“Conoscere il rischio ambientale per gestirlo al meglio e per poter adottare tutte le misure di prevenzione possibili oggi è fondamentale per il risk manager”. Questo è quanto affermato da Paola Radaelli, vice presidente di Anra, in apertura del secondo appuntamento con la Insurance Academy organizzata da Anra e Axa XL e andato in scena il 5 maggio. Durante il webinar si è discusso dei rischi legati al cambiamento climatico e delle dinamiche di sottoscrizione assicurativa nel panorama attuale.

Data science e risk consulting

Alessandro Zanardi, data science & analytics manager risk consulting di Axa XL, ha parlato dei diversi tool innovativi sviluppati dagli ingegneri del team risk consulting della compagnia. “Come risk manager abbiamo bisogno di nuove soluzioni alimentate dalle nuove tecnologie che svolgano una funzione complementare rispetto ai risultati offerti dagli approcci tradizionali. Questo perchè grazie ai dati provenienti dalle nuove soluzioni tech possiamo stimare con più precisione il rischio ambientale e offrire delle coperture più efficienti”.

“Attraverso la data science possiamo stimare l’importanza di un possibile sinistro ambientale – ha spiegato Zanardi -Utilizzare un approccio più analytics ci permette di inviare delle checklist ai gestori locali e ai plant manager per verificare la loro sensibilità su queste tematiche la loro conoscenza dei rischi ai quali possono essere esposti. L’approccio di data science si va a integrare nel framework tradizionale del risk engineering che è basato principalmente sull’utilizzo delle ispezioni in sito. Infine, una migliore conoscenza del proprio portafoglio può fornire  maggiori beneficio al cliente in quanto potrà più facilmente ottenere delle soluzioni assicurative personalizzate”.

L’approccio di Axa XL ai rischi ambientali

A concordare con il collega è stato Mauro Plantone, senior risk engineer, property & liability di Axa XL, che ha fornito un esempio concreto di come la data science possa supportare l’industria assicurativa. “Noi seguiamo uno schema multilivello per approcciarci alla valutazione del rischio ambientale. Questo schema è suddiviso in tre fasi: l’analisi del portafoglio, l’analisi del sito e la valutazione sul campo. Il primo step consiste in un approccio molto semplice e conveniente a livello di time consuming da parte del cliente. Il potenziale assicurato, infatti, deve fornire alcune informazioni semplici al consulente come, per esempio, le coordinate referenziate del sito e una breve descrizione di cosa si fa presso il sito. Successivamente, il secondo e il terzo livello rappresentano solamente degli approfondimenti più specifici da parte nostra realizzati con tecniche innovative”.

“I potenziali sviluppi futuri dei tool per l’analisi dei rischi ambientali – ha continuato Plantone – Sarà sicuramente quello di andare a fornire un supporto agli aspetti environment. Quindi definire un insieme di criteri legati al sistema esg. Questo significa fornire dei criteri centrali nella misurazione della sostenibilità e dell’impatto sociale di investimento, che rappresenta un aspetto sempre più importante a livello aziendale, e fornire un’analisi accurata grazie alle nuove tecnologie”.

Lo scopo assuntivo del tool di Axa XL

A concludere il webinar è stata Ombretta Martinelli, senior underwriter environmental liability di Axa XL, che ha spiegato qual è lo scopo assuntivo del tool della compagnia. “In fase assuntiva quello che è importante è conoscere il rischio. Il nuovo approccio tecnico ci consente di sopperire alla mancanza di informazioni che può essere dovuta da una difficoltà di recuperare dati tecnici provenienti da un’analisi delle sostanze stoccate nel terreno”.

“Il tool Environmental Sensitivity permette di valutare i rischi e dare priorità alle esigenze in modo più rapido ed efficiente – ha detto Martinelli – Coerentemente al tool Risk Scanning lanciato l’anno scorso, questo nuovo strumento utilizza applicazioni di apprendimento automatico e capacità di intelligenza artificiale per raccogliere, sintetizzare e analizzare enormi quantità di dati. I set di dati includono informazioni strutturate dalle agenzie pubbliche, dati in streaming da sensori o contatori, dati climatici e informazioni specifiche del cliente come la posizione e le attività del sito”.

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