Sensörler ve uydularla kaplı bir dünyada, sorunları çözmeye ve sistemleri geliştirmeye yardımcı olabilecek yüksek kaliteli verilere erişim her zamankinden daha yaygındır. Ancak emrimizde böyle bir zenginlik zenginliği ile, doğru verileri seçtiğimizi ve doğru şekilde kullandığımızı nasıl biliyoruz?
Arizona Üniversitesi’nden araştırmacılar bu soruyu sel sigortası alanında araştırdılar ve bulgularının afet müdahale ve iyileşme için etkileri olabilir.
Dergide yakın zamanda yayınlanan bir çalışmada Dünyanın GeleceğiAraştırmacılar, Bangladeş’te beş farklı kaynaktan toplanan gerçek dünya sel veri kümelerini karşılaştırmak için simüle edilmiş bir sel sigortası programı kullandılar. Ekip, kullanılan veri türünün sadece ödemelerin doğruluğunu ve hızını değil, aynı zamanda program maliyetlerini doğrudan etkileyen gelecekteki sigorta ödemelerini öngörmede kesinlik seviyesini de etkilediğini buldu.
Alex Saunders, makalenin baş yazarı ve doktora. Coğrafya, Kalkınma ve Çevre Okulu U’da aday, Ağaç Ring Araştırma Laboratuvarı Direktörü ve Dünya Sistemleri Coğrafyası Profesörü Kevin Anchukaitis ile birlikte çalıştı; Andrew Bennett, Hidroloji ve Atmosfer Bilimleri Yardımcısı; Eski yardımcı doçent Beth Tellman; ve hem Coğrafya, Kalkınma ve Çevre Okulu’nda eski bir araştırma görevlisi olan Jonathan Giezendanner. Ekip ayrıca Virginia Tech, Bangladeş Mühendislik ve Teknoloji Üniversitesi ve Bangladeş Su Geliştirme Kurulu araştırmacılarını da içeriyordu.
Saunders, bulgularının, sigorta sağlayıcılarına çok çeşitli seçeneklerden en uygun verilerin seçilmesinin felaket müdahalesini ve finansal korumayı nasıl iyileştirebileceğini vurgulayarak dünyanın dört bir yanındaki sele eğilimli bölgelerindeki sakinlere fayda sağlayabileceğine inanıyor.
“Her yıl giderek daha fazla sel oluyor ve bu da bunun neden olduğu toplam hasarda bir artış getiriyor” dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Sigorta söz konusu olduğunda, insanların daha fazla zamanında ödeme almalarına yardımcı olan daha doğru bir araç oluşturmak, hayatlarının en kötü zamanlarından bazılarından geçmelerine yardımcı olabilir.”
Hükümetler, kâr amacı gütmeyen kuruluşlar ve tarım, sigorta ve enerji gibi endüstriler, Dünya gözlemsel verilerine giderek daha fazla güvenmektedir: Gezegeni izleyen uydular, uçaklar ve yer tabanlı sensörlerden toplanan bilgiler. Uzmanlar bu verileri sürdürülebilir kaynak yönetimine rehberlik etmek, çevresel değişimi tahmin etmek ve doğal afetlere yanıt vermek için kullanırlar.
Taşkın sigortası durumunda, şirketler giderek daha fazla, her iki ücrette hem de gereken sürede pahalı olabilecek sigorta taleplerindeki hasarı doğrudan değerlendirmekten ziyade, yağış seviyeleri veya nehir yüksekliği gibi hasar göstergeleri – giderek daha fazla güvenmektedir. Bu vekiller dizinler halinde birleştirilir, ödemeleri bir kez geçtikten sonra tetikleyen sayısal eşikler. Artan kullanımlarına rağmen Saunders, bu sistemin sigorta endekslerine hangi veri kaynaklarının dahil edildiği gibi temel yönlerinin genellikle kapsamlı testlerden yoksun olduğunu belirtti.
Bu konuyu ele almak için Saunders ve meslektaşları, 2004-2023 yılları arasında Bangladeş’in muson mevsimlerini incelediler. Ulusal taşkın ajansından yağış verilerini, nehir seviyelerini ve taşkın haritalarını ve su kapsamını ölçmek için iki tür uydu verisi analiz ettiler. Bir uydu yöntemi geleneksel yüzey suyu okumalarını kullanırken, diğeri Bangladeş’teki muson sel modellerini izlemek için özel olarak tasarlanmış yapay bir zeka modeline dayanıyordu.
Yapay zeka destekli model sel sularının ilerlemesini başarıyla yakalarken, geleneksel uydu yöntemi yüksek düzeyde bulut örtüsü olduğunda güvenilir olmayan tahminler sundu.
Araştırmacılar daha sonra beş yöntemi, 20 yıllık süre boyunca sigortanın ne zaman tetiklendiğini, bu ödemelerin ne kadar hızlı meydana geldiğini ve ne kadar öngörülebilir olduklarını değerlendirerek test ettiler.
Analizleri, veri seçimi sonuçları etkilemesine rağmen, tek bir veri kümesinin diğerlerinden sürekli olarak daha iyi performans göstermediğini ortaya koymuştur. Bazı durumlarda, farklı endeksler ödemelerin olup olmadığı veya ne zaman meydana gelmesi gerektiği konusunda anlaşamadı. Bu tutarsızlıklar, yerel varyasyonların belirli veri kümelerini daha az güvenilir hale getirdiği bölgesel düzeyde daha da belirgindi. Birden fazla kaynağı birleştirmek veya karşılaştırmak, ödeme kararlarına olan güveni de artırdı.
Saunders, “Bir dere göstergesi bize bir nehrin ne kadar yüksek olduğunu söyleyebilir, ancak bu otomatik olarak sel olduğu anlamına gelmez – ya da insanların yakın ve risk altında olduğu anlamına gelmez.” Dedi. “Uydular tüm bir bölgenin yüzeyini gösterebilir, ancak yağış verileri, su başka bir yere akarsa yağmur her zaman sellere yol açmasa da yararlı olabilir. Bu yüzden selleri gerçekten anlamak için birden fazla veri kümesi alabilir.”
Saunders, çalışmanın en ilginç sonuçlarından birinin, kalıcı bulut örtüsü sırasında bile selleri tespit etme yeteneği sayesinde AI destekli uydu modelinden geldiğini de sözlerine ekledi. Araştırmacıların test ettiği geleneksel uydu yöntemiyle karşılaştırıldığında, AI yaklaşımı ortalama bir hafta önce ödemeleri tetikledi. Daha yeni yaklaşım, beklenen ödemelerdeki belirsizliği%20’den fazla azaltarak müşterilere potansiyel sigorta maliyetlerini düşürdü.
Saunders, endeks tabanlı taşkın sigortası programlarının uygulamadan önce çok çeşitli veri kaynağını test etmesini, kaçırılan veya gereksiz ödemeler riskini azaltmak için birden fazla endeks içermesini ve doğruluğu ve zamansallığı artırmak için AI gibi yeni teknolojileri keşfetmesini önerir.
Saunders, “Sigorta sağlayıcıları, hangi verilerin en kolay mevcut olduğuna bağlı olarak karar vermelerinde yönlendirilebilir, ancak uydu sensörleri gibi araçlarla çok sayıda seçenek ve daha fazla veri türü vardır.” Dedi. “Ancak belirli bir veri seti kolayca mevcut olması veya en yeni teknolojiye dayanması, belirli bir senaryo için doğru olanı anlamına gelmez. İnsanlar en iyi çözümleri aramak için mevcut bilgileri göz önünde bulundurmalı ve karşılaştırmalıdır.”
Daha doğru sigorta sistemlerine duyulan ihtiyaç acildir. 2000 ve 2023 yılları arasında, 1.77 trilyon dolarlık küresel ekonomik taşkın kayıplarının sadece% 16’sı sigortalandı ve hükümetleri, işletmeleri ve hane halklarını maliyetlerin ezici çoğunluğunu emmeye bıraktı. Sigorta ve reasürans – diğer sigorta şirketlerine risk aktaran sigorta şirketlerinin uygulaması – selden etkilenen topluluklarda etkili rahatlama ve iyileşmeyi desteklemek için doğru ve zamanında bilgiye bağımlıdır.
Saunders, farklı Dünya gözlem verileri kaynaklarını kullanarak, hükümetlerin, sigortacıların ve diğer kuruluşların, bu verileri akıllıca kullandıkları sürece, önemli, yaşamı değiştiren kararlar alacakları kritik bir anlayışa sahip olabileceğini söyledi.
