安德鲁史密斯博士&&CRO,Fathom:了解洪水 - 从研究到风险评估

Twitter图标
Facebook图标
linkedin图标
播客

美国政府国家洪水保险计划的变化为保险公司提供了为保护防洪风险提供替代解决方案的机会。

FATHOM是帮助保险公司通过为整个美国提供准确的洪水建模危险数据,降低到一米的分辨率来帮助保险公司之一。

Matthew由Fathom的首席行动官员加入播客130博士,奥里夫·史密斯博士奥利弗·埃尔·奥利弗·埃里斯·德里博士博士讨论了其美国洪水模型以及如何从大学研究项目进化到成功的商业产品中的发展。

谈话要点包括:

  • 不同类型的洪水的影响
  • 通过技术平台制作数据
  • 跟踪漏洞以及危险
  • 关注企业的关键焦点区域
  • 为什么保险技术正在吸引其他部门的兴趣

如果您愿意您听到的内容,请在您使用的任何平台上留下审查,或联系 马修授予LinkedIn

注册我们的时事通讯 在每个星期三早上在世界上进行清新的观点。

继续专业发展 - 学习目标

科技前沿是认可的 特许保险研究所(CII)。通过聆听科技前沿播客,或阅读随附的成绩单,您可以向CII成员CPD计划宣布高达0.5个CPD小时。

了解洪水 - 从研究到风险评估 - 第130集亮点

马修:Fathom于2013年在布里斯托尔大学的研究项目中转回。将该项目转向公司的动机是什么? 

安德鲁:动机是保险市场的兴趣。我坐在博士办公室的同事克里斯桑森旁边,因为我们都为我们的博士学位建造了计算洪水模型。克里斯的博士得到威利斯和通过这些联系的资助,我们开始与保险市场进行聘用。

保险公司告诉我们,我们从学术角度发展是有趣的。一些更大胆的人甚至表示他们会在我们制造它们的情况下许可模型,所以这就是踢它的原因。

马修:Oliver,当你加入时,Fathom仍然是一家早期的公司。它给了你加入安德鲁和克里斯的信心? 

奥利弗:在很多方面是一种自然进展。我在研究小组中研究过,因为我的博士学位和博士学位直接资助了我的博士学位和我的博士后研究。 

一般来说,学者必须选择进入工业或在学术界留下,但我可以用愚蠢做。我们公司竞争或坦率地超越的研究产出,大多数正在研究这种事情的大学。我可以在这里拥有两个世界。 

马修:你能告诉我们不同类型的洪水的定义,以及他们从保险角度来看的影响吗?

安德鲁:保险公司的主要洪水形式是因为它们是最常见的,是气候驱动的事件。这些主要是闪现的洪水,这涉及短时间内的剧烈降雨;河流洪水,河流排水,填充,然后填充,以及沿海淹没,包括极端潮汐甚至来自飓风的风暴潮。 

还有其他机制淹没像海啸,甚至坝休息。我们已经开展了一些初步努力做大坝违规情景,但主要是专注于气候驱动的洪水形式。

Matthew:Fathom提供保险公司,帮助他们在业务中做出决定吗? 

安德鲁:它需要两种主要形式,第一个是危险信息。 Fathom提供危险层,我们可以在世界任何地方提供危险数据。我们还建立了从危险中移动到合理的事件足迹和脆弱性的灾难模型,因此我们正在将危害转化为损失的估计。我们也使用OASIS损失建模框架,因此而不是危险,保险公司在猫模型的末尾估计。 

马修:所以你采取了能够通过洪水模型进行研究数据并真正了解它的好处,然后将与合作伙伴联系起来以一种易于消耗和使用的方式提供数据? 

安德鲁:是的,洪水模型是非常困难的事情。危险本身本身非常复杂,模型可以变得非常大,所以我们与像纳斯达克这样的合作伙伴合作,让他们轻松进入。

Fathom是一支洪水风险科学家的团队,我们知道如何建立洪水模型。我们没有经验到几年前的经验是如何构建猫模型,基础设施保险公司需要得到他们想要的答案。 OASIS Framework提供了它,使我们能够构建猫模型。

Matthew:Fathom是纳斯达克风险灾难性平台风险建模的提供商之一。那个平台到你想要做什么的重要性? 

