタイム輸送データ及び静的履歴輸送データに適用し得る。これらは、例えば、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１、サードパーティーデータベース１７０ａ～１７０ｎ、ネットワークデータベース１６０ａ～１６０ｎ、及び／又はリモートＰＳＣＩサーバ１７５においてコンパイルされ、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデルを最適化するモデルが構築され、ＰＳＣＩプラットフォームのユーザに保険見積もりが提供される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、低品質及び／又は無関係なデータを破棄して、リスク確率値が生成され得る改善されたモデル貨物輸送をシミュレートすることにより、メモリを節約してストレージ要件を低減し、処理オーバーヘッドを低減する。モデル貨物輸送をシミュレートするべく低品質及び／又は無関係なデータを除去するためにＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が実行するプロセスは、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５の、ひいてはＰＳＣＩプラットフォーム１００の効率を高める。例えば、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７が実行するプロセスは、低品質及び／又は無関係なデータの処理を回避するべく低品質及び／又は無関係なデータを除去することによって、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の動作効率を高める。かかるプロセスは、分析するのに追加の処理サイクルを要する非論理データを除去することによって、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の計算効率をさらに高める。さらに、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が生成してニューラルネットワーク４０７に入力されるシミュレートされたモデル貨物輸送から低品質及び／又は無関係なデータを除去することにより、シミュレートされたモデル貨物輸送に関連付けられるストレージ要件と、シミュレートされたモデル貨物輸送から取得されたニューラルネットワーク４０７への入力として利用されるデータポイントとが低減される。このようにして、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７が実行するプロセスは、コンピュータ、例えば、ＰＳＣＩプラットフォーム１００に含まれる一以上のサーバデバイス１２０、の機能の一以上の改善に向けられる。

【0185】

例えば、図４Ｄを参照すると、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、機械学習技法は、教師あり機械学習及び教師なし機械学習に分類され得る。例えば、図４Ｄは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべく、教師あり学習４６２及び教師なし学習４６４の双方に対してステップ４２０で利用され得るＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用する機械学習アルゴリズムの具体例を与える。例えば、一以上の実施形態において、明確に定義された目的関数を利用する教師あり機械学習技法は、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべく、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって利用される。例えば、目的関数は、一以上の機械学習アルゴリズムが、ＰＳＣＩ学習データを使用して決定される与えられた入力及び重み及び／又は他の因子を使用して最適化しようとする関数である。一以上の実施形態において、一以上の因子が結果に対し、異なるレベルの影響を与え得る。例えば、単一の因子だけでは有意ではないかもしれないが、２以上の因子が残りの因子とともに観測される場合、これらの２以上の因子が、全体の結果に重要な影響を与え得る。

【0186】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、教師なし機械学習技法が、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべく、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって利用され得る。例えば、教師なし機械学習技法に関しては、目的関数は事前に定義されてはいない。例えば、教師なし機械学習技法に与えられるＰＳＣＩ学習データは、結果が作成されるような方法で利用される。

【0187】

動的保険価格設定モデルを連続的に訓練するべくＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用する具体的な例示的機械学習アルゴリズムが図４Ｄに示されるが、ここに開示される主題に照らして、いずれかの適切な機械学習アルゴリズムが、動的保険価格設定モデルを連続的に訓練するべく利用されてよく、及び／又は動的保険価格設定モデルで利用される例示的な機能の一以上が利用されてよい。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、分類アルゴリズム４６６が、サポートベクトルマシン、判別分析、ナイーブベイズを含み、最近傍アルゴリズムが、動的保険価格設定モデル及び／又は動的保険価格設定モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべく教師あり学習技法を用いるために利用され得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、線形回帰、ＧＬＭ、ＳＶＲ、ＧＰＲ、アンサンブル方法、決定木、及びニューラルネットワークのような様々な回帰アルゴリズム４６８が、動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべく教師あり学習技法を用いるように利用され得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、Ｋ－ｍｅａｎｓ、Ｋ－ｍｅｄｏｉｄ、ｆｕｚｚｙ Ｃ－ｍｅａｎｓ、階層、ガウス混合、ニューラルネットワーク、及び隠れマルコフモデルのような様々なクラスタリングアルゴリズム２７０が、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべく教師なし学習技法を用いるように利用され得る。

【0188】

ステップ４２０において、例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ニューラルネットワーク４０７を利用する例示的なニュートラルネットワーク技法は、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルにおいて利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練するべくＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって利用され得る。例えば、例示的なニュートラルネットワーク技術は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、フィードフォワードニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、動径基底関数ネットワーク、知覚ニューラルネットワーク（例えば５層知覚ニューラルネットワーク）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、又は一以上の他の適切なニューラルネットワークの一つであり得るが、これらに限られない。一以上の実施形態において、随意的に、上記又は下記のいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、適切なニューラルネットワークアルゴリズムの例示的な実装は、ステップ４２０においてニューラルネットワーク４０７を利用するＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって実行され得る。これは、（ａ）利用されるニューラルネットワークアルゴリズム（例えばＡＮＮ又は任意の他の適切なニューラルネットワーク）を定義することと、（ｂ）ＰＳＣＩ学習データ及び／又はセンサデータを受信することと、（ｃ）動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルで利用される例示的関数の一以上を訓練することと、（ｄ）例示的な訓練された動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルで使用される例示的関数の一以上の精度を決定することと、（ｅ）新たに受信した輸送詳細、リアルタイム輸送データ及び／又はセンサデータを処理するべく例示的関数の例示的な訓練されたもの及び／又は一以上を適用することと、（ｆ）新たに受信した輸送詳細、リアルタイム輸送データ並びに／又はセンサデータ及びＰＳＣＩ学習データを利用して動的保険価格設定モデル、及び／又は当該動的保険価格設定モデルで利用される例示的関数の一以上を連続的に訓練すること（随意的なステップ）とを介する。一以上の実施形態において、随意的なステップ（ｆ）は、ステップ（ａ）～（ｅ）と並行して行うことができる。

【0189】

図４Ｅは、入力層４８２、隠れ処理層４８４及び出力層４８６のような一定数の異なる層を含む人工ニューラルネットワーク４８０を含むニューラルネットワーク４０７の一実施形態を示す。例えば、ステップ４２０では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ニューラルネットワーク４０７を利用するＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用する例示的ニュートラルネットワーク技術は、人工ニューラルネットワーク（例えばＡＮＮ４８０）としてよい。例えば、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）４８０は、人間の脳が情報を分析及び処理する方法をシミュレートするように設計される。例えば、ＡＮＮ４８０は人工知能（ＡＩ）の基礎であり、人間や統計学の基準では不可能又は困難であると証明される問題を解決する。例えば、図４Ｅを参照して説明される例示的なＡＮＮ４８０は、一以上の保険見積もりを提供することと、個別の貨物輸送のための保険契約を提供することとを目的として利用される輸送詳細の従前のパターンにわたり、ＰＳＣＩ学習データのセットを使用して設計及び訓練される。例えば、ステップ４２０のＰＳＣＩ機械学習エンジンは、例えば、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１、サードパーティーデータベース１７０ａ～１７０ｎ、ネットワークデータベース１６０ａ～１６０ｎ及び／又はリモートＰＳＣＩサーバ１７５が与える履歴輸送データを受信し得る。ここで適用されるように、例えば、ＡＮＮ４８０は、輸送詳細、物流輸送プロバイダーが利用する運送業者に関する情報、履歴輸送データ、及び／又は任意の種類の従前の貨物輸送のセンサデータ（例えば同様の貨物タイプ、異なる貨物タイプ、同様の重量パラメータを有する貨物、同様の寸法パラメータを有する貨物、輸送機関経路（例えば、任意の適切な時間範囲（例えば数時間、数日、数週、数月、数年、数十年等）のための同様の配送経路、目的地、原産地及び／又は経路区間／セクション等を有する輸送に関する輸送経路又は任意の他のＰＳＣＩ学習データを有する貨物に関する輸送経路）を使用して訓練され得る。例えば、一以上の実施形態では、ＡＮＮ４８０が訓練された後、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２がステップ４１４においてＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して新たな貨物輸送のための輸送詳細を受信すると、ＡＮＮ４８０は、ステップ４２０において新たな輸送詳細を受信し、動的価格設定モデルを生成するのに最適な推奨（例えば一以上のリスク確率値及び／又は一以上の商品価格修正因子）を生成し、ＰＳＣＩ機械学習モジュール４０５を介してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に同じものを与え、特定された貨物輸送のための保険補償の最適な保険見積もりが、最適化された動的価格設定モデルを介して物流輸送プロバイダーに与えられ得る。

【0190】

一以上の実施形態において、例えば、ＡＮＮ４８０は、入力履歴データを含むＰＳＣＩ学習データに基づいて、ＰＳＣＩ機械学習モジュール４０５を介して、一以上のリスク確率値及び／又は一以上の商品価格修正因子（例えば、リスク確率値の増加／減少、及び／又は商品価格修正因子の増加、減少又は除外）をＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に与え得る。例えば、一以上のリスク確率値及び／又は一以上の商品価格修正因子を例示的な保険契約料関数及び／又は技術ソリューション関数に適用し得るので、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、例えば、ステップ４２６（ここで説明される）で自動化された保険適合性評価ルールエンジンの支援により、貨物輸送が一以上の規制ルール及び／又は規則に適合しているか否かを決定し、及び／又はステップ４２６でユーザ体験モジュールの支援により、貨物輸送に保険補償を提供すべきか否かを決定し、及び／又は貨物輸送の保険契約を承認し、及び／又は貨物輸送の保険契約を拒否し、及び／又は貨物輸送の動的保険価格設定モデル契約を決定し得る。

【0191】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＡＮＮ４８０は、ＰＳＣＩプラットフォーム１００上に存在するバックエンドサーバとして構成され、ネットワーク１１０、２７０を経由して連続的にデータを受信し得る。例えば、一以上の実施形態において、機械学習エンジンは、履歴輸送データを含むＰＳＣＩ学習データを連続的に受信する。例えば、一以上の実施形態において、受信されるＰＳＣＩ学習データの量が事前に定義されたしきい値（例えば最小量のデータ）を満たす場合、ＡＮＮ４８０は、動的保険価格設定モデルを最適化するべく情報を自動生成する。所定の実施形態では、受信したＰＳＣＩ学習データは、フルセットの利用可能なデータのうちのサブセットであってよく、ＡＮＮ４８０は、フルセットのデータを処理する前に、意味がある、新たな、及び／又は有効な結果をもたらすことを保証するべくサブセットのデータを処理してよい。

【0192】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＡＮＮ４８０は、図４Ｅに示すように、一以上の入力層４８２、一以上の隠れ処理層４８４、及び一以上の出力層４８６を含む一定数の異なる層を含み得る。例えば、一以上の実施形態において、一以上の入力層４８２は、ステップ４１８でコンパイルされたＰＳＣＩ学習データ及び他の履歴データを受信し、入力をＡＮＮ４８０の処理層４８４に供給する。例えば、一以上の実施形態において、処理層４８４は、例えば、処理ユニット、デバイス、モジュール等の複数の異なるノードを有し、これらのノードは、受信した履歴輸送データを変換し、当該変換したデータを入力等として後続の処理ノードに出力するように構成される。例えば、一以上の実施形態において、ＡＮＮ４８０は、実験的な保険価格設定モジュールの処理層の推定結果のセットと、関連期間内に発生した関連貨物輸送のための参照保険価格設定モジュールの実際の結果との間の誤差を最小にする一セットの重みが決定されるときに、最適化及び／又は訓練されるとみなされる。例えば、一以上の実施形態において、誤差パーセンテージは、例えば、５％未満、１％未満、０．５％未満、０．２５％未満、０．１０％未満、又は当業者によって評価される任意の適切な尺度内であり得る。一以上の実施形態において、例えば、重みは、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５を経時的に利用するときに、新たなデータセットへの後の処理を目的として格納及び使用される。一以上の実施形態において、例えば、重みは、リスク確率値又はシミュレートされたリスク確率値の値、商品価格修正因子又はシミュレートされた商品価格修正因子の値、ＰＳＣＩプラットフォームのユーザのために保険契約推奨を生成すべきか否か、どのような種類の保険契約推奨を生成すべきか等を決定するべく利用され得る。

【0193】

ステップ４２２では、例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ステップ４２２では、一以上の個別の貨物輸送に対し、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６は、引受業者が承諾する契約リスク暴露量又は損失可能性のパーセンテージを決定する一以上の方法（すなわちモンテカルロモデル）を利用して合計集約リスク分布モデルを生成する。例えば、契約のリスク暴露量又は損失可能性のパーセンテージは、保険契約にクレームが存在する確率を示す。例えば、ステップ４２２では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が生成した一以上の最適化されたリスク確率値及び／又は最適化された商品価格設定修正因子を利用してＰＳＣＩリスク及びモデリングエンジン４０２が生成した最適化された動的価格設定モデルに関連付けられるリスクが、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６によって受信される。

【0194】

例えば、一以上の実施形態において、集約リスク分布が利用され、一以上の特定された個別の貨物輸送に対し、損失可能性の総範囲（貨幣価値（例えば米ドル、ユーロ、ポンド等）で測定される）が、貨物輸送ごとにその損失が発生する確率（例えば特定された貨物輸送に関するクレームのファイリング確率％）と比較される。例えば、合計集約リスク分布（例えばＸ（又はそれ以下）の金額に対してクレームがファイリングされるＹ％の可能性が存在する）は、（ｘ，ｙ）として示される確率曲線上の任意の所与の点について示す累積確率分布関数として与えられ得る。例えば、合計集約リスク分布はまた、損失が「Ｘ」よりも大きくなる「（１－Ｙ）」確率が存在することを示してもよい。ここに説明されるように、一以上の実施形態では、保険補償を与えるべく保険プロバイダーによって典型的に利用される引受機能は、荷送人に保険補償を与える保険見積を提供するＰＳＣＩプラットフォームにとって必要ではない。これは、個別の貨物輸送に対して保険補償を与えるべくＰＳＣＩプラットフォームを利用する引受業者が、保険プロバイダーがＰＳＣＩプラットフォームの下で保険補償を与える貨物の各商品タイプについてＰＳＣＩ保険ブラケット識別子（ここで与えられる表２を参照して説明される）の一以上の値をすでに提供しているからである。例えば、一以上の実施形態において、個別の貨物輸送に含まれる貨物の各商品タイプを引受業者が承諾しようとするリスクの量が一以上のＰＳＣＩデータベースを介してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信され、関連保険プロバイダーの合計集約リスク分布と比較され、個別の貨物輸送が保険補償の対象となるか否かが決定される。例えば、集約リスク曲線は、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６が生成及び利用し、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、一以上の実施形態において、一以上の引受業者が特定貨物輸送に対して保険補償を与えるか否かを決定するべく利用する。例えば、一以上の実施形態では、輸送顧客が個別の貨物輸送のために＄Ｘの量のドル（例えば貨物輸送に含まれる貨物の推定価値）の補償を要求したことに応答して、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された保険プロバイダーのためにＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６が利用することによって生成される集約リスク曲線に基づいて、貨物輸送を補償する保険を与えるには＄Ｙドルの保険料が必要になると決定し得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６によってアクセス可能な引受業者データに基づいて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６が生成した集約リスク曲線を利用し、特定された貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプについて引受業者が承諾しようとするリスクの量（例えばＸパーセントで表現される）及び（適切な場合）他のデータを比較する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６が生成した集約リスク曲線を利用して、損失可能性（＄ＸＸ）と、特定された貨物輸送に関連付けられる計算された保険料との相関関係を決定する。すなわち、決定された損失可能性（＄ＸＸ、金額）が、関連貨物輸送の保険補償のために荷送人によって支払われた保険料よりも大きいＸ％の可能性が（リスク量）存在することを決定する。例えば、リスクの量（すなわちＸ％）が、引受業者が与えた事前に決定されたリスクの量よりも低い場合は、保険契約の要求が自動的に荷送人にオファーされる。例えば、リスクの量（すなわちＸ％）が、引受業者が与えた事前に決定されたリスクの量よりも高い場合は、荷送人から要求された保険契約は自動的に拒否される。

