Airis, la nuova piattaforma sviluppata da Eoliann, si propone come uno strumento innovativo per il mondo assicurativo, progettato per tradurre le variabilità climatiche in dati concreti e operativi utili alle decisioni strategiche. Nel contesto assicurativo, definito come il trasferimento e la distribuzione di rischi economici tra assicuratori e assicurati, conoscere con precisione dove e quando un rischio può manifestarsi è fondamentale per definire premi, franchigie e coperture adeguate.

Questa tecnologia non si sostituisce alle polizze tradizionali, ma arricchisce le valutazioni di esposizione e vulnerabilità degli asset, fornendo informazioni dettagliate e affidabili che migliorano la modellizzazione del rischio. Grazie a previsioni climatiche dettagliate e articolate nel tempo, gli operatori possono simulare scenari di rischio che impattano direttamente sui bilanci e sulle riserve tecniche.

Airis di Eoliann: una rivoluzione per la gestione del rischio climatico nel settore assicurativo

Come viene misurato il rischio climatico

Il rischio climatico rappresenta la probabilità che eventi naturali come alluvioni, incendi, frane, siccità, piogge intense o vento causino danni materiali e perdite economiche. La piattaforma Airis integra dati satellitari, modelli di machine learning e competenze territoriali, stimando simultaneamente la probabilità di sei tipologie di pericoli. Queste stime sono elaborate su quattro orizzonti temporali differenti e tre scenari di emissioni climatiche definiti dall’Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), generando fino a 72 variabili di rischio per ogni singolo asset.

Questo approccio multidimensionale permette di ottenere una matrice informativa completa, essenziale per attività come l’underwriting, la modellizzazione delle perdite e la definizione delle priorità di intervento sul territorio.

Analisi degli asset critici e impatti sulle coperture assicurative

Il modello analizza diciassette categorie di asset critici, inclusi sottostazioni elettriche, linee aeree, turbine eoliche, ferrovie, gasdotti e reti elettriche, valutandone l’esposizione e la potenziale vulnerabilità ai diversi rischi climatici. Per le compagnie assicurative, questi asset rappresentano elementi chiave su cui strutturare polizze specializzate, definire limiti di indennizzo e formulare esclusioni mirate.

Il concetto di esposizione indica la presenza economica di beni o persone in aree soggette a pericolo. Una valutazione accurata di questo parametro consente di calibrare i premi assicurativi in modo più preciso, prevenendo sottocapitalizzazioni e migliorando la sostenibilità delle coperture. Inoltre, la granularità dei dati agevola la realizzazione di soluzioni innovative, come assicurazioni parametriche o coperture dedicate a infrastrutture critiche.

Dati, scala e precisione delle previsioni

La soluzione Airis copre un’area territoriale di oltre 2,15 milioni di km², con una risoluzione spaziale fino a 30 metri e l’analisi di oltre due miliardi di punti georeferenziati. Questo livello di dettaglio permette di collegare le stime di rischio a specifici elementi infrastrutturali, migliorando la modellizzazione delle potenziali perdite a scala locale.

I modelli utilizzati sono stati validati attraverso il confronto con eventi reali e mappe ufficiali delle autorità locali, raggiungendo un livello di accuratezza stimato intorno al 95%. Questo risultato rappresenta un significativo valore aggiunto per le funzioni attuariali e di gestione sinistri. Il supporto dell’Agenzia Spaziale Europea e la validazione su casi concreti rafforzano ulteriormente la credibilità e l’affidabilità delle analisi per decisioni assicurative consapevoli.

Impatto su premi, franchigie e riserve

Le informazioni dettagliate ad alta risoluzione influenzano in modo diretto la definizione del premio, ossia l’importo che l’assicurato versa per trasferire il rischio, e della franchigia, la quota di perdita che rimane a carico dell’assicurato in caso di sinistro. Disporre di dati precisi consente agli assicuratori di modulare le tariffe in base all’esposizione reale e alla probabilità di accadimento degli eventi, riducendo il rischio di sottovalutazioni che potrebbero provocare perdite tecniche.

