{"id":201,"date":"2017-09-19T15:24:08","date_gmt":"2017-09-19T13:24:08","guid":{"rendered":"http:\/\/www.bitmat.it\/iot\/?p=201"},"modified":"2017-09-14T15:25:35","modified_gmt":"2017-09-14T13:25:35","slug":"prevedere-nuovi-rischi-emergenti-attraverso-i-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/blog\/news\/201\/prevedere-nuovi-rischi-emergenti-attraverso-i-big-data","title":{"rendered":"Prevedere nuovi rischi emergenti attraverso i big data"},"content":{"rendered":"<p>Allianz Global Corporate &amp; 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 responsabilit\u00e0 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 quantit\u00e0 di dati provenienti da pubblicazioni scientifiche peer-reviewed e identificare la possibilit\u00e0 che prodotti o sostanze, nel loro ciclo di vita, generino rischi di controversie. \u2028Creando un collegamento tra le analisi predittive e la tradizionale gestione dei rischi di responsabilit\u00e0 civile basata sull&#8217;esperienza nel settore, AGCS e Praedicat mirano ad unire gli aspetti determinanti dei loro approcci creando questa nuova metodologia di valutazione dei rischi.<\/p>\n<p>Grazie ai modelli di dati previsionali che si uniscono all&#8217;analisi storica dei dati delle perdite e alle valutazioni di risk engineering, gli assicuratori potranno identificare e valutare i futuri rischi di responsabilit\u00e0 per le industrie o le singole aziende. L&#8217;amianto, che ha provocato in tutto il mondo perdite assicurative per 71 miliardi di $ fino al 2011 (Swiss Re, Sigma No 02\/2012), \u00e8 un importante esempio di un disastro provocato dall&#8217;uomo.<\/p>\n<p>&#8220;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&#8221;, ha dichiarato Hartmut Mai, Chief Underwriting Officer e membro del Consiglio di AGCS. &#8220;Per un assicuratore \u00e8 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 qualit\u00e0 e l&#8217;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&#8221;.<\/p>\n<p>La tecnologia di apprendimento automatico contribuisce a identificare i rischi di controversia \u2028Il motore di modellizzazione di Praedicat utilizza la tecnologia di apprendimento automatico per elaborare grandi quantit\u00e0 di dati provenienti da pubblicazioni scientifiche peer-reviewed e identificare la possibilit\u00e0 che prodotti o sostanze, nel loro ciclo di vita, generino rischi di controversie. Quando vengono identificati agenti di rischio o &#8220;rischi noti&#8221;, 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nuove soluzioni per prevedere i futuri rischi di catastrofe per comprendere meglio i rischi emergenti e le nuove opportunit\u00e0 di business. \u2028<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":202,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1,8],"tags":[84],"class_list":{"0":"post-201","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-attualita","8":"category-opinioni","9":"tag-big-data"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v26.3 (Yoast SEO v27.4) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Prevedere nuovi rischi emergenti attraverso i big data - BitMAT | Speciale IoT e Big 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