Die Klimagefahrenmodellierung ist ein ausgeklügelter Ansatz, der eingesetzt wird, um die potenziellen Risiken zu bewerten und zu verstehen, die klimabedingte Gefahren über einen längeren Zeitraum für Assets darstellen. Diese Methode unterscheidet sich in ihrer zeitlichen und kontextuellen Fokussierung deutlich von der traditionellen wetterbezogenen Risikomodellierung. Die wetterbezogene Risikomodellierung umfasst in der Regel Echtzeitbeobachtungen von Wettervariablen unter Verwendung von meteorologischen Daten, Satellitenbildern und Computermodellen. Das Wetterrisiko befasst sich mit kurzfristigen Wetterereignissen und deren unmittelbaren Auswirkungen. Eine vorausschauende Klimagefahrenmodellierung nimmt dagegen eine umfassende, langfristige Perspektive ein. Sie integriert historische Klimadaten, Klimawandelprojektionen, gefahrenspezifische Modelle sowie standortspezifische geografische und kontextuelle Eingaben, um die Wahrscheinlichkeit und Schwere klimabedingter Ereignisse wie Hurrikane, Überschwemmungen und Hitzewellen auf Jahrzehnte hinaus vorherzusagen.

Diese Expositionsdaten können dann mithilfe von anwendungsfallspezifischen Wirkungs- und Verlustfunktionen in aussagekräftige Daten übersetzt werden. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie sich ändernden Wettermustern, steigenden Meeresspiegeln und steigenden Temperaturen, ermöglicht dieser Modellierungsansatz den Stakeholdern, einschließlich Unternehmen, Regierungen und Versicherern, fundierte Entscheidungen zur Risikominderung, langfristigen Planung und zu resilienzfördernden Maßnahmen zu treffen, die auf die sich entwickelnde Klimalandschaft zugeschnitten sind. Es versetzt uns in die Lage, die komplexen Herausforderungen, die sich aus dem Klimawandel und seinen potenziellen Auswirkungen auf kritische Assets und Infrastrukturen ergeben, proaktiv anzugehen.

Klimagefahren können sich auf vielfältige und kritische Weise auf Unternehmen auswirken.

Es ist leicht, diese Punkte aufzuzählen – ihre Umsetzung stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar. Aber warum? Um diese Risiken in vollem Umfang zu erfassen, müssen umfangreiche Datensätze gesammelt, zusammengeführt und geprüft werden, darunter Modelle zum Klimawandel und zu globalen Wettergefahren sowie eine Fülle von Geodaten von Erdüberwachungssatelliten, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus müssen auch Daten über die Assets, Einrichtungen, Infrastruktur und die Lieferkette eines Unternehmens in den Mix einbezogen werden.

Zudem verfügt jede Branche und jedes Unternehmen über einzigartige und komplexe Auswirkungs- und Verlustfunktionen, denen Anbieter von Standarddaten nicht gerecht werden können. Die Bewältigung dieser Aufgaben erfordert die Einführung neuer Data Science-Funktionen, die auf den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen. Folglich sind wir mit riesigen, sich ständig weiterentwickelnden Datenmengen konfrontiert, die vereinfacht, verwaltet, integriert und analysiert werden müssen. Diese Datenkomplexität macht es schwierig, die Daten zeitnah zu mobilisieren und zu verstehen, was die Wirksamkeit datengestützter Entscheidungsprozesse beeinträchtigt.

Unternehmen, die in der Lage sind, datengestützte Entscheidungen zu treffen, können sich effektiver und proaktiv an Unwetterereignisse anpassen, die sich nachteilig auf ihren Betrieb auswirken könnten. Tools, die KI mit Wetter-, Klima- und branchenspezifischen Geodaten kombinieren, sind besonders nützlich, wenn es darum geht, Unternehmen nahezu in Echtzeit mit Daten und Erkenntnissen zu versorgen. Suchen Sie bei der Entwicklung Ihrer Strategie und Ihres Plans zur Anpassung an Klimarisiken nach Lösungen, die Ihrem Unternehmen helfen:

• Gewinnen Sie Einblicke in die kurz-, mittel- und langfristigen Risiken des Klimawandels auf der Grundlage verschiedener zukünftiger CO₂-Übergangsszenarien. Verschaffen Sie sich ein tieferes Verständnis der Methodik hinter den Modellen und erfahren Sie, wo Ihr Unternehmen und die Branche klimabedingten Risiken ausgesetzt ist.
  
  
• Erhalten Sie anwendungsfallspezifische Schätzungen für den Value-at-Risk und Verlustmetriken für unmittelbare sowie für Auswirkungsfunktionen zweiter und dritter Ordnung. Ermöglichen Sie die Erstellung neuer Data Science-Modelle, die zeigen, wie klimabedingte Risiken den Betrieb Ihres Unternehmens und Ihrer Branche gefährden könnten.
  
  
• Machen Sie mit Dashboarding- und Analysefunktionen auf diese Risiken aufmerksam, um die Einbindung der Stakeholder zu verbessern. Erkennen Sie die Auswirkungen auf Portfolio-Ebene auf Ihre strategischen Ziele und tauchen Sie tief in die Analysen auf Asset-Ebene ein. Sorgen Sie für Geschäftskontinuität, indem Sie den Maßnahmen zur Risikominderung bei risikoreichen Assets Priorität einräumen, um so den Betrieb zu verbessern und die Versicherungskosten zu senken.
  
  
• Verbessern Sie die Entscheidungsfindung in Echtzeit, um Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und zu Nachhaltigkeitszielen beizutragen. Integrieren Sie Daten plattform- und softwareübergreifend, um die Informationen umsetzbar zu machen.
  
  
• Beseitigen Sie Bedenken von Anlegern und Stakeholdern durch die Bereitstellung von Berichtsfunktionen, die alle für die ESG-Berichterstattung erforderlichen Informationen liefern.

Unