Near Space Labs, một startup có trụ sở tại New York, đã triển khai mạng lưới bóng bay ở độ cao lớn (high-altitude balloons), được trang bị camera robot tiên tiến, nhằm thu thập hình ảnh độ phân giải cao về các khu dân cư dễ xảy ra thảm họa (disaster-prone neighborhoods) trên khắp nước Mỹ để cung cấp cho các công ty bảo hiểm. Sử dụng bóng bay có trang bị camera robot tiên tiến hiệu quả hơn rất nhiều lần so với dùng hình ảnh từ máy bay không người lái (drone).

Với những hình ảnh nâng cao này, startup cho biết họ muốn đẩy nhanh công việc của các công ty bảo hiểm, những tổ chức dựa vào dữ liệu hàng không để đánh giá rủi ro tài sản và phản ứng nhanh với thiệt hại do các hiện tượng thời tiết cực đoan gây ra.

Những quả bóng bay mới được thả lên trời được trang bị các robot ứng dụng AI, gọi là “Swift,” có khả năng chụp ảnh với độ phân giải 7 cm mỗi pixel. Các Swift hoạt động ở tầng bình lưu (stratosphere), ở độ cao gấp đôi máy bay thương mại nhưng thấp hơn các vệ tinh quan sát Trái Đất. Mỗi Swift có thể chụp đến 1.000 km² hình ảnh trong một chuyến bay.

Startup này dự định cung cấp cho các công ty bảo hiểm các quan sát chi tiết (granular observations) thường xuyên về các vùng thảm họa tự nhiên — bao gồm cả chi tiết trên mái của một tòa nhà — để giúp họ đánh giá thiệt hại tài sản tốt hơn và đưa ra các đánh giá rủi ro chính xác hơn.

“Với các bóng bay và robot Swift của chúng tôi, các công ty bảo hiểm có thể tiếp cận thông tin (get access to information) ngay sau thảm họa, đánh giá thiệt hại và thanh toán bồi thường trong vòng vài ngày thay vì hàng tuần hoặc hàng tháng,” Rema Matevosyan, CEO của Near Space Labs, nói với CNBC gần đây. “Bóng bay của chúng tôi có thể thu thập dữ liệu tương đương 800.000 drone chỉ trong một chuyến bay — điều này có nghĩa là chúng tôi nhanh hơn, tốt hơn và rẻ hơn cho khách hàng.”

Việc triển khai gần đây được thiết kế để hỗ trợ thị trường bảo hiểm nhà ở tại Mỹ, lĩnh vực đang phải vật lộn trước số lượng ngày càng tăng các tòa nhà bị phá hủy bởi thảm họa khí hậu và chi phí tái xây dựng nhà gia tăng do lạm phát. Trong năm 2023, ngành bảo hiểm chịu khoản lỗ ròng 15,2 tỷ USD, mức tồi tệ nhất kể từ năm 2000.

Các hiện tượng thời tiết ngày càng thường xuyên và nghiêm trọng — chẳng hạn như bão ở khu vực Đông Nam Mỹ và cháy rừng ở miền Tây — đã buộc các công ty bảo hiểm lớn rút khỏi các bang có rủi ro cao như Florida, California và Texas. Sự rút lui này ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị bất động sản và khiến chủ nhà có ít lựa chọn hơn nhưng đắt đỏ hơn cho bảo hiểm nhà và cháy nổ. Theo Near Space Labs, nguyên nhân gốc rễ của cuộc khủng hoảng này là khoảng cách giữa các rủi ro khí hậu ngày càng tăng và khả năng đánh giá chính xác của các công ty bảo hiểm.

“Nhiều công ty bảo hiểm vẫn dựa vào các phương pháp thu thập dữ liệu hàng không từ những năm 1950 để đánh giá rủi ro khí hậu năm 2024,” Matevosyan nói trong tuyên bố của công ty. “Việc chỉ có 6% trong tổng số 250 tỷ USD thiệt hại do bão Helene được bảo hiểm chi trả có thể cho thấy rõ rằng các phương pháp đánh giá rủi ro lỗi thời đang tạo ra hiệu ứng domino: Dữ liệu kém dẫn đến định giá hợp đồng bảo hiểm không hợp lý (inadequate policy pricing), gây lỗ cho nhà cung cấp, cuối cùng buộc các công ty bảo hiểm phải từ bỏ toàn bộ thị trường — để lại chủ nhà bị mắc kẹt và không thể thế chấp nhà.”

Mạng lưới Swift — hoạt động ở độ cao từ 18.300 đến 25.900 mét — có thể lập bản đồ chi tiết các vùng thảm họa lớn trong vài giờ thay vì vài tuần, cung cấp các cập nhật thường xuyên cho phép các công ty bảo hiểm theo dõi điều kiện thay đổi, đánh giá rủi ro chính xác hơn và định giá hợp đồng bảo hiểm hợp lý, “có khả năng giúp họ duy trì hoặc quay trở lại các thị trường mà trước đây họ đã rút lui,” theo tuyên bố.

Hình ảnh có độ phân giải cao này cũng tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho các công ty bảo hiểm, những tổ chức thường phải cử người đến hiện trường để đánh giá thiệt hại tài sản, Matevosyan chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn.

“Chúng tôi đang tìm cách giúp các công ty bảo hiểm đánh giá các yếu tố như độ ẩm của đất để xác định rủi ro cháy rừng, cũng như khám phá các phương pháp sáng tạo mới để lập bản đồ các khu vực trước đây không được xem là có rủi ro cao nhưng hiện tại lại có,” ông nói. “Có những khu dân cư ở Colorado rất khó được đánh giá vì đột nhiên cháy rừng trở nên rất phổ biến tại đó.”

Ảnh siêu bão Milton được chụp bởi máy ảnh Sen’s 4k từ Trạm Vũ trụ Quốc tế. Ảnh: Sen