Este estudio aborda los principales desafíos en el análisis de riesgos territoriales en seguros de auto al examinar las complejidades de los datos de pérdidas espaciales y el paisaje en evolución de los riesgos territoriales antes y durante la pandemia de COVID-19. Los enfoques tradicionales, como el agrupamiento espacial, se utilizan comúnmente para la evaluación de riesgos territoriales, pero ofrecen capacidades predictivas limitadas, lo que restringe su efectividad en la predicción de pérdidas futuras, un componente esencial de la fijación de precios de seguros. Para superar esta limitación, proponemos un marco avanzado de modelado predictivo que integra patrones de pérdidas espaciales teniendo en cuenta el impacto de la pandemia. Nuestro modelo espacial basado en Bayes captura autocorrelaciones espaciales estocásticas entre las unidades de calificación territorial y sus regiones vecinas. Este enfoque permite un reconocimiento de patrones más sólido a través del modelado predictivo. Al aplicar este enfoque a conjuntos de datos de pérdidas de seguros de auto regulatorios, analizamos tendencias a nivel de la industria en frecuencia de reclamos, severidad de pérdidas, costo de pérdidas y cargos de seguros. Los resultados revelan cambios significativos en los patrones de pérdidas espaciales antes y durante la pandemia, destacando la interacción dinámica entre factores de riesgo regionales y perturbaciones externas. Estas ideas proporcionan orientación valiosa para aseguradoras y reguladores, facilitando la toma de decisiones más informada en la clasificación de riesgos, ajustes de precios e intervenciones políticas en respuesta a condiciones espaciales y económicas en evolución.