【0195】

図４Ｆは、動的価格設定モデルを生成するエンジンであるＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２の動作ステップを示すフローチャートである。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された個別の貨物輸送のための輸送詳細の受信に応答して動的価格設定モデルを生成し、特定された個別の貨物輸送のための保険見積もりをリアルタイムで決定する。一以上の実施形態において、図４Ｈ及び図４Ｉを参照して開示されるように、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５を人工知能（例えばＡＮＮ４８０）と組み合わせて利用し、ますます優れかつ改良された動的価格設定モデル（例えば輸送貨物の正確なリスク評価に基づく保険料を含むここに開示される式１～式８の一以上を利用するモデル）を生成する。与えられた保険見積もりは、これに基づき、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成するステップ４１４、４２０及び４２２を参照してここに説明されるように、動的保険価格設定モデルを生成するべく利用されるコンピュータベースＰＳＣＩプラットフォームの精度が発展し及び／又は改善される。

【0196】

ステップ５０２では、例えば、一以上の実施形態において、顧客／荷送人が物流輸送プロバイダーＧＵＩに与える輸送情報の少なくとも一部分を含む輸送詳細が、特定された個別の貨物輸送に対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２により受信される。

【0197】

ステップ５０４では、例えば、一以上の実施形態において、識別された個別の貨物輸送に関連するリアルタイム輸送データ（ステップ４１６及び図４Ｃを参照して説明される）、履歴輸送データ（ステップ４１８及び図４Ｃを参照して説明される）、及び／又は他のデータ（例えばセンサデータ、テレマティクスデータ等）がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。例えば、一以上の実施形態において、陸、海、空、又は任意の組み合わせで輸送される特定貨物輸送に含まれる貨物の輸送前及び／又は輸送中に記録されるセンサデータが、リモートセンサ又はテレマティクスデバイスによって受信される。例えば、センサデータは、環境、コンテキスト、挙動、心理、及び／又は他の貨物輸送関連データを含み得る。例えば、一以上のセンサを貨物コンテナに取り付けて、時間の関数として環境条件を記録及び格納することができる。一以上の実施形態において、センサは、環境データ、コンテキストデータ、行動データ、心理データ及び／又は他の貨物輸送関連データを、保険プロバイダー、荷主、物流輸送プロバイダー、及び／又は不利な条件に対する貨物の感度、の一意の要件に応じて変化し得る所望のサンプリングレートで記録するように予めプログラムされる。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信されるリアルタイム輸送データ、履歴輸送データ、及び／又は他のデータ（例えばセンサデータ、テレマティクスデータ等）の一以上の少なくとも一部分が、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１から取得される。一以上の実施形態において、データの少なくとも一部分は、サードパーティソースから受信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が要求するデータは、データポイントとして表現され、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６、及び／又は例示的ニューラルネットワーク４０７によって利用され、ここに開示される技法を利用して一以上のリスク確率値がモデル化及び生成される。

【0198】

ステップ５０６において、ステップ５０４でＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が受信したデータの少なくとも一部分（例えばサードパーティーデータベース及び／又は他の外部ソースから受信した情報）が匿名化され、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、及び／又は一以上のリモートＰＳＣＩサーバ１７５に格納され、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって人工知能（例えばＡＮＮ４８０）と組み合わせて利用され、ますます優れた動的価格設定モデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、一以上のデータ匿名化プロセスが行われることにより、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００によって後で使用されるように、格納されたデータを特定された個別の貨物輸送につなぐ識別子が暗号化され、コンピュータベースＰＳＣＩプラットフォームの機能が改善される。例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、ＰＳＣＩデータベース１５０、２５１の一以上で動作するソフトウェア、又はＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３の一以上が、関連受信データに対して一以上の匿名化プロセスを行うように動作する。例えば、例示的なソフトウェア４００を実行する例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００は、例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、ＰＳＣＩデータベース１５０、２５１の一以上、又はＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３のうちの一つに含まれる匿名化ポリシーモジュールを含む。一以上の実施形態において、匿名化ポリシーモジュールは、特定された貨物輸送に関連する受信データに対して匿名化（アクション）を行うのに必要なアクションを実行する責任を負う。

【0199】

ステップ５０８では、例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、輸送詳細及び／又はステップ５０４で受信したデータの少なくとも一部分に基づいて動的価格設定モデルを生成する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、輸送詳細を一以上の関連ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子と比較し、その結果を動的価格設定モデルに適用して保険見積もりを計算する。例えば、一以上の実施形態において、輸送詳細は、例えば、特定された個別貨物輸送に関して、推定価値、特定された個別貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプ、出発地及び目的地の住所／地理的位置、輸送経路（及び随意的に輸送経路に含まれる輸送区間）、個別貨物輸送に含まれる貨物を出発地から目的地に配送するのに要する推定時間、顧客／荷受人の身元、物流輸送プロバイダー、輸送モード等の一以上を含み得る。例えば、一以上の実施形態において、例えば、与えられた式（１）～式（８）の一以上に基づく動的価格設定モデルが、貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプ及び個別貨物輸送に含まれる貨物の推定価値に基づく保険見積もりを与えるべく利用される。例えば、式（１）～式（８）に関して上述したように、一以上のリスク確率値及び／又は一以上の商品価格修正因子は、例えば図５Ａ～図５Ｇに与えられるように、特定された貨物の商品タイプに基づいて決定され得る。一以上の実施形態において、動的価格設定モデル、与えられた見積もり、及び動的価格設定モデルを生成するべく利用される情報の少なくとも一部分が、ステップ５０６に関して開示されたプロセスに従って、匿名化され、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、及び／又は一以上のリモートＰＳＣＩサーバ１７５に格納される。

【0200】

ステップ５１０では、例えば、一以上の実施形態において、保険見積りの生成に応答して、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子のうちの一以上に対する値を利用して、自動化された引受前プロセスを自動的に行う。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプを自動的に決定し、決定された貨物の商品タイプに基づいて、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子（例えば、表２に関してここに開示される最大値、最小値、最大持続時間、輸送モード、国際、資産タイプ、追跡、最小容積、最低保険料、最大一日曝露量）の一以上の値を、保険プロバイダー引受前明細の規範内にあるＰＳＣＩプラットフォームを利用する保険プロバイダー（ここでは適格保険プロバイダーと称する）のために生成された保険見積もりに適用する。例えば、ステップ５０８で計算された保険見積もりが保険プロバイダーによって与えられる最低保険料値を下回る場合、保険見積もりはＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって最低保険料値まで引き上げられる。生成された一以上の保険見積もりは、ここに開示されるように、顧客／荷送人による選択を目的として、物流輸送プロバイダー及び／又は顧客／荷送人に与えられてよい。

【0201】

図４Ｇは、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６及び／又はニューラルネットワーク４０７の一以上が、ＰＳＣＩプラットフォームを訓練してますます優れた動的価格設定モデルを生成するべく利用する動作ステップを示すフローチャートである。これにより、与えられた保険見積もりは、コンピュータベースＰＳＣＩプラットフォームの精度を改善するように生成される。ステップ５１２では、ＰＳＣＩプラットフォームに従って保険が与えられた特定された貨物輸送に関連付けられる特定された一以上の保険見積もりのための、従前に格納及び匿名化されたＰＳＣＩ学習データが取得される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１から、特定された保険見積もりに関連する従前に格納及び匿名化されたＰＳＣＩ学習データ（例えばここでステップ４２０に関して開示されるＰＳＣＩ学習データ）を要求する。

【0202】

ステップ５１４では、例えば、取得されたＰＳＣＩ学習データの少なくとも一部分が、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって利用されるニューラルネットワーク４０７を訓練するべく利用され、ますます優れた動的価格モデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、図４Ｄを参照してここに開示される教師なし学習技法を適用し、個別の貨物輸送に保険をかけることに関連付けられる潜在的リスクを正確に説明するようにニューラルネットワーク４０７を連続的に訓練する。例えば、一以上の実施形態において、ひとたびニューラルネットワーク４０７が適切に訓練されると、ニューラルネットワークは、一以上の物流輸送プロバイダーを利用する顧客／荷送人によって輸送される特定された貨物輸送のＰＳＣＩ学習データの少なくとも一部分を利用し、個別の貨物輸送に含まれる貨物をその出発地からその目的地まで輸送することに関連付けられるリスク確率値（例えば個別の貨物輸送に含まれる貨物の出発地から目的地への輸送に関連付けられる関連リスクを測定するべく利用されるパーセンテージ）を決定し、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する保険を動的に修正し得る。

【0203】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態の組み合わせにおいて、例示的ニューラルネットワーク（ＡＮＮ４０７）は、一以上の機械学習技法（例えば教師あり及び／又は教師なしの機械学習技法）を利用して行われるシミュレーションに基づいて、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が収集した従前に格納及び匿名化されたＰＳＣＩ学習データ値を受信し、次いで、例示的ニューラルネットワーク４０７の処理層４８４に通信されるデータを入力層４８２（例えば図４Ｅに与えられるデータ値入力層Ｆａｃｔ Ｄａｔａ－１～Ｆａｃｔ Ｄａｔａ－ｎ及びＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｄａｔａ－１～Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｄａｔａ－ｎ）に供給する。一以上の実施形態において、例示的に訓練されたニューラルネットワークモデルは、その後、処理層４８４内の接続を介して特定の処理層にこれらの値を伝播する。例えば、個別の貨物輸送に含まれる特定の商品タイプの貨物（例えば生きた動物）に対し、ＰＳＣＩ学習データ値のカテゴリが、例示的なニューラルネットワーク４０７の入力層４８２に供給されて処理層４８４に向かい、出力データが出力層４８６に与えられ、ＰＳＣＩ学習データ値の可変入力カテゴリに対して正しいとみなされる参照リスク確率値と比較される。例えば、一以上の実施形態において、ニューラルネットワークが利用する様々なカテゴリのＰＳＣＩ学習データ値が、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が生成する貨物輸送のシミュレートされたモデルから得られる。例えば、一以上の実施形態において、シミュレートされた貨物輸送それぞれに対する参照リスク確率値が、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６によって決定される。例えば、一以上の実施形態において、個別の貨物輸送に含まれる貨物の特定の商品タイプ（例えば生きた動物）に関連付けられるＰＳＣＩ学習データ値の様々なカテゴリは、個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物を輸送するべく利用される貯蔵コンテナの一以上、個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物を輸送するべく利用される特定の荷主、個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物の特定の供給者、個別の貨物輸送に含まれる特定の商品タイプの貨物を輸送するべく利用される特定の輸送モード、個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物を収容するべく利用される特定の貨物コンテナ、個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物を梱包するべく利用される特定の製品包装、個別の貨物輸送に利用される同様の（すなわち同一又は類似の）輸送経路のためにコンパイルされた履歴気象データ及び／又は環境データ、輸送日、個別の貨物輸送に利用される輸送経路が交差する地域のためにコンパイルされた関連日付範囲のための履歴環境状態、個別の貨物輸送に含まれる特定された又は同様の商品タイプの貨物について収集された履歴センサデータ、個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物について収集された履歴テレマティクスデータ、及び／又は個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物について収集された他の履歴関連貨物データ、及び／又は個別の貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物に関するそれらの任意の組み合わせを含み得る。例えば、一以上の実施形態では、ＰＳＣＩ学習データ値の追加カテゴリを、例示的ニューラルネットワーク４０７が利用し得る。

【0204】

例えば、一以上の実施形態において、個別の貨物輸送に含まれる特定の商品タイプ（例えば生きた動物）の貨物に関連付けられるＰＳＣＩ学習データ値の様々なカテゴリは、特定された貨物輸送によって利用される輸送経路、地域（例えば州、国、地域、郡等）、及び輸送モードに関連する一以上のデータを含み得る。これらのデータは、海賊履歴データ、窃盗履歴データ、テロリスト履歴データ、自然災害履歴データ、地域／世界的紛争履歴データ、政治リスク履歴データ、気象履歴データ、ニュース履歴データ、又は他の適切な関連する履歴データを含む。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、利用される低品質及び／又は無関係なＰＳＣＩ学習データを破棄して、リスク確率値が生成され得る改善されたモデル貨物輸送をシミュレートすることにより、メモリを節約してストレージ要件を低減し、処理オーバーヘッドを低減する。モデル貨物輸送をシミュレートするべく低品質及び／又は無関係なデータを除去するためにＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が実行するプロセスは、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５の、ひいてはＰＳＣＩプラットフォーム１００の動作効率を高める。かかるプロセスは、分析するのに追加の処理サイクルを要する非論理データを除去することによって、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の計算効率をさらに高める。このようにして、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７が実行するプロセスは、コンピュータ、例えば、ＰＳＣＩプラットフォーム１００に含まれる一以上のサーバデバイス１２０、の機能の一以上の改善に向けられる。

