Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Казахстанский портал о страховании, 20 августа 2026 г.

ИИ меняет катастрофическое моделирование: страховщикам нужны более быстрые данные о риске

145 просмотров

Искусственный интеллект начинает менять подход к катастрофическому моделированию, сообщает Karen Clark & Company: ИИ меняет катастрофическое моделирование, поскольку страховщики и перестраховщики хотят получать более актуальное представление о риске.

Для страхового рынка это принципиальный сдвиг. Традиционные катастрофические модели часто строятся на исторических данных, статистике убытков и периодических обновлениях. Но природные риски меняются быстрее: растет стоимость имущества, меняется застройка, усиливаются погодные экстремумы, появляются новые данные дистанционного зондирования, спутниковые снимки, радары и погодные наблюдения.

KCC уже несколько лет делает акцент на высокочастотных данных. В интервью The Royal Gazette глава KCC Карен Кларк отмечала, что компания ежедневно загружает более 30 ГБ данных со спутников, погодных моделей и радаров.

Это особенно важно для так называемых вторичных природных рисков — сильных конвективных штормов, града, ливней, лесных и степных пожаров, зимних штормов. Они могут не выглядеть столь катастрофично, как крупное землетрясение или ураган, но создают регулярные и дорогостоящие убытки для страховщиков.

ИИ позволяет быстрее обрабатывать большие массивы данных и выявлять изменения риска, которые не видны в старых моделях. Для перестраховщика это важно при определении цены, лимитов, ретенций и емкости. Для прямого страховщика — при андеррайтинге, тарифах, накоплении риска и оценке портфеля.

Паводки, сели, град, степные пожары, землетрясения и засухи требуют не разовых карт риска, а постоянно обновляемой базы данных. Если модель не учитывает новую застройку, изменение русел, состояние дамб, ливневую инфраструктуру, стоимость восстановления и концентрацию имущества, она быстро перестает отражать реальный риск.

ИИ в катастрофическом моделировании — это не замена экспертов, а инструмент ускорения анализа. Но для его применения нужны качественные исходные данные: геолокация объектов, история убытков, данные о зданиях, инфраструктуре, погоде и мерах защиты.

Главный вывод для страхового рынка: катастрофическое моделирование становится более динамичным. Страховщики, которые будут обновлять риск чаще и точнее, смогут лучше управлять портфелем, объяснять тарифы и вести переговоры с перестраховщиками.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »