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CAMBIAMENTI CLIMATICI: INNOVARE L’OFFERTA MOTOR

Gli effetti del cambiamento climatico sono sempre più evidenti: nel primo semestre 2023 gli eventi estremi sono aumentati del 60% in Italia; in cima alla classifica le grandinate. Fronteggiare questi fenomeni rappresenta al contempo una sfida complessa e un’opportunità per le compagnie. Il motor è un segmento da anni sotto pressione, con una raccolta premi che nel 2022 ha confermato il trend negativo e un combined ratio peggiorato di 5 punti percentuali e arrivato sopra 100. La copertura eventi naturali, inclusa nel ramo Cvt, è direttamente interessata ai rischi connessi al climate change e presenta importanti margini di miglioramento dell’offerta. Secondo Ania, in Italia solo il 16% degli automobilisti ha questa copertura. Un dato allarmante vista la frequenza e la portata degli eventi naturali catastrofali, ma che mostra lo spazio per ampliare la raccolta offrendo protezione a una più vasta platea di assicurati. In questo contesto, tecnologia e data science sono alleati preziosi per una più precisa misurazione del rischio e lo sviluppo sostenibile del business. 

Le tariffe per gli eventi naturali sono di norma basate su parametri geografici poco puntuali e serie storiche ormai obsolete. Attribuire lo stesso rischio a tutte le aree di un territorio per la scarsità di dati granulari è un limite rilevante; per superarlo CRIF ha sviluppato uno score ad alta risoluzione spaziale che migliora notevolmente le tariffe. L’algoritmo CRIF considera, su una base micro-geografica estremamente capillare, oltre 80 attributi relativi a rischi meteorologici, caratteristiche urbanistiche (ad esempio la presenza di edifici dotati di box) e livello di cura dei veicoli su parametri socio-demografici. Grazie al machine learning, lo score viene arricchito con le informazioni delle rassegne stampa locali che descrivono gli eventi e le loro conseguenze. In questo modo si ottiene una visione integrata e dettagliata della vulnerabilità di un territorio specifico. Inoltre gli analytics di CRIF si distinguono per la capacità di individuare le soglie critiche in base a cui un evento naturale può generare o meno danni per la tipologia di bene considerato. Nel motor, è noto che grandinate anche frequenti ma di lieve/media entità possono non avere conseguenze, mentre con un determinato volume dei chicchi (e in presenza di vento intenso) i danni per cristalli e carrozzeria possono divenire molto severi. Un robusto approccio data-driven permette così alle compagnie di migliorare sensibilmente la valutazione del rischio, per proporre coperture a un prezzo mirato a beneficio della redditività e della competitività. Test su un pool di compagnie hanno dimostrato che lo score eventi naturali di CRIF intercetta l’effettiva rischiosità in termini di frequenza ed entità dei danni e la sua applicazione può quindi migliorare in maniera radicale il loss ratio della garanzia eventi naturali, che sarà sempre più minacciata dall’intensificarsi di fenomeni estremi dovuto al cambiamento climatico. 

marketingfinanceitaly@crif.com