Reask

Nền tảng dữ liệu thảm họa mô phỏng rủi ro thiên tai như bão bằng AI

Contact for pricing
Truy cập website ↗

Mô hình thảm họa truyền thống dựa vào bản ghi lịch sử để suy đoán tương lai, nhưng khí hậu đang thay đổi, giá trị tham khảo của bản ghi lịch sử ngày càng đáng ngờ. Reask dùng học máy để mô phỏng thiên tai độ phân giải cao, giúp đánh giá rủi ro phản ánh "khí hậu hiện tại" chứ không phải của ba mươi năm trước.

Đặc điểm chức năng và tình huống sử dụng

Nền tảng cung cấp bản đồ thảm họa theo xác suất, danh mục sự kiện và dữ liệu rủi ro cấp địa điểm cho các thảm họa như xoáy thuận nhiệt đới, hạn hán, cháy rừng, bao trùm cả kịch bản lịch sử và tương lai. Nó còn cung cấp dịch vụ đăng ký cảnh báo bão, khi có cơn bão cường độ cấp 1 trở lên tiến gần khu vực bạn thiết lập, nó sẽ gửi email cảnh báo kèm dự báo trường gió độ phân giải 1 km.

Phù hợp với đội thẩm định (underwriting) và mô hình rủi ro của ngành bảo hiểm và tái bảo hiểm, cũng như các doanh nghiệp và tổ chức đầu tư cần đánh giá phơi nhiễm khí hậu của tài sản thực thể. Việt Nam nằm trên đường đi của bão, loại dữ liệu trường gió độ phân giải cao này có giá trị trực tiếp cho định giá bảo hiểm phi nhân thọ và lập kế hoạch duy trì hoạt động của doanh nghiệp.

Chức năng chính

  • Mô phỏng thảm họa như xoáy thuận nhiệt đới do học máy điều khiển
  • Bản đồ thảm họa theo xác suất và danh mục sự kiện
  • Dữ liệu rủi ro cấp địa điểm, hỗ trợ phân tích danh mục tài sản
  • Mô phỏng kịch bản phản ánh điều kiện khí hậu hiện tại
  • Đăng ký cảnh báo trường gió độ phân giải 1 km khi bão tiến gần

Ứng dụng phổ biến

  • Công ty bảo hiểm phi nhân thọ đánh giá định giá và rủi ro tích lũy của hợp đồng bảo hiểm bão
  • Ngành tái bảo hiểm phân bổ vốn theo kịch bản thảm họa
  • Doanh nghiệp đánh giá rủi ro khí hậu thực thể của nhà máy và chuỗi cung ứng
  • Tổ chức đầu tư phân tích phơi nhiễm thảm họa của danh mục bất động sản

Tính năng chính

  • Mô phỏng thảm họa như xoáy thuận nhiệt đới do học máy điều khiển
  • Bản đồ thảm họa theo xác suất và danh mục sự kiện
  • Dữ liệu rủi ro cấp địa điểm, hỗ trợ phân tích danh mục tài sản
  • Mô phỏng kịch bản phản ánh điều kiện khí hậu hiện tại
  • Đăng ký cảnh báo trường gió độ phân giải 1 km khi bão tiến gần

Ưu điểm

  • Mô phỏng phản ánh khí hậu hiện tại, sát thực tế hơn ngoại suy thuần lịch sử
  • Độ phân giải chi tiết, phù hợp để phán đoán phơi nhiễm tại một địa điểm đơn lẻ
  • Dịch vụ cảnh báo bão không cần đăng nhập nền tảng, rào cản triển khai thấp

Nhược điểm

  • Thuộc dữ liệu rủi ro chuyên nghiệp, cần người có nền tảng mô hình mới dùng đúng
  • Kết quả mô phỏng có khoảng bất định, không thể coi là dự báo chắc chắn

Trường hợp sử dụng

  • Công ty bảo hiểm phi nhân thọ đánh giá định giá và rủi ro tích lũy của hợp đồng bảo hiểm bão
  • Ngành tái bảo hiểm phân bổ vốn theo kịch bản thảm họa
  • Doanh nghiệp đánh giá rủi ro khí hậu thực thể của nhà máy và chuỗi cung ứng
  • Tổ chức đầu tư phân tích phơi nhiễm thảm họa của danh mục bất động sản

Ghi chú biên tập

Việt Nam làm đánh giá rủi ro khí hậu, thứ thiếu nhất thực ra là "dữ liệu xác suất độ phân giải đủ chi tiết ở cấp bản địa". Dự báo của cơ quan khí tượng là ngắn hạn, bảo hiểm phi nhân thọ cần phân bố xác suất ở thang ba mươi năm, khoảng cách giữa hai thứ này chính là thị trường của nền tảng kiểu này.

Câu hỏi thường gặp

Có tra được rủi ro bão ở Việt Nam không?

Mô phỏng xoáy thuận nhiệt đới của nền tảng là phủ toàn cầu, Tây Bắc Thái Bình Dương (gồm Việt Nam) nằm trong phạm vi. Độ phân giải và chất lượng hiệu chỉnh bản địa thực tế nên kiểm chứng bằng cách chạy lại (backtest) các cơn bão lịch sử.

Nó có dự báo được cơn bão tiếp theo không?

Nó làm mô phỏng rủi ro theo xác suất, không phải dự báo thời tiết. Dịch vụ cảnh báo đăng ký sẽ cung cấp dự báo trường gió khi có bão tiến gần, nhưng dữ liệu thảm họa dài hạn là phân bố xác suất chứ không phải dự báo chắc chắn, khi dùng nhất định phải hiểu khoảng bất định.

Công cụ AI liên quan

繁體中文版 →