Data i Norge og utlandet saumfares for å forstå bedre hva som påvirker risikoen for overvannsskader. Foto: NVE

Ida Rambæk, SINTEF

Nedbør i ekstreme mengder koster samfunnet mer enn noen andre naturkatastrofer, fordi det gjør stor skade på bygninger og infrastruktur. Men ved å se skadedata i sammenheng med meteorologi, geografi, demografi og bygningsdata, kan skader lettere forutsees og forebygges.

Saumfart data

Dette blir nå mulig, fordi forsikringsselskapene nå vil dele sine skadedata med kommunene, og fordi vi har dataverktøy som kan koble sammen informasjon på nye måter.

Forskere i SINTEF har saumfart data om overvannsskader i Norge og internasjonalt, for å få bedre forståelse av hva som påvirker risikoen for overvannsskader og hvordan vi kan forebygge dem. Statens vegvesen, Bane Nor og mange kommuner, og forsikringsselskapene, samler inn data om overvannshendelser i Norge. SINTEF-forskerne har analysert skaderapporter, sett på hvordan skader blir registrert, hvilke opplysninger som hentes inn, hvordan virksomhetene forklarer skadene og hvordan dataene brukes i ettertid.

Ulike datasett

Gjennomgangen viste at datasettene inneholder svært ulik informasjon, som følge av typen hendelser og hvilke andre data som blir registrert. Disse ulikhetene får igjen store utslag i hvordan man beregner risiko for overvannsskader.

– Hvis datasettene kunne kobles sammen, ville det gitt et mye bedre grunnlag for å beregne risiko. Men fram til nå har ikke det vært så lett, en av årsakene er at datasystemene til de ulike virksomhetene ikke har kunnet snakke sammen, forteller seniorforsker Nathalie Labonnote i SINTEF.

Det er forskerne nå på god vei til å løse. For å sammenkoble og analysere skadedata, utvikler de et verktøy som henter data fra ulike databaser, samtidig som virksomhetene kan samle inn data som før, uten å endre sine rutiner.

KI gir analyseverktøy

– Gjennom analyse av skaderapportene har vi identifisert en rekke faktorer som kan forklare flomskader, for eksempel bygningsdata, geografi, topografi, demografi og meteorologiske data. Disse faktorene er utgangspunktet for en ny modell for å strukturere og analysere skadedata, sier Labonnote.

Kunstig intelligens kan identifisere mønstre i store datamengder. Når informasjon fra ulike skadedatabaser samles i den nye analysemodellen, kan vi få en mye bedre forståelse av hva som hovedsakelig påvirker skaderisikoen, og hvor vi kan forvente skader i framtiden. Da får vi også bedre grunnlag for å drive aktiv klimatilpasning og gjøre riktige investeringer i infrastruktur.

– Vi jobber med en demonstrasjonsmodell, som vi håper kan videreutvikles og kommersialiseres av andre. Når det kommer gode verktøy på markedet, blir det opp til kommunene å skaffe de nødvendige analysene for å drive god klimatilpasning av bygg og infrastruktur, sier Labonnote.

For eksempel kan værvarsler kommuniseres direkte til beboere i utsatte områder, og beredskapen kan økes der det er høy skaderisiko. I tillegg kan dataene brukes til å evaluere effekten av tiltak, oppdatere standarder og regelverk, og bidra til en nasjonal strategi for klimatilpasning.

Dele viktige data

En annen hindring for å gjøre gode risikoanalyser, er at forsikringsselskapene, som sitter på de mest utfyllende og nøyaktige dataene fra overvannsskader, ikke har kunnet dele dataene, på grunn av personvernregler og kommersielle interesser.

Forsikringsbransjen bruker skadedata til å analysere risiko og å beregne forsikringspremier. Selskapene konkurrerer primært på pris, og ønsker i utgangspunktet ikke at risikodataene skal bli tilgjengelig for konkurrentene. Samtidig har det vært usikkert hvor stor nytte kommuner og andre kan ha av dataene.

Finans Norge, som representerer forsikringsbransjen, har siden 2010 jobbet med kommuner og nasjonale myndigheter for å skape tillit, diskutere hvilke utfordringer klimaendringene gir, og vurdere løsninger for å dele skadeinformasjon med kommunene.

Jus og teknikk

Dermed tok Finans Norge i 2018 initiativ til en ny undersøkelse, om selskapenes holdninger til å dele data på permanent basis, og hvilke juridiske og tekniske utfordringer dette innebar. Forskere i SINTEF intervjuet ledere i åtte forsikringsselskaper, som til sammen representerer 85 prosent av det norske markedet.

Det viste seg at sju av åtte i utgangspunktet var villige til å dele skadedata med kommunene, så lenge dataene ble beskyttet fra konkurrentene og ikke kunne spores tilbake til kunder. Flere mente faktisk at det burde bli krav å dele informasjon, slik at alle selskapene måtte dele, ikke bare de som i utgangspunktet var positive til det.