Kunstig intelligens skal forebygge vannskader

– Vi ser stadig flere tilfeller av styrtregn og andre værhendelser som gjør skade. Det kommer plutselig og det inntreffer på nye steder. Vi må derfor utvikle modeller som forteller oss hvor vannet vil bevege seg, hvor det vil samle seg og hvor det vil gjøre skade, sier Arne Skjærholt, dataingeniør i Fremtind.

Forstå flomrisiko

De siste ti årene har forsikringsselskapene utbetalt en samlet erstatning på rundt 30 milliarder kroner (KPI-justert) for skader på bygning og innbo, samt skogskader fra naturhendelser eller vær. Størstedelen av utbetalingene skyldes vannskader i tettbebygde strøk.

Sammen med teknologiselskapet 7Analytics har Fremtind startet et forsknings- og utviklingsprosjekt som skal utvikle et nytt produkt og en datamodell som vil fortelle hvor overvann vil gjøre skade.

– Fremtind er uten tvil først i løypa når det kommer til forståelse av flomrisiko. De er akkurat den partneren vi har lett etter og de er langt fremme på bruk av kunstig intelligens og maskinlæring, sier Helge Jørgensen, CEO i 7Analytics.

Global anvendelse

Gjennom utviklingssamarbeidet med Fremtind ønsker 7Analytics å tilby data som kan spare samfunnet for milliarder og samtidig spare menneskeliv.

– Prosjektet vil gi Fremtind bedre mulighet til å forstå risiko og prise forsikringer mer presist. Samtidig legger det til rette for å gjennomføre skadebegrensende tiltak. Det er en formidabel oppgave som krever en overvannsmodell i verdensklasse koblet med kunnskap fra forsikringsbransjen. Sammen skal vi levere et unikt datasett som vil tror kan få global anvendelse, sier Jørgensen.

Målet er at hele forsikringsbransjen kan ta i bruk produktet og modellen.

– Vi har alltid brukt data i forsikring, og nå tar vi det ett skritt videre. Det viktigste vi gjør, både for kunder og for miljøet, er å forebygge skader og med denne teknologien kan vi hjelpe både folk og bedrifter med presise og relevante råd. Vi kan også ta kontakt med kommuner, og be dem se på områder hvor deres innbyggere er ekstra utsatt, sier Skjærholt.