AI för nya klimatrisker i fastigheter: 3 fokusområden

En sak går att säga utan att överdriva: gröna investeringar förändrar skadebilden snabbare än många försäkringsvillkor hinner uppdateras. Solceller på tak, laddning av elfordon i garage och byggnader av korslimmat trä (mass timber/CLT) är inte längre “pilotprojekt” – de är standard i nyproduktion och renoveringar. Och med standard kommer frekvens.

För fastighetsägare, risk managers och försäkringsbolag i Sverige betyder det här två saker. För det första: fler hållbara lösningar innebär nya typer av egendomsskador och fler svårbedömda totalskador/partiella skador. För det andra: AI i underwriting och riskmodellering är ofta den mest praktiska vägen för att hinna ikapp – inte för att “spå framtiden”, utan för att skapa konsekvent bedömning, bättre riskkrav och snabbare beslut.

Jag ser samma mönster i många portföljer: man prissätter och villkorar som om tekniken vore “en installation till”, men i verkligheten ändrar den brandförlopp, räddningsinsats och reparationslogistik. Det är där riskkostnaden uppstår.

Solceller: när taket blir ett brandtekniskt specialfall

Kärnpunkten: Solcellsanläggningar på tak höjer komplexiteten i en brand, påverkar räddningstjänstens taktik och kan öka skadans omfattning – även om brandorsaken inte är solcellerna.

Solceller innebär flera praktiska risker som ofta missas i checklistor:

Varför solceller kan förvärra brandskador

• Spänningssatt miljö vid insats: Solpaneler producerar el när de exponeras för ljus. Det gör att räddningstjänst kan behöva ändra taktik och ibland fokusera på begränsning snarare än angrepp nära panelerna.
• “Skorstenseffekt” under panelerna: Avståndet mellan panel och tak kan skapa en kanal där värme och flammor sprider sig snabbare i sidled.
• Försvårad ventilering: Taktaktik som ventilering kan bli svårare när takytan är täckt av paneler och montagesystem.

Installationskvalitet: riskfaktorn som går att kontrollera

Det är här många gör fel: man tar lägsta bud och antar att standard är standard. I verkligheten avgör installationen stora delar av risken.

• Last och infästning: Paneler och skensystem adderar vikt. Takets bärighet och snö-/vindlast måste vara korrekt dimensionerade.
• Tätskikt och vatteninträngning: Genomföringar och infästningar i takets membran är en klassiker bakom fuktskador och sekundära byggskador.
• Materialval: Vissa paneler och komponenter kan bidra mer till brandlast (t.ex. plastbaserade delar) än andra.

Så hjälper AI i riskbedömning av solceller

AI gör mest nytta när den används för att standardisera datainsamling och göra riskkrav mätbara.

Konkreta användningsfall i underwriting:

1. Bild- och ritningsanalys: Computer vision kan klassificera taktyp, lutning, fria ytor, paneldensitet och närhet till brandväggar via foton, drönarbilder eller relationshandlingar.
2. Anomali-detektion i besiktningsdata: Om en entreprenör eller fastighetstyp konsekvent visar avvikande skadeutfall, fångar modellerna det tidigare än “magkänsla”.
3. Riskregler som går att följa upp: Exempelvis krav på dokumenterad ingenjörsbedömning, specificerade komponentklasser och spårbarhet i installation.

Bra tumregel: AI kan inte ersätta en dålig installation – men den kan göra det svårare att “glömma” riskfrågorna när portföljen växer.

Elfordon, elscootrar och e-cyklar: batteribrand som lokal katastrof

Kärnpunkten: Litiumjonbatterier kan orsaka intensiva bränder som är svåra att släcka och som snabbt påverkar bärande konstruktion, ventilation och angränsande brandceller.

Skillnaden mot många traditionella bränder är energiinnehållet och förloppet. Vid termisk rusning kan branden bli explosiv, och återantändning är en reell risk. Det här är inte en “garagebrand som vanligt”.

Varför placeringen av laddning är en underwriting-fråga

I praktiken hamnar laddplatser ofta där de är mest attraktiva – nära entréer eller under byggnaden. För risk är det tvärtom.

• Laddning nära fasad/entré: Ökar risken för brandspridning och rökskador in i fastigheten.
• Laddning i garage under bostäder/kontor: Höga temperaturer kan påverka betongens hållfasthet och skapa omfattande sanerings- och avbrottskostnader.
• Boende som laddar i lägenheten: E-cyklar och elscootrar som laddas i hallen är ett scenario som snabbt blir en lägenhetsbrand med spridningsrisk.

Riskreducering som fungerar (och som går att villkora)

Det som fungerar är sällan komplicerat – men det måste vara tydligt och följas.

• Separation: Fysisk distans mellan laddning och byggnad är ett effektivt brandavskiljande “brandbrott”. (I nordamerikansk praxis nämns ibland mycket stora avstånd; i svensk miljö behöver det översättas till realistisk platsplanering och brandteknisk dimensionering.)
• Brandklassade utrymmen för småfordon: Dedikerade rum med brandklassade väggar och dörrar, självstängande dörrblad och tydliga laddregler.
• Policy och efterlevnad: Många fastigheter lyckas först när man kombinerar teknik med regler: var får man ställa/ladda, hur hanteras skadade batterier, hur sker tillsyn.