【0205】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、処理層４８４は複数の異なるノードを含み得る。これらのノードは、例えば、個別の貨物輸送に含まれる貨物の特定の商品タイプに関連付けられるＰＳＣＩ学習データ値の受信されたカテゴリの一以上を変換して当該変換されたデータを入力として後続の処理ノードに出力するように構成されるソフトウェアコンポーネント、処理／プロセッサユニット、デバイス及び／又はモジュール（及び／又は同様のもの）の一以上を含む。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、処理層４８４（例えば層Ｈ_１１～Ｈ_１ｎ、Ｈ_ｎ１～Ｈ_ｎｎ）に含まれるニューラルネットワーク接続の一以上（例えば一以上の処理層４８４に含まれるすべて又はサブセット）が、ＰＳＣＩ学習データ値の各カテゴリに与えられる元の値を修正するべく例示的なニューラルネットワーク４０７が利用する数値重み値（例えば－１から１の間の値）を含み得る（例えば、伝播値＝元の値＊数値重み値）。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、特定の処理層Ｈ_{ＸＸ，（Ｘ＝１～ｎ）}のノードが、前述の伝播された値を入力として受信する。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、特定の層Ｈ_{ＸＸ，（Ｘ＝１～ｎ）}の各ノードが、特定のカテゴリに対する受信したＰＳＣＩ学習データ値を結合する（例えば受信した入力すべてを合計する）機能を含み得る。例えば、特定の処理層Ｈ_{ＸＸ，（Ｘ＝１～ｎ）}の各ノードが一以上のアクティブ化機能をさらに含み得る。この機能は、特定のカテゴリにおけるＰＳＣＩ学習データ値がいつ、次の層Ｈ_{ＸＸ＋１，（Ｘ＝１～ｎ）}との複数接続のうちの一接続において出力されるのかを決定する（例えば、入力の結合値が＞０の場合に出力＋１、入力の結合値が＜０の場合に出力－１、及び入力の結合値が＝０の場合に出力０）。例えば、例示的な出力層Ｈ_{ＸＸ，（Ｘ＝１～ｎ）}の各ノードが、上述したように、入力ＰＳＣＩ学習データ値に対する事前に定義されたカテゴリに対応し得る。例えば、出力層の各ノードに対して結合された入力ＰＳＣＩ学習データ値は、入力のために決定されたカテゴリ（例えば最大の結合入力値を有する出力ノードのカテゴリ）を決定し得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例示的なニューラルネットワーク（例えばＡＮＮ４８０）構造の出力層の各ノードに対して入力ＰＳＣＩ学習データ値を結合することにより、結合された入力値をＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用し、特定のカテゴリにおいて他に特定されないいくつかのＰＳＣＩ学習データ入力に対するカテゴリを決定し得る。

【0206】

例えば、一以上の実施形態において、ステップ５１６では、出力層４８６で出力される処理層４８４の結果が、参照見積もりの実際の結果（例えば保険見積もりを生成する動的価格設定モデルを生成するべく利用されるリスク確率値）と比較される。例えば、一以上の実施形態において、出力層４８６で出力される処理層４８４の結果が、参照見積もりの実際の結果の事前に決定されたテスト基準しきい値（例えば１％の誤り率、１％未満の誤り率、３％の誤り率、所望の値を決定するべく利用される最小データ量）内に存在しない場合、ニューラルネットワークは、図４Ｇのステップ５１６で参照されるように、出力層４８６で出力される処理層４８４の結果が事前に決定されたテストしきい値内になるまで、連続的にデータが供給される（すなわち再訓練される）。例えば、一以上の実施形態において、例示的ニューラルネットワーク（例えばＡＮＮ４８０）は、ステップ５１８において、図４Ｅに示されるような重みのセットが、処理層の推定結果と実際の結果との間の誤差を最小にするように決定されるときに、訓練されているとみなされる。例えば、一以上の実施形態において、ステップ５１２、５１４及び５１６の一以上は、多数回（例えば数万、数百、数千、数万、数十万、数百万のサイクル）行われていてよい。例えば、一以上の実施形態において、ステップ５１２、５１４及び５１６の一以上は、多数の貨物輸送モデル（例えば数十、数百、数千、数万、数十万、数百万等）を利用して行われていてよい。例えば、一以上の実施形態において、ステップ５１２、５１４及び５１６の一以上は、多数のモデルに含まれる多数の貨物輸送データポイント（例えば数十、数百、数千、数万、数十万、数百万等）を利用して多数回行われていてよい。例えば、一以上の実施形態において、決定された重みは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２データセットが受信し新たなＰＳＣＩデータ（例えば輸送詳細）の後の処理を目的として機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７が格納及び使用する。ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７は、新たな特定された貨物輸送のためにＰＳＣＩリスクモデリングエンジンが与える保険見積もりを動的に修正（例えば新たな保険見積もりに関連付けられるリスク確率値を動的に修正）するべくＰＳＣＩプラットフォームを使用する。例えば、一以上の実施形態では、決定された重みは、ＰＳＣＩプラットフォームの習熟度レベルと新たな特定された貨物輸送のために与えられた保険見積もりを修正すべきか否かとを決定するべく、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７によって利用される。かかるプロセスは、分析するべくニューラルネットワーク４０７が実行する追加処理サイクルを要求する非論理的な貨物輸送データポイントを除去することによって、ＰＳＣＩプラットフォーム１００の計算効率をさらに高める。さらに、ニューラルネットワーク４０７の入力から低品質及び／又は無関係な貨物輸送データポイントを除去することにより、シミュレートされたモデル貨物輸送に関連付けられるストレージ要件とシミュレートされたモデル貨物輸送から取得されたニューラルネットワーク４０７への入力として利用されるデータポイントとが低減され、ＰＳＣＩプラットフォーム１００に含まれる一以上のプロセッサ１０５のハードウェア処理速度が改善される。このようにして、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７が実行するプロセスは、コンピュータ、例えば、ＰＳＣＩプラットフォーム１００に含まれる一以上のサーバデバイス１２０、の機能の一以上の改善に向けられる。

【0207】

図４Ｈは、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６及び／又はニューラルネットワーク４０７の一以上が利用する動作ステップを示すフローチャートである。ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が与える保険見積もりを動的に修正され、与えられた保険見積もりを生成するますます優れた動的価格モデルが生成され、コンピュータベースＰＳＣＩプラットフォームの精度が向上される。ステップ５２０では、例えば、一以上の実施形態において、顧客／荷送人が物流輸送プロバイダーＧＵＩに与えた輸送情報の少なくとも一部分を含む輸送詳細が、新たな特定された個別貨物輸送に対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。ステップ５０４では、例えば、一以上の実施形態において、特定された個別の貨物輸送に関連するリアルタイム輸送データ（ステップ４１６及び図４Ｃを参照して説明される）、履歴輸送データ（ステップ４１８及び図４Ｃを参照して説明される）、及び／又は他のデータ（例えばセンサデータ、テレマティクスデータ等）の一以上がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。

【0208】

ステップ５２２では、例えば、一以上の実施形態において、新たな特定された個別の貨物輸送に関連するリアルタイム輸送データ（ステップ４１６及び図４Ｃを参照して説明される）、履歴輸送データ（ステップ４１８及び図４Ｃを参照して説明される）、及び／又は他のデータ（例えばセンサデータ、テレマティクスデータ等）の一以上の少なくとも一部分がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が要求するデータは、データポイントとして表現され、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６、及び／又は例示的ニューラルネットワーク４０７によって利用され、ここに開示される技法を利用して一以上のリスク確率値がモデル化及び生成される。

【0209】

例えば、ステップ５２４では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、ステップ５０８を参照して説明されたプロセスと同様の態様で、ステップ５２２で受信された新たな輸送詳細及び／又はデータの少なくとも一部分に基づいて、生成されたリスク確率値を含む新たな動的価格設定モデルを生成し、生成されたリスク確率値に基づく新たな特定された貨物輸送のための保険見積もりを与える。例えば、一以上の実施形態において、保険見積は、各適格保険プロバイダー（例えば保険プロバイダーであって、特定された貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物に対し、特定の保険プロバイダーに与えられた引受前ＰＳＣＩ保険ブラケット値（例えばここに与えられる表２に関して開示される特定された貨物輸送に含まれる一以上の商品タイプの貨物に対する最大値、最小値、最大持続時間、輸送モード、国際、資産タイプ、追跡、最小容積、最低保険料、最大一日曝露量）の一以上が満たされる保険プロバイダー）に対して与えられ得る。

【0210】

例えば、ステップ５２６では、一以上の実施形態において、輸送詳細及び／又はリアルタイム輸送データ、及び／又はＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が受信した履歴輸送データ及び／又は他のデータの少なくとも一部分が、ここに開示されるＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２及び／又はＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５を介して例示的ニューラルネットワーク４０７に与えられ、ここに開示される技法を利用してリスク確率値が出力される。例えば、例示的ニューラルネットワーク４０７はここで、図４Ｇを参照して開示される処理アルゴリズムステップに基づいて、ここに開示される技法の一以上を利用して、ステップ５２２においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が受信した輸送詳細及び／又はリアルタイム輸送データ及び／又は履歴輸送データ及び／又は他のデータの少なくとも一部分に基づいて、一以上のモデルリスク確率値（例えば推奨）を出力するように訓練される。例えば、もう一つの実施形態において、例示的ニューラルネットワーク４０７は、ステップ５２４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成した生成確率リスク値よりも低い／高い、同一の開始日、終了日、開始場所、終了場所、輸送経路及び輸送モード（例えば、道路、水、空、鉄道のいずれか）を含むモデル個別貨物輸送に対し、一以上の代替モデルリスク確率値を出力し得る。例えば、一以上の実施形態において、例示的ニューラルネットワーク４０７は、特定された貨物輸送と同じ商品タイプの貨物に分類されて同じ保険価額の貨物を有するがむしろ、ステップ５２４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成した生成確率リスク値よりも低い／高い、異なる開始日、異なる終了日、異なる開始場所、異なる終了場所、異なる輸送経路、経路に含まれる異なる一以上の輸送区間、異なる輸送モード（例えば、道路、水、空、鉄道のいずれか）、の一以上を含むモデル個別貨物輸送に対し、一以上の代替モデルリスク確率値を出力し得る。

【0211】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が受信したリアルタイム輸送データが、ここに開示される技法を利用して例示的ニューラルネットワーク４０７に与えられ得る。これにより、訓練されたニューラルネットワーク４０７が、特定された貨物輸送に対する一以上の適格保険プロバイダーに対する一以上の修正されたリスク確率値を出力し得る。例えば、一以上の実施形態において、リアルタイム輸送データの少なくとも一部分が、一以上のセンサが与えるデータ測定値を含む貨物輸送モデルに入力され、その後、その貨物輸送モデルは、ニューラルネットワーク４０７の入力層に供給される。これにより、貨物輸送モデルに関連付けられるモデルリスク確率値、ひいては貨物輸送モデルに入力されるリアルタイム輸送データの当該部分が、ここに開示される一以上の技法を利用してニューラルネットワークによって出力される。例えば、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に含まれる貨物に関して、一以上のセンサデバイス（例えば２９０、図２参照）が生成するセンサデータであって、一以上のアクセス可能データベース（例えばＰＳＣＩデータベース１５０、２５１、及び／又はＰＳＣＩプラットフォームサーバデバイス１２０ａ～１２０ｎを介してアクセス可能な一以上のデータベース１５０ａ～１５０ｎ、１６０ａ～１６０ｎ及び／又は１７０ａ～１７０ｎ）が受信するセンサデータ、を含むリアルタイム輸送データが、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。例えば、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用される貨物コンテナ内の空間の温度及び湿度を測定するべく利用されるセンサデータが、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信され、当該センサデータの受信に応答してＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５に自動的に与えられ、当該センサの一以上が与える温度及び湿度データ測定値を含む貨物輸送モデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が生成する貨物輸送モデルは、特定された貨物輸送に類似する一以上の特性（例えば同じ商品タイプの貨物、同じ輸送モード、貨物の輸送に利用される同じコンテナ等の一以上）を含み得る。一以上の実施形態において、生成された貨物輸送モデルは、ニューラルネットワーク４０７の入力層に供給される。これにより、貨物輸送モデルに入力されるリアルタイム輸送データ（すなわち温湿度測定データ）により影響を受ける貨物輸送に対するモデルリスク確率値が、ここに開示される一以上の技法を利用してニューラルネットワークにより出力される。

【0212】

例えば、特定された貨物輸送に関連するセンサデータは、水分センサデータ、湿度センサデータ、温度センサデータ、露点センサデータ、大気圧及び密度センサデータ、風センサデータ、雲センサデータ、降水センサデータ、蒸発センサデータ、大気安定センサデータ、霜センサデータ、放射線及び他の気象パラメータセンサデータ、空気センサデータ、水センサデータ、汚染センサデータ、排出センサデータ、廃棄センサデータ、水輸送状態センサデータ、貨物衝撃センサデータ、鉄道輸送状態センサデータ、道路輸送状態センサデータ、航空輸送状態センサデータ、鉄道輸送状態センサデータ、乱流センサデータ、及び／又は可視性センサデータ、及び／又は貨物輸送に関連し及び／又は影響を与え得る他のセンサデータ、の一以上を含み得るが、これらに限られない。例えば、他実施形態において、生成された貨物輸送モデルがニューラルネットワーク４０７の入力層に供給されるように、上記に開示された例示的センサデータと同様の態様で、他のリアルタイム輸送データを利用することができる。これにより、貨物輸送モデルに入力されたリアルタイム輸送データによって影響を受ける貨物輸送に対し、モデルリスク確率値が、ここに開示される一以上の技法を利用してニューラルネットワークにより出力される。例えば、一以上の実施形態において、関連リアルタイム輸送データによって影響を受ける貨物輸送のモデルリスク確率値を得るべくＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用し得るリアルタイムデータは、例えば、一以上のテレマティクスデバイス１４０、２９５から受信したテレマティクスデータ、一以上のサードパーティソース（例えばサードパーティーデータベース１７０ａ～１７０ｎ）及び／又はＰＳＣＩプラットフォーム１００が利用するデータクローラから受信される輸送についての情報、コンテキスト情報、環境データ、及び／又は世界的紛争データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、及び／又は交通データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、及び／又は気象データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、貨物自体に関するサードパーティソースデータ、及び／又は他の関連データ（例えば価値データ、貨物への損傷を示すデータ、価値の下落／上昇、貨物属性（重量、高さ、幅、コンテナ／包装／拘束／輸送要件）、及び／又はここに開示される他のリアルタイム輸送データ、の一以上を含み得る。

