AI-modell segíti a biztosítókat: 30%-kal pontosabb aszálykockázat-becslés Franciaországban
A természeti katasztrófák átlagos éves költsége 2001 és 2020 között elérte a 180-200 milliárd dollárt, ami sürgős alkalmazkodásra kényszeríti a biztosítókat.
Egy új mesterséges intelligencia keretrendszer segíthet a biztosítási szektornak a klímakockázatok pontosabb kezelésében, különösen a talajnedvességi index (SWI) jövőbeli alakulásának előrejelzésével — derül ki egy friss kutatásból, amely előnyomtatott formában jelent meg az arXiv platformon.
Az ENSZ Katasztrófakockázat-csökkentési Hivatala (2025) szerint a természeti katasztrófák éves átlagos költsége drasztikusan emelkedett: 1970 és 2000 között 70-80 milliárd dollárról 2001 és 2020 között már 180-200 milliárd dollárra nőtt.
A klíma zongorájának hangjai
A javasolt AI-rendszer Conditional Generative Adversarial Networks (Conditional GANs) alapú, és képes a klimatikus indexek jövőbeli térbeli-időbeli pályáinak generálására. A modell elsősorban a talajnedvességi indexre (SWI) fókuszál, amely Franciaországban az aszály súlyosságának kulcsfontosságú mutatója.
A Conditional GAN-ok abban különböznek a hagyományos GAN-októl, hogy egy kiegészítő információ, például egy idősor vagy egy térkép alapján generálnak adatokat, így pontosabban modellezhetik a komplex klímafolyamatokat.
Víziók a jövőbeli aszályokról
Ez az új megközelítés lehetővé teszi a biztosítók számára, hogy részletesebb és megbízhatóbb forgatókönyveket készítsenek a jövőbeli aszályokról és azok pénzügyi következményeiről. A kutatás célja, hogy a biztosítási szektor hatékonyabban kezelje az éghajlatváltozás okozta kockázatokat.
A modell segítségével a francia biztosítók jobban felkészülhetnek a jövőbeli aszálykárokra, amelyek a kártérítések 30%-át teszik ki, és az új rendszer 30%-kal pontosabb aszálykockázat-becslést tesz lehetővé Franciaországban, 2025-re.