在2024年9月，颶風海倫以巨大的四級風暴襲擊佛羅里達州海岸。雖然在佛羅里達州創下了破紀錄的損失，但海倫同時也摧毀了幾百英里外的其他州。
令人驚訝的是，受災最嚴重的地區位於北卡羅來納州西部的內陸地區。那裡的風暴造成了毀滅性的洪水、泥石流、道路和財產損壞以及生命損失。修復成本的估算達到530億美元，創下該州歷史上的最糟紀錄。
不久之後，下一場自然災害登上了頭條。這次發生在西班牙南部的瓦倫西亞地區。這是該國幾十年來最致命的自然災害。儘管在災難發生後，損害的全貌尚不清楚，但據認為，僅此事件就有超過227人喪生。幾周後，許多人仍被認為失踪。
極端災害正在上升
報告顯示，越來越嚴重的自然災害事件（一些被認為是千年一遇的事件）似乎無窮無盡。看來我們將不得不以某種方式適應這種情況。但我們也必須學會如何應對這些極端天氣事件。
在2024年全球風險報告中，由世界經濟論壇與Marsh McLennan合作發表，極端天氣被列為最大的風險。事實上，66%的受訪者將其列為2024年全球範圍內最可能的重大危機。
氣候風險威脅盈利能力和穩定性
隨著極端天氣事件的頻率和嚴重性增加，全球保險行業正在面臨由於氣候變化造成的重大且不斷增長的成本。保險公司正面臨來自颶風、野火、洪水和熱浪等極端天氣事件的索賠不斷增加。
根據Aon的氣候和災害洞察報告，“2023年全球自然災害造成的經濟損失總計3800億美元，這主要是由於美國和歐洲的重大地震和嚴重對流風暴活動所驅動。”索賠的上升迫使保險公司重新評估其商業模式、保險範圍和保費率，特別是在高風險地區。
氣候驅動的風險導致索賠數量增加和賠付金額顯著上升，威脅到保險公司的盈利能力和財務穩定性。除了索賠和損失的增加以及再保險成本的上升外，保險公司還必須應對風險配置的變化。
風險業務：傳統模型與人工智能模型
基於歷史數據的傳統模型在變化迅速的世界中並不可靠。保險公司必須採用先進的預測建模工具，包括人工智能（AI），以更好地評估不斷演變的風險並相應地調整保費。
在保險公司不再看到任何可行的替代方案，並且發現繼續提供保險是財務上不可行的情況下，他們可能會選擇完全退出高風險市場。這無疑將導致保護缺口，居民將無法獲得或負擔得起保險。從長遠來看，保險公司和政府可能需要共同努力來解決這一問題。
如何限制風險暴露
在這些市場中仍然活躍的保險公司必須投資於氣候韌性措施，尋找限制其對不斷升高的氣候風險的暴露的方法。這些措施包括使用人工智能進行更好的風險評估、促進保單持有者的適應性基礎設施，並在氣候韌性項目上進行合作，以減輕氣候相關事件的影響。通過使用AI進行預測分析、實時監控和自動索賠處理等任務，保險公司可以更好地應對氣候事件帶來的挑戰。
讓我們來看看保險公司可以如何調整以應對新的氣候風險挑戰的四種方法。
1. 使用預測建模和風險評估
由機器學習支持的AI驅動模型可以通過分析歷史數據、衛星影像和天氣趨勢來預測氣候相關風險。保險公司可以利用這些模型預測風暴、洪水或野火對特定地區和財產的影響。這使他們能夠更準確地設定保費、鼓勵預防措施並優化保險限額以最小化損失。
2. 開發新類型的保險產品
如果傳統的保險產品對保險公司不再盈利或對客戶不再負擔得起，可以考慮新類型的保險產品。參數保險是一種新方法，其賠付基於預先定義的參數或觸發條件，而不是實際損失。在這種情況下，當發生特定事件（例如自然災害或極端天氣事件）時，將支付預定的金額。在人工智能的幫助下，保險公司可以通過先進的數據處理和分析進一步提高參數保險觸發條件和費率的準確性。
3. 轉向早期預警系統和實時監控
由人工智能驅動的平台可以支持早期預警系統，幫助保險公司和社區為即將來臨的災害做好準備。先進的算法可以分析衛星數據和大氣條件，以高精度追蹤颶風或洪水等事件。這使得保險公司可以實時通知保單持有者，給他們機會保護資產或在必要時撤離。
4. 提高索賠處理的效率
在災難發生後，保險公司可以使用人工智能進行快速評估和索賠處理。AI模型可以使用空中影像和計算機視覺來評估損壞，從而減少人工檢查。這大大加快了索賠過程，使保單持有者能夠更快地恢復。
提前應對氣候風險的最佳選擇？是的，就是人工智能。
人工智能在應對氣候風險中的角色使保險公司能夠採取主動，從而更好地保護客戶，提高運營效率，並應對由氣候變化引起的災難帶來的日益增長的財務壓力。向數據驅動的人工智能驅動方法的轉變對於行業有效管理日益增長的氣候風險至關重要。
到2040年，保險世界將會是什麼樣子？與《經濟學人》的這份報告一起深入未來。
