Convalida dati climatici

L’aumento della frequenza e dell’intensità dei cambiamenti climatici ha un impatto diretto sul settore assicurativo che deve valutare i dati climatici per una corretta determinazione di tariffe, premi e riserve.
Per te che devi garantire l’affidabilità dei modelli di analisi del rischio climatico, approfitta di 7 ore di formazione per:

• integrare i dati climatici nei modelli assicurativi e analizzare l’esposizione ai rischi
• identificare fonti di errore e incongruenze nei dati per garantire la determinazione di premi e riserve
• sviluppare nuovi prodotti per anticipare e gestire i rischi legati al clima.

Una giornata di formazione online con:

• un esperto in Data Analysis e Special Risk, per esplorare i principi e le tecniche di convalida dei dati
• un attuario, per analizzare i dati su Python e R
• un Risk Expert, per esaminare gli impatti del cambiamento climatico, su perdite, danni diretti e interruzione delle attività.

Dimentica la teoria e ottieni uno strumento per validare le proiezioni climatiche con un’esercitazione specifica e dedicata di Python e R.

(Consigliamo di scaricare sul tuo Pc, la versione gratuita Python e R per un maggior profitto)

A chi si rivolge

Perché partecipare

• 01 Analizza dati climatici storici, previsionali e di scenario per valutare la frequenza e l’intensità degli eventi meteorologici e migliorare la stima del rischio assicurativo
• 02 Identifica trend e pattern climatici per anticipare l’evoluzione dei rischi catastrofali e supportare la definizione di nuovi prodotti assicurativi
• 03 Integra dataset climatici nei modelli di rischio per stimare l’impatto finanziario degli eventi climatici sul portafoglio assicurativo
• 04 Seleziona fonti di dati affidabili e criteri di qualità del dato per garantire robustezza, coerenza e tracciabilità nelle analisi di rischio
• 05 Utilizza variabili climatiche chiave (temperatura, precipitazioni, livello del mare) per migliorare il monitoraggio e la probabilità di eventi estremi
• 06 Applica tecniche di validazione dei dati per individuare errori, bias e incongruenze che compromettono l’affidabilità dei modelli assicurativi
• 07 Integra dati climatici nei modelli attuariali per stimare perdite potenziali e supportare lo sviluppo di soluzioni assicurative parametriche
• 08 Esegui analisi di scenario e test di sensitività per valutare l’esposizione del portafoglio assicurativo a diversi scenari climatici
• 09 Utilizza Python o R per la convalida dei modelli climatici per migliorare l’accuratezza delle metriche di rischio applicate ai prodotti cat-nat
• 10 Interpreta e comunica i risultati delle analisi climatiche per supportare decisioni di underwriting, pricing e gestione del rischio

Formazione Finanziata

Lasciati guidare dai nostri docenti

Federico Carturan

CEO and Co-Founder
RiskApp

Stefano Guazzone

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

Giuseppe Melisi

Attuario e Partner
Olivieri & Associati

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