Prevedere nuovi rischi emergenti attraverso i big data

Nuove soluzioni per prevedere i futuri rischi di catastrofe per comprendere meglio i rischi emergenti e le nuove opportunità di business. 


Allianz Global Corporate & Specialty SE sta collaborando con Praedicat, compagnia di analisi InsurTech con sede a Los Angeles, per riuscire a prevedere i principali rischi di catastrofe del futuro. Associando la modellizzazione predittiva di Praedicat ai processi di underwriting e alle numerose analisi di portafoglio dei rischi di responsabilità civile di AGCS, le due compagnie puntano ad identificare i rischi di catastrofe futuri dei clienti aziendali con molto anticipo rispetto ai metodi attuali. Il motore di modellizzazione di Praedicat utilizza la tecnologia di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati provenienti da pubblicazioni scientifiche peer-reviewed e identificare la possibilità che prodotti o sostanze, nel loro ciclo di vita, generino rischi di controversie. 
Creando un collegamento tra le analisi predittive e la tradizionale gestione dei rischi di responsabilità civile basata sull’esperienza nel settore, AGCS e Praedicat mirano ad unire gli aspetti determinanti dei loro approcci creando questa nuova metodologia di valutazione dei rischi.

Grazie ai modelli di dati previsionali che si uniscono all’analisi storica dei dati delle perdite e alle valutazioni di risk engineering, gli assicuratori potranno identificare e valutare i futuri rischi di responsabilità per le industrie o le singole aziende. L’amianto, che ha provocato in tutto il mondo perdite assicurative per 71 miliardi di $ fino al 2011 (Swiss Re, Sigma No 02/2012), è un importante esempio di un disastro provocato dall’uomo.

“I modelli previsionali trasformeranno il mondo assicurativo. Tramite questa collaborazione ci auguriamo di modificare il ruolo principale degli i underwriter, liberandoli dalla dipendenza dai documenti e rendendoli dei veri esperti di dati”, ha dichiarato Hartmut Mai, Chief Underwriting Officer e membro del Consiglio di AGCS. “Per un assicuratore è difficile quantificare i rischi emergenti. Ma adesso, gli underwriter di AGCS saranno in grado di identificare i rischi emergenti di catastrofi con una maggiore precisione che si basa su analisi approfondite. Inserendo questi nuovi strumenti nel nostro processo assicurativo, non solo miglioreremo la qualità e l’efficienza delle nostre decisioni, ma diventeremo i partner ideali per le aziende grazie ad una migliore identificazione del rischio, in anticipo sugli attuali processi di analisi”.

La tecnologia di apprendimento automatico contribuisce a identificare i rischi di controversia 
Il motore di modellizzazione di Praedicat utilizza la tecnologia di apprendimento automatico per elaborare grandi quantità di dati provenienti da pubblicazioni scientifiche peer-reviewed e identificare la possibilità che prodotti o sostanze, nel loro ciclo di vita, generino rischi di controversie. Quando vengono identificati agenti di rischio o “rischi noti”, questi vengono ricercati nel tempo mano a mano che emergono nuovi dati che danno vita ad una comprensione scientifica del rischio. Praedicat ha sviluppato anche un database di esposizioni a rischi da parte di settori e aziende.