Airis di Eoliann per il rischio climatico assicurativo

Airis propone una nuova base dati operativa per il settore assicurativo, pensata per tradurre la variabilità climatica in numeri utili alle decisioni. Assicurazione è qui definita come il contratto che trasferisce e distribuisce un rischio economico tra assicuratori e assicurati; comprendere dove e quando il rischio si manifesta è essenziale per determinare premi, franchigie e coperture. Questa tecnologia non sostituisce le polizze, ma fornisce informazioni che rendono più precise le valutazioni di esposizione e vulnerabilità degli asset. La disponibilità di previsioni dettagliate nel tempo permette agli operatori di modellare scenari di rischio che incidono direttamente sui bilanci e sulle riserve.

Come funziona la misurazione dei rischi

Rischio climatico indica la probabilità che eventi come alluvioni, incendi o frane causino danni a beni e servizi e generino perdite economiche. La piattaforma combina dati satellitari, modelli di apprendimento automatico e competenze territoriali per stimare la probabilità di sei pericoli contemporaneamente: alluvioni, frane, incendi, siccità, piogge intense e vento. Le stime sono sviluppate su quattro orizzonti temporali e su tre scenari di emissioni del Panel Intergovernativo sul Cambiamento Climatico, permettendo di costruire fino a 72 variabili di rischio per singolo asset. Questo approccio multi-rischio e multi-temporale fornisce una matrice informativa utile per l’underwriting, la modellizzazione delle perdite e la definizione delle priorità di intervento.

Tipologie di asset e implicazioni per le coperture

Il modello analizza diciassette tipologie di asset critici, come sottostazioni, linee aeree, turbine eoliche, ferrovie, gasdotti e reti elettriche, valutandone esposizione e potenziale danno. Per le compagnie assicurative questi asset rappresentano categorie di esposizione su cui strutturare polizze specializzate, definire limiti di indennizzo e stabilire esclusioni specifiche. Esposizione è il termine tecnico che indica la presenza economica di beni o persone in aree soggette a pericolo; una valutazione precisa dell’esposizione consente di calibrare meglio i premi e prevenire sottocapitalizzazioni. La granularità delle informazioni agevola anche la creazione di soluzioni come assicurazioni parametriche o coperture su infrastrutture critiche.

Dati, scala e accuratezza delle previsioni

La soluzione opera su una copertura territoriale estesa e una risoluzione spaziale fino a 30 metri, analizzando oltre 2,15 milioni di km² con più di due miliardi di punti georeferenziati. Questi parametri consentono di collegare l’analisi del rischio a singoli pezzi di infrastruttura, migliorando la modellizzazione delle perdite potenziali su scala locale. I modelli sono stati confrontati con eventi reali e mappe delle autorità locali ottenendo un livello di accuratezza dichiarato intorno al 95%, un risultato significativo per le funzioni attuariali e di gestione sinistri. Il supporto dell’Agenzia Spaziale Europea e la validazione su casi concreti rafforzano la credibilità dei risultati per le decisioni assicurative.

Effetti su premi, franchigie e riserve

Le informazioni ad alta risoluzione influenzano direttamente la determinazione del premio, cioè l’importo che l’assicurato paga per trasferire il rischio, e della franchigia, la parte di perdita a carico dell’assicurato in caso di sinistro. Con dati più precisi gli assicuratori possono differenziare le tariffe in base alla reale esposizione e alla probabilità di evento, evitando sottovalutazioni che genererebbero perdite tecniche. Le stime a lungo termine sono utilizzabili per calcolare le riserve tecniche, ossia il capitale accantonato per far fronte a future richieste di indennizzo, e per impostare scenari di capitale economico e stress test regolamentari. Per prodotti parametrici o indennizzi basati su soglie, la granularità spaziale riduce il rischio di basis risk, cioè la discrepanza tra perdita reale e indennizzo erogato.

Implicazioni per assicurati: famiglie, imprese e operatori

Per i singoli assicurati come proprietari di casa o conducenti, la valutazione dettagliata del rischio può determinare variazioni di premio o l’introduzione di clausole specifiche per eventi estremi che cambiano la valutazione della copertura. Le imprese e i gestori di infrastrutture vedono un impatto diretto sulla gestione del portafoglio assicurativo e sulle scelte di investimento in prevenzione: conoscendo aree più vulnerabili è possibile rendere più efficiente il rapporto costo-beneficio degli interventi. Esclusione è il termine che identifica eventi o condizioni non coperte dalla polizza; la disponibilità di dati precisi può portare a definizioni di esclusioni più circoscritte o, al contrario, a clausole mirate in presenza di rischi elevati. Inoltre, l’accesso a queste analisi supporta obblighi di due diligence e dichiarazioni di rischio richieste da alcune polizze commerciali e da requisiti normativi.

Scenari climatici e gestione finanziaria a lungo termine

I tre scenari climatico-emissivi integrati nelle proiezioni permettono di stimare come la frequenza e l’intensità degli eventi possano mutare fino al 2050, influenzando i flussi di sinistri futuri e la sostenibilità delle coperture contemporanee. Stress test indica l’esercizio che simula condizioni estreme per verificare la capacità di tenuta finanziaria di una compagnia; i dati su orizzonti 2026, 2030, 2040 e 2050 sono strumenti utili per questi test. Per le autorità di vigilanza e per i riassicuratori, modellare diversi percorsi climatici è fondamentale per valutare accumuli di esposizione e per stabilire politiche di retrocessione del rischio. Pianificare con scenari robusti aiuta a evitare shock di solvibilità legati a eventi che potrebbero aumentare rapidamente la frequenza dei sinistri.

Limiti tecnici e necessità operative

Ogni modello ha limiti: la precisione dipende da qualità dei dati di input, aggiornamento temporale e contestualizzazione locale, e può richiedere integrazione con mappe di rischio delle autorità e dati di inventario aggiornati. Modellazione indica il processo numerico che traduce dati e ipotesi in stime di perdita; la validazione continua su eventi reali rimane essenziale per mantenere affidabili le previsioni. Per gli assicuratori è quindi necessario un processo operativo che combini questi output con informazioni contrattuali e attuariali specifiche, evitando affidamenti esclusivi senza controlli. Investire in progetti di ricerca e sviluppo e in integrazione dati è una fase operativa richiesta per trasformare le mappe di rischio in strumenti contrattuali e gestionali robusti.

Utilizzo pratico e prossimi passi per il settore assicurativo

In pratica, le compagnie possono usare queste analisi per ripensare underwriting, retrocessione e pricing, e per indirizzare programmi di riduzione del rischio sui beni più critici. Resilienza è qui intesa come la capacità di un sistema di mantenere funzioni essenziali dopo un evento avverso; misurarla aiuta a prioritizzare interventi con il migliore ritorno assicurativo e sociale. I risultati dovrebbero essere integrati nei processi di offerta commerciale, nella progettazione di prodotti e nella comunicazione con gli assicurati, per chiarire obblighi e possibili limitazioni di copertura. L’adozione diffusa di informazioni spaziali ad alta risoluzione può migliorare la gestione del rischio a vantaggio di assicuratori, riassicuratori e soggetti assicurati senza sostituire l’analisi contrattuale caso per caso.