DOI: https://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.12.069
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Pietro Carpanese وآخرون
الموضوع الرئيسي: إدارة المخاطر المالية والتأمينية
نظرة عامة
تقدم الأبحاث PERIL (منصة تقييم المخاطر: ابتكار التأمين لتقدير الخسائر)، وهي منصة مبتكرة مصممة لتقييم المخاطر وتوليد منتجات التأمين في إيطاليا، التي تحتل المرتبة الرابعة عالميًا في الخسائر المتوقعة من الكوارث الطبيعية. على الرغم من التعرض الكبير لمثل هذه المخاطر، إلا أن تغطية التأمين في إيطاليا لا تزال أقل بكثير من المتوسط الأوروبي. تهدف PERIL إلى معالجة هذه الفجوة من خلال توفير إطار تقييم متعدد المخاطر يقوم برقمنة التحليلات التقليدية للمخاطر، مع التركيز بشكل خاص على الأحداث الزلزالية والفيضانات. تدمج المنصة خرائط المخاطر المحدثة، ونماذج الضعف للمباني السكنية والصناعية، وتستخدم خوارزميات رؤية الكمبيوتر لاستخراج خصائص المباني التفصيلية من صور الأقمار الصناعية ووجهات الشوارع. يتيح هذا النهج الشامل إجراء تحليلات مخاطر عن بُعد على مقاييس مختلفة، مما يسهل توليد منتجات التأمين وتقديرات رأس المال لمحافظ المباني بالكامل.
في الختام، تعزز PERIL قدرات شركات التأمين وصانعي السياسات من خلال تقديم سير عمل شفاف وسهل الاستخدام لتقديرات الخسائر الموثوقة والامتثال لمعايير متطلبات رأس المال. من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، والسماح بنماذج ضعف وأضرار قابلة للتخصيص، تبرز PERIL كأداة مرنة قابلة للتكيف مع مستخدمين وسياقات متنوعة. لا تقتصر المنصة على سد الفجوة بين نماذج المخاطر العلمية المتقدمة واحتياجات التأمين التشغيلية فحسب، بل تعزز أيضًا ثقافة الوعي بالمخاطر في بلد معرض للكوارث. قد تشمل التحسينات المستقبلية تحسين مكونات الذكاء الاصطناعي، وتوسيع نطاق المخاطر وأنواع المباني، ودمج المراقبة والاستشعار عن بُعد لتحليل المخاطر الديناميكية، مما يعزز من اعتماد أوسع في قطاعات التأمين وإدارة المخاطر العامة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على ضعف إيطاليا أمام الأحداث الطبيعية الكارثية، حيث تحتل المرتبة الرابعة عالميًا في متوسط الخسائر المتوقعة، مع مساهمة الفيضانات والزلازل بأكثر من 80% من الأضرار الاقتصادية. ومن الجدير بالذكر أن تكاليف الزلازل قد تجاوزت 180 مليار يورو على مدار الخمسين عامًا الماضية. على الرغم من هذا التعرض الكبير للمخاطر، لا تزال تغطية التأمين في إيطاليا منخفضة بشكل ملحوظ مقارنةً بالمعدل الأوروبي، مما يبرز الحاجة الملحة لاستراتيجيات إدارة المخاطر المحسنة.
استجابةً لهذه التحديات، يهدف مشروع PERIL إلى تطوير منصة رقمية مفتوحة وقابلة للتشغيل البيني وقابلة للتوسع مصممة خصيصًا للسياق الإيطالي. تتميز هذه المنصة بإطار متعدد المخاطر (نموذج NatCat) الذي يقدر الخسائر المتوقعة من المخاطر الزلزالية والفيضانات وغيرها من المخاطر المتعلقة بالمناخ، مستفيدًا من التقدم العلمي الحديث. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن نماذج اقتصادية ومالية لتقييم كل من الخسائر المباشرة وغير المباشرة. من الابتكارات الرئيسية في منصة PERIL هو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل رؤية الكمبيوتر، التي تسهل جمع البيانات عن بُعد للحصول على تقييمات مخاطر أكثر دقة. من خلال معالجة قيود أدوات التأمين الحالية، تسعى PERIL إلى تمكين شركات التأمين من إنشاء منتجات مالية وعقود تأمين مخصصة، مما يعزز من القدرة على التكيف مع المخاطر الطبيعية في إيطاليا.
نقاش
تعد منصة PERIL حلاً شاملاً للتأمين التكنولوجي مصممة لتقييم المخاطر وتوليد منتجات التأمين المتعلقة بالمخاطر الطبيعية في إيطاليا. تسهل عملية اختيار المدخلات وإثرائها من خلال السماح للمستخدمين بتحديد مواقع المباني عبر طرق مختلفة، مثل الاختيار اليدوي على الخريطة أو تحميل الملفات. لتعزيز دقة تحليل المخاطر، تستخرج PERIL خصائص المباني الأساسية—مثل الاستخدام، ومواد البناء، والفترة، والارتفاع—باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المدربة على مجموعات بيانات واسعة. تعتبر هذه الإثراء للمدخلات ضرورية لربط قيم التعرض المناسبة ونماذج الضعف، والتي تعد حيوية لتقييم استجابة المباني للمخاطر الزلزالية والفيضانات.
تصنف المنصة المباني إلى فئات مخاطر بناءً على تعرضها لمختلف الأحداث الطبيعية، بما في ذلك الزلازل والفيضانات، وتقوم بإجراء تحليلات مخاطر مفصلة. بالنسبة لمخاطر الزلازل، تستخدم PERIL عدة أساليب تحليلية، بما في ذلك التحليلات الشرطية وغير الشرطية، مستفيدة من منحنيات الهشاشة لتقدير الخسائر الاقتصادية المحتملة وتأثيرات القابلية للاستخدام. وبالمثل، يتم إجراء تقييمات مخاطر الفيضانات باستخدام نموذج INSYDE، الذي يقيم الأضرار عبر مكونات مختلفة من المباني. كما تقوم المنصة أيضًا بأتمتة توليد منتجات التأمين من خلال حساب متوسط الخسارة السنوية (AAL) ومتطلبات رأس المال اللازمة للملاءة، مما يتماشى مع لوائح الاتحاد الأوروبي. بشكل عام، تمثل PERIL تقدمًا كبيرًا في دمج نماذج المخاطر العلمية مع التطبيقات العملية للتأمين، مما يعزز الوعي بالمخاطر والاستعداد في منطقة معرضة للكوارث. قد تشمل التحسينات المستقبلية تغطية أوسع للمخاطر وقدرات تحليل المخاطر الديناميكية.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.12.069
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Pietro Carpanese et al.
Primary Topic: Insurance and Financial Risk Management
Overview
The research presents PERIL (Platform for the Evaluation of Risk: Insurtech innovation for Loss estimation), an innovative platform tailored for risk assessment and insurance product generation in Italy, which ranks fourth globally in projected losses from natural disasters. Despite significant exposure to such risks, insurance coverage in Italy remains substantially below the European average. PERIL aims to address this gap by providing a multi-risk assessment framework that digitizes traditional risk analyses, specifically focusing on seismic and flooding events. The platform integrates updated hazard maps, vulnerability models for residential and industrial buildings, and utilizes computer vision algorithms to extract detailed building characteristics from satellite and street view images. This comprehensive approach enables remote risk analyses at various scales, facilitating the generation of insurance products and capital estimates for entire building portfolios.
In conclusion, PERIL enhances the capabilities of insurance companies and policymakers by offering transparent, user-friendly workflows for reliable loss estimations and compliance with capital requirement standards. By incorporating artificial intelligence (AI) technologies, such as convolutional neural networks (CNN), and allowing for customizable vulnerability and damage models, PERIL stands out as a flexible tool adaptable to diverse users and contexts. The platform not only bridges the gap between advanced scientific risk models and operational insurance needs but also fosters a culture of risk awareness in a disaster-prone country. Future enhancements may include refining AI components, expanding the range of hazards and building types, and integrating monitoring and remote sensing for dynamic risk analysis, thereby promoting broader adoption in the insurance and public risk management sectors.
Introduction
The introduction highlights Italy’s vulnerability to catastrophic natural events, ranking fourth globally in average expected losses, with floods and earthquakes contributing to over 80% of economic damages. Notably, earthquake-related costs have surpassed €180 billion over the past fifty years. Despite this significant risk exposure, insurance coverage in Italy remains markedly low compared to the European average, underscoring the urgent need for enhanced risk management strategies.
In response to these challenges, the PERIL project aims to develop an open, interoperable, and scalable digital platform specifically designed for the Italian context. This platform features a multi-risk framework (NatCat model) that estimates expected losses from seismic, flood, and other climate-related hazards, leveraging recent scientific advancements. Additionally, it incorporates econometric and financial models to assess both direct and indirect losses. A key innovation of the PERIL platform is its integration of artificial intelligence technologies, such as Computer Vision, which facilitates remote data collection for more accurate risk assessments. By addressing the limitations of existing insurtech tools, PERIL seeks to empower insurers in creating tailored financial products and insurance contracts, thereby enhancing resilience to natural risks in Italy.
Discussion
The PERIL platform is a comprehensive insurtech solution designed for risk assessment and insurance product generation related to natural hazards in Italy. It facilitates the input selection and enrichment process by allowing users to geolocate buildings through various methods, such as manual selection on a map or file uploads. To enhance risk analysis accuracy, PERIL retrieves essential building characteristics—such as usage, construction material, period, and height—using advanced AI techniques, including Convolutional Neural Networks (CNNs) trained on extensive datasets. This input enrichment is crucial for associating appropriate exposure values and vulnerability models, which are vital for assessing the buildings’ responses to seismic and flood hazards.
The platform classifies buildings into hazard classes based on their exposure to various natural events, including earthquakes and floods, and performs detailed risk analyses. For seismic risks, PERIL employs multiple analytical approaches, including conditional and unconditional analyses, utilizing fragility curves to estimate potential economic losses and usability impacts. Similarly, flood risk assessments are conducted using the INSYDE model, which evaluates damage across various components of buildings. The platform also automates the generation of insurance products by calculating the Average Annual Loss (AAL) and the capital requirements necessary for solvency, thereby aligning with EU regulations. Overall, PERIL represents a significant advancement in integrating scientific risk models with practical insurance applications, promoting risk awareness and preparedness in a disaster-prone region. Future enhancements may include broader hazard coverage and dynamic risk analysis capabilities.