riskthinking.AI

แพลตฟอร์มวิเคราะห์ที่วัดความเสี่ยงทางกายภาพและการเปลี่ยนผ่านด้วยแฝดดิจิทัลภูมิอากาศ

Contact for pricing CA

riskthinking.AI เป็นบริษัทความเสี่ยงภูมิอากาศจากแคนาดา ทำเรื่องแปลงสถานการณ์ภูมิอากาศให้เป็นตัวเลขทางการเงินที่องค์กรเข้าใจ แกนหลักคือแฝดดิจิทัลภูมิอากาศที่ชื่อ CDTexpress ใช้จำลองผลกระทบของภูมิอากาศอนาคตที่ไม่แน่นอนต่อสินทรัพย์ทางกายภาพ

จุดเด่นและสถานการณ์การใช้งาน

CDTexpress สร้างโมเดลแฝดดิจิทัลของภูมิอากาศอนาคต ผนวกเข้ากับระบบบริหารความเสี่ยงองค์กร (ERM) ของธนาคาร ประกัน และบริหารสินทรัพย์ได้ ส่วนแอปพลิเคชัน VELO แปลงผลของโมเดลเป็นคะแนนความเสี่ยงระดับสินทรัพย์ที่นำไปปฏิบัติได้ มันจัดการทั้งความเสี่ยงทางกายภาพ (ผลกระทบตรงของภัยพิบัติต่อสินทรัพย์) และความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่าน (การเปลี่ยนแปลงมูลค่าจากการปรับทิศของนโยบายและตลาด)

เหมาะกับสถาบันการเงิน ฝ่ายความยั่งยืนของบริษัทจดทะเบียน และผู้ประกอบการบริหารสินทรัพย์ที่ต้องเปิดเผยข้อมูลทางการเงินเกี่ยวกับภูมิอากาศ บริษัทจดทะเบียนของไทยในช่วงหลังถูกกำหนดให้เปิดเผยข้อมูลทางการเงินที่เกี่ยวกับภูมิอากาศ เครื่องมือเชิงปริมาณแบบนี้จึงตอบโจทย์รายงานฉบับนั้นพอดี

ฟังก์ชันหลัก

โมเดลแฝดดิจิทัลภูมิอากาศ CDTexpress
การผนวกเข้ากับระบบบริหารความเสี่ยงองค์กร
แอปพลิเคชัน VELO: คะแนนความเสี่ยงระดับสินทรัพย์
วิเคราะห์ความเสี่ยงทางกายภาพและการเปลี่ยนผ่านควบคู่กัน
ผลลัพธ์เชิงความน่าจะเป็นแบบหลายสถานการณ์

การใช้งานที่พบบ่อย

ธนาคารประเมินความเสี่ยงภูมิอากาศของพอร์ตสินเชื่อ
บริษัทจดทะเบียนเตรียมการเปิดเผยข้อมูลทางการเงินเกี่ยวกับภูมิอากาศ
ผู้บริหารสินทรัพย์ทำการทดสอบภาวะวิกฤตด้านภูมิอากาศของพอร์ตการลงทุน
องค์กรประเมินความเสี่ยงภูมิอากาศระยะยาวของทำเลที่ตั้งโรงงาน

ฟีเจอร์เด่น

โมเดลแฝดดิจิทัลภูมิอากาศ CDTexpress
การผนวกเข้ากับระบบบริหารความเสี่ยงองค์กร
แอปพลิเคชัน VELO: คะแนนความเสี่ยงระดับสินทรัพย์
วิเคราะห์ความเสี่ยงทางกายภาพและการเปลี่ยนผ่านควบคู่กัน
ผลลัพธ์เชิงความน่าจะเป็นแบบหลายสถานการณ์

ข้อดี

ครอบคลุมทั้งความเสี่ยงทางกายภาพและการเปลี่ยนผ่าน รายงานการเปิดเผยจึงครบถ้วนกว่า
ผลลัพธ์เป็นเชิงความน่าจะเป็นไม่ใช่สถานการณ์เดียว สอดคล้องกับความไม่แน่นอนจริงมากกว่า
ผนวกเข้ากับระบบ ERM ที่มีอยู่ได้

ข้อเสีย

สมมติฐานของโมเดลซับซ้อน ผู้ใช้ต้องมีความเข้าใจข้ามสาขาทั้งภูมิอากาศและการเงิน
ระดับการปรับเทียบข้อมูลในพื้นที่ของภูมิภาคเอเชียต้องยืนยันเป็นรายกรณี

กรณีการใช้งาน

ธนาคารประเมินความเสี่ยงภูมิอากาศของพอร์ตสินเชื่อ
บริษัทจดทะเบียนเตรียมการเปิดเผยข้อมูลทางการเงินเกี่ยวกับภูมิอากาศ
ผู้บริหารสินทรัพย์ทำการทดสอบภาวะวิกฤตด้านภูมิอากาศของพอร์ตการลงทุน
องค์กรประเมินความเสี่ยงภูมิอากาศระยะยาวของทำเลที่ตั้งโรงงาน

บันทึกบรรณาธิการ

โรคที่พบบ่อยที่สุดของรายงานการเปิดเผยด้านภูมิอากาศคือ "เขียนคำอธิบายเชิงคุณภาพเต็มไปหมด แต่ไม่มีตัวเลขสักตัว" จะหลุดจากกับดักนี้ โมเดลเชิงปริมาณรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งเป็นสิ่งที่เลี่ยงไม่ได้ ต่างกันแค่จะสร้างเองหรือซื้อของสำเร็จ

คำถามที่พบบ่อย

ต่างจากเครื่องมือให้คะแนน ESG ทั่วไปอย่างไร

การให้คะแนน ESG ส่วนใหญ่เป็นการจัดอันดับเชิงคุณภาพหรือเชิงเปรียบเทียบต่อองค์กร ส่วน riskthinking.AI ทำการจำลองความเสี่ยงเชิงปริมาณ ผลลัพธ์คือ "ผลขาดทุนที่คาดว่าจะเกิดกับสินทรัพย์นี้ภายใต้สถานการณ์ภูมิอากาศหนึ่ง" ทั้งสองมีวัตถุประสงค์ต่างกัน

การเปิดเผยข้อมูลทางการเงินเกี่ยวกับภูมิอากาศของไทยใช้ได้ไหม

ใช้เป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์เชิงปริมาณได้ หน่วยงานกำกับดูแลของไทยเพิ่มข้อกำหนดการเปิดเผยข้อมูลทางการเงินเกี่ยวกับภูมิอากาศขึ้นเรื่อย ๆ การจำลองสถานการณ์แบบนี้ให้ฐานเชิงปริมาณได้ แต่ยังต้องมีทีมที่คุ้นเคยกฎระเบียบในประเทศมาตีความและเขียนรายงาน

เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง

實價雷達 HouseTW

เว็บไซต์ค้นหาข้อมูลราคาบ้านฟรีในไต้หวัน ที่รวมประกาศราคาซื้อขายจริง 3.49 ล้านรายการ พร้อมปักหมุดความเสี่ยงเรื่องดินเหลว รอยเลื่อน และน้ำท่วม ไว้บนแผนที่เดียวกัน

ฟรี แนะนำ Taiwan 4.6