生成式 AI 改进灾害建模——如果保险人忽视风险的话
fathom 和 verisk 使用扩散模型生成合成天气数据进行风险评估，但该行业面临精确物理学原理与有利可图的损失估算之间的冲突。
像 Fathom（瑞士再保险的子公司）和 Verisk 这样的公司正在应用扩散模型来创建数万个天气事件的合成目录，通过将 100 公里模拟升级到 10 公里精度，解决了尾部风险灾难的历史数据短缺问题。虽然这扩大了对服务不足地区的覆盖范围并改善了空间变异性分析，但研究人员警告说，这些模型可能会生成看似合理但物理上不可能的情景。保险公司面临两难境地：更准确的模型可能会揭示更高的风险，迫使资本缓冲更大，但销售激励可能推动行业采用产生较低损失估计的模型，而不管准确性如何。