托马斯洛兰& Nick Hassam: CEO &

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播客

能够准确地预测飓风破坏,旋风和台风可能性的可能性的年度变化是过去的挑战。 
 
现在,在技术,研究和使用的进步方面,新公司正在出现技术,提供保险公司的证据,他们需要自信地改变短期内潜在灾难风险的潜在灾难性风险的证据(不到一年)。

基于澳大利亚的RERK正在重新思考灾难性模型是如何建造的,这是一种全球解决方案,引起了领先的保险公司和投资者的注意。

联合创始人Nick Hassam和Thomas Loridan加入Matthew播客127,讨论他们如何帮助保险公司了解气候变化,以及为什么它在自然灾害中推动更大的频率和强度。

谈话要点包括:

  • 为什么今天的模型需要全球焦点
  • 季节性预测
  • 机器学习和神经网络
  • 以历史意见整合新方法
  • 登陆后跟踪风暴

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

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短期气候变异性 - 与自信心 - 集127亮点预测

马修:你能首先解释雷克吗?您希望解决哪些挑战? 

尼克:我们开始readk解决自然灾难建模中的两个关键挑战。 

第一个进球是需要建立对他们对气候信号的理解更聪明的自然灾难模型。目前的模型不包括气候迫使,这使得它们对理解温暖的气候风险或获得季节性趋势的看法不太有用。我们的解决方案是重新思考构建危险模型的方式,并确保从一开始就明确连接到全球气候数据。 

第二个目标是确保在一个模型中的全球覆盖范围。逐个地区围绕模型建筑过程毫无理由。我们投入了很多努力,为创建跨不同地区的模型提供了更加自动化和可扩展的程序,以创建型号,并更好地了解全球风险。 

Matthew:Readk专注于气候吗?你不是在看地震或非气候危险等危险吗?

尼克:不,我们正在看大气层,在一定程度上到水圈。我们对理解有关的是气候如何影响那种特定环境的现象的极端危险。 

马修:大多数听众都会知道你的意思是大气,但你能解释一下你的水圈的意思吗?

尼克:这是地球的一段,受水影响。波浪和海洋建模对风暴潮和洪水的影响。随着地磁工间,我们正在谈论地震和这些类型的现象。我们专注于地面,但主要在大气中。

Matthew:您是否为不同国家的客户提供不同的粒度,建模或分析? 

尼克:不,我们从地上建立一个视图,作为一个全球解决方案,仍然可以让我们在个别领土上具有高分辨率的风险看法。我们一路走到一公里的分辨率,这被认为是飓风风险的良好细节。 

我们的目标是有一个持续的观点,无论是澳大利亚南太平洋的热带气旋风险,还是在孟加拉国的北印度洋,或在墨西哥湾和大西洋。我们的方法是具有一致的方法,它使用一致的数据来源并提供相同的视图,而不管曝光在地球上的位置。

Matthew:Reark网站谈到了“全球连接的框架和机器学习方法,气候模式提取”。这意味着什么?

托马斯:它涉及建立全球解决方案的目标,我们相信机器学习是我们可以到达那里的唯一方式。在过去的30年里建立了型号的方式涉及一支科学家队的时间,花时间在时间​​为一个国家建造一个模型,然后切换到另一个地区。没有真正的时间来建立完整的解决方案覆盖范围。我们正在改变那个。 

我们感兴趣的领域是模式识别,通常被称为无监督的学习。我们正在寻找可以通过大量数据的算法,并找出值得使用的东西。我们仍然有一个专家筛选数据最后,以确保我们理解被拾取的物理学,但它几乎是一个完全自动化的过程。 

马修:如何在短期内将气候循环和季节性的自然变化纳入型号。 

托马斯:在过去20年中已经做了很多事情,一直在寻找数据和拾取全球模式的专家。典型的例子是看看水温等东西的ENSO(1)模式。他们通常非常简单。无监督的学习使我们能够使用机器学习算法来完成该工作。我们使用神经网络(2)很多。

我们发现的是,我们在预测技能方面获得了很多,我们可以相信机器拿起正确的信号。仍然需要专家筛查,因为并非所有这些模式都是物理上有意义的,但它确实加速了很多过程。

Matthew:您的信息来源是什么以及您多久更新模型中的数据?

Thomas: It depends on what we'重新尝试处理数据以及我们的模型的哪一部分're looking at. The global climate products available from either the US agencies or the European centres are fantastic. We ingest their data into our system every month, which gives us the ability to look at hurricane activity in the coming season. 

出于其他目的,如热带气旋风结构,当他们旅行时,风在陆地上会发生什么,我们必须建立新的数据集。我们使用天气预报模型,并在数百名历史案例上以非常高的分辨率运行。这是我们用于机器学习的培训数据。

Matthew:想要推出新建模工具的人必须考虑监管影响。如果有人想在reark中添加,他们是否必须经历某种监管批准?

尼克:对我们和我们的客户之间的责任在于。我们从科学的角度做了很多验证,我们的许多方法都是对同行评审的。我们将其致力于科学界,评估我们的方法和过程。 

Often, our information is being used to augment or supplement existing risk management processes, rather than price a homeowner’s risk on its own. It'S案例是利用我们的信息来增加现有的风险管理进程。使用我们的信息的客户需要能够从监管机构的问题,因此我们为他们提供文档和评估,以确保我们 're transparent in how we provide information. 

Matthew:您如何使客户在没有绝对确定的区域内对您的预测充满信心? 

尼克:市场决定了如何采取评估风险的适当方法,并包括所有内部风险偏好和风险管理方法。 

我们经常与市场上许多人交谈,以更新他们的方法的不同部分。我们还编写对同行评审的出版物,我们将该信息提供给他们。如果客户需要进一步的信息,我们将引导它们沿这一过程引导。

We'非常幸运的是,我们所有客户都是风险评估,灾难性建模和危险建模工具的复杂用户,他们're all very unique. From ILS firms to reinsurance intermediaries and global insurers, the way they incorporate and utilise our information is unique. 

Matthew:你能给我们一些客户端如何将您的观点与他们的模型中的内容结合起来的一些例子?

Nick: What we'Re试图做的是,确保组织可以增强并具有融合我们的风险的合作视图,并融入了我们的现有方法。例如,他们在哪里't have coverage in certain regions, we can provide a consistent view across all territories. 

我们还可以为其他某些提供商提供不同的解决方案。我们做了概率的建模,但我们也做了活动回应,季节性预测,以及我们也应对气候变化。 

Matthew:您的解决方案可以与其他模型提供商密切合作?

尼克:组织通过曝光管理和聚合管理工具等传统来源消耗我们的信息。他们可以以非常原始的水平获取信息,并在这方面进行自己的分析。 

当公司正在进行研究并试图将新发现纳入风险的现有观点时,我们开发了方法,使他们能够在相当高的级别理解统计数据。他们可以将我们的单位指标与其他风险观点进行比较,无论是历史观点还是商业灾难性建模视图。  

托马斯:考虑操作方面的一种方法是我们的​​模型回答了其他模型不是因为全球方法的问题。客户可以在长期风险视图中查看相对性,我们与加勒比地区或美国的特定季节。 

因为我们的系统非常一致,他们可以看看盆之间的相对性并将其应用于加载,或者相对性适用于当前视图。 

马修:你能谈谈你正在使用的一些客户吗? 

尼克:我们很幸运能把AXA集团作为客户,他们从头开始就和我们在一起。我们正在与Reinsurs交谈,我们在保险和再保险水平上有保险中介机构。 

还有其他领域,如证券化的保险基金,我们在ILS方面使用十二个资本和Securis。 

马修:我想回到季节性预测,因为这是一个如此重要的话题。我们是否在您可以提供季节性预测的那一点,使人们能够基于承保和再保险的决策? 

托马斯:我们发现的是,我们非常舒适地为6月初提供预测,或者可能会在未来的赛季,但我们将不愿意进一步走得更远。 

We'在连续三年内提供预测为十二次资本及其've been good. The way we can test that is by asking “can we beat the climatology for the long-term average of hurricane landfalls? Can we do better than this for the last three years?”  The answer is yes, we can. 

第二点是“我们可以比那里的其他预测更好吗?”这也是我们所表现良好的东西,我们非常满意模型如何表现。

马修:是否有一个独立的身体跟踪预测?一种预测能力的排行榜? 

托马斯:巴塞罗那超级计算中心有一个非常好的网站,可以关联北大西洋盆地的每一项预测。与大多数预测的限制只会看看有多少名命名的风暴以及那里的累计飓风能量有多少,并且不会预测飓风的巨大飓风。 

我们正在努力做什么,以及十二人都感兴趣,正在将这些预测迁移到包括我们可以看到更多风险的地方。飓风的土地基本上是下一个挑战。 

马修:所以,预测的第一个挑战是信息。那么整个飓风已经形成了整个第二次调查,哪些飓风会达到登陆? 

托马斯:这正是挑战。有些岁月看到盆地的很多活动,但大量的风暴不会着陆。他们可能是非常强烈的风暴,但他们留在海上。 

在其他几年中,活动没有太多的活动,但是一两次风暴成为我们称之为搬运工,直接进入佛罗里达或海湾。这就是我们谈论的人都担心的。

马修:你提到飓风后,旋风或台风后的活动回复。你如何帮助人们了解强度是什么? 

托马斯:我们正试图申请相同的逻辑,这是这种概率建模方法。我们不相信登陆有足够的信息,甚至之后几天,以确信,确定主义的风险。 

如果我们以热带气旋风作为一个例子,我们就会知道一些事情,就像旋风已经和强度一样,但是风暴的大小和形状的其他东西很难确定,因为在登陆时的一切都会变化。 

我们采取的方法是在登陆的飞行中建立一个灾难模型,为每次活动创造100个不同的视图。我们可以将信息总结为预期的风险,并将其作为一个地表在表面级的预期风速的地图。我们已经为整个2020年提供了整个2020年,在美国和日本的登陆到所有用户。 

Matthew:您能讨论任何特定的建模提供商或其他平台,您可以与您合作吗?

尼克:我们已经开始与几种曝光管理提供商的对话,这些提供商有关为其平台添加我们的解决方案。这些是大型保险和再保险组织中使用的传统曝光管理工具。使我们能做的是将我们的产品直接置于能够开始理解和计算曝光期望的平台,以及可能损失的平台。

Another key area we'在使用我们的信息方面,对参数保险空间进行兴奋。它吸引了我们's much more focused on the hazard and what the potential for loss is. That suits the approach that we take.

马修:任何想要了解更多信息的人都可以看看 我们的参数保险报告。从技术方面恢复一步,了解在澳大利亚建立新业务的内容是很好的。你的经历是什么?

尼克:澳大利亚有一个很棒的初创氛围。我们也拥有一个小额保险市场,由当地和大型全球参与者提供服务,这意味着有一个较小的资金池。已经说过,有像incrtech澳大利亚和其他像incrtech Gateway这样的组织,他在这里设立了办公室,所以有很多支持组织希望推入保险技术空间。

The vast majority of our market has prospects based outside of Australia. We'当世界其他地区醒来时,才能挑选一个睡着的地方,但我们 've managed to use that to our advantage. During the day, when everyone else is asleep, we do a lot of our technical research and development, product management and development. Then the next day we get to follow up on all of those things without being interrupted. 

希望在今年的某一点,托马斯将返回欧洲,开始在欧洲市场发展的发展。

马修:你提到了资金。你是如何为企业提供资金的? 

Nick: Currently, we're收入抢夺。我们'幸运的是拥有足够的客户,所以我们可以继续为他们提供服务并推动我们的研发前进。我们've had some help from government grants in terms of research and development, and tax incentives, which are effectively retrospectively applied to tax payments.

In terms of external funding, we had looked into a capital raise towards the middle of last year, but we decided against raising funds in the middle of a pandemic. We'LL今年和我们的计划推向那些计划'继续我们与投资者的对话。有了这个资金,我们'd be looking to scale our business development, and grow into Asia, Europe, and then eventually the US.

有关REARK的更多信息,请访问 readk.earth.
 

科技前沿笔记

1. enso 

El Nino Southern振荡 - 或短暂。在过去的几十年中,热带地区中央和东太平洋水中的水温的增加与飓风形成频率的降低有关。但它是飓风预测的一个相当不精确的工具 - 以及最毁灭性的飓风飓风,飓风安德鲁,于1992年在埃尔尼诺年度发生。  

2.神经网络

这些是先进类型的机器学习,这些机器学习在他们沿着它们的方式学习 - 有点像人类大脑。