Predição de sinistralidade climática

Contexto

Seguradora de danos (5M de contratos) confrontada com um aumento de 40% na sinistralidade climática em 5 anos (tempestades, inundações, granizo, seca). Os modelos atuariais clássicos (tábuas de mortalidade, leis estatísticas históricas) não capturam a dinâmica das mudanças climáticas. O regulador (ACPR) exige a consideração do risco climático nas provisões e na tarifação.

Problema & Desafio

Sinistralidade climática em alta de 40% em 5 anos: os modelos históricos subestimam o risco futuro. Provisões de P&C Cat Nat insuficientes: diferença de 10-15% entre provisões e sinistralidade real. Precificação das zonas de risco inadequada: certas zonas não são mais rentáveis. Exigências da ACPR: stress tests climáticos obrigatórios com cenários de +2°C e +4°C. Nenhuma integração de dados de satélite, meteorológicos granulares ou modelos climáticos nos cálculos atuariais.

Solução & Entregas

Modelo ML de previsão de sinistralidade climática integrando dados meteorológicos históricos, projeções climáticas do IPCC e dados de satélite. Precificação zona a zona recalibrada com as projeções climáticas no horizonte de 10-30 anos. Stress tests climáticos automatizados em conformidade com os cenários ACPR/EIOPA com resultados por ramo e por zona. Mapeamento dinâmico dos riscos climáticos por município com scoring de vulnerabilidade. Modelo de provisionamento aumentado integrando as tendências climáticas para as provisões de catástrofes naturais.

Tecnologias