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Convalida dati climatici

Integra i dati meteo-climatici nei tuoi modelli assicurativi per ottimizzare tariffazione, determinazione premi e gestione delle riserve 

Formazione Online
online
  • 22 Set 2025 > 25 Set 2025
  • 14 ore
  • online
  • Attestato di partecipazione
In promozione fino al 23/07
iva esclusa
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Promozioni

Approfitta dell’offerta* su iscrizioni multiple: risparmia fino al 20% iscrivendo più partecipanti contemporaneamente

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*Offerta cumulabile con altre promo in corso

“La crescente frequenza di eventi meteorologici estremi, come inondazioni, incendi e uragani, sta mettendo a dura prova i modelli assicurativi tradizionali” (Fonte: Geo Smart Magazine, aprile 2025) 

Le Compagnie devono quindi implementare per tempo metodi e strumenti di convalida dei dati per garantire la governance e la pianificazione dei prodotti Cat-Nat. 

A settembre, l’appuntamento di iKN Italy specifico per le assicurazioni e dedicato ai dati climatici e alla valutazione del rischio meteorologico. 

È la tua l’occasione per apprendere come: 

  • identificare le fonti di errore e le incongruenze nei dati per garantire l’affidabilità dei risultati nelle tecniche di modellazione Nat-Cat 
  • integrare i dati climatici nei processi di modellazione assicurativa e valutare l’esposizione al rischio meteorologico 
  • creare report di visualizzazione efficaci tra stakeholder interni ed esterni per comunicare i risultati in modo affidabile. 

14 ore di formazione online per confrontarti con: 

  • un Esperto in Data Analysis e Special Risk per approfondire i principi e le tecniche di convalida dei dati per individuare errori e incongruenze nelle informazioni 
  • un Attuario per analizzare tramite la sessione di Learning by Doing come utilizzare Python e R per gestire i dati e garantire la convalida del modello per prodotti Cat-Nat. 

A chi si rivolge

Il corso si rivolge ai professionisti che operano con i dati per la costruzione di prodotti cat-nat e sui processi di tariffazione, gestione premi e riserve.

In particolare, è indicato per:

  • Underwriter e sottoscrittori
  • Risk manager
  • Attuari
  • Data Scientist
  • Analisti dei rischi climatici

Perché partecipare

“Il corso consente di ottenere una adeguata visione d’insieme delle tecniche di calcolo del rischio in ambito di eventi atmosferici avversi”

Data Scientist, DXC Technology

Iscriviti per:

  • sviluppare strategie di risk management per non commettere errori o mancanze nel processo di raccolta dei dati
  • definire a monte la cultura del dato nello sviluppo dell’offerta cat-nat per adeguare i sistemi informatici interni
  • sintetizzare la pluralità di fonti di dati a disposizione come il NOAA per integrare correttamente misure e simulazioni legate allo stato del clima
  • sfruttare i dati per determinare le tariffe in modo più preciso e calcolare i premi in modo da riflettere il rischio reale per area geografica.

Inoltre, prendi parte alle 3 ore di Learning by Doing tramite Python e R e:

  • parti da un dataset per elaborare uno scenario per la valutazione dei rischi climatici
  • definisci parametri di Exposure, Hazard e Vulnerability per la gestione del rischio cat-nat
  • esamina la relazione tra Probabilità e Severità degli eventi catastrofali applicando questi modelli alla tua realtà.

Per trarre il massimo profitto dall’esercitazione si consiglia agli iscritti di scaricare Python e R, anche nella loro versione gratuita, sul proprio PC.

Formazione Finanziata

Grazie alla nostra certificazione UNI EN ISO 9001:2015 puoi sfruttare le opportunità della formazione finanziata

Scopri come, clicca qui.

Programma

22 settembre 2025 dalle 9.30 alle 13.00

RISCHI CATASTROFALI E DATI

Eventi weather- and climate-related: stato dell’arte, incertezze e principali rischi nell’industria assicurativa

  • Rischio e le sue componenti: hazard, vulnerability ed exposure
  • Cambiamenti climatici: report IPCC e valutazione delle tendenze e dei pattern delle variabili climatiche
  • Principali fonti di incertezza legate alle proiezioni climatiche
  • Rischi weather- e climate-related nell’industria assicurativa

Tipologia e fonti dei dati: dati storici, proiezioni e integrazione nelle analisi

  • Tipologia di dataset: distinzione tra dati vettoriali (i.e., shapefile) e dati raster (i.e., grigliati regolari)
  • Principali dataset di interesse in contesto assicurativo
    • pericolosità alluvionale in Italia (e.g., mappatura PAI/PGRA dell’ISPRA)
    • variabili meteo-climatiche (e.g., precipitazione, temperatura)
    • rianalisi meteorologica (e.g., ERA5) e proiezioni climatiche (e.g., EURO-CORDEX)

Stefano Guazzone, Aviation, Weather, Special Risks and Parametrics Insurance, Data Analysis, Reinsurance –DRAVE Underwriting

 

23 settembre 2025 dalle 9.30 alle 13.00

CONVALIDA DATI CLIMATICI E STRUMENTI INFORMATIVI DI ANALISI

Analisi dei dati climatici per garantire accuratezza, completezza e adeguatezza del modello interno

  • Visualizzazione ed esplorazione dei dati
  • Analisi di correlazione e identificazione dei rischi
  • Comunicazione dei risultati dei dati alle parti interessate

Tecniche di convalida dei dati per il trasferimento del rischio

  • Principi della convalida dei dati: quali criteri considerare per non inficiare la qualità del dato
  • Metodi e strumenti di convalida per garantire l’affidabilità dei dati e quindi dei modelli
  • Identificazione di errori e incongruenze nei dati
  • Trasferimento del rischio tramite il Risks Pooling

Strumenti informatici per analisi dei dati climatici

  • Analisi di casi reali nella convalida dei dati climatici e metodologie di gestione

Stefano Guazzone, Aviation, Weather, Special Risks and Parametrics Insurance, Data Analysis, Reinsurance –DRAVE Underwriting

 

24 settembre 2025 dalle 9.30 alle 13.00

DAL DATO AL MODELLO ASSICURATIVO

Integrazione dei dati climatici nei modelli assicurativi

  • Approccio metodico di inclusione dei dati climatici nei modelli di rischio
  • Raccolta e preparazione dei dati dalle fonti alle proiezioni
  • Modellizzazione dei rischi e degli impatti legati al clima per riflettere le implicazioni finanziarie
  • Analisi degli scenari e test di sensibilità
  • Reporting e monitoraggio continuo per la revisione di modelli accurati

Manuel Caccone, Quant Actuary & NL Risk Manager, Data Scientist

 

25 settembre 2025 dalle 9.30 alle 13.00

LEARNING BY DOING

Convalida del modello e metriche con R o il linguaggio Python

I partecipanti sono coinvolti in una sessione pratica dove, partendo dall’analisi di dati tramite il linguaggio Python e R per sviluppare metodi avanzati di convalida dei dati per prodotti cat-nat

  • Progettazione di scenari per la valutazione dei rischi legati al cambiamento climatico
  • Definizione dei parametri di Exposure, Hazard e Vulnerability per la classificazione dei rischi
  • Relazione tra Probabilità e Severità dell’evento catastrofale

Manuel Caccone, Quant Actuary & NL Risk Manager, Data Scientist

Scarica programma

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