CRIF: la disponibilità di dati capillari e le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale sono leve fondamentali per valutare e misurare i rischi fisici e offrire le migliori soluzioni finanziarie e assicurative a famiglie e imprese.
Nel settore bancario e assicurativo è crescente l’attenzione ai rischi climatici, spinta dalla maggiore frequenza degli eventi catastrofali e dall’intensificazione della produzione normativa. In particolare, nel mercato assicurativo, un ruolo chiave è giocato dall’imminente entrata in vigore del decreto “Cat Nat”, che introduce l’obbligo per le imprese italiane di assicurarsi contro i rischi da catastrofi naturali, aprendo nuove opportunità e sfide per il settore.
La valutazione e il monitoraggio dei rischi fisici acuti (come ad esempio le inondazioni) non solo sono fondamentali per risultare compliant alla normativa, ma rappresentano anche una priorità per la gestione complessiva dei rischi di credito e assicurativi. L’aumentare della frequenza e dell’intensità degli eventi acuti richiede l’aggiornamento dei modelli di valutazione del rischio. Per i rischi fisici causati da eventi naturali, è fondamentale disporre di modelli previsionali avanzati in grado di simulare gli impatti sui beni a rischio al crescere dell’intensità dei fenomeni. Le banche stanno iniziando a misurare nei propri portafogli la relazione tra i rischi climatici e il rischio di credito delle imprese e delle persone fisiche (per via dei loro immobili). La capacità di analizzare e valutare questi fenomeni dipende dalla costruzione di basi dati accurate e con profondità storica.
L’esposizione ai rischi fisici degli immobili e delle imprese italiane: le evidenze
L’ESG Outlook 2024 di CRIF – osservatorio annuale sulla sostenibilità – ha approfondito il tema dei rischi fisici sulle imprese e sul patrimonio immobiliare nazionale, misurando la vulnerabilità agli eventi catastrofali in base alle caratteristiche tipologiche e strutturali di ciascun immobile (ad esempio, la posizione, il numero di piani, ecc.). Dallo studio emerge che in Italia il 21% degli immobili è esposto a un rischio fisico “alto” e “molto alto”, quota che sale al 35% se si considerano le PMI. Questa differenza è attribuibile al fatto che, per gli immobili, i rischi cronici (eventi graduali) appaiono relativamente poco rilevanti (con esposizione bassa per il 98% degli immobili), mentre sono più pronunciati i rischi acuti (fenomeni improvvisi) e il rischio sismico (con 
il 13% e il 9% degli edifici esposti rispettivamente a un rischio “alto” o “molto alto”). Gli immobili, infatti, risultano più vulnerabili ai fenomeni naturali localizzati e catastrofici, come frane, alluvioni o terremoti, piuttosto che a tendenze di lungo periodo, come l’aumento della temperatura.
Integrare con fonti dati esterne la limitata disponibilità di dati sufficientemente granulari già a disposizione degli istituti e analizzarli con modelli evoluti, in grado di cogliere le specificità di rischio del territorio, delle aziende e degli immobili, rappresenta una delle principali sfide per banche e assicurazioni. Su questo fronte, CRIF affianca importanti player del settore bancario e assicurativo nel fornire risposte innovative ai propri clienti, fondate su dati, know-how e tecnologie AI-based.
CRIF si avvale della partnership con RED-Risk (Risk Engineering and Development), azienda leader nella valutazione del rischio catastrofale, che mette a disposizione modelli di pericolosità e vulnerabilità ad elevata risoluzione spaziale – fino a 30 m x 30 m – consentendo di valutare con precisione l’esposizione a specifici fattori di rischio sulla base delle caratteristiche e della geolocalizzazione della singola impresa. Il tema della granularità e della qualità è particolarmente rilevante per le banche e le compagnie, che devono presidiare i rischi fisici derivanti dai cambiamenti climatici in corso, senza penalizzare immotivatamente clienti o porzioni di territorio.
“Le informazioni iniziali erano scarse, a volte imprecise. Da questo punto di vista il supporto di CRIF con il suo ESG Data Lake è stato davvero fondamentale”, afferma Jason Kessler, Chief Risk Officer, di Cassa Centrale Banca. “Oltre a fornire dati, consulenza e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, CRIF ha contribuito a diffondere tra le imprese le logiche ESG, supportando le banche del Gruppo Cassa Centrale nel promuovere la sostenibilità e resilienza”.
“Il nostro approccio si basa su una valutazione scientifica e accurata dei rischi, utilizzando tecniche analitiche avanzate e modelli sofisticati”, dichiara Francesca Di Paola, Direttore Attuariato di Sara Assicurazioni. “Grazie alla collaborazione con CRIF, siamo in grado di identificare le diverse situazioni di rischio in modo granulare, permettendoci di proporre soluzioni assicurative personalizzate ed efficaci. L’adozione di questi modelli non solo garantisce coperture più adeguate ma incentiva comportamenti virtuosi, migliorando la resilienza complessiva del sistema”.
Il ruolo sinergico di banche e assicurazioni nel costruire un futuro più resiliente
“La crescente rilevanza dei rischi climatici, fino a renderli materiali, porterà a una sempre maggiore integrazione con i tradizionali parametri di rischio, sia di credito che assicurativo. Ad oggi l’integrazione è a uno stato ancora empirico ma le serie storiche sempre più lunghe e le informazioni sempre più accurate porteranno, presumibilmente entro 3 anni, a una integrazione statistica”, commenta Marco Macellari, Head of Risk Management & ESG di CRIF. “Effettuate identificazione e misurazione si potrà passare alla gestione industriale di questi nuovi parametri. In questo nuovo scenario, banche e assicurazioni avranno l’opportunità di creare valore in modo sinergico per i propri clienti: identificando l’opportuno mix di finanziamento di iniziative di mitigazione dei rischi fisici (es. ristrutturazione degli immobili) e assicurazione rispetto ai possibili danni provocati dagli stessi. Per banche e assicurazioni, inoltre, si configura come un’opportunità di evolvere la propria offerta con prodotti dedicati a rispondere ai bisogni emergenti di aziende e persone fisiche”.
La combinazione di dati precisi e di qualità, profondità delle serie storiche e analytics basati sull’AI si rivela essenziale per sviluppare soluzioni di credito e assicurative sempre più personalizzate, sostenibili e accessibili. Queste innovazioni contribuiscono a rafforzare la resilienza complessiva del sistema economico e sociale, per affrontare con maggiore efficacia le sfide del cambiamento climatico e garantire un supporto concreto e duraturo al tessuto produttivo del Paese.
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