AI Wildfire Probability

AI Wildfire Probability leverer en vurdering af risikoen for skovbrande baseret på aktuelle forhold frem for estimater udledt af historiske brandmønstre. Ved brug af jordobservation udleder løsningen sandsynligheder for skovbrand og brændstofrisikoscorer ud fra, hvad der faktisk findes på jorden lige nu — brændstofmængder, jordfugtighed, vegetationens sundhed og biomasse — hvilket giver forsikringsselskaber risikointelligens, der følger med de skiftende landskaber. Dette hjælper med at imødekomme begrænsningen ved traditionelle CAT-modeller, som er baseret på historiske brandperimeter og forældede brændstofkort, der ikke længere afspejler de aktuelle brandregimer.

Den resulterende intelligens kan understøtte differentiering i underwriting inden for bredt højriskoområder, porteføljeakkumulering og scenarieanalyse, proaktiv reservering samt triage af skadesanmeldelser efter hændelser. AI Wildfire Probability er karakteristisk ved at kombinere opdateringer mindst månedligt eller oftere, ejendomsniveau-detaljering og gennemsigtige bidragende faktorer i en løsning med fokus på vurdering af risiko for skovbrande.

• Vurdering af aktuelle forhold: Vurderer risiko ud fra nuværende jordforhold frem for historiske brandperimeter og tabsmønstre.
• Sandsynligheder for skovbrand: Leverer sandsynlighedsoutput opdateret mindst månedligt og hyppigere i perioder med forhøjet risiko.
• Brændstofrisikoscorer: Producerer scorer, der afspejler den aktuelle vegetation og biomasse.
• Ændringsdetektion: Identificerer områder, hvor sandsynligheden for skovbrand eller brændstofrisiko har ændret sig over tid.
• Gennemsigtige bidragende faktorer: Synliggør de underliggende data — jordfugtighedsanomali, vegetationens vitalitet, tendenser i brandvejrindeks, dominerende vindretning og terræn — i stedet for en sort boks-score.
• Jordobservation: Anvender billeder fra EarthDaily Constellation og andre kilder til at udlede risiko for skovbrand.
• Data efter hændelser: Tilbyder kort over brandperimeter og brandskadesvurdering scoret fra 0 til 1 til støtte for triage af skadesanmeldelser og IBNR-estimering.
• Komplement til CAT-modeller: Fungerer sammen med eksisterende CAT-arbejdsgange som et uafhængigt signal uden at erstatte eksisterende værktøjer.