保險的預測市場是一個我不斷回到的用例。 它們解決了一個核心的低效率問題；即成本和利用率（風險）不可預測地上升和下降。天氣事件或流感爆發就是一個風險激增的例子。 許多保險提供者對風險進行定價，但許多行業，如醫療保健，則有內生性通脹。這來自於利用模式、定價代碼和臨床行為。 這些市場的行為與CPI（消費者物價指數）或PCE（個人消費支出）完全不同。然而，醫療保健的保險成本佔美國GDP的17.6%。 目前沒有任何市場可以讓任何人直接對沖這種趨勢。預測並不吸收風險；市場才會。 在預測市場（@Kalshi, @Polymarket等）出現流動性工具之前，所有的保險預測只是將錯誤的責任轉移。 它們並沒有解決潛在的波動性。