Exposure enrichment from imagery
Models extract roof type, building footprint and vegetation proximity from aerial and satellite imagery to fill gaps in exposure data, with accuracy measured against inspected properties.
GRA · Insurance Nexus
Spatial financeDonde el capital se encuentra con la amenaza, la exposición y la transición
Machine learning in insurance
Artificial intelligence and machine learning are used in insurance to read images and documents, detect fraud, triage claims, enrich exposure data and segment risk. On this platform they are treated both as methods and as a source of risk to be governed, tested and explained.
01Registro
Machine learning in insurance on the record.
Registro del métodoMétodo CTIM
- MétodoInteligencia artificial y aprendizaje automático
- Se aplica enInsurance Nexus
- Datos4 datos de entrada
- Comprobaciones4 pasos de validación
- Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud
Lo que aportan aquí la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Artificial intelligence and machine learning develop algorithms that learn patterns from data to classify, predict or generate outputs. They are increasingly used for hazard detection, forecasting and decision support, and are themselves a source of risk. In insurance and catastrophe, climate and hazards and health and biosecurity, machine learning can scale detection and forecasting across interconnected sistemas. Its own failure modes must be weighed when automated outputs inform consequential decisions. The canonical description is on el bien común CTIM.
Fraud and claims triage
Classifiers score claims for complexity or fraud indicators to route them for review, with false positive rates, appeal outcomes and group disparities monitored beside detection.
Fairness testing of pricing models
Pricing and underwriting models are tested for disparate outcomes and proxy effects across groups, and less discriminatory alternatives are compared for predictive performance.
03Modelo de pérdidas
Excedencia de pérdidas, pérdida media anual y pérdida máxima probable.
La pérdida que puede esperar por año una cartera de la huella, y en los niveles de 1 en 100 y 1 en 250 que fijan los precios de aseguradoras y prestamistas, a partir de los mismos tres bloques que usa todo modelo de catástrofes . Modelo didáctico con valores ilustrativos explícitos, no una predicción.
Controles
- Intensidad anual típica de la amenaza (lugar)
- 1,00 índice de intensidad
- Dispersión de los extremos (escala)
- índice de intensidad de 0.80
- Intensidad a la que se pierde la mitad del valor
- 4,00 índice de intensidad
- Dispersión de la vulnerabilidad
- 0.55
- Proporción del valor en la huella de la amenaza
- 40%
- Norma de protección (período de retorno)
- 50 años
Lecturas
- Pérdida anual media
- 0.51 % del valor
- Pérdida a 1 en 100 años
- 24.5 % del valor
- Pérdida de 1 en 250 años
- 28.4 % del valor
- Intensidad a 1 en 100 años
- índice de intensidad de 4.68
Cifras, métodos y fuentes
| Período de retorno (años) | Intensidad (índice de intensidad) | Pérdida (% del valor) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
Métodos
- Amenaza de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Fragilidad lognormal (vulnerabilidad) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Curva de probabilidad de excedencia y pérdida anual media Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Efecto dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Datos
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- Ríos Natural Earth
- Extensiones urbanas Natural Earth
- Ciudades Natural Earth
- Terremotos M4.5+, última semana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
- Intensidad de lluvia, última media hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
- Pronóstico del caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS mediante Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
- Extensión edificada y de asentamientos, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium
- Experimentos Laboratorios
- Integrado en Insurance Nexus en Foundry
- Probado en Insurance Nexus en Universe
- Codificado en Finanzas, seguros y economía en Standards
- Publicado en Insurance Nexus en Reports
- Se imparte en Facultad de Finanzas y Economía en Academy
04Datos
Lo que consume el método.
Conjuntos de datos y registros utilizados por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en esta plataforma, con la función que desempeña cada uno y la etiqueta que llevan sus valores. Las fuentes se enumeran en el registro de fuentes.
| Datos | Función | Etiqueta |
|---|---|---|
| Aerial and satellite imagery | Exposure attributes | OBSERVADO |
| Labelled claims histories | Training and testing | NOTIFICADO |
| Property inspection records | Ground truth for imagery models | OBSERVADO |
| Demographic reference data | Fairness testing | ESTIMADO |
05Exposición, pérdida y capital
What machine learning in insurance means for exposure, loss and capital.
Las vistas de exposición, pérdida, escenarios y capital que pediría un responsable de riesgos, un supervisor o un ministerio de finanzas, con los marcos con arreglo a los cuales informan. Las estructuras siguen la práctica supervisora y actuarial. Los valores son ilustrativos: nunca precios, calificaciones ni asesoramiento.
Exposición y pérdida por periodo de retorno
How losses from machine learning in insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Periodo de retorno | Probabilidad anual | Pérdida bruta | Pérdida neta | Neto, capital = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 en 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 en 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 en 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 en 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Pérdida anual media | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
Escenarios climáticos del NGFS · Red para la Ecologización del Sistema FinancieroNIIF S2 Información a revelar relacionada con el clima · ISSBRecomendaciones del TCFD · TCFD del Consejo de Estabilidad FinancieraPrincipios para la gestión eficaz de los riesgos financieros relacionados con el clima · Comité de Supervisión Bancaria de Basilea
06Validación
Cómo se verifican los resultados.
Los modelos se evalúan con datos reservados que respetan la estructura espacial, temporal y de grupos. La robustez, la calibración y la equidad se prueban junto con la exactitud.
| Verificación | Cómo se hace |
|---|---|
| Temporal and held-out validation | Models are tested on later periods and unseen regions, not only on random splits |
| Calibration and drift monitoring | Predicted probabilities are compared with outcomes over time, and drift triggers recalibration |
| Fairness and explainability review | Outcome disparities and explanations are reviewed before deployment and periodically after |
| Supervisión humana | Decisions adverse to customers have a documented human review and an appeal route |
El desempeño se degrada cuando las condiciones de despliegue difieren de los datos de entrenamiento. Los modelos pueden incorporar sesgos y fallar sin aviso claro ante eventos poco frecuentes.
08Custodia responsable
Quién mantiene el método.
Inteligencia artificial y sistemas autónomos es el custodio de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el Consortium y revisa cómo se aplican en las distintas plataformas.
09Conectado
Adónde lleva esta página en todo el Consorcio.
10Preguntas
Preguntas y respuestas.
¿Cuáles son los límites de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en este campo?
El desempeño se degrada cuando las condiciones de despliegue difieren de los datos de entrenamiento. Los modelos pueden incorporar sesgos y fallar sin aviso claro ante eventos poco frecuentes.
¿Cómo se verifican los resultados?
Los modelos se evalúan con datos reservados que respetan la estructura espacial, temporal y de grupos. La robustez, la calibración y la equidad se prueban junto con la exactitud.
¿Son reales los valores de esta página?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
¿Dónde más se aplica este método?
El Observatory del página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
InformesContribuir
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