riskthinking.AI
以氣候數位孿生量化實體與轉型風險的分析平台
riskthinking.AI 是加拿大的氣候風險公司，做的是把氣候情境轉成企業聽得懂的財務數字。它的核心是一個叫 CDTexpress 的氣候數位孿生，用來模擬不確定的未來氣候對實體資產的影響。
功能特色與適用場景
CDTexpress 建立未來氣候的數位孿生模型，可與銀行、保險與資產管理業的企業風險管理（ERM）系統整合；VELO 應用則把模型結果轉成可操作的資產層級風險分數。它同時處理實體風險（災害對資產的直接衝擊）與轉型風險（政策與市場轉向帶來的價值變化）。
適合需要做氣候相關財務揭露的金融機構、上市公司永續部門與資產管理業者。台灣的上市櫃公司近年被要求揭露氣候相關財務資訊，這類量化工具正好對應那份報告的需求。
主要功能
- CDTexpress 氣候數位孿生模型
- 與企業風險管理系統的整合
- VELO 應用：資產層級的風險分數
- 實體風險與轉型風險並行分析
- 多情境的機率式輸出
常見用途
- 銀行評估授信組合的氣候曝險
- 上市公司準備氣候相關財務揭露
- 資產管理業者做投資組合的氣候壓力測試
- 企業評估廠房選址的長期氣候風險
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話氣候揭露報告最常見的毛病是「寫了一堆定性描述，沒有一個數字」。要跳出這個困境，某種形式的量化模型是躲不掉的，差別只在自己建還是買現成的。
— theai 編輯團隊
主要功能
- CDTexpress 氣候數位孿生模型
- 與企業風險管理系統的整合
- VELO 應用：資產層級的風險分數
- 實體風險與轉型風險並行分析
- 多情境的機率式輸出
適用場景
- 銀行評估授信組合的氣候曝險
- 上市公司準備氣候相關財務揭露
- 資產管理業者做投資組合的氣候壓力測試
- 企業評估廠房選址的長期氣候風險
riskthinking.AI 的優點與缺點
優點
- 同時涵蓋實體與轉型風險，揭露報告較完整
- 輸出為機率式而非單一情境，較符合實際不確定性
- 可與既有 ERM 系統整合
缺點
- 模型假設複雜，使用者需具備氣候與財務的跨域理解
- 亞洲區域資料的在地校驗程度需個別確認
riskthinking.AI 常見問題
跟一般的 ESG 評分工具有什麼不同？
ESG 評分多半是對企業做定性或相對排名，riskthinking.AI 做的是量化的風險模擬，輸出是「在某個氣候情境下這項資產的預期損失」，兩者用途不同。
台灣的氣候財務揭露用得上嗎？
可以作為量化分析的工具之一。台灣主管機關對氣候相關財務揭露的要求逐步提高，這類情境模擬能提供量化基礎，但仍需由熟悉本地法規的團隊來詮釋與撰寫報告。
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