Страховая отрасль должна сыграть «определяющую роль» в адаптации к климату, защищая от будущих рисков, связанных с климатом, и количественно оценивая их последствия, считают в Zurich, добавляя, что статистика погоды прошлых лет «больше не действительна».
Использование страховщиками открытых данных об опасности, моделей климатических рисков и таких прорывов, как алгоритмы машинного обучения, может помочь обществу адаптироваться, поскольку наводнения, засуха и пожары приносят все больше убытков, считает страховщик.
«Улучшение данных, моделирование и инновации — вот те возможности, которые открываются перед нами», — сказал Рубен Торрес Рико, руководитель подразделения Zurich Resilience Solutions в регионе EMEA. «Мы должны действовать сейчас, потому что изменение климата не остановится завтра».
Адаптация к экстремальным погодным явлениям станет приоритетным вопросом на встрече COP 27 в Шарм-эш-Шейхе в следующем месяце, сообщает Цюрих, отмечая «лесные пожары в районе китайского города Чунцин, тепловые волны по всей Европе, наводнения в Пакистане и торнадо в США».
В прошлом году экстремальные погодные явления обошлись мировой экономике в 329 миллиардов долларов США (524 миллиарда долларов).
Руководитель программы Zurich по обеспечению устойчивости к наводнениям Михаэль Шёни говорит, что текущие решения должны основываться на вероятных изменениях в завтрашних погодных условиях, а не «основывать расчеты на прошлых рекордах».
«Статистические данные прошлого больше не действительны», — сказал г-н Сёни, добавив, что страховщики предлагают экспертные знания в области моделирования рисков. «Мы хотим понять, какими будут условия опасности в 2050 году».
Инвестируя всего 1% от стоимости проекта, можно подготовить офис или производственный объект к будущим погодным явлениям, говорит он, добавляя, что прибегать к модернизации — это «упущенная возможность».
Цюрих хочет, чтобы данные о климатической опасности были в открытом доступе, что, по его словам, может способствовать созданию более точной картины риска, раскрывая информацию об интенсивности и частоте опасных явлений, подверженности риску мест расположения и уязвимости конкретных активов.
По словам г-на Торреса Рико, более тесное сотрудничество с политиками в создании базы стандартизированных общедоступных данных с открытым исходным кодом может раскрыть огромный потенциал и помочь в разработке более точных инструментов, а цифровизация и алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать влияние финансирования и страхования рисков на устойчивость.