【0213】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が受信する履歴輸送データが、ここに開示される技法を利用して例示的ニューラルネットワーク４０７に与えられ得るので、訓練されたニューラルネットワーク４０７が、特定された貨物輸送に対し、一以上の適格保険プロバイダーのための一以上の修正されたリスク確率値を出力し得る。例えば、一以上の実施形態において、履歴輸送データの少なくとも一部分が、例えば、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０、２５１及び／又は一以上のサードパーティソースから得られた履歴データを含む貨物輸送モデルに入力され、その後、その貨物輸送モデルは、ニューラルネットワーク４０７の入力層に供給される。これにより、貨物輸送モデルに関連付けられるモデルリスク確率値、ひいては貨物輸送モデルに入力される履歴輸送データの当該部分が、ここに開示される一以上の技法を利用してニューラルネットワークにより出力される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が生成する貨物輸送モデルは、識特定された貨物輸送に類似する一以上の特性（例えば同じ商品タイプの貨物、同じ輸送モード、貨物の輸送に利用される同じコンテナ等の一以上）に加えて、関連履歴データを含み得る。一以上の実施形態において、履歴輸送データを含む生成された貨物輸送モデルが、ニューラルネットワーク４０７の入力層に供給される。これにより、貨物輸送モデルに入力される履歴輸送データ（すなわち温湿度測定データ）により影響を受ける貨物輸送に対するモデルリスク確率値が、ここに開示される一以上の技法を利用してニューラルネットワークにより出力される。

【0214】

例えば、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が要求及び受信した履歴貨物輸送データは、特定された貨物輸送に関連する（例えば同一又は類似の）所定商品タイプの貨物を含む一以上の従前の貨物輸送のためのデータ、特定された貨物輸送のための輸送経路に類似する従前の輸送経路又は経路区間のためのデータ、及び／又は特定された貨物輸送に関連する一以上の貯蔵施設、荷主、供給者、輸送モード、貨物コンテナ、製品包装及びこれらの任意の組み合わせのためのデータ、の一以上を含み得る。例えば、特定された貨物輸送のためにＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が要求及び受信した履歴輸送データは、特定された貨物輸送によって利用される輸送経路、地域（例えば州、国、地域、郡等）及び輸送モードに関連するデータを含み得る。これらのデータは、海賊履歴データ、窃盗履歴データ、テロリスト履歴データ、自然災害履歴データ、地域／世界的紛争履歴データ、政治リスク履歴データ、気象履歴データ、ニュース履歴データ、又は他の適切な関連する履歴データを含む。例えば、ここに開示されるように、ＰＳＣＩプラットフォーム１００及び／又はサードパーティソースが利用する一以上のサードパーティソース（例えばサードパーティーデータベース１７０ａ～１７０ｎ）及び／又はデータクローラを利用して、例えば、貨物経路、貨物経路に含まれる経路区間、貨物自体、経路が延びる地域、及び／又は貨物輸送に関するリスク確率値を決定するべく利用され得る他の関連履歴データ、に関する履歴貨物データを取得し得る。

【0215】

ステップ５２８では、例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、ステップ５２６において例示的ニューラルネットワーク４０７が出力する一以上のモデルリスク確率値推奨に基づいて、動的価格設定モデルを動的に修正して保険見積もりを修正し、ひいては、生成されたリスク確率値を修正し得る。例えば、ニューラルネットワーク４０７が出力するモデルリスク確率値は、ステップ５２２において受信されたＰＳＣＩモデリングリスクエンジンにより受信された関連リアルタイム輸送データ及び／又は履歴輸送データ及び／又は他の関連データの少なくとも一部分を含む貨物輸送モデルに基づいてよい。例えば、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に関連付けられる動的価格設定モデルに対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成するリスク確率値は、ニューラルネットワーク４０７が出力するモデル確率リスク値の一以上を動的価格設定モデルに組み込むことによって修正され、計算された保険料値が修正される。例えば、一以上の実施形態において、新たな動的価格設定モデルに含まれる生成されたリスク確率値は、モデルリスク確率値と比較したときに満たされるしきい値要件に基づいて修正され得る。例えば、一以上の実施形態において、新たな動的価格設定モデルに含まれる生成されたリスク確率値は、ニューラルネットワーク４０７が出力する一以上の推奨（例えば、開始日の一以上の変更、終了日の変更、開始位置の変更、終了位置の変更、輸送経路の変更、経路に含まれる一以上の輸送区間の変更、輸送モード（例えば道路、水、空、鉄道の一つ）の変更、及び／又は貨物輸送の他の関連特性の変更）に基づいて修正され得る。例えば、新たな特定された貨物輸送で利用されるものとは異なる輸送モードを含む輸送貨物モデルが、例示的ニューラルネットワーク１０７の入力層に入力される場合、出力モデルリスク確率値が、特定された貨物輸送に対して生成されたリスク確率値よりも低く／高くなり得る。この場合、例えば、一以上の実施形態において、生成された保険見積もりが利用されて、開示された実施形態に関して、生成されたリスク確率値の修正に関するここに記載される基準の一以上が満たされる場合（例えば出力モデルリスク確率値が、生成されたリスク確率値よりも高い場合）、荷送人に与えられる保険見積もりが生成される。例えば、一以上の実施形態において、出力モデル保険契約料が利用されて、開示された実施形態に関して、生成されたリスク確率値の修正に関するここに記載される引受前基準の一以上が満たされる場合（例えば出力モデルのリスク確率値が、生成されたリスク確率値よりも低い場合）、荷送人に与えられる保険見積もりが生成される。この態様において、一以上の実施形態では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ここに開示されるように、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６及び／又は例示的ニューラルネットワーク４０７の一以上を利用して、一以上の適格保険プロバイダーに対して与えられた保険見積もりに関して、与えられた保険見積もりに関連付けられた与えられた保険契約料をどのようにして引き下げるかについての提案（例えば輸送モードの変更等）を荷送人に与え得る。

【0216】

例えば、一以上の他実施形態において、例えば、例示的ニューラルネットワーク４０７が出力した一以上のリスク確率値が、特定された貨物輸送と同じ開始日、終了日、開始場所、終了場所、輸送経路及び輸送モード（例えば道路、水、空、鉄道の一つ）を含むモデル個別貨物輸送に対するものであった（すなわち出力リスク確率値が、ステップ５２４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成した生成確率リスク値よりも低い／高い）場合、生成されたリスク確率値は、モデルリスク確率値に対する生成されたリスク確率値の比率に基づいて修正され得る。例えば、一以上の他実施形態において、例えば、例示的ニューラルネットワーク４０７が出力した一以上のリスク確率値が、特定された貨物輸送と同じ開始日、終了日、開始場所、終了場所、輸送経路及び輸送モード（例えば道路、水、空、鉄道の一つ）を含むモデル個別貨物輸送に対するものであった（すなわち出力リスク確率値が、ステップ５２４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成した生成確率リスク値よりも低い／高い）場合、生成されたリスク確率値及びモデルリスク確率値の高い方（又は低い方） が利用され、生成されたリスク確率値に関して所定しきい値要件を満たす（生成されたリスク確率値が、モデルリスク確率値の所定パーセンテージ内にある（例えば１＞、２．２＞、５＞等））場合に保険契約料が生成され、ひいては保険見積もりが生成され得る。一以上の実施形態において、生成されたリスク確率値を修正して個別の貨物輸送の保険見積もりを生成する目的で、平均値、アベレージ値、中央値、又は他の適切な測定値の一つを利用してよい。例えば、一以上の他実施形態において、例えば、例示的ニューラルネットワーク４０７が出力した一以上のリスク確率値が、特定された貨物輸送と同じ開始日、終了日、開始場所、終了場所、輸送経路及び輸送モード（例えば道路、水、空、鉄道の一つ）を含むモデル個別貨物輸送に対するものであった（すなわち出力リスク確率値が、ステップ５２４においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成した生成確率リスク値よりも低い／高い）場合、生成された保険見積もりは、開示された実施形態に関連する生成されたリスク確率値の修正に関して説明された前述の基準の一以上が満たされない場合に保険を生成するべく利用され得る。

【0217】

ステップ５３０では、例えば、一以上の実施形態において、生成された保険見積もり又は修正された保険見積もりの一つを選択したことに応答してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ステップ５１０に関して開示された同様のプロセスを利用して、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子の一以上の値を利用する自動化された引受前プロセスを自動的に行う。例えば、一以上の実施形態において、保険プロバイダーは、表２に関してここに説明されるように、自動化された引受前プロセスにおいて利用されるＰＳＣＩ保険ブラケット識別子のうちの一つの値を与え得る。例えば、各適格保険プロバイダーに関し、特定された貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプが、＄Ｘの最低保険料値「最低保険料」が与えられる（すなわちＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最小値」が、生成された保険料ごとに適格保険プロバイダーごとに決定される）貨物である場合、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンは、各適格保険プロバイダーに対し、生成された各動的価格設定モデルに関して保険料を比較し、一以上の保険料値が、与えられたＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最小値」よりも低いか否かを決定する。例えば、一以上の実施形態において、特定された低い保険料はそれぞれが、＄Ｘの「最低保険料」に引き上げられ、新たに引き上げられた保険料を利用する対応保険見積もりは、それぞれの保険見積もりを生成するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用される。例えば、ステップ５３０では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンは、生成された保険料を修正するべく、及び／又は保険補償を拒否するべく、適格保険プロバイダーが与える他のＰＳＣＩ保険ブラケット識別子値を比較し得る。これは、「最大値」、「最小値」、「最大持続時間」、「輸送モード」、「国際」、「資産タイプ」、「追跡」、「最小容積」、「最低保険料」、「最大一日曝露量」及び「リスク確率値（すなわちリスクパーセンテージ）」の一以上を含む。例えば、一以上の他実施形態において、一以上の保険プロバイダーが与える「商品タイプ」に対するＰＳＣＩ保険ブラケット識別子値が、ステップ５２４又は５２８においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって一以上の輸送詳細（例えば、商品タイプ及び／又は商品説明）と比較され得る。これにより、貨物輸送に含まれる貨物が、それぞれの保険プロバイダーが保険をかける適格性を有し得るものか否かが決定される。

【0218】

一以上の他実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例えば、ステップ５２４、５２８及び５３０が行われないことにより、モデルリスク確率値が保険契約料を生成するべく、ひいては当該保険見積もりを、当該保険契約料を修正するように引受前基準を利用することなしに生成するべく利用される。例えば、これらの実施形態では、出力モデルリスク確率値は、荷送人に与えられる保険見積もりを生成するべくＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され得る。この態様において、これらの実施形態では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ここに開示されるように、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、ＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６及び／又は例示的ニューラルネットワーク４０７の一以上を利用することにより、引受前プロセスを行うべく保険プロバイダーが与える引受前基準を利用することなしに、個別の貨物輸送に対して保険見積もりを与え得る。これらの実施形態では、個別の貨物に対して保険を与えるべく荷送人に与えられる各保険見積もりは、輸送詳細及び／又は出力モデルリスク確率値に引受前基準を適用することなしに、保険プロバイダーに自動的に割り当てられる。これらの実施形態では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、保険契約料に商品修正因子を、技術料金に商品修正因子を適用し、それぞれの調整された保険契約料及び調整された技術料金を生成することができ、これらは、ここに開示されるように、荷送人の選択のために与えられる保険見積もりを生成するべく利用される。

【0219】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された貨物輸送に対する保険補償のための保険見積もりに関連付けられる保険料をどのようにして低減するかに関する提案を、顧客／荷送人／貨物所有者の一以上及び／又は物流輸送プロバイダーに自動的に与えるように構成される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ニューラルネットワーク４０７を利用するＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５からデータを受信し得る。このデータは、分析に基づいて、一以上の異なる輸送経路を利用することが、低い保険料をもたらし、ひいては荷送人にコスト削減をもたらすことを示唆する。例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＬＴＬ（ｌｅｓｓ ｔｈａｎ ｔｒｕｃｋｌｏａｄ（トラック積載量未満））の冷蔵トラックで、メリーランド州ボルチモアからテキサス州ヒューストンまでの８月の輸送を予約することを要求する顧客に対し、リアルタイムで保険見積もりを与えるように構成され得る。この例において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、要求された輸送に対する保険見積もり、個別の貨物輸送に含まれる同じ貨物を、航空貨物を介して輸送する第１及び第２の代替保険見積もり（すなわち、テレマティクスを使用した第１の代替保険見積もりとテレマティクスを使用しない第２の代替保険見積もり）、個別の貨物輸送に含まれる同じ貨物をトラック積載の冷蔵トラックのために輸送する第３及び第４の代替保険見積もり（すなわちテレマティクスを使用した第３の代替保険見積もりとテレマティクスを使用しない第４の代替保険見積もり）、及び個別の貨物輸送に含まれる同じ貨物を、鉄道を介して輸送する第５及び第６の代替保険見積もり（テレマティクスを使用した第５の代替保険見積もりとテレマティクスを使用しない第６の代替保険見積もり）をオファーするように構成され得る。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに記載されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２はまた、特定された貨物輸送に対する保険補償のための保険見積もりに関連付けられる保険料を当該地域の気象予報に基づいてどのようにして低減するかに関する提案を、自動的に与えるように構成される。例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、８月にメリーランド州ボルチモアからテキサス州ヒューストンまでの個別の貨物輸送を陸路で予約することを要求する顧客に対して、リアルタイムで保険見積もりを提供するように構成され得る。この例において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、ＬＴＬ（トラック積載量未満）の冷蔵トラックがある輸送経路に沿った好ましくない気象条件ゆえに、輸送のための事前に決定された開始及び配送時間に遅延が存在し得ることを示唆するリアルタイム輸送データを受信し得る。この例において、例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、個別の貨物輸送に含まれる同じ貨物を、航空貨物を介して輸送するための第１及び第２の代替保険見積もり（すなわちテレマティクスを使用した第１の代替保険見積もり及びテレマティクスを使用しない第２の代替保険見積もり）をリアルタイムで与えるように構成され得るが、これは、悪天候及び輸送遅延を回避するオプションである。

【0220】

この明細書の利点を有する当業者は、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５及びニューラルネットワーク４０７を利用して、貨物保険商品のリスク評価、及び一般賠償責任保険、住宅所有者保険、商業保険、拡大賠償責任保険、個人保険、長期障害保険、短期障害保険、短期及び長期障害保険及び／又は財産保険の柔軟な組み合わせを含む他の保険商品のリスク評価を与え得ることを理解するであろう。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ここに開示されるようにＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用するニューラルネットワーク４０７を訓練してますます優れた動的価格設定モデルを生成するべく利用されるＰＳＣＩ学習データは、一般賠償請求が一般賠償責任保険契約に関してファイルされた保険シナリオからのデータを含み得る。この例では、一般賠償責任保険のリスクが、式［リスク］＝［商品価格修正因子］＊［保険価額］＊［リスク確率値］によって計算され得る。一以上の実施形態において、保険の対象となる資産の推定価値が保険価額である。例えば、一以上の実施形態において、「リスク確率値」は１未満の値（例えば０．０２５）であり、保険契約にクレームが存在する確率の測定値である。例えば、一般賠償責任保険が与えられた特定された資産に関連付けられる一以上の特定された保険見積もりに対する、従前に格納及び匿名化された学習データが、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５によって取得され得る。例えば、これらの例では、取得された学習データの少なくとも一部分が、貨物保険商品に関してここに説明されるように、一般賠償責任保険商品のためのますます優れた動的価格設定モデルを生成するべくＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が利用するニューラルネットワーク４０７を訓練するために利用され得る。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、図４Ｄを参照してここに開示される教師なし学習技法を適用し、一般賠償責任保険商品に関連付けられる潜在的リスクを正確に説明するようにニューラルネットワーク４０７を連続的に訓練する。例えば、一以上の実施形態において、ニューラルネットワーク４０７が適切に訓練されると、当該ニューラルネットワークは、貨物保険商品に関してここに説明されるように、一般賠償責任保険商品に関する学習データの少なくとも一部分を利用してリスク確率値（例えば資産に関連付けられるリスクを測定するために利用されるパーセンテージ）を決定し、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が生成する保険契約料を動的に修正し得る。本開示の利点を有する当業者は、貨物保険商品に関し、図４Ａから図４Ｈに関してここに説明される技法を利用して、住宅所有者保険、商業保険、拡大賠償責任保険、個人保険、長期障害保険、短期障害保険、短期及び長期障害保険及び／又は財産保険商品の柔軟な組み合わせのためのリスク評価（例えばリスク確率値）を決定し得ることがわかる。

