CAPE Wildfire Intelligence

CAPE Wildfire Intelligence är en produkt för riskbedömning av skogsbränder på fastighetsnivå från CAPE Analytics, numera en del av Moody's, utvecklad för fastighetsförsäkringsbolag, MGAs och återförsäkringsbolag. Förluster vid skogsbränder ökar (leverantören anger mer än 60 000 förlorade byggnader i USA mellan 2016 och 2020), och försäkringsgivare behöver mer detaljerade riskbilder än regionala riskkartor.

CAPE använder datorseende och maskininlärning på högupplösta bilder från flera leverantörer, som dess partners samlar in via flygplan och satellit, och kombinerar resultaten med fastighetsregister och riskdata. I oktober 2022 lade CAPE till Maxars högupplösta satellitbilder via SecureWatch API. Detta förbättrade aktualiteten i landsbygds- och gränsområden mellan vildmark och bebyggelse samt fullbordade täckning över hela USA.

Produkten ger fyra betyg. Det övergripande riskbetyget sammanför regional risk med sårbarhet på adressnivå. Riskpoängen täcker vindzoner, nederbörd, historiska skogsbrandsgränser och bränslemängder. Sårbarhetsbetyget baseras på vegetation i försvarsytor, byggtäthet och byggnadsegenskaper som takmaterial och trädäck. Potential för åtgärder visar fastighetens sårbarhet efter att ägaren genomfört åtgärder, så att försäkringsgivare kan visa effekten av åtgärder på risk och premie. En kommersiell version betygsätter enskilda byggnader och summerar för fastigheter med flera byggnader.

Betygen bygger på forskning från Insurance Institute for Business & Home Safety (IBHS), och API:et kan rapportera IBHS Wildfire Prepared Home-status för kaliforniska hem till försäkringsgivare som är IBHS-medlemmar. Sedan juli 2023 inkluderar CAPEs data för skogsbrandsåtgärder även information om samhällsgränser från NFPA:s Firewise USA-program, vilket ger underwriters en samhällsnivåbild av åtgärder. Resultaten levereras via API, batchkörningar och CAPEs webbapplikation. Hippo Insurance är en namngiven användare, och Juniper Re använder CAPEs skogsbrandsdata i sin katastrofanalysplattform.