Catastrophe Risk Analytics

Katastrophenrisiko-Analysen sind der projektbasierte Service von KatRisk. Anstatt die Katastrophenmodellierungssoftware von KatRisk zu lizenzieren, beauftragt ein Kunde KatRisk, seine Modelle für eine spezifische Fragestellung auszuführen und die Ergebnisse zu liefern. KatRisk beschreibt die Arbeit als einmalige Katastrophenrisiko-Analysen und Modellierungsberechnungen für Versicherungen, Rückversicherungen, Finanzinstitute und Regierungsbehörden.

Der Service eignet sich für Organisationen, die eine modellierte Sicht auf Gefahren oder Verluste für eine Transaktion, eine Studie oder eine politische Entscheidung benötigen, ohne selbst ein Katastrophenmodell zu betreiben. KatRisk gibt an, dass es der Risiko-Modellierungsberechnungsagent für alle sechs FEMA/NFIP jährlichen Katastrophenanleihen war, mit einem Gesamtvolumen von 2,225 Milliarden US-Dollar. Es lieferte Hochwasserdaten für den Bericht 2022 von Public Safety Canada „Adapting to Rising Flood Risk“ und Verlustanalysen für McKinsey-Klimawandelstudien. Es unterstützte Milliman-Studien zu Hypothekenausfällen und Kreditrisiken, und Milliman nutzte KatRisk-Modelle in einer Studie zum nicht offengelegten Hochwasserrisiko in Immobilien, die vom NRDC in Auftrag gegeben wurde. Ein verwandter Event-Response-Service bietet Gefahrenkarten, Prognosen und Verlustanalysen für Echtzeitereignisse.

Die Analysen basieren auf den Katastrophenmodellen von KatRisk. Die veröffentlichten Hochwasserstudien nutzten seine Hochwasser- und Sturmflutmodelle, die sowohl aktuelle Bedingungen als auch Klimawandelszenarien simulieren können. Das breitere Modellportfolio von KatRisk umfasst zudem tropische Zyklonwinde, schwere konvektive Stürme, Waldbrände und Erdbeben. Die Hochwassermodelle simulieren die Wasserbewegung über hochauflösendem Gelände. In Kanada kombiniert dieses Gelände Lidar mit einer erweiterten Version des satellitengestützten Copernicus-DEM, wo kein Lidar verfügbar ist.

Preise werden nicht veröffentlicht; Projekte werden direkt mit KatRisk vereinbart.