【0221】

顧客／荷送人は、ＰＳＣＩソフトウェアを実行する例示的ＰＳＣＩプラットフォームを利用している物流輸送プロバイダーコンピュータシステムと相互作用をするためにユーザデバイス１０２を利用することにより、個別の貨物輸送に対する輸送単位の貨物保険を要求及び受信し得る。例えば、一以上の実施形態において、図８は、ひとたび輸送詳細がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信されると、一以上の保険見積もりをリアルタイムで与えるべくＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行する例示的ＰＳＣＩプラットフォームが実行する機能の一以上の例示的な実施形態を描くシステム双方向性データ及びロジックフロー図を示す。例えば、一以上の他実施形態において、図８は、ひとたび輸送詳細がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信されると、一以上の保険見積もりをほぼリアルタイムで与えるべくＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行する例示的ＰＳＣＩプラットフォームが実行する機能の一以上の例示的な実施形態を描くシステム双方向性データ及びロジックフロー図を示す。例えば、図８は、この機能に関して、ユーザ／顧客／荷送人のクライアントコンピュータ／ユーザデバイス１０２ａ～１０２ｎ、物流輸送プロバイダーコンピュータシステム１３０ａ～１３０ｎ、及びＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行する例示的なＰＳＣＩプラットフォーム１００の間の双方向性を示す。また、ＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１へのデータアクセスも描かれる。

【0222】

図８に描かれるように、ステップ８０１では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、物流配送プロバイダーの顧客／荷送人が、ユーザコンピュータデバイス１０２を利用して、例えば、物流配送プロバイダーのウェブページを介して提供されるインターネットリンクを介してユーザコンピュータデバイス１０２にダウンロードされた物流配送プロバイダーのユーザインタフェイスに（ここに開示される）輸送情報及び／又は他の情報を入力する。一以上の実施形態において、ステップ８０１では、顧客／荷送人はまた、顧客が物流配送プロバイダーとの配送契約を締結している特定された個別の貨物輸送に対して顧客が輸送単位貨物保険を要求したいことを物流配送プロバイダーに伝える（例えばオプションを選択する、テキストデータフィールドにテキストを入力する、及び／又はＧＵＩ、電子メール、テキストメッセージ、電話等を介して与えられるラジオダイヤル選択をプッシュする）こともできる。一以上の実施形態において、顧客には、特定された個別の貨物輸送に対する保険補償のための見積もりが自動的に提供される。ステップ８０２では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、物流輸送プロバイダーの顧客／荷送人が、顧客のユーザデバイス１０２を使用して、物流輸送プロバイダーが顧客との間で輸送契約を締結するのに必要とする輸送情報及び／又は他の情報（例えば支払い情報（例えばクレジットカード、銀行口座情報、Ｐａｙｐａｌ（登録商標）、キャッシュアプリ等）、電子メールアドレス、電話番号、特別な指示等）を、物流輸送プロバイダーのコンピュータシステム（例えば一以上のサーバ１３０、これは例えばバックエンドサーバを含み得る）に送信する。一以上の実施形態において、顧客は、電話、電子メール、テキストメッセージ又は他の適切な通信形態を利用して、物流輸送プロバイダーに輸送情報及び／又は他の情報を与え得る。

【0223】

一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーは、その契約ゲートウェイシステムを利用して、輸送契約、及び輸送契約に含まれる輸送情報を検証する。例えば、一以上の実施形態において、ユーザが与える輸送情報に含まれる一以上の詳細／特性が、物流輸送プロバイダーが輸送契約の条件を満たすことを妨げるカテゴリに該当する（例えば、個別貨物輸送に含まれる貨物のタイプに危険物が含まれている、個別貨物輸送に含まれる貨物のタイプが腐敗しやすく、冷凍要件を輸送物流プロバイダーが満たすことができない、要求された配達時刻を満たすことができない、個別貨物輸送に含まれる貨物が一以上の連邦、州、地方及び／又は地域のコンプライアンス規制によって禁止されている等）か否かを決定するべく、物流輸送プロバイダーが輸送情報の少なくとも一部分を利用してコンプライアンス（適合性）チェックを行い得る。例えば、一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーが、一以上の理由で輸送契約を満たすことができないと決定した場合、ユーザには拒否メッセージを送信され、ユーザは、物流輸送プロバイダーの契約方針及び／又は手順に適合する輸送情報を入力しなければならない。一以上の実施形態において、顧客が与える輸送情報、輸送を拒否する理由及び／又は物流輸送プロバイダーのコンピュータシステムが与える他の情報の少なくとも一部分が、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０１、及び／又はＰＳＣＩデータベース１５０、２５１の一以上に送信され、当該情報が、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０１及び／又はＰＳＣＩ学習機械４０５によってアクセス可能とされてＰＳＣＩリスクモデリングに利用される。一以上の実施形態において、輸送情報が物流輸送プロバイダーの契約方針及び／又は手順に適合する場合、顧客には承認メッセージが送信され、物流輸送プロバイダーはその内部手順に従って輸送情報を処理する。

【0224】

ステップ８０３において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、個別の貨物輸送に関する輸送詳細を受信する。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、物流輸送プロバイダーが、輸送詳細を、統合されたＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が与えるＧＵＩに入力する。輸送詳細は、特定された個別の貨物輸送に対してＰＳＣＩソフトウェアプラットフォームを実行するＰＳＣＩプラットフォームから、輸送単位の保険補償を要求するのに必要な輸送情報及び／又は他の情報の少なくとも一部分を含む。一以上の実施形態において、輸送詳細は、特定された個別の貨物輸送に対して保険補償を要求する顧客に応答して、物流輸送プロバイダーのコンピュータシステム（例えば一以上のサーバ１３０）によってＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動的に与えられる。一以上の実施形態において、輸送詳細は、物流輸送プロバイダーの内部ポリシー及び／又は手順に適合する輸送情報に応答してＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動的に与えられる。一以上の実施形態において、輸送詳細は、輸送契約を締結するべく顧客が物流輸送プロバイダーに輸送情報を与えることに応答して、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動的に与えられる。一以上の実施形態において、輸送詳細は、ウェブブラウザによって与えられるウェブページを介してＧＵＩに入力される。

【0225】

どのようにしてＰＳＣＩプラットフォームが、輸送詳細の受信に応答してリアルタイムで保険見積もりを自動生成するのかについての一例として、図８に描かれるように、生鮮貨物リンゴを含む物流輸送プロバイダーによる個別の貨物輸送を考える。例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、輸送詳細は、ここでの図６Ｄを参照して説明されるように、以下の一以上を含み得る。１）開始日［月］［日］［年］、２）終了日［月］［日］［年］、３）開始場所［リンゴを集荷する住所］、４）終了場所［リンゴを配送する住所］、５）商品タイプ［食用果実及びナッツ；柑橘類又はメロンの皮］、６）商品内容［リンゴ］、７）保険価額［＄１０，０００．００］、８）輸送ＩＤ［ＡＢＣ１２３］、９）組織／会社名［ＡＢＣ社］、１０）ファーストネーム［Ｊｏｈｎ］、１１）ラストネーム［Ｓｍｉｔｈ］、１２）電子メール［ｅｍａｉｌ．ｃｏｍ］、１３）番地［ＡＢＣ社通り］、１４）市［ＡＢＣ社市］、１５）州［ＡＢＣ社州］、及び１６）郵便番号［１２３４５］。例えば、一以上の実施形態において、例示的なフィールド１）から８）のみが、特定された貨物輸送に対する保険見積もりをＰＳＣＩプラットフォーム１００からリアルタイムで自動受信するのに必要である。これは、物流輸送プロバイダーが、一以上の実施形態では、ここに開示されるように一以上のステップ８１７及び／又は８１８において、一以上のフィールド９～１６に関して開示された保険契約者の詳細をＰＳＣＩプラットフォーム１００に与え得るからである。

【0226】

ステップ８０４では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられた輸送詳細がひとたびＰＳＣＩプラットフォーム１００に提出されると、一以上の貨物詳細が一以上の連邦、州、地方及び／又は地域（例えば国際、国、郡、市等）の規制及び／又はコンプライアンスルールに準拠していない結果、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行するＰＳＣＩプラットフォームが、特定された貨物輸送を補償するべく保険業者がオファーする保険契約のための保険見積もりを与えることがないか否かを決定するべく、貨物詳細がＰＳＣＩルールエンジン４０４に自動送信される。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、保険コンプライアンス情報ファイルにおける輸送詳細の少なくとも一部分を、サードパーティ保険契約コンプライアンス及び／又は制裁プラットフォーム（例えばＣｏｍｐｌｙＡｄｖａｎｔａｇｅ（ｗｗｗ．ｃｏｍｐｌｙａｄｖａｎｔａｇｅ））に自動送信することにより、保険コンプライアンス評価を行って、特定の貨物輸送詳細が一以上の連邦、州、地方及び／又は地域（例えば国際、国、郡、市等）の規制及び／又はコンプライアンスルールに適合するか否かを決定し、ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行するＰＳＣＩプラットフォームが、上述したルール及び規制に適合する特定された貨物輸送を補償するべく、保険業者がオファーする保険契約のための保険見積もりを与え得る。ステップ８０５において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４及び／又はサードパーティコンプライアンスプラットフォームの一つが行う監査によって、特定された個別の貨物輸送に関する一以上の輸送特性（例えば、貨物、輸送経路、輸送モード、宅配便業者及び／又は他の関連情報等に関する情報）が、必要な連邦、州、地方及び／又は地域のルール及び／又は規制に適合していないことが示される場合、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に送信される監査プロセスの結果を、例えば、エラーメッセージ、表示、及び／又は、例えば、非コンプライアンスすなわち不適合の一以上の領域を示すテキストを含むメッセージで有する。ステップ８０５では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、例えば、ＰＳＣＩルールエンジン４０４及び／又はサードパーティコンプライアンスプラットフォームの一つが行う監査によって、輸送特性が、必要な連邦、州、地方及び／又は地域のルール及び／又は規制に適合していることが示される場合、コンプライアンスを示すメッセージがＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に送信される。

【0227】

この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４が、リンゴを含む個別の貨物輸送が関連する連邦、州、地方及び／又は地域のルール及び／又は規制に適合しているか否かを決定する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、輸送詳細の少なくとも一部分（例えば、１）から８）までのフィールド１）に与えられた輸送詳細、及び一以上の保険契約者識別詳細９）又は１０））、及びコンプライアンス監査を行うのに必要な他の関連情報（必要であれば）を自動的に有し、これらは、特定の貨物輸送詳細が一以上の連邦、州、地方及び／又は地域（例えば国際、国、郡、市等）の規制及び／又はコンプライアンスルールに適合していないか否かを決定する保険コンプライアンス評価を行うべく、保険コンプライアンス情報ファイルでサードパーティ保険契約コンプライアンス及び／又は制裁プラットフォーム（例えばＣｏｍｐｌｙＡｄｖａｎｔａｇｅ（ｗｗｗ．ｃｏｍｐｌｙａｄｖａｎｔａｇｅ））に送信される。一以上の他実施形態において、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１（必要であれば）に格納されてコンプライアンス評価を行うのに要求される輸送詳細及び他の関連情報の少なくとも一部分が、ＰＳＣＩルールエンジン４０４によって受信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４は、取得したデータを関連ルール及び規制と比較する一以上のプロセスを利用し、一以上の貨物輸送詳細が、一以上の連邦、州、地方及び／又は地域（例えば国際、国、郡、市等）の規制及び／又はコンプライアンスルールに適合していないか否かを自動的に決定する。例えば、一以上の実施形態において、評価される連邦、州、地方及び／又は地域の保険コンプライアンス評価ルールは、輸送経路が存在又は接触する国／州、一以上の適格保険プロバイダーの居住州、貨物輸送の開始及び終了場所の出発地／目的地住所、所有者／荷送人及び／又は物流輸送プロバイダーの居住州、及び／又は、貨物、所有者／荷送人、保険プロバイダー、輸送経路、輸送モード（道路、空、水、鉄道等）及び／又は物流輸送プロバイダーに関連付けられる一以上の他の特性、の一以上に依存し得る。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４及び／又はサードパーティコンプライアンスプラットフォームの一つが行う監査により、貨物輸送の輸送特性（すなわちリンゴ）が、必要な連邦、州、地方及び／又は地域のルール及び／又は規制に適合していることが示される場合、コンプライアンスすなわち適合を示すメッセージがＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動送信される。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩルールエンジン４０４及び／又はサードパーティコンプライアンスプラットフォームのいずれかによって行われる監査により、貨物輸送の輸送特性（すなわちリンゴ）が、必要な連邦、州、地方及び／又は地域のルール及び／又は規制に適合していないことが示される場合、非コンプライアンスすなわち不適合を示すメッセージ（例えば表示、警告、メッセージ、ユーザエラー等）がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動送信され、物流輸送プロバイダーコンピュータシステム及び／又は顧客／荷送人ユーザデバイスの一以上に与えられ、貨物輸送のための一以上の保険見積もりは与えられない。