Le proiezioni a lungo termine sono inoltre fondamentali per il calcolo delle riserve tecniche, cioè del capitale accantonato per fronteggiare future richieste di indennizzo, e per la definizione di scenari di capitale economico e stress test richiesti da normative di vigilanza. In particolare, per prodotti parametrici o indennizzi basati su soglie prestabilite, la granularità spaziale riduce il cosiddetto basis risk, ovvero la discrepanza tra la perdita reale subita e l’importo dell’indennizzo erogato.

Conseguenze per assicurati, imprese e operatori

Per i singoli assicurati, come proprietari di immobili o conducenti, una valutazione dettagliata del rischio può tradursi in variazioni di premio o nell’inserimento di clausole specifiche per eventi climatici estremi, modificando così la percezione e la copertura del rischio. Le imprese e i gestori di infrastrutture, invece, beneficiano di un impatto diretto sulla gestione del portafoglio assicurativo e sulle decisioni di investimento in misure di prevenzione, consentendo un miglior rapporto costo-beneficio degli interventi.

Il concetto di esclusione identifica eventi o condizioni non coperte dalla polizza. L’accesso a dati precisi permette di definire esclusioni più circoscritte o clausole mirate in presenza di rischi particolarmente elevati. Inoltre, queste analisi supportano gli obblighi di due diligence e le dichiarazioni di rischio richieste da alcune polizze commerciali e da normative vigenti.

Scenari climatici e gestione finanziaria futura

I tre scenari climatici ed emissivi incorporati nelle proiezioni consentono di stimare come la frequenza e l’intensità degli eventi estremi possano evolversi fino al 2050, influenzando i flussi di sinistri futuri e la sostenibilità delle coperture assicurative attuali. Gli stress test, che simulano condizioni estreme per valutare la solidità finanziaria di una compagnia, trovano in questi dati uno strumento prezioso, con orizzonti temporali calibrati al 2026, 2030, 2040 e 2050.

Per le autorità di regolamentazione e i riassicuratori, la capacità di modellare diversi scenari climatici è cruciale per analizzare accumuli di esposizione e definire politiche di retrocessione del rischio. Pianificare con scenari robusti aiuta a prevenire shock di solvibilità causati da un rapido aumento della frequenza e dell’intensità degli eventi avversi.

Limiti tecnici e sfide operative

Ogni modello presenta limiti intrinseci: la precisione dipende dalla qualità dei dati di input, dalla frequenza di aggiornamento e dalla contestualizzazione locale. Spesso è necessaria l’integrazione con mappe di rischio ufficiali e dati di inventario aggiornati per garantire affidabilità. La modellazione, ovvero il processo numerico che traduce dati e ipotesi in stime di perdita, richiede una continua validazione su eventi reali per mantenere la robustezza delle previsioni.

Per le compagnie assicurative è indispensabile un processo operativo che combini i dati della piattaforma con informazioni contrattuali e attuariali specifiche, evitando affidamenti esclusivi senza opportune verifiche. Investire in ricerca e sviluppo e nell’integrazione dati è fondamentale per trasformare queste mappe di rischio in strumenti pratici e affidabili per la gestione e la sottoscrizione delle polizze.

Impiego pratico e prospettive per il settore assicurativo

In termini pratici, le compagnie possono utilizzare queste analisi per ripensare le strategie di underwriting, retrocessione e pricing, nonché per indirizzare programmi di riduzione del rischio focalizzati sugli asset più vulnerabili. La resilienza, intesa come la capacità di un sistema di mantenere le sue funzioni essenziali dopo un evento avverso, può essere misurata e potenziata, facilitando la prioritizzazione degli interventi con il più alto ritorno assicurativo e sociale.

I risultati di Airis dovrebbero essere integrati nei processi di offerta commerciale, nella progettazione di prodotti innovativi e nella comunicazione con gli assicurati, al fine di chiarire obblighi contrattuali e possibili limitazioni di copertura. L’adozione diffusa di dati spaziali ad alta risoluzione promette di rivoluzionare la gestione del rischio, a beneficio di assicuratori, riassicuratori e assicurati, senza tuttavia sostituire l’analisi contrattuale personalizzata caso per caso.