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RMS发布针对欧洲强对流风暴的全新高清晰度模型

2020-05-07 来源:未知 责任编辑:媒体合作国际文传 点击:

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加利福尼亚州纽瓦克--(美国商业资讯)--全球领先的风险建模和分析公司RMS今天在其年度超越会议上宣布发布新的欧洲强对流风暴(EU SCS)高清晰度模型。这些模型代表对五万年冰雹、直线风和龙卷风风险的模拟结果,覆盖汽车和财产在内的所有关键业务线。此外,模型覆盖欧洲的17个*国家,补充了RMS欧洲气候危险模型套件的内容。
 
欧洲的强对流风暴通常于夏季在中纬度地区发生,可能对车辆和财产造成广泛损失。强对流风暴风险有时被视为自然损耗危险,通常根据历史经验进行管理,但观测报告并不完整。最近的事件表明,这一危险可能给保险业/再保险业造成潜在的代价。从2013年到2019年,重大和自然损耗的强对流风暴损失超过120亿欧元。
 
这些模型覆盖了强对流风暴损失的全部来源,从局部龙卷风和冰雹到大型下击暴流。高清晰度框架能够模拟基于时间的保单条件,如不同长度的时间条款,满足欧洲保险公司对承保、投资组合管理和资本充足的不同需求。这些模型在最新科学研究的基础上开发,补充了欧洲现有的RMS气候风险模型,为用户提供跨领域气候风险的整体视图。
 
强对流风暴具有对财产和汽车业务线造成重大影响的特殊性。RMS采用创新技术来模拟这两个业务线的脆弱性。它包括汽车运动的动态建模,帮助用户了解由于位置和时间变化而引起的车辆易损性的敏感特点。
 
RMS强对流风暴高清晰度模型受益于RMS统一云平台RMS Risk Intelligence™ (RI)中可用的高清晰度模拟技术。通过RI上运行的新版Risk Modeler 2.0™,HD模型现在将集成到熟悉的工作流程RiskLink®中,适合RMS的现有用户,新的HD模型与RiskLink模型无缝集成,可并排使用。RMS强对流风暴HD模型今天即可通过Analytical Services进行评估和验证,2020年夏季将在Risk Modeler 2.0上运行。
 
RMS首席风险建模官Mohsen Rahnama表示:“RMS的EUSCS HD模型提供了泛欧对流风暴风险视图,利用最新科学研究成果进行开发,补充了现有的RMS欧洲大风和洪水解决方案,为用户提供跨领域气候风险的整体视图。它覆盖了全部强对流风暴危险,从局部龙卷风、各种冰雹,到大型下击暴流。我们采用混合建模方法,结合参数和统计方法,最准确地捕捉风暴足迹及其相关频率和严重程度,从而能够评估多重危险之间的相关性。多重危险随机集合包括超过750万个事件,覆盖17个国家,基于五万年的模拟,因此我们适当地捕捉了欧洲模型领域对流风暴风险的时空尺度。这不仅对保险公司投资组合的潜在损失程度提供了深入分析,还准确地捕捉了地理和次级危险事故的相关性。该模型通过数十亿欧元的财产和汽车理赔数据进行校准。”
 
RMS High Definition Models是新一代风险建模,提供超越以往的更多分析和粒度。RMS HD模型现在都已经过重大升级,过渡到Risk Modeler应用程序,获得更大灵活性和计算强度。除了Risk Modeler早期版本提供的美国洪水和美国森林火灾高清模型之外,还提供以下模型:
 
  • 更新版欧洲内陆洪水模型套件,覆盖欧洲15个国家的18个河流流域和8000多个沿岸地区
  • 更新版日本地震和海啸新西兰地震模型,其中包括海啸、次生火灾、液化和滑坡的次级危险事故覆盖范围
  • 更新版日本台风和内陆洪水模型,纳入了台风飞燕、法茜和海贝思等近期事件
 
这些模型今天都可通过Analytical Services进行评估和验证,并将于2020年6月至9月在Risk Modeler 2.0上线。
 

 
* - 这17个国家是:奥地利、比利时、捷克共和国、丹麦、法国、德国、意大利、列支敦士登、卢森堡、荷兰、挪威、波兰、爱尔兰、斯洛伐克、瑞典、瑞士和英国。法国包括摩纳哥;意大利包括圣马力诺和梵蒂冈城。
 
关于RMS
 
Risk Management Solutions, Inc. (RMS)帮助保险公司、金融市场、企业和公共机构评估和管理飓风、地震、洪水、气候变化、网络和大流行病等自然和人为灾害造成的全球风险。
 
RMS是巨灾风险行业的领袖,率先将数据和先进的模型科学与领先技术相结合。各个行业的领袖企业可通过我们的开放式实时风险暴露和风险管理平台RMS Risk Intelligence™应对未来的风险,利用这个平台,他们能够深入挖掘RMS HD模型、丰富的数据层、直观的应用程序和轻松集成到现有企业系统中的API。
 
RMS是值得信赖的解决方案合作伙伴,能够有效地进行风险管理,以便在承保、风险选择、缓解和投资组合管理方面更好地进行业务决策。
 
请访问RMS.com以了解更多信息,并在LinkedInTwitter上关注我们。

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