Så hjälper AI i prissättning och villkor för laddinfrastruktur

AI blir kraftfullt när man kopplar ihop tre datakällor: fastighetsdata + laddinfrastruktur + skadeutfall.

Exempel på vad modeller kan göra:

1. Riskklassning per laddzon: Inte bara “fastigheten har laddning”, utan var den finns (garageplan, utomhus, intill fasad) och hur brandcellsindelning ser ut.
2. Prediktiva riskindikatorer: Kombinera incidentrapporter, besiktningsanmärkningar, drift- och underhållsdata för att flagga fastigheter där sannolikheten för batteriincident är högre.
3. Skadehantering snabbare: NLP (språkmodeller) kan strukturera skadeanmälningar, extrahera batterityp/fordonstyp/plats och hjälpa skadereglerare att tidigt välja rätt resurser.

Det här är “AI inom försäkring och riskhantering” i praktiken: bättre struktur på verkligheten, inte mer powerpoints.

Massivt trä (CLT/mass timber): vackert – och dyrt att reparera

Kärnpunkten: Mass timber ger nya egendomsrisker genom annan branddynamik och en reparationslogik där “kosmetisk” skada kan bli ekonomiskt stor.

Mass timber används för att bygga snabbt, minska klimatavtryck och skapa attraktiva miljöer med synligt trä. Men synligt trä är också en del av “produktionen”: ytan är estetiken.

Den dolda kostnaden: delskada är ofta värst

Ett viktigt observandum för försäkring är att många skador inte är totalskador.

• Partiell skada kan bli dyr: Om en bärande trädel skadas i ett flerplanssystem kan åtkomst, demontering och återställning bli omfattande.
• Estetisk skada blir affärskritisk: Sot, ytskador eller mindre förkolning kan påverka upplevd kvalitet. I vissa projekt är det en värdefråga – och i andra en hyresfråga.
• Försäkringsvillkor och gränsdragning: Vad räknas som återställningsbar skada vs. kosmetik? Det behöver vara tydligt i egendomsförsäkring, annars hamnar man i tvist.

Riskreducering: kapsling är tråkig men effektiv

Att kapsla (t.ex. med gips) höjer brandmotstånd och begränsar brandspridning. Jag tycker det finns en pragmatisk kompromiss som ofta är rätt:

• Låt träet synas där det skapar värde (entréer, gemensamma ytor, styrelserum).
• Kapsla i övriga ytor där estetiken inte bär projektets affär.

Komplettera med:

• Sprinkler med rätt dimensionering för stora öppna ytor.
• Kontroll på brännbara ytskikt nära huvudbärverket.
• Plan för reparation och utbyte (logistik, leveranstider, åtkomst) redan i projekteringen.

Så hjälper AI vid bedömning av CLT-byggnader

Här är AI särskilt användbart för att hantera variationen mellan projekt.

1. Textanalys av tekniska beskrivningar: NLP kan extrahera om trä är exponerat eller kapslat, vilka brandtekniska lösningar som valts och om avsteg finns.
2. Scenariomodellering för delskada: Prediktiva modeller kan simulera kostnadsdrivare vid partiell skada: åtkomst, demontering, återställning, driftavbrott.
3. Portföljstyrning: Försäkringsgivaren kan sätta tydliga acceptanskriterier och prissätta konsekvent mellan regioner och byggtyper.

Så bygger du en AI-driven riskprocess för grön teknik (utan att fastna)

Kärnpunkten: Du får effekt när AI kopplas till beslut: riskkrav, prissättning och uppföljning – inte när den stannar i en dashboard.

En fungerande modell för fastighetsrisker kopplade till grön teknik brukar innehålla:

1) Dataminimum som räcker långt

• Typ av installation (sol/laddning/CLT)
• Placering (tak/mark/garage; avstånd till byggnad; brandcell)
• Installatör/entreprenadform och dokumentation
• Brand- och släcksystem (sprinkler, brandlarm, avskiljning)
• Underhållsplan och tillsyn

2) Riskkrav som går att verifiera

• “Ingenjörsintyg finns” är verifierbart.
• “Bra installation” är inte verifierbart.

3) Feedback-loop från skador och nästan-skador

Det som gör AI värdefullt är att den kan lära av:

• skadeorsak (t.ex. vatteninträngning vid solcellsinfästning)
• skadeplats (laddzon i garageplan 1)
• reparationsutfall (kostnad, tid, avbrott)

När den loopen finns blir underwriting bättre för varje kvartal, inte bara för varje förnyelse.

Avslut: hållbarhet utan naivitet

Grön teknik i fastigheter är här för att stanna. Det är bra. Men den som tror att risken “ser ut som förr fast med nya prylar” kommer betala i form av större delskador, mer komplexa bränder och fler diskussioner om villkor.

Mitt råd är tydligt: använd AI för att göra riskbedömningen snabbare, mer konsekvent och mer kravnivå-styrd – och kombinera det med enkla, fysiska åtgärder som separation, kapsling och kvalitetssäkrad installation. Det är så man sänker den totala riskkostnaden utan att bromsa omställningen.

Om du tittar på din portfölj idag: vilka av dina fastigheter skulle du vilja kunna riskklassa på 60 sekunder – och vilka kräver fortfarande manuell tolkning av pdf:er och bilder?