Одной из ключевых задач является оценка устойчивости к изменению следующего набора факторов: выбор признаков, параметры моделей и погодные сценарии. Методы объяснимости, такие как SHAP-аналитика, позволяют определить вклад каждого признака в предсказание для конкретного объекта недвижимости, что важно для доверия со стороны инвесторов и регуляторов. Кроме того, важно проводить стресс-тестирование, которое моделирует экстремальные климатические события и регуляторные изменения, чтобы понять, как это отразится на стоимости объектов и на страховых выплатах.

Ограничения связаны с качеством данных и необходимостью больших объемов информации для надлежащего обучения сложных моделей. В некоторых регионах данные могут быть неполными или недоступными, что требует дополнительной работы по их генерализации или использовании прокси-метрик. Также сложности возникают в интерпретации сложных моделей и в обеспечении воспроизводимости исследований, особенно при использовании чувствительных к данным сценариев.

2) Управление пропусками: применяем подходы к заполнению пропусков с использованием соседних временных точек или внешних источников, сохраняя физическую правдоподобность значений. Необходимо документировать все методы обработки пропусков для воспроизводимости.