CAS D'USAGE IA
Modélisation des Catastrophes Assistée par l'IA
Améliorez l'estimation des pertes catastrophiques et la gestion des expositions de portefeuille grâce au deep learning appliqué aux données satellitaires et climatiques.
De quoi il s'agit
Ce cas d'usage applique le deep learning aux images satellitaires, aux sorties de modèles climatiques et aux données historiques de sinistres pour affiner significativement l'estimation des pertes catastrophiques chez les assureurs et réassureurs. La gestion des expositions de portefeuille devient plus dynamique, permettant un suivi en temps réel des accumulations de risques par zone géographique.
Données nécessaires
Historical claims and loss data, high-resolution satellite imagery, climate model outputs, and geospatial exposure data mapped to the insured portfolio.
Systèmes requis
- erp
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Strong collaboration between data scientists, catastrophe modellers, and actuaries to ensure model outputs are actuarially credible.
- A dedicated data pipeline for ingesting and normalising satellite, climate, and exposure data at regular intervals.
- Phased validation against historical events before replacing incumbent vendor models in capital calculations.
- Executive sponsorship from the CRO to drive cross-departmental data sharing and regulatory engagement.
Comment ça rate
- Insufficient historical loss data granularity prevents model training from generalising to novel climate events.
- Satellite imagery resolution or coverage gaps introduce systematic bias in exposure estimates for key geographies.
- Model outputs are not trusted by underwriters and actuaries, leading to continued reliance on legacy vendor cat models.
- Regulatory capital models (Solvency II) do not accept internally developed cat model outputs without extensive validation, delaying adoption.
Quand NE PAS faire ça
Do not pursue this initiative if the organisation lacks in-house actuarial and geospatial data science expertise, as black-box deep learning outputs without explainability will fail Solvency II internal model approval and erode underwriter trust.
Exemples de fournisseurs
Cette fiche décrit une idée. Elle ne donne ni budget ni délai : ces chiffres dépendent de votre entreprise. Le diagnostic gratuit vous dit quelles idées correspondent à votre situation.