
Willis, parte del broker internazionale WTW, ha annunciato il lancio di un nuovo team globale dedicato al Risk Engineering, un’iniziativa che segna un’espansione strategica del suo ramo Global Risk & Analytics.
L’obiettivo è chiaro: consolidare e potenziare le competenze ingegneristiche per offrire una specializzazione all’avanguardia, alimentata da dati proprietari, analisi avanzate e soluzioni tecnologiche. Il nuovo team, composto da circa 200 ingegneri del rischio distribuiti in 30 paesi tra Nord America, Europa, Medio Oriente, Africa, Asia Pacifico e America Latina, promette di fornire valutazioni sia a livello di singolo sito sia su scala di portafoglio, permettendo ai clienti di ottenere una comprensione più profonda dei rischi, una maggiore resilienza e miglioramenti tangibili nel costo totale del rischio (TCOR).
L’approccio di Willis va oltre il Risk Engineering tradizionale: l’integrazione tra dati proprietari e competenze specialistiche consente di sviluppare soluzioni su misura, abilitate dai dati, che ottimizzano le strategie di gestione del rischio e massimizzano il ritorno sugli investimenti. “Siamo entusiasti di lanciare la nostra nuova proposta di ingegneria del rischio globale, che rappresenta un passo significativo in avanti nel modo in cui offriamo valore ai clienti”, ha dichiarato Marc Hindman, responsabile Risk Control & Claims Advocacy per il settore Risk and Analytics di Willis. “Combinando competenze multidisciplinari con dati proprietari, tecnologia e analisi avanzate, possiamo offrire soluzioni non solo personalizzate per ciascun settore, ma anche orientate al futuro—aiutando i clienti ad affrontare rischi emergenti, obiettivi ESG e climatici, e le sfide strategiche più ampie”, ha aggiunto. Con questa iniziativa, Willis ribadisce il proprio impegno nel fornire soluzioni ingegneristiche differenziate e guidate dalla tecnologia, capaci di rafforzare la resilienza, ridurre il TCOR, migliorare la qualità del rischio e supportare le organizzazioni nel prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati.