Reask
Platform data katastrofe yang menyimulasikan risiko bencana alam seperti topan dengan AI
Model katastrofe tradisional mengestimasi masa depan berdasarkan catatan historis, tetapi iklim sedang berubah dan nilai acuan catatan historis kian meragukan. Reask menggunakan machine learning untuk simulasi bencana alam beresolusi tinggi, sehingga penilaian risiko bisa mencerminkan "iklim saat ini" alih-alih iklim tiga puluh tahun lalu.
Fitur dan Skenario Penggunaan
Platform ini menyediakan peta bahaya probabilistik, katalog kejadian, dan data risiko tingkat lokasi untuk bencana seperti siklon tropis, kekeringan, dan kebakaran hutan, mencakup skenario historis maupun masa depan. Selain itu, tersedia layanan langganan peringatan dini topan: ketika badai berkekuatan kategori satu atau lebih mendekati wilayah yang Anda tetapkan, sistem mengirim surel peringatan dini berisi prakiraan medan angin beresolusi 1 kilometer.
Cocok untuk tim underwriting dan pemodelan risiko di asuransi maupun reasuransi, serta perusahaan dan lembaga investasi yang perlu menilai eksposur iklim aset fisik. Indonesia berada di jalur badai tropis, sehingga data medan angin beresolusi tinggi semacam ini bernilai langsung bagi penetapan harga asuransi umum maupun perencanaan kelangsungan operasional perusahaan.
Fitur Utama
- Simulasi bencana seperti siklon tropis yang digerakkan machine learning
- Peta bahaya probabilistik dan katalog kejadian
- Data risiko tingkat lokasi yang mendukung analisis portofolio aset
- Simulasi skenario yang mencerminkan kondisi iklim saat ini
- Langganan peringatan medan angin beresolusi 1 kilometer saat topan mendekat
Penggunaan Umum
- Perusahaan asuransi umum menilai penetapan harga dan akumulasi risiko polis topan
- Pelaku reasuransi menyusun alokasi modal untuk skenario bencana
- Perusahaan menilai risiko fisik iklim pada pabrik dan rantai pasok
- Lembaga investasi menganalisis eksposur bencana portofolio properti
Fitur Utama
- Simulasi bencana seperti siklon tropis yang digerakkan machine learning
- Peta bahaya probabilistik dan katalog kejadian
- Data risiko tingkat lokasi yang mendukung analisis portofolio aset
- Simulasi skenario yang mencerminkan kondisi iklim saat ini
- Langganan peringatan medan angin beresolusi 1 kilometer saat topan mendekat
Kelebihan
- Simulasi mencerminkan iklim saat ini, lebih dekat dengan kondisi nyata dibanding ekstrapolasi historis murni
- Resolusi detail, cocok untuk menilai eksposur satu lokasi spesifik
- Layanan peringatan dini topan tidak perlu login ke platform, ambang adopsinya rendah
Kekurangan
- Termasuk data risiko profesional, perlu orang berlatar pemodelan agar dapat digunakan dengan benar
- Hasil simulasi memiliki rentang ketidakpastian, tidak bisa dianggap prediksi pasti
Contoh Penggunaan
- Perusahaan asuransi umum menilai penetapan harga dan akumulasi risiko polis topan
- Pelaku reasuransi menyusun alokasi modal untuk skenario bencana
- Perusahaan menilai risiko fisik iklim pada pabrik dan rantai pasok
- Lembaga investasi menganalisis eksposur bencana portofolio properti
Catatan Editor
Dalam penilaian risiko iklim di Indonesia, yang paling kurang justru "data probabilistik berresolusi lokal yang cukup detail". Prakiraan lembaga meteorologi bersifat jangka pendek, sedangkan asuransi umum butuh distribusi probabilistik berskala tiga puluh tahun; kesenjangan di antara keduanya itulah pasar bagi platform semacam ini.
FAQ
Apakah risiko topan di Indonesia bisa dicari?
Simulasi siklon tropis platform ini berskala global, dan wilayah Pasifik Barat Laut termasuk dalam cakupan. Untuk resolusi aktual dan kualitas kalibrasi lokal, disarankan memverifikasinya dengan backtesting kasus topan historis.
Apakah bisa memprediksi topan berikutnya?
Yang dilakukannya adalah simulasi risiko probabilistik, bukan prakiraan cuaca. Layanan langganan peringatan dini memberikan prakiraan medan angin saat badai mendekat, tetapi data bencana jangka panjang berupa distribusi probabilistik, bukan prediksi pasti, sehingga rentang ketidakpastiannya wajib dipahami saat digunakan.