【0228】

ステップ８０６では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、輸送詳細がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。この例では、例示的なフィールド１）から９）及び１２）に与えられる輸送詳細がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。他の例では、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して与えられる輸送詳細のすべて又はサブセットが、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって受信される。この例では、一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンが、受信された輸送詳細に与えられる「商品タイプ」及び「商品説明」情報をＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「商品タイプ」と比較して、貨物輸送に含まれる貨物のタイプが、保険が与えられ得る否か、及び特定された個別の貨物輸送に含まれる貨物のタイプ（例えば図５Ａ～図５Ｇ参照）を決定し得る。この例では、一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンが、受信された輸送詳細に与えられる「輸送ＩＤ」情報を利用して、貨物輸送の識別を生成することもできる（すなわち特定された貨物輸送）。この例では、「商品タイプ」は、図５Ａ～図５Ｇに与えられるように「食用果実及びナッツ；柑橘類又はメロンの皮」であり、「商品説明」はリンゴである。この例では、一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、「商品タイプ」、「商品説明」、「保険価額」、「開始日」、「終了日」の一以上を含む輸送詳細フィールドに含まれる一以上のデータを利用し、これを、一以上の特定保険プロバイダーが与える一以上のＰＳＣＩ保険ブラケット引受前値と比較する。この例では、一以上の他実施形態において、「開始日」及び「終了日」が、ＰＳＣＩ保険ブラケット識別子「最大持続時間」に対して与えられる値内にある持続時間を与えない場合、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンは、一以上の影響を受ける保険プロバイダーを考慮から除外するか、又は荷送人／顧客／物流輸送プロバイダーに、輸送のための一以上の代替日を与えるかのいずれかをなし得る。この例では、一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、輸送詳細に与えられた関連情報を、「商品タイプ」、「最大値」、「最小値」、「最大持続時間」、「国際」、及び他の関連するＰＳＣＩ保険ブラケット値の一以上のＰＳＣＩ保険ブラケット値と比較し、保険見積もりが与えられる適格保険プロバイダーのリストを決定する。この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジンは、番号Ｑの適格保険プロバイダーを特定している。

【0229】

ステップ８０７では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が輸送詳細を受信するのに応答して、新たに識別された個別の貨物輸送に関連するリアルタイム輸送データ（ステップ４１６及び図４Ｃを参照して説明する）、履歴輸送データ（ステップ４１８及び図４Ｃを参照して説明する）、及び／又は他のデータ（例えばコンテキストデータ、センサデータ、テレマティクスデータ等）の少なくとも一部分が、特定貨物出荷のためにＰＳＣＩリスクモデリングエンジンによって要求される。

【0230】

例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、データポイント及び／又はデータを自動的に要求する。これより、特定された個別の貨物輸送に関連するデータポイントであって、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が一以上のリスク確率値及び／又は商品価格修正因子を決定するのを支援するデータポイントが決定され得る。これは、特定された個別の貨物輸送のために保険補償を与えるべくリスクをモデル化して保険見積もりを与えるように利用される。例えば、一以上の実施形態において、要求されたデータポイント及び／又は要求されたデータが、ここに開示されるデータクローラを利用する一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１及び／又は一以上のサードパーティーデータベース１７０ａ～１７０ｎから受信され得る。

【0231】

例えば、一以上の実施形態において、データポイントが決定され得る個別の貨物輸送に関連するデータポイント及び／又は要求されたデータは、貨物のタイプ、気象、一以上の運送業者、コンテキスト的側面、履歴輸送データ及び／又はリアルタイム輸送データの一以上を含み、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用されて、特定された個別の貨物輸送に対して保険補償を与えるための保険見積もりを与えるリスクモデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、貨物輸送に関するデータポイント及び／又は要求された情報（例えば貨物の推定価値、貨物のタイプ（例えば貨物の商品タイプ）、貨物への任意の損傷に関する情報、貨物の腐りやすい性質、貨物の推定価値に関連する下落／上昇、及び／又は貨物の属性（重量、高さ、幅、コンテナ／包装／拘束／輸送要件等）がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用されて、個別の貨物輸送に関連付けられるリスクがモデル化され、保険見積もりを与えるためのリスクモデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、輸送経路に関するデータポイント及び／又は要求された情報（例えば、個別の貨物輸送に含まれる貨物を輸送するべく利用される経路、及び当該経路に含まれる各輸送区間の識別、各輸送区間の出発点から目的点まで貨物を輸送するために必要な時間、各輸送区間の輸送方法／輸送モード（例えば、道路、水路、気道など。）、各輸送区間に利用される貨物コンテナのタイプ、各輸送区間に利用される拘束、及び／又は当該経路及び当該経路に含まれる各輸送区間に関してここに開示され又は他の方法で開示される他の関連情報）がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され、個別の貨物輸送に関連付けられるリスクがモデル化され、保険見積もりを与えるためのリスクモデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、貨物輸送のコンテキスト的側面に関するデータポイント及び／又は要求された情報（例えば世界的紛争データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、交通データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、気象データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、及び／又は貨物輸送に関してここに開示される又は他の方法で開示される他の関連情報）がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され、個別の貨物輸送に関連付けられるリスクがモデル化され、保険見積もりを与えるためのリスクモデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、個別の貨物輸送に関連するリアルタイム輸送データに関するデータポイント及び／又は要求された情報（例えばセンサデータ、世界的紛争データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、交通データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、気象データ（例えばインテリジェンス、情報、トレンド等）、及び／又は貨物輸送に関してここに開示される又は他の方法で開示される他の関連情報）がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され、個別の貨物輸送に関連付けられるリスクがモデル化され、保険見積もりを与えるためのリスクモデルが生成される。例えば、一以上の実施形態において、個別の貨物輸送に関連する履歴輸送データに関するデータポイント及び／又は要求された情報がＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって利用され、個別の貨物輸送に関連付けられるリスクがモデル化され、保険見積もりを与えるためのリスクモデルが生成される。

【0232】

この例において、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送のためのデータは、リンゴの温度及び湿度をリアルタイムで測定する一以上のセンサが生成するセンサデータを含むリアルタイム輸送データを含み得る。この例では、与えられた「開始日」及び「終了日」の直前５年間の、特定された貨物輸送の日の交通渋滞パターンを含む履歴データが要求される。例えば、一以上の実施形態では、他の関連リアルタイム輸送データ、履歴輸送データ及び／又は他のデータが、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０１によって要求されてよい。

【0233】

ステップ８０８では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２がデータポイントを要求したこと、及び／又はデータポイントが決定され得る特定された貨物輸送に関連する要求データに応答して、ここに開示される一以上のＰＳＣＩデータクローラを、関連データポイント及び／又はコンテキスト情報、リアルタイム輸送データ及び／又は履歴輸送データ及び／又は気象予報、国務省警告、事故、過去のクレーム、及び特定された個別の貨物に関連する任意の他の情報を含むがこれらに限られない他の関連情報をコンパイルするべく利用してよい。この例では、データクローラは、経路に含まれる道路の過去５年間の交通渋滞パターンデータを収集するべく利用され得る。

【0234】

ステップ８０９において、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、要求されたデータ及びデータポイントを受信し、要求された情報から他の必要なデータポイントを決定する。この例において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された貨物輸送に含まれるリンゴの温度及び湿度に関する要求されたセンサデータ、及び輸送経路に含まれる道路に関する過去５年間の交通渋滞パターンデータを受信する。

【0235】

ステップ８１０では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、受信したデータポイントの一以上を利用して動的価格設定モデルを生成し、特定された個別の貨物輸送に含まれる貨物を物流輸送プロバイダーが輸送することに関連付けられるリスクを計算し、リスクモデルに関連付けられるリスク確率値及び／又は商品価格修正因子の一以上を決定し、特定された貨物輸送に対して保険補償を与えるべく顧客／荷送人に提供される保険見積を生成する。

【0236】

ステップ８１０では、例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された各適格保険プロバイダーのための保険契約料を生成するべく、特定された各適格保険会社のリスク確率値及び商品価格修正因子を決定する。一以上の実施形態において、例えば、特定された各適格保険会社のリスク確率値及び商品価格修正因子は、貨物輸送に含まれる貨物の商品タイプによって決定される引受前ＰＳＣＩ保険ブラケット値として与えられる。ステップ８１０では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩプラットフォームが与えるリスク確率値及び／又は商品価格修正因子が、特定された貨物輸送に対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によってひとたび決定されると、リスク確率値及び／又は商品価格修正因子の一以上が利用され、特定された個別の貨物輸送に対し関連特定適格保険プロバイダーから保険補償を受けるべく顧客／荷送人が支払う保険契約料が決定される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、個別の貨物輸送に含まれる貨物の推定価値を利用し、輸送される貨物のタイプを、特定された適格保険プロバイダーが保険をかけようとする商品タイプのリスト、及び異なる商品タイプに対する所望の利益修正因子（例えば商品価格修正因子）と比較し、貨物輸送のための補償を与えるための、特定された各適格保険プロバイダーが要求する初期保険契約料を決定する。

【0237】

この例では、一以上の実施形態において、特定された個別の貨物輸送に対する適格保険プロバイダーＡのデフォルト価格設定モデルが、推定価値＄１０，０００以下の個別の貨物輸送に含まれるリンゴがリスク確率値０．００２５を利用して計算されることを定める場合、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、保険会社Ａが保険業者として選択された場合、推定価値＄１０，０００の特定された貨物輸送に対する保険契約料が［０．００２５］＊［＄１０，０００］＝＄２５となるように計算する。この例では、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に含まれる貨物（例えばリンゴ）の商品タイプ［食用果実及びナッツ類；柑橘類又はメロンの皮］が、価格商品価格修正因子１．５が保険料に適用されるべきであるようになっていたことを適格保険プロバイダーＡが与える引受前契約が定めているとＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が決定する場合、顧客／荷送人がリンゴに対する保険補償を取得するべく支払わなければならない（すなわち例示的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的ＰＳＣＩプラットフォーム１００を使用して、荷送人によって適格保険プロバイダー会社Ａが保険業者として選択された場合の）保険料であって、保険プロバイダーＡに関してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が計算する保険料は、１．５０＊［０．００２５］＊［＄１０，０００］＝＄３７．５となる。

【0238】

一以上の実施形態において、ステップ８１０では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２がまた、技術ソリューション値及び販売料金値も計算する。この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームが、推定価値＄１０，０００以下の個別の貨物輸送に対してリスク確率値０．００２５を利用して計算される契約を含む場合、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、推定価値＄１０，０００の個別の貨物輸送に含まれる貨物の基本技術ソリューション価値を、［０．００２５］＊［＄１０，０００］＝＄２５と計算する。この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームが、特定された貨物輸送に含まれる特定された商品タイプの貨物に対し、１．５の価格商品価格修正因子が技術ソリューション価値に適用される契約を有する場合、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって計算される技術ソリューション価値は、特定された商品タイプの貨物を含む貨物輸送に対し１．５０［０．００２５］＊［＄１０，０００］＝＄３７．５となる。

【0239】

一以上の実施形態において、ステップ８１０では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、選択された保険料に対する販売料金価値も計算する。この例において、ＰＳＣＩプラットフォームは、推定価値が＄１０，０００以下の個別の貨物輸送に対し、販売料金価値を保険料及び技術ソリューションの合計の事前に決定されたパーセンテージ（すなわち１０％）として計算する契約を含み得る。この例では、保険料が＄３７．５０であると決定されて技術ソリューションが＄３７．５０であると決定された場合、推定価値＄１０，０００を有する貨物輸送であって、リスク確率値０．００２５及び価格商品価格修正因子が１．５である貨物輸送の例について、販売手数料価値は、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって０．１０＊（＄３７．５０＋＄３７．５０）＝＄７．５０として計算される。

【0240】

一以上の実施形態において、保険契約料及び技術料金は、特定された個別の貨物輸送に対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が適用する引受前要件を満たす各保険プロバイダー（すなわち資格のある保険会社）に関連して自動生成される。この例では、一以上の実施形態において、各適格保険プロバイダーに対しＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が保険見積もりを生成する。例えば、リスク確率値０．００２５及び価格商品価格修正因子１．５が適用される推定価値＄１０，０００を有する個別の貨物輸送に含まれる貨物の例において、リスク確率値が０．００２５である各適格保険プロバイダーに対し、保険見積もりは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって、保険契約料、技術ソリューション、販売料金、及び適用可能なすべての税金の合計（すなわち＄３７．５０＋＄３７．５０＋＄７．５０＝＄８２．５０＋適用可能なすべての保険見積税）となるように計算される。一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２はまた、保険見積もりに対して適用可能なすべての税金（すなわち適用可能なすべての保険料税（ｉｎｓｕｒａｎｃｅ ｐｒｅｍｉｕｍ ｔａｘｅｓ（ＩＰＴ））及び／又は適用可能なすべての付加価値税（以下「保険見積税」と称する））も計算する。この例では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が計算する各適格保険プロバイダーに対する保険見積もりが、保険契約料、技術ソリューション、販売料金、及び保険見積税の合計（すなわち＄３７．５０＋＄３７．５０＋＄７．５０＋保険見積税＝＄８２．５０＋保険見積税）となる。

【0241】

ステップ８１０では、一以上の実施形態において、ステップ８０９においてＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、要求されたデータを受信したことに応答して、要求されたデータがＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５に自動的に与えられ、モデル貨物輸送が生成される。例えば、一以上の実施形態において、モデル貨物輸送は、特定された貨物輸送と一以上の同様な特性（例えば同じ商品タイプの貨物、同じ輸送モード、貨物を輸送するべく使用される同じコンテナ等の一以上）を含み、受信されたデータに含まれる一以上のデータポイントを含む。この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が、特定された貨物輸送に含まれるリンゴの温度及び湿度に関して、要求されたセンサデータに含まれるデータポイントと、輸送経路に含まれる道路についての過去５年間の交通渋滞パターンデータとを受信する。他例では、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５は、輸送経路に含まれる道路についての過去５年間を超える交通渋滞パターンを受信し得る。この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５が生成したモデル貨物輸送が、輸送詳細データフィールド１）～１６）に与えられる値の一以上と、リンゴが貯蔵されている貨物空間の現在の温度及び湿度を示すデータポイントと、輸送経路に含まれる輸送区間の一以上の道路における履歴渋滞レベルを示すデータポイントとを含み得る。

【0242】

この例では、生成された貨物輸送モデルがニューラルネットワーク４０７の入力層に供給され、ニューラルネットワーク４０７は、１）リアルタイム輸送データを利用して測定された温度及び湿度レベル、及び／又は２）輸送経路に含まれる道路の一以上における渋滞レベルによって影響を受け得る貨物輸送に対するモデルリスク確率値を、ここに開示される一以上の技法を利用して出力する。この例では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、ニューラルネットワーク４０７が出力した出力モデルリスク確率値に基づいて、初期に生成された動的価格設定モデルにおいて利用されるリスク確率値を修正することにより、一以上の適格保険プロバイダー（例えば適格保険プロバイダーＡ）に対して初期保険料を生成した動的価格設定モデルを動的に修正し得る。この例では、一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に関連付けられる動的価格設定モデルに対してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が初期に決定したリスク確率値が、ニューラルネットワーク４０７が出力したモデル確率リスク値の一以上を動的価格設定モデルに組み込むことにより修正され、計算された保険料値が修正される。この例では、モデル確率リスク値（例えば０．００２２）が、生成されたリスク確率値（０．００２５）と比較されたときに、生成されたリスク確率値よりも低い場合、動的価格設定モデルに含まれる生成されたリスク確率値が、ここに開示される技法を利用してモデルリスク確率値に基づき動的に修正され得る。

【0243】

この例では、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が、生成されたリスク確率値をモデルリスク確率値に置換する。この例では、顧客／荷送人がリンゴの保険補償を取得するべく支払わなければならないであろう（すなわち例示的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行する例示的ＰＳＣＩプラットフォーム１００を使用して、適格保険プロバイダーＡ社が荷送人によって保険業者として選択された場合に）動的に修正された保険料は、保険プロバイダーＡに関してＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２により計算され、１．５０＊［０．００２２］＊［＄１０，０００］＝＄３３．００となる。この例では、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２が計算した適格保険プロバイダーＡに対する動的に修正された保険見積もりが、修正された保険契約料、技術ソリューション、販売料金及び保険見積税の合計（すなわち＄３３．００＋＄３７．５０＋＄７．５０＋保険見積税＝＄７８．００＋保険見積税）となる。例えば、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２は、特定された適格保険プロバイダー（例えば、この例では保険プロバイダーＡが含まれる適格保険プロバイダー１～プロバイダーｎ）の一以上に対し、ここに記載されるものと同じ技法を使用して保険見積もりを生成する。この例では、特定された貨物輸送に対し、保険見積もり１～ｎがＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２によって生成される。一以上の他実施形態において、特定された貨物輸送に対して保険補償を与えるための各保険見積（例えば保険見積もり１－ｎ）が、ここに記載される一以上の技法を利用してリアルタイムで生成される。一以上の他実施形態において、特定された貨物輸送に対して保険補償を与えるための各保険見積（例えば保険見積もり１－ｎ）が、ここに記載される一以上の技法を利用してほぼリアルタイムで生成される。

【0244】

ステップ８１１では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、動的価格設定モデルを利用して保険見積もりを生成するＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２に応答して、一以上の保険オファーが、物流輸送プロバイダーコンピュータシステムによるアクセスを目的としてＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動送信される。例えば、一以上の実施形態において、各保険オファーは、個別の貨物輸送に対して保険をオファーする保険プロバイダーの身元、当該保険を提供するべく必要な保険見積もり、及び、ユーザが詳細な情報を得た上での決定を行うべく必要な他の適用可能な情報（例えば、図６Ｄ及び図７Ａ～図７Ｆを参照して記載されたデータの一以上であり、ｊｏｕｒｎｅｙＬｅｇｓ、ｓｔａｒｔＴｉｍｅ、ｅｎｄＴｉｍｅ、ｓｔａｒｔＬｏｃａｔｉｏｎ、ｅｎｄＬｏｃａｔｉｏｎ、ｔｒａｎｓｐｏｒｔＴｙｐｅｓ、ｔｒａｎｓｐｏｒｔＦｅａｔｕｒｅｓ、ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＴｙｐｅ、ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ、ｉｎｓｕｒｅｄＶａｌｕｅ、ｓｈｉｐｍｅｎｔＩｄ、ｐｏｌｉｃｙｈｏｌｄｅｒ、ｆｏｒｅｎａｍｅ、ｓｕｒｎａｍｅ、ｅｍａｉｌ、ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ、ａｄｄｒｅｓｓ、ｓｔｒｅｅｔ、ｌｏｃａｌｉｔｙ、ｒｅｇｉｏｎ、ｐｏｓｔｃｏｄｅ、ｃｏｕｎｔｒｙ、ｔｒａｖｅｌＴｙｐｅ、ｐｒｅｍｉｕｍ、ｏｆｆｅｒＩＤ等を含むがこれらに限られない）の一以上を含み得る。例えば、一以上の実施形態において、特定された個別の貨物輸送のために生成された最低の保険契約料金が、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられる保険見積もりを生成するべく利用される。一以上の実施形態において、特定された個別の貨物輸送に対して生成された事前に決定された数の保険契約料が、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられる保険見積もりを生成するべく利用される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に送信される保険見積もりの数は、事前に決定されたしきい値に依存する（すなわち、最低保険料に関連付けられる１０以下の保険見積もりがＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に与えられる）。この例では、保険プロバイダーＡの保険見積もりを含む各適格保険プロバイダー（保険見積もり１～ｎ）の保険見積もりを含む保険オファー（１～ｎ）がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に送信される。一以上の他実施形態において、特定された貨物輸送に対して保険補償を提供する各保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）が、ここに記載される一以上の技法を利用してリアルタイムで生成される。一以上の他実施形態において、特定された貨物輸送に対して保険補償を提供する各保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）が、ここに記載される一以上の技法を利用してほぼリアルタイムで生成される。

【0245】

ステップ８１２では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が一以上の保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）を受信したことに応答して、顧客／荷送人への保険オファーの通信を担当する物流輸送プロバイダーコンピュータシステムコンポーネント（例えばサーバ１３０に含まれる一以上のバックエンドサーバ）に当該一以上の保険オファーが自動的に提供される。ステップ８１３では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、物流輸送プロバイダーコンピュータシステムが一以上の保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）を受信したことに応答して、物流輸送プロバイダーコンピュータシステムは、輸送コスト（任意の適用可能な税金（例えば可能な付加価値税）を含む）を自動的に加算し、輸送コスト及び一以上の保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）を、ユーザデバイス１０２において利用される物流輸送プロバイダーユーザインタフェイスに送信する。これにより、輸送コスト、一以上の保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）のそれぞれのコスト、及びすべての適用可能な税金が、顧客のユーザデバイス１０２に表示され、ひいてはステップ８１４において顧客によって受信される。一以上の他実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、保険オファー１～ｎを顧客／荷送人に（例えば電子メール、テキストメッセージ又は他の電子的手段を介して）直接送信し得る。

【0246】

ステップ８１５では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、特定された貨物輸送のための輸送コスト、保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）、及び一以上の保険オファーのそれぞれに関連付けられる任意の追加コスト（もしあれば）の受信に応答して、ユーザは、与えられたコストでの輸送オファーを確認／拒否するか、一以上の与えられた保険オファー（例えば保険オファー１～ｎ）からどのオファーを、特定された貨物輸送に対して保険補償を与えるべくユーザが選択しているのかを確認するか、又は特定された貨物輸送に対して保険補償をすべて一緒に拒否するかのオプションを有する。一以上の実施形態において、特定された貨物輸送に対する輸送オファーをユーザが拒否する場合、保険オファーは自動的に拒否される。

【0247】

ステップ８１６では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ユーザが輸送オファーを承諾／拒否したこと、及び一以上の保険オファーの一つを承諾／拒否したことに応答して、その確認がユーザデバイス１０２によって物流輸送プロバイダーコンピュータシステム（例えば一以上のバックエンドサーバシステムであってよい一以上のサーバ１３０）に送信されて処理される。例えば、一以上の実施形態において、ユーザが輸送オファーを拒否したことに応答して、ステップ８１６では輸送オファーが拒否されたことを示す通知（例えば電子メール、テキストメッセージ、表示、警告、エラーメッセージ、又は他の適切な通知）が物流輸送プロバイダーコンピュータシステムによってユーザに送信され、さらなるアクションは要求されない。例えば、一以上の実施形態において、輸送オファーが承諾されたが一以上の保険オファーのそれぞれが拒否された場合、確認が物流輸送プロバイダーコンピュータシステムに自動送信され、輸送オファーが承諾されたことを示す通知が物流輸送プロバイダーコンピュータシステムによってユーザに送信される。例えば、一以上の実施形態において、輸送オファーが、提供された一以上の保険オファーの一つから承諾された場合（例えば、総額＄７８．００の保険見積もりに対する保険プロバイダーＡに関連付けられる保険オファーｘプラス保険見積税であり、これらは提供された保険オファー１～ｎに含まれる）、確認が物流輸送プロバイダーコンピュータシステムに自動送信される。

【0248】

ステップ８１７では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、物流輸送プロバイダーコンピュータシステムが、提供された一以上の保険オファーの一つをユーザが承諾したという確認を受信したことに応答して、選択された保険オファー（例えば特定された貨物輸送に対して選択された保険オファーｘ）の表示（保険オファー指標）がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動的に与えられる。ステップ８１８では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１が保険オファー指標を受信したことに応答して、保険オファー指標が例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォーム１００に送信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩプラットフォームは、保険オファー指標を受信したことに応答して、特定された貨物輸送に対して保険契約を自動生成する。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、ステップ８１９において、一以上のＰＳＣＩデータベース１５０ａ～１５０ｎ、２５１に自動的にアクセスし、特定された貨物輸送に対して保険契約を生成するべく適格保険プロバイダーに関連付けられる情報を利用する。この例では、生成された保険契約は、リンゴを含む特定された貨物輸送に対するものである。ここで、保険プロバイダーＡは、（上述のように）保険プロバイダーｘに対する保険業者である。例えば、一以上の実施形態において、生成された保険契約は、図７Ａ～図７Ｆ及び図６Ｄを参照して記載されたデータの一以上を含むことができ、ｊｏｕｒｎｅｙＬｅｇｓ、ｓｔａｒｔＴｉｍｅ、ｅｎｄＴｉｍｅ、ｓｔａｒｔＬｏｃａｔｉｏｎ、ｅｎｄＬｏｃａｔｉｏｎ、ｔｒａｎｓｐｏｒｔＴｙｐｅｓ、ｔｒａｎｓｐｏｒｔＦｅａｔｕｒｅｓ、ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＴｙｐｅ、ｃｏｍｍｏｄｉｔｙＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ、ｉｎｓｕｒｅｄＶａｌｕｅ、ｓｈｉｐｍｅｎｔＩｄ、ｐｏｌｉｃｙｈｏｌｄｅｒ、ｆｏｒｅｎａｍｅ、ｓｕｒｎａｍｅ、ｅｍａｉｌ、ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ、ａｄｄｒｅｓｓ、ｓｔｒｅｅｔ、ｌｏｃａｌｉｔｙ、ｒｅｇｉｏｎ、ｐｏｓｔｃｏｄｅ、ｃｏｕｎｔｒｙ、ｐｕｒｃｈａｓｅＴｉｍｅ、ｔｒａｖｅｌＴｙｐｅ、ｐｒｅｍｉｕｍ、ｏｆｆｅｒＩＤ、ｐｏｌｉｃｙＮｕｍｂｅｒ、及びこのタイプの保険契約に含まれるであろう、本明細書の利益を有する当業者に周知の他データ、のフィールドを含むが、これらに限られない。

【0249】

ステップ８２０では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、保険契約の生成に応答して、例示的な独創的ＰＳＣＩソフトウェアプラットフォーム４００を実行するＰＳＣＩプラットフォームが電子メールを自動生成し、保険契約を顧客に電子メール送信する。この電子メールは、生成された保険契約（例えば電子メールの本文に含まれる添付ファイルとして等）、保険契約に対するクレームのファイリングをサポートするリンク、導入文言、及び被保険者及び保険者（例えば保険プロバイダーＡ）に関連する他の情報の一以上を含む。

【0250】

例えば、ステップ８２０では、一以上の他の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、生成された保険契約がＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１に自動送信される。例えば、一以上の実施形態において、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１は、生成された保険契約の受信に応答して、生成された保険契約を物流輸送プロバイダーのコンピュータシステムに自動送信する。ステップ８２１では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、生成された保険契約の受信に応答して、物流輸送プロバイダーコンピュータシステムが、生成された保険契約を、ステップ８２２においてユーザが受信するユーザデバイス上に存在する物流出荷プロバイダーユーザインタフェイスに自動送信する。ステップ８２３では、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、生成された保険契約の受信に応答して、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、例えば、生成された保険契約の詳細及び／又は他の適切な情報（例えば保険契約の受領確認、お礼等）を含む表示（例えば電子メール、テキストメッセージ、警告又は他の適切な通知）をユーザに自動送信する。一以上の実施形態において、例えば、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、例えば、顧客を歓迎し、クレームをファイリングする方法に関する情報を与え、及び／又は完全な保険契約にアクセスする場所を与えるべく一以上の電子メールを発行するように構成される。一以上の実施形態において、例えば、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、認可された保険業者が発行したすべての保険契約を含む、認可ユーザによってアクセス可能な毎日のファイルを与えるように構成される。一以上の実施形態において、例えば、物流輸送プロバイダーは保険契約の支払いを回収し、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、支払いのために関連物流輸送プロバイダーに定期的に（例えば毎週、毎月、月に２回等）に送信される請求書を生成する。

【0251】

例えば、一以上の実施形態において、物流輸送プロバイダーは、顧客から総額（保険契約のコスト、輸送コスト、及び関連料金及び税金）を回収する。一以上の実施形態では、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が、物流輸送プロバイダー及び保険会社に対して、それぞれの貨物輸送に対して与えられた保険契約それぞれに関する情報を含む予定された報告書を生成する。例えば、一以上の実施形態では、ひとたびリンゴが配送されると、関連物流輸送プロバイダーが、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して、輸送完了通知を送信し得る。一以上の実施形態では、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が、ここに開示されるように物流輸送プロバイダーが技術料金を支払い得るように、設定されたインターバルで、関連物流輸送プロバイダーに向けられた請求書を生成する。保険会社は、保険料のための設定インターバルで運送業者に請求書を発行する。

【0252】

一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３は、顧客／荷送人が輸送単位貨物保険を要求したことに応答して、欧州連合（ＥＵ）でオファーされる保険商品を規制する保険販売指令（Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｄｉｒｅｃｔｉｖｅ（ＩＤＤ））に従う保険商品情報文書（Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ（ＩＰＩＤ））を自動的にユーザに送信する。この文書は、特定された個別の貨物輸送に対して貨物保険を与えるべく例示的な独創的ＰＳＣＩプラットフォームを利用することが認可された保険プロバイダーの一つによって与えられる輸送単位貨物保険契約の主な特徴を要約する。例えば、一以上の実施形態において、図８を参照すると、ＩＰＩＤは、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３によってステップ８１１で顧客／荷送人にオファーされる。例えば、一以上の実施形態において、図８を参照すると、ＩＰＩＤは、顧客／荷送人が保険契約に署名する前の任意の時点でＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３によって顧客／荷送人にオファーされる。例えば、一以上の実施形態において、ＩＰＩＤは、保険プロバイダーの一つが与える輸送単位貨物保険契約のタイプ、輸送単位貨物保険契約への当事者の義務、クレームのファイリングを扱う手順及びプロセスを含むがこれらに限られない提供された輸送単位の貨物保険契約のもとでのクレーム処理、及び輸送単位の貨物保険契約が補償するものを含むがこれに限られない提供された輸送単位の貨物保険契約の要約、についての基本情報を顧客に与えるように設計される。例えば、ＩＰＩＤの目的は、顧客／荷送人が、購入しようとしている保険商品をよく理解できるようにすることと、ＰＳＣＩがオファーする輸送単位貨物保険契約を購入する前に他の保険商品と比較できるようにすることとを保証することである。例えば、一以上の実施形態では、ＩＰＩＤは、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介して物流輸送プロバイダーコンピュータシステム（例えば一以上のサーバデバイス１３０）によって、顧客／荷送人が輸送単位貨物保険契約に署名する前に顧客／荷送人に送信される。

【0253】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３が与えるＩＰＩＤは、顧客／荷送人が保険契約に署名する前にＰＳＣＩ保険プロバイダーが顧客／荷送人に与える輸送単位貨物保険契約に関し、ＰＳＣＩ保険プロバイダーがオファーする輸送単位貨物保険契約のタイプについての情報；輸送単位貨物保険契約がオファーする補償の要約であって、輸送単位貨物保険契約が保険対象とする主要なリスクを含む要約；輸送単位貨物保険契約の保険金額、及び該当する場合には、地理的範囲、及び輸送単位貨物保険契約に関する除外されたリスクの要約；顧客／荷送人が輸送単位貨物保険契約のもとで保険料を支払う手段及び支払期間；クレームがなされない場合を含む輸送単位貨物保険契約のもとでの主要な除外事項；輸送単位貨物保険契約開始時の義務；輸送単位貨物保険契約期間中の義務；輸送単位貨物保険契約に準拠してクレームがなされる事象における義務；輸送単位貨物保険契約の開始日及び終了日を含む輸送単位貨物保険契約の期間；輸送単位貨物保険契約を終了させる手段；保険プロバイダー、販売業者（例えば中間流通業者を含む）の身元；潜在的な利益相反、一以上の保険プロバイダー／販売業者が受領する任意の報酬の出所及び性質に関する情報；及び／又は一以上の保険プロバイダー／販売業者が請求及び受領する任意の料金の額、の一以上を含む。

【0254】

例えば、一以上の実施形態において、随意的に、ここに開示されるいずれかの実施形態と組み合わせて、ＰＳＣＩ保険プロバイダーが顧客／荷送人にオファーする輸送単位貨物保険契約に関するＩＰＩＤは、ＰＳＣＩ ＡＰＩ４０１を介してＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３によりカラーで提供される。このＩＰＩＤは、保険商品がオファーされる加盟国（すなわち欧州連合に含まれる加盟国の一つ）の一部で使用される公用語で若しくは公用語の一つで記載され、又は顧客／荷送人、物流輸送プロバイダー、ＰＳＣＩ保険契約プロバイダー、若しくは上記の任意の組み合わせが同意した場合には他の言語で記載され、正確であり、誤解を招くものではなく、ＩＰＩＤの最初のページの上部に「保険商品情報文書」というタイトルを含み、及び／又は、商品に関する完全な契約前及び契約上の情報が他の文書（例えばＰＳＣＩ保険プロバイダーによって与えられ、例えばステップ８２１において顧客／荷送人に送信された保険契約又は他の添付書類）に与えられる旨の記述を含む。

【0255】

図９は、本開示の一以上の実施形態に係るそれぞれのモデルリスク確率値に基づいて、事前に決定された契約リスクしきい値をリアルタイムで自動修正するオペレーションステップを示すフローチャート９００である。

【0256】

ステップ９０２において、プロセッサ２０５は、物流データプロバイダーによる特定されたデータ記録の入力データを受信するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、入力データは輸送詳細を参照し得る。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０５に関連付けられる入力インタフェイスは、ユーザインタフェイス又はＡＰＩを言及し得る。ユーザインタフェイスの例は、モバイルデバイス、ウェブデバイス等である。いくつかの実施形態において、入力データは、物流輸送プロバイダーによって輸送される物品を含む特定貨物輸送の輸送詳細を言及し得る。

【0257】

ステップ９０４において、プロセッサ２０５は、複数のプロバイダーの少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを受信するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、複数の事前に決定された契約パラメータは、商品タイプ、最大値、最小値、最大持続時間、輸送モード、国際、資産タイプ、追跡、最小容積、最小保険料、最大一日曝露料、又はリスクパーセンテージの一以上を含み得る。いくつかの実施形態において、少なくとも一つのプロバイダーは、保険契約プロバイダーを言及し得る。いくつかの実施形態において、少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた事前に決定された契約パラメータの事前に決定されたものは、入力データと特定されたデータ記録に関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータとの比較に基づいて、複数のプロバイダーのうちの少なくとも一つの適格プロバイダーを特定することに関連付けられ得る。いくつかの実施形態において、複数の物流データプロバイダーのうち少なくとも一つの物流データプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータの事前に決定されたものを受信することに応答して、プロセッサ２０５は、コンピュータシステムを使用して実行される複数のサービスに基づいて、複数のプロバイダーのうち少なくとも一つのプロバイダーに関連付けられた複数の事前に決定された契約パラメータを検証するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、複数のサービスは、少なくとも一つの送り主の場所を特定することと、少なくとも一つの受領者の場所を特定することと、少なくとも一つの送り主に関連付けられた支払能力の有効性を決定することと、少なくとも一つの受領者に関連付けられた支払能力の有効性を決定することとを言及し得る。いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、少なくとも一つの入力インタフェイス及び少なくとも一つのプロセッサを含むＰＳＣＩプラットフォームを言及し得る。

【0258】

ステップ９０６において、プロセッサ２０５は、特定されたデータ記録に関連付けられた現行データ、予報データ及び予測データを集約することによって入力データを動的に豊富化するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０５は、機械学習及び統計分析を介して内部履歴データを使用し、元の輸送データを強化することによって入力データを動的に豊富化することができる。いくつかの実施形態において、外部ＡＰＩを利用して、元の輸データをさらに強化することができる。例えば、使用されたオペレータ、経路、道路、船舶、車両、航空機、倉庫及び港と、予報された気象、地質学的事象、現在の港の渋滞、ストライキ、抗議、戦争、及び現地での他の活動とを含む行程区間を使用して入力データを豊富化させることができる。いくつかの実施形態において、ＰＳＣＩ機械学習モデルが、シミュレートされた複数の異なるモデル貨物輸送の一以上に含まれるデータポイントを処理層に入力し、リスクモデリングエンジンが生成したそれぞれの動的価格設定モデルを最適化するべく利用されるモデルリスク確率値を出力するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、豊富化された入力データが、特定された貨物輸送に含まれる物品のタイプを示す輸送詳細に基づいて商品タイプを決定することを参照し得る。

【0259】

ステップ９０８において、プロセッサ２０５は、豊富化された入力データ及び複数の事前に決定された契約パラメータの比較に基づいて、複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに関連付けられるそれぞれのリスク確率値を計算するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、計算されたそれぞれのリスク確率値は、リスクエンジンの出力を言及し得る。いくつかの実施形態において、リスクエンジンは、複数の機械学習、統計モデル、及び外部ＡＰＩを使用し、豊富化された入力データに基づいて複数のリスク因子を決定し得る。これらのリスク因子の例は、盗難、破損、紛失、多数の気象条件への曝露、及び遅延到着を含む。いくつかの実施形態において、リスクエンジンは、ＰＳＣＩリスクモデリングエンジン４０２、ＰＳＣＩユーザ体験エンジン４０３、ＰＳＣＩルールエンジン４０４、ＰＳＣＩ機械学習エンジン４０５、及び／又はＰＳＣＩ確率スコアリングエンジン４０６を参照し、複数のエンジンのうちそれぞれの機能を果たし得る。いくつかの実施形態において、リスクエンジンは、個別のリスクの集約に基づいて特定の輸送の総リスクを決定し得る。いくつかの実施形態において、訓練されたＰＳＣＩ機械学習モデルを利用してそれぞれのリスク確率値を、データポイントの使用によって計算することができる。データポイントは、機械学習モジュールが生成したシミュレートされたモデル貨物輸送の一以上に含まれる推定確率リスク値及び実際確率リスク値を含み、これらのデータポイントがニューラルネットワークの処理層に入力され、実際確率リスク値と推定確率リスク値との比較に基づいて複数の訓練サイクルを介して最適なそれぞれのモデルリスク確率値が決定される。ここで、重みが処理層において利用され、推定確率リスク値結果と実際確率リスク値結果との間の誤差が最小化される。

【0260】

ステップ９１０では、プロセッサ２０５は、豊富化された入力データ及びそれぞれ決定されたリスク確率値に基づいて、複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに関連付けられるそれぞれの動的データモデルを生成するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態では、ＰＳＣＩ機械学習モデルは、入力層と、処理層と、出力層と、教師あり学習層であって、分類層及び回帰層を含む教師あり学習層と、クラスタリング層を含む教師なし学習層とを含み得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０５は、特定された貨物輸送に対する一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対する輸送詳細及びそれぞれの決定されたリスク確率値に基づいて、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対するそれぞれの動的価格設定モデル及びそれぞれの決定されたリスク確率値を使用して、それぞれの動的価格設定モデルを生成するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０５は、リスク確率スコアリングエンジンを利用し、特定された貨物輸送のための輸送詳細に含まれる豊富化された入力データに基づいて、参照リスク確率値を決定するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態では、参照リスク確率値は、一以上の適格保険プロバイダーそれぞれに対するリアルタイム輸送データ又は履歴輸送データの一以上に基づいて、それぞれのモデルリスク確率値を参照し得る。

【0261】

ステップ９１２では、プロセッサ２０５が、複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに関連付けられたそれぞれの事前に決定されたリスク確率値を利用して、事前に決定された契約リスクしきい値を、特定されたデータ記録に対してリアルタイムで動的に決定するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態において、事前に決定された契約リスクしきい値の決定は、ＰＳＣＩプラットフォームによってアクセス可能な一以上のデータベースから、一以上の保険プロバイダーが与える一以上の事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準を受信することと、一以上の保険プロバイダーから一以上の適格保険プロバイダーを特定するべく輸送詳細を事前に決定されたそれぞれの引受業者前契約基準と比較することと、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対し、輸送詳細及びそれぞれの引受業者前契約基準に基づいて、それぞれのリスク確率値を決定することとを言及し得る。いくつかの実施形態において、事前に決定された契約リスクしきい値は、複数の保険プロバイダーの各保険プロバイダーに関連付けられる特定の保険契約に関連付けられる制限範囲を言及し得る。いくつかの実施形態において、事前に決定された契約リスクしきい値は、複数の保険プロバイダーの各適格保険プロバイダーに関連付けられる保険契約料を参照してよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０５は、所定の事前に決定された保険料修正基準が、それぞれの修正された事前に決定された契約リスクしきい値を決定するように満たされた場合、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて、事前に決定された契約リスクしきい値を動的に修正するようにプログラムされてよい。

【0262】

ステップ９１４では、プロセッサ２０５は、それぞれのモデルリスク確率値に基づいて、複数のプロバイダーのうち少なくとも一つの適格プロバイダーに関連付けられる事前に決定された契約リスクしきい値をリアルタイムで自動修正するようにプログラムされ得る。いくつかの実施形態では、事前に決定された契約リスクしきい値への自動修正は、気象データと、物品を輸送するべく利用される経路についてのデータを含む輸送経路データと、特定された貨物輸送に含まれる物品についてのデータを含む物品データとの一以上に基づいて一以上のセンサがリアルタイムで生成したセンサデータを受信することを意味し得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０５は、リスク確率スコアリングエンジンを利用し、特定された貨物輸送のための輸送詳細に含まれる豊富化された入力データに基づいて、参照リスク確率値を決定するようにプログラムされてよく、これは、所定の契約リスクしきい値をリアルタイムで自動修正してよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０５は、自動修正された事前に決定された契約リスクしきい値を利用し、豊富化された輸送詳細、リスク確率値、及び複数の契約パラメータに基づいて動的価格設定モデルを決定してよい。いくつかの実施形態では、動的価格設定モデルは、保険料、予約料金、及び技術料金の集約を参照してよく、これらはそれぞれが、複数の契約パラメータ及び／又はリスク確率値に基づいて動的に調整され得る。

【0263】

ステップ９１６では、プロセッサ２０５は、それぞれのモデルリスク確率値及び修正された契約リスクしきい値に基づいて、特定されたデータレコードに対してリアルタイムで、複数のプロバイダーの各適格プロバイダーに対してそれぞれのデータポイントを動的に選択するようにプログラムされてよい。いくつかの実施形態において、それぞれのデータポイントは、複数のプロバイダーの各保険プロバイダーに関連付けられた契約見積もりを参照してよい。いくつかの実施形態において、事前に決定された契約リスクしきい値に対する自動修正に応答して動的に選択された少なくとも一つのそれぞれのデータポイントは、特定された貨物輸送に対して保険補償を与える保険契約を参照してよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０５は、それぞれの保険契約料又はそれぞれの修正された事前に決定された契約リスクしきい値に基づいて、一以上の適格保険プロバイダーのそれぞれに対する特定された貨物輸送に対してリアルタイムで、それぞれの保険見積もりを決定するようにプログラムされてよい。いくつかの実施形態において、それぞれの保険契約料は、リスク確率のしきい値；商品タイプ；倉庫、港、都市又は国における輸送価値、保険付き輸送を含む現行暴露量；車両、船舶又は航空機における保険付き輸送；オペレータ及び／又は合計の保険付き輸送；及び／又は輸送の指定及び出発地を満たすことに基づいて選択されてよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０５は、特定された貨物輸送が一以上の保険コンプライアンス規則に適合していないことに基づいて、それぞれの保険見積もりを決定するようにプログラムされてよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０５は、特定された貨物輸送の輸送詳細を引受業者に与えることなく、一以上のリアルタイムで生成されたそれぞれの保険見積もりに基づいて、荷送人に保険補償を与えるように、引受業者前契約基準を利用するようにプログラムされてよい。

【0264】

本開示の一定数の実施形態が記載されてきたが、これらの実施形態は例示的なものであり、限定的なものではなく、ここに記載される独創的方法論、独創的システム、及び独創的デバイスが互いに任意の組み合わせで利用可能であることを含め、多くの修正例が当業者にとって明らかになり得ることが理解される。さらに、様々なステップを、任意の所望の順序で行うことができる（そして任意の所望のステップを追加し及び／又は任意の所望のステップを除去してよい）。

【図1】

【図2】

【図3A-3B】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図4E】

【図4F】

【図4G】

【図4H】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図5E】

【図5F】

【図5G】

【図5H】

【図5I-5J】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図6E】

【図6F】

【図7A-1】

【図7A-2】

【図7B】

【図7C】

【図7D】

【図7E】

【図7F】

【図8】

【図9】

【国際調査報告】