L’arte di prevedere il futuro
Mi ricordo che, quando alcuni anni fa mi affacciavo per la prima volta a piccoli passi nel complicato mondo delle assicurazioni, le persone con le quali avevo a che fare cercavano di spiegarmi il concetto di rischio attraverso degli esempi. Mi si chiedeva: Cosa succederebbe se provocassi un incidente con la tua macchina?", "Di chi é la responsabilitá nel caso una tegola cadesse dal tetto di casa e colpisse un passante?", "Chi ti risarcirá se un giorno dovessi ammalarti a causa del lavoro che svolgerai?". E cosí via, esempio dopo esempio.
Il tempo passa, gli esempi diventano casi concreti, ma le domande aumentano. E si ingrandiscono esponenzialmente in termini di valori assicurati, caratteristiche dei rischi da considerare, complessitá dei sinistri. Adesso, i problemi con i quali ho a che fare riguardano l'impatto di un uragano sulla costa est degli Stati Uniti, di un terremoto in Nuova Zelanda, o di un attacco terroristico in un grande aeroporto internazionale.
Ma come si comporta l'industria assicurativa di fronte a questi scenari? Negli ultimi 20 anni la teconologia, assieme alle scienze attuariali, ha permesso di creare software sempre piú precisi per calcolare l'impatto di un evento catastrofale in una determinata zona, prendendo in considerazione i dati statistici e le cifre assicurate. Societá specializzate nel cat modelling assistono compagnie e intermediari nel fornire stime sempre piú corrette, in un gioco che sembra voler predire il futuro. Sempre piú esperti si cimentano con la sfera di cristallo.
Le compagnie si stanno attrezzando (e i broker non sono da meno) costruendo team sempre piú numerosi di esperti nel cat modelling. Allianz, Zurich e i Lloyd's hanno presentato un progetto che permetterá di ottenere risultati sempre piú dettagliati, utilizzando i dati provenienti internamente dalle compagnie e la preziosa collaborazone con IBM, il UK Met Office e la Columbia University di New York. Abbattendo inoltre i costi elevati richiesti dalle tre maggiori societá che si sono create una nicchia in questo comparto (RMS, Eqecat e AIR Worldwide).
Gli stessi Lloyd's di Londra considerano necessario, per la sostenibilitá del mercato assicurativo, calcolare con precisione gli effetti di un concentrato di catastrofi. Ecco allora che ogni anno i sindacati del mercato londinese devono essere in grado di giustificare i propri conti, anche a fronte della possibilitá che alcuni eventi sconvolgenti si verifichino. In particolare, quale sarebbe l'impatto di due uragani consecutivi sulla costa atlantica degli Stati Uniti? Delle tempeste che possono abbattersi sul Golfo del Messico (con i rischi relativi ai pozzi petroliferi), in Florida, Europa, Giappone? Di un terremoto in California, Giappone o causato dalla pericolosa faglia di New Madrid (con danni potenziali in sette Stati federali americani)? Da non sottovalutare inoltre i rischi legati al terrorismo e alle alluvioni nel Regno Unito.
Si chiamano realistic disaster scenario. Grazie al loro utilizzo si garantisce che l'industria assicurativa sia sempre solvibile, e forse é anche per questo che nella loro lunga storia i Lloyd's non hanno mai mancato di liquidare un sinistro.
Ma la domanda, a questo punto, sorge spontanea: "Prevedere il futuro é, allora, possibile?". Difficile, insidioso, imprevedibile... Ma non impossibile...
Il tempo passa, gli esempi diventano casi concreti, ma le domande aumentano. E si ingrandiscono esponenzialmente in termini di valori assicurati, caratteristiche dei rischi da considerare, complessitá dei sinistri. Adesso, i problemi con i quali ho a che fare riguardano l'impatto di un uragano sulla costa est degli Stati Uniti, di un terremoto in Nuova Zelanda, o di un attacco terroristico in un grande aeroporto internazionale.
Ma come si comporta l'industria assicurativa di fronte a questi scenari? Negli ultimi 20 anni la teconologia, assieme alle scienze attuariali, ha permesso di creare software sempre piú precisi per calcolare l'impatto di un evento catastrofale in una determinata zona, prendendo in considerazione i dati statistici e le cifre assicurate. Societá specializzate nel cat modelling assistono compagnie e intermediari nel fornire stime sempre piú corrette, in un gioco che sembra voler predire il futuro. Sempre piú esperti si cimentano con la sfera di cristallo.
Le compagnie si stanno attrezzando (e i broker non sono da meno) costruendo team sempre piú numerosi di esperti nel cat modelling. Allianz, Zurich e i Lloyd's hanno presentato un progetto che permetterá di ottenere risultati sempre piú dettagliati, utilizzando i dati provenienti internamente dalle compagnie e la preziosa collaborazone con IBM, il UK Met Office e la Columbia University di New York. Abbattendo inoltre i costi elevati richiesti dalle tre maggiori societá che si sono create una nicchia in questo comparto (RMS, Eqecat e AIR Worldwide).
Gli stessi Lloyd's di Londra considerano necessario, per la sostenibilitá del mercato assicurativo, calcolare con precisione gli effetti di un concentrato di catastrofi. Ecco allora che ogni anno i sindacati del mercato londinese devono essere in grado di giustificare i propri conti, anche a fronte della possibilitá che alcuni eventi sconvolgenti si verifichino. In particolare, quale sarebbe l'impatto di due uragani consecutivi sulla costa atlantica degli Stati Uniti? Delle tempeste che possono abbattersi sul Golfo del Messico (con i rischi relativi ai pozzi petroliferi), in Florida, Europa, Giappone? Di un terremoto in California, Giappone o causato dalla pericolosa faglia di New Madrid (con danni potenziali in sette Stati federali americani)? Da non sottovalutare inoltre i rischi legati al terrorismo e alle alluvioni nel Regno Unito.
Si chiamano realistic disaster scenario. Grazie al loro utilizzo si garantisce che l'industria assicurativa sia sempre solvibile, e forse é anche per questo che nella loro lunga storia i Lloyd's non hanno mai mancato di liquidare un sinistro.
Ma la domanda, a questo punto, sorge spontanea: "Prevedere il futuro é, allora, possibile?". Difficile, insidioso, imprevedibile... Ma non impossibile...
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