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Sfide: modellare il rischio di pandemia reso difficile dai comportamenti umani

22 settembre 2020 – La più grande sfida nel costruire un modello dei rischi pandemici (rendendoli pertanto assicurabili) consiste nella bizzarria dei comportamenti umani. Lo sottolinea un articolo di SNL Insurance daily sondando gli specialisti impegnati a sviluppare i modelli di rischio che potrebbero essere alla base delle future soluzioni assicurative.

Gli assicuratori hanno affermato di non poter sopportare da soli il rischio di pandemia, quindi molte delle soluzioni in discussione prevedono partenariati pubblico-privati con i governi che agiscono come assicuratori di ultima istanza. Quantificare il rischio di pandemia sarà fondamentale per determinare la sua assicurabilità, il prezzo e quindi come il rischio dovrebbe essere suddiviso tra il settore assicurativo e i governi.

I modelli si sono già dimostrati abili nell’aiutare il settore assicurativo e gli investitori a quantificare i rischi per la vita e la salute derivanti dalle pandemie e per prendere confidenza con il rischio. Il rischio per la parte assicurativa della Pandemic Emergency Financing Facility della Banca Mondiale, che ha pagato circa 195,8 milioni di dollari per il primo pandemic bond, è stato modellato da AIR Worldwide, uno dei principali fornitori di modelli di rischio.

Ma nella pandemia le perdite assicurate sono arrivate in gran parte dal lato non-vita. Robert Muir-Wood, capo della ricerca presso la società di modellazione del rischio RMS, ha affermato che “molti dei danni non sono una conseguenza diretta della malattia. Molti dei danni sono una conseguenza diretta delle azioni intraprese per controllare l’epidemia”.

Prendere in considerazione gli interventi del governo, la risposta del pubblico e come questi potrebbero cambiare in futuro è “decisamente un work in progress”, ha detto in un’intervista Colin Dutkiewicz, responsabile globale della vita presso la divisione soluzioni di riassicurazione del broker Aon PLC.

Non è ancora emerso alcun tipo di standard industriale per la modellazione dei rischi danni della pandemia. Stimare i comportamenti di governi e individui è tutt’altro che banale. I regimi di tutto il mondo hanno risposto in modo diverso all’attuale pandemia e queste risposte hanno prodotto un’ampia variazione di risultati.

Nita Madhav, CEO della società di modelli di rischio epidemico Metabiota , ha affermato in un’intervista che una delle sfide è che alcune decisioni si basano meno sui dati e “più intorno al processo decisionale politico e alle realtà che potrebbero dover affrontare”. La tensione tra considerazioni epidemiologiche e politiche è “qualcosa che continuiamo a imparare per incorporare alcune evidenze in alcuni modelli” ed è “uno degli aspetti più impegnativi di cosa modellare intorno alle epidemie”. Metabiota ha collaborato con Munich Re e Marsh su PathogenRX, una soluzione assicurativa contro le pandemie lanciata nel 2018.

Un’ulteriore complicazione è che i modelli devono catturare ciò che potrebbe accadere in future pandemie, poiché è probabile che i governi risponderanno in modo diverso alla prossima emergenza in base a ciò che apprenderanno da quella attuale. Muir-Wood ha affermato che, sebbene i paesi non abbiano necessariamente imparato dalle risposte degli altri è probabile che faranno progressi.

Inoltre il mondo potrebbe essere un posto molto diverso quando si verificherà la prossima epidemia. Doug Fullam, direttore, mercati della vita di AIR Worldwide, ha affermato che una delle risultanze sull’impatto economico di covid-19 è che, grazie alla tecnologia, alcune industrie sono state in grado di funzionare ininterrottamente, il che non sarebbe stato se lo stesso evento fosse accaduto nel 1995 o 1975.

I modelli di rischio necessitano di dati e quelli certamente non mancano nell’epidemia attuale. Il problema, piuttosto, è analizzarli.
“I dati non sono adeguati”, ha detto Dutkiewicz, spiegando che nonostante la loro abbondanza, non è possibile utilizzare tecniche di intelligenza artificiale per vagliarli perché  tuyto ciò richiede un giudizio soggettivo per interpretarli. “Puoi produrre dati ma non hai il contesto di quei dati, quindi c’è molto più lavoro da fare per renderli sensibili”.

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