生成AIはカタストロフモデリングを改善する――ただし保険会社がリスクを無視するなら
FathomとVeriskは拡散モデルを使ってリスク評価用の合成気象データを生成しているが、業界は正確な物理法則と収益性のある損失見積もりの間で葛藤に直面している。
Fathom（スイス・リーの子会社）やVeriskなどの企業は、拡散モデルを適用して、数万の気象イベントの合成カタログを作成し、100kmシミュレーションを10km精度にアップスケーリングすることで、テールリスク災害の歴史的データ不足を解決している。これにより、従来十分なデータが得られていなかった地域のカバレッジが拡大され、空間的な変動性の分析が向上するが、研究者らは、これらのモデルは、物理的に不可能なシナリオを生成する可能性があると警告している。保険会社は、ジレンマに直面している。より正確なモデルは、より高いリスクを明らかにし、より大きな資本バッファーを必要とする可能性があるが、販売インセンティブは、正確性に関係なく損失推定値を低く抑えるモデルを生み出す可能性がある業界の方向に向かわせる可能性がある。