La previsione dei rischi con i big data
L’intelligenza artificiale è alla base dei modelli predittivi di Praedicat: grazie a questa tecnologia è possibile analizzare grandi quantità di dati provenienti da pubblicazioni scientifiche, studi e ricerche per capire quali sostanze o prodotti possano generare rischi di controversie. Il sistema previsionale si applica quindi alle imprese che lavorano ad esempio a contatto con l’amianto, che provoca gravi impatti sul business di molte aziende. Oppure ai rischi legati all’uso di nanotecnologie nel settore dell’alimentazione.
La collaborazione tra AGCS e Praedicat
Allianz Global Corporate & Specialty (AGCS) ha quindi integrato la soluzione di Praedicat, startup InsurTech con sede a Los Angeles, con i propri processi di underwriting e le analisi di portafoglio dei rischi di responsabilità civile. L’assicuratore può quindi prevedere i rischi emergenti delle industrie e delle aziende clienti grazie all’utilizzo di modelli di dati previsionali, analisi storiche dei dati e valutazioni di risk engineering.
Un database per i rischi emergenti
Quando vengono identificati agenti di rischio o rischi noti, questi vengono mano a mano inseriti anche in un database, suddiviso per settori e aziende, condiviso tra AGS e Praedicat. Dai rischi emergenti può provenire infatti un'ampia gamma di responsabilità che è opportuno catalogare.
«I modelli previsionali trasformeranno il mondo assicurativo – commenta Hartmut Mai, Chief Underwriting Officer e membro del Consiglio di AGCS. Tramite questa collaborazione ci auguriamo di modificare il ruolo principale degli underwriter, liberandoli dalla dipendenza dai documenti e rendendoli dei veri esperti di dati. 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».