Andrew:像纳斯达克这样的人正在提供容易消耗的平台。例如,我们的美国洪水模型在大小的情况下越过TB,因此,以一种快速且易于消耗的方式提供了非常困难的方式。纳斯达克在未来几年内实现了我们成功的关键。

Oliver: Being able to interact with this data is just as important as producing it. The existence of the Oasis framework, and other companies who essentially bring the data to life, has been crucial in commercialising this product. It'既有很好的生产模型,但我们必须将数据纳入可以利用它的人的手中。那's what partners like Nasdaq provide.

马修:生产洪水模型,覆盖着美国的大小非常困难。 Fathom如何作为一个相对小的公司,实现了更大的组织努力做什么? 

安德鲁:这与我们哲学的核心称为建模组织。在开始,我们旨在建立模型,而不是在美国的内容而不是世界上的任何地方。为此,我们必须改变我们对这些模型的建立方式的看法。以当地的方式建立模型,并在特定部分上花费大量时间不会在像美国那样的某个地方实现全面的型号,绝对不是整个星球。 

The best evidence we have for this is the FEMA Flood Hazard catalogue. FEMA has been trying to build comprehensive models for the US for decades and they'在小型模型上花了超过100亿美元。我们的框架在很多方面都是半自动化的。模型在某种程度上构建自己're designed to be deployable anywhere in the world. 

在美国建造模型的另一个好处是它是测试方法的好地方。模型的准确性和精度可以通过更好的输入数据集来改进,并在美国提供大量数据来验证模型。我们最新的验证练习表明,我们的模型在美国准确,我们可以在很大程度上复制以前花费数十亿美元的数据集。

马修:美国政府正在通过其国家洪水保险计划(NFIP)向商业市场开放洪水保险。改变了什么,这对你的型号兴趣如何?  

Oliver: The NFIP has historically been an insurance provider managed by the government. If it was a private organisation, it wouldn'是溶剂,所以近年来它'S开放到私人市场。如果有人在洪水区生活在一个联邦支持抵押贷款,他们必须在历史上获得保险 's only been provided by the government. 

现在私人市场正在努力,保险公司希望准确地使用不受覆盖范围和范围的数据的数据。例如,我们的新模式,例如我们完全覆盖所有河流,在私人市场可以用来了解我们希望现在发生的高度渗透率的洪水风险的理解,这提供了一步变化。

Matthew: The flood itself is the hazard, but it'对于在水穿过建筑物的前门时,也非常重要。您如何构建漏洞模型以及什么's important to consider when using one alongside a flood hazard model?

Oliver: That translation into economics doesn'T总是接受作为物理建模的关注。我们可以拥有一个具有单米分辨率的模型,但如果我们不't know how an event impacts losses to buildings, then the model’s relevance for insurers is questionable. 

此前,在美国通知洪水脆弱性的普遍信息来源是美国陆军工程师和联邦保险机构开发的深度损害曲线。这些曲线是从20世纪90年代的洪水事件数据点开发的,而不是主要以索赔的形式使用的洪水保险信息的完整广度,我们现在可以访问。 

我们通过我们的学术关系访问该富有数据库,该数据库还包含洪水深度的措施。使用跨纳菲普普历史上的索赔的二百万百万百万数据点,我们可以经验地理解洪水对建筑损失的影响是什么,基本上构建漏洞功能直接从中实现漏洞。

Matthew:你能分享任何一个幻影的数据显示之前未知的例子吗? 

奥利弗:我们一般发现,陆军军团提供的传统曲线系统地高估浅洪水可以做多少损坏。基于这些曲线的模型通常会报告比实证数据更高的风险。  

我们发现的另一点是,洪水深度和损坏之间的关系,即使是类似类型的建筑物,也是非常可变的。事件A的一层住所中的一米的洪水可能与事件B的一个,或者在与位置B之间的位置不同。 

我们拥抱它而不是基本上基本上没有确定的不确定性。我们模拟了不确定性作为风险的一部分,这就是我们希望客户理解的内容。

Matthew:不同类型的洪水之间的脆弱性有所不同吗?它是否依赖于水周围的时间?

奥利弗:它确实如此,我们认为这在经验声明数据中都有。我们的研究表明,由于其速度和盐水含量,给定深度的沿海洪水比河流更具损害。 

河流洪水通常是更短暂的,涉及更清洁的水,所以我们开始在这方面看到很多直观的变化。

马修:在全球范围内呢?您是否开始查看漏洞的区域变化?

Oliver: It's a question we'D爱能够回答,但数据稀缺是一个问题。我们可以为美国建立洪水模型,因为我们必须定义漏洞的所有索赔信息,以及像河仪表和地形数据等物理洪水建模变量。我们只是避风港't got much data on the difference in vulnerability between the US and Africa, or Southeast Asia. 

这是一个很快就会解决的事情,而是因为保险普及率扩大世界,希望能够以帮助我们告知这一点的方式收集。

马修:谷歌是幻想的早期客户之一。你能谈谈你对他们所做的事情和其他帮助你开始的客户吗? 

安德鲁:我们开始研究世界银行的项目,以建立数据贫困地区的模型。谷歌然后给了我们一些授予其谷歌地球发动机平台的资金。他们的团队认识到我们正试图建立一个完全创新的东西,并给了我们一个大量的补助金来探索这些想法。

We also got a grant from the UK government, specifically from the Natural Environmental Research Council, allowing us to sit within the university, build some prototype models and engage with the insurance market. That funding served as what'S传统上称为新公司的种子圆润。这意味着我们没有't have to go out and sell the idea of Fathom to fundraisers and could focus on building technology, so a big thank you goes out to both organisations.

Matthew: You'现在有几家备受尊敬的知名保险公司与您合作。可以分享更多关于你的东西're doing with people in the industry?

安德鲁:保险市场对我们来说非常重要,仍然是我们的主要重点。即使是早期,像Canopius这样的组织愿意对我们产生良好的数据集,我们与他们有漫长而富有成效的关系。我们的保险客户一直在增长。我们与Hiscox,Aon,SOMPO,Chaucer一起工作,并且更多将加入该清单。 

在过去几年中我们看到的令人鼓舞的事情是,对这种数据的需求和这些模型远远超出保险。我们为任何对气候风险的人都有感兴趣的数据很有趣,我们对多个部门的组织许可数据。 Microsoft许可所有全局数据并使用它进行内部曝光管理。我们将我们的所有数据许可给像世界银行这样的组织,他们有全球覆盖范围。我们还将数据许可给使用它用于筛选网站的工程公司。 

我们还在致力于预测模型,我们最近与英国政府合作,提供对事件的快速响应,并通过紧急响应者在地面上使用的数据。

马修:这是一个令人印象深刻的客户名单。在建立公司的早期阶段,您会向他人提供哪些建议或建议?

安德鲁:我会强调更多的东西,只关注该技术。如果公司专注于建造良好的产品,那么客户将来。我们并没有真正专注于其他任何东西,除了建立真正的好模式,我们最终有长期的客户。专注于该技术是对我来说,最重要的购物部门。

另一个简单的建议是,得到一些建议。我们真的很幸运,因为我们离开大学后,我们立即移动到科技孵化器空间。这是一个办公室环境,不仅为我们提供了书桌,而且在形成公司时也需要支持人员。我们从成功的企业家那里得到了很多实践建议,这很重要。

马修:我们很高兴让您成为伦敦举行的公司成员。很高兴听到LED FAROM,作为早期公司,致力于加入我们。

安德鲁:我们很高兴成为举办伦敦举行的一部分。保险部门的技术正在推动多个部门的创新,特别是在灾难性建模世界中。 

InsTech is providing a showcase for that innovation. It’s great for us because we can keep up with what'在市场上进行,它让我们告诉别人我们're doing as well, so keep up the good work.
 

有关Fathom的更多信息,请访问 fathom.global.