Eoliann sfrutta dati satellitari e algoritmi proprietari basati su machine learning per migliorare la stima della probabilità e dell’impatto dei disastri naturali, integrando big data, advanced analytics e predictive modeling.
L’aumento dell’intensità e della frequenza degli eventi estremi legate all’estrema instabilità del clima, rende inadeguati per le proiezioni dei sinistri futuri i dati storici e le statistiche su cui si basano i modelli attuali.
Negli ultimi 50 anni gli eventi meteorologici estremi sono aumentati del 345% a causa dell’antropizzazione e dei cambiamenti climatici. Con l’aumento dei disastri naturali, i danni generati da questi eventi diventano sempre più volatili, rendendone la previsione estremamente difficile:
Percentuale di sottostima dei danni economici causati da eventi naturali da parte delle compagnie assicurative nel 2021 (dal report S&P)
Stiamo sviluppando modelli di previsione del rischio efficaci nel registrare e verificare i rischi legati al clima, per aiutare le compagnie assicurative a prendere decisioni in materia di prezzi e sottoscrizione delle polizze, per mitigare nel lungo periodo l’impatto di eventi meteorologici estremi.
Grazie alle potenzialità dei nostri algoritmi, il settore assicurativo può:
La nostra API aiuta i decisori a gestire l’impatto finanziario, economico e sociale delle catastrofi naturali, grazie ai dati satellitari e agli algoritmi proprietari di Machine Learning.
Contattaci per scoprire come utilizzare i dati climatici dei satelliti per una nuova modellazione del rischio e per migliorare la risposta delle assicurazioni ai cambiamenti climatici:
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