Студенты из 30 университетов по всей стране Kenya Re Group Managing Director Dr Hillary Wachinga/HANDOUT Кенийская перестраховочная корпорация Kenya Re внедряет искусственный интеллект для совершенствования оценки рисков наводнений, поскольку страховщики сталкиваются с потенциально значительными убытками от климатических катастроф.
Корпорация привлекла 90 студентов вузов для разработки решения в области моделирования катастроф на основе искусственного интеллекта, направленного на укрепление оценки рисков наводнений и улучшение принятия решений в перестраховочном бизнесе. Студенты из 30 университетов Кении участвуют в третьем хакатоне Kenya Re AI4I, который проходит с 7 по 9 октября 2026 года под темой «Переосмысление бизнес-процессов в перестраховании с помощью агентного ИИ и машинного обучения». Данная инициатива направлена на использование новейших технологий для совершенствования методов оценки рисков, обработки бизнес-операций и принятия андеррайтинговых решений перестраховщиком с государственным участием, а также на формирование кадрового резерва технологических талантов для страховой отрасли.
Генеральный директор группы Kenya Re Хиллари Вачинга заявил, что программа создана для укрепления взаимодействия между университетами и отраслью, выявления и развития молодых талантов и разработки технологических решений для бизнес-задач. «Программа была учреждена с чёткой целью — укрепить связь между академическим сообществом и отраслью, выявить и развить молодые таланты, а также использовать новые технологии для улучшения нашей работы», — сказал Вачинга в речи, зачитанной от его имени исполняющим обязанности генерального менеджера перестраховочных операций Полом Ахомо.
Студенты применят искусственный интеллект и машинное обучение для разработки модели катастрофических наводнений для ключевых рынков Kenya Re. Ожидается, что решение объединит данные о катастрофах и аналитические инструменты, чтобы помочь корпорации лучше понимать подверженность наводнениям и потенциальные финансовые потери.
Моделирование катастроф особенно важно в перестраховании, поскольку одно наводнение может затронуть множество объектов недвижимости и предприятий в одной географической зоне, подвергая страховщиков и перестраховщиков значительным убыткам. Модели объединяют информацию об опасностях, уязвимости затронутых активов, застрахованных рисках и потенциальных финансовых потерях для поддержки оценки рисков, андеррайтинга и риск-менеджмента.