SinkAlert for InsurTech
Urban geohazard · Disaster risk
Category #3 Disaster-related risks (ความเสี่ยงด้านภัยพิบัติ): decision-support intelligence for urban sinkhole / subsidence exposure — underwriting awareness, portfolio hotspot screening, claims triage support, and coordination with emergency / government channels. Not an actuarial pricing engine.
SinkAlert เสนอต่อรางวัล OIC InsurTech Award 2026 ในหมวด #3 ความเสี่ยงด้านภัยพิบัติ — ระบบข่าวกรองความเสี่ยงหลุมยุบ / การทรุดตัวในเมือง สำหรับบริษัทประกัน ใช้ช่วยคัดกรองพื้นที่เสี่ยง ติดตามเหตุการณ์ และสนับสนุนการประสานงาน ไม่ได้อ้างว่าคำนวณเบี้ยประกันอัตโนมัติหรือรับประกันลดความเสียหายเป็นเปอร์เซ็นต์
โมเดล Phase B RF (phase_b_rf_v1_56) เป็นชั้นคัดกรองเชิงวิจัยเท่านั้น
(operational_use=false) ไม่ปล่อย CAP อัตโนมัติ
1. Five judging perspectives · 5 มุมมองการตัดสิน
Urban sinkholes are sudden, local, and poorly mapped for insurers
Bangkok Metropolitan Region sees recurring road collapses and underground failures (utilities, drainage, rainfall). Insurers lack a shared, honest geohazard layer for portfolio screening and claims triage — especially for motor, property, and liability near known hotspots.
จุดเจ็บ: หลุมยุบในเมืองเกิดฉับพลัน ข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับประกันยังกระจาย — SinkAlert รวมรายงานประชาชน + ชั้นคัดกรองวิจัย
Non-life insurers, reinsurers, brokers · BMR first · gov coordination partners
Primary: Thai non-life underwriting / risk engineering teams and claims ops covering Greater Bangkok. Secondary: municipal / disaster agencies (MHEWS-style channels), GIS partners (e.g. GISTDA brief path). Team size for award: 2–3 people.
กลุ่มเป้าหมาย: บริษัทประกันวินาศภัย / วิศวกรรมความเสี่ยง / สายสินไหม ใน กทม.และปริมณฑล
Screen · triage · coordinate — without fake loss-reduction %
Underwriting awareness (where to look), portfolio hotspot screening (research susceptibility + event catalog), claims triage support (citizen reports + location context), paramedic / gov coordination (MHEWS-ready meta, LINE/citizen intake). Explicitly not: automatic premium pricing or guaranteed claims reduction.
คุณค่า: คัดกรองและสนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่เครื่องคำนวณเบี้ยหรือสัญญาลดความเสียหาย
Live citizen + ops stack · research RF layer · honest status pages
Production: citizen report map, admin review, LINE OA, Contabo dashboard.
Research: Phase B Random Forest susceptibility grid (phase_b_rf_v1_56),
freeze status, GISTDA partner brief. InsurTech wedge: exportable screening context
and BMC for insurer pilots — not a black-box “risk score for sale.”
ผลิตภัณฑ์: แพลตฟอร์มรายงาน + แดชบอร์ด + ชั้น RF วิจัย + เอกสาร BMC สำหรับรางวัล
Frozen scientific RF + live ops + honesty as the moat
Unfair advantage: an already-deployed Thai urban sinkhole stack (citizen → quarantine → admin)
plus a documented open-data RF with OOF metrics and an explicit
operational_use=false freeze — rare honesty in InsurTech pitches.
Wow: Contabo-live MHEWS meta + bilingual partner briefs + print-ready BMC for OIC.
เทคโนโลยี: RF แช่แข็งพร้อมเมตริก OOF จริง + ระบบรายงานออนไลน์ + ความโปร่งใสเป็นข้อได้เปรียบ
2. Insurance value (honest scope) · คุณค่าต่อประกัน
| Use case | Underwriting awareness — flag BMR areas with known events / elevated research susceptibility for desk review (human decides). |
|---|---|
| Portfolio | Hotspot screening — overlay policy book locations vs news catalog + RF research grid (not a rating factor until partner validation). |
| Claims | Triage support — citizen reports with lat/lng, images, verification status for faster first look. |
| Ops / ESG | Gov & emergency coordination — MHEWS-compatible meta endpoints; LINE OA intake; admin audit trail. |
operational_use=false, never auto-CAP). Cite OOF / LOPO only — not in-sample marketing accuracy.
3. Phase B RF — documented metrics only
Frozen web default phase_b_rf_v1_56 (2026-07-29). Algorithm:
RandomForestClassifier, 500 trees, max_depth=4, balanced_subsample.
Leave-one-positive-out style OOF backtest on train-time labels (12 pos / 60 neg at freeze).
- operational_use=false · cap_auto_issue=false — never auto-issue CAP RED/ORANGE from RF alone.
- Label catalog grew to 54 BMR events / 49 unique points (2026-07-29 Round 11); frozen web model still uses 12 labels. Retrains v1.89–v1.96 dual-gated vs v1.56 and held (see
docs/106,docs/117). Web stays research-only until both AP and F1 clear. - Hard FN: Sai Noi MEA cable-pit event — needs partner underground GIS (MEA/MWA), not open OSM alone.
4. Live links · ลิงก์สาธิต
Evidence annex · หลักฐานอ้างอิง
No invented evidence. These endpoints are the audit-friendly references for the “research-only / never auto-CAP” claims.
operational_use=false)
Open →
RF metadata JSON (frozen model card; includes operational_use)
JSON →
MHEWS health (live API health)
API →
MHEWS Phase B meta (operational readiness meta)
API →
CAP drafts endpoint (saved coordination drafts; drafts ≠ issued alerts)
API →
5. Team · ทีม (2–3 คน ตามเกณฑ์)
OIC / CIT: teams of 2–3 people only. Slots below are structured placeholders (no names). Replace the bracket text when names are available — names available before submission.
Suggested team name for filename:
ผลงานสมัครเข้าร่วม OIC InsurTech Award 2026 - [Team Name]
· PDF ≤ 20MB · contact: oicinsurtechawardstage@gmail.com · CIT: Facebook / Instagram @citthailand
6. Submission checklist · เช็คลิสต์ส่งผลงาน
- Pick category #3 Disaster-related risks.
- Export BMC: open oic-insurtech-2026-bmc.html → Print → Save as PDF (A3 landscape recommended).
- Optional: print this pitch page for appendix slides (same browser Print → PDF).
- Filename:
ผลงานสมัครเข้าร่วม OIC InsurTech Award 2026 - [Team Name]. - Keep PDF under 20MB (these pages use no large images).
- Fill Member 1–3 slots (name · role · email · phone) before submit — visible placeholders say “[To be filled before submission]”; do not invent names.
- Agent handoff / BMC source of truth:
docs/112-oic-insurtech-award-2026.md.