CyStellar TerraRisk Re

CyStellar TerraRisk Re to platforma SaaS oparta na chmurze, przeznaczona dla ubezpieczycieli, reasekuratorów i brokerów, którzy potrzebują spójnego, lokalnego widoku ryzyka zagrożeń naturalnych i klimatycznych dla poszczególnych ubezpieczonych miejsc oraz całych portfeli. Łączy obrazy satelitarne z prognozami pogody, danymi monitoringu środowiskowego oraz tym, co CyStellar określa jako setki regionalnych modeli zagrożeń, obejmujących zagrożenia takie jak trzęsienia ziemi, powodzie, pożary lasów i burze tropikalne, z zestawami danych zagrożeń zawierającymi wiele okresów powrotu i scenariuszy zmian klimatycznych (RCP). Klasyfikatory AI wykrywają i klasyfikują obiekty oraz cechy na obrazach satelitarnych i śledzą zmiany w czasie. W projekcie TerraRisk kick-start ESA platforma została opisana jako wykorzystująca dane optyczne Sentinel-2 do szacowania strat po zdarzeniach (w tym analizę NDVI dla ubezpieczeń upraw i analizę spalenizny po pożarach) oraz dane radarowe Sentinel-1 do analizy szkód powodziowych i osiadania terenu.

W przypadku reagowania na katastrofy TerraRisk Re integruje dane z Copernicus Emergency Management Service, aby pokazać zakres i nasilenie rozwijającego się zdarzenia w odniesieniu do geograficznego rozmieszczenia polis ubezpieczeniowych, śledzić wpływ na ubezpieczone aktywa oraz wspierać zdalną ocenę szkód i likwidację szkód, z funkcjami likwidacji obejmującymi analizę przed i po zdarzeniu oraz wykrywanie oszustw. Interfejs posiada oddzielne moduły polis i likwidacji szkód dla budynków i rolnictwa. Kolejne moduły kwantyfikują wskaźniki wpływu na środowisko wykorzystywane w ocenach ESG: eutrofizacja, wylesianie, zmiana użytkowania gruntów, erozja gleby, osiadanie terenu i wycieki metanu. Użytkownicy pracują w interfejsie internetowym z konfigurowalnymi mapami zagrożeń, wskaźnikami ryzyka i raportami, a te same informacje o ryzyku są dostępne przez API CyStellar Hazards, NatCat i Claims. CyStellar podaje, że ich zdalna ocena szkód może skrócić czas przetwarzania roszczeń nawet o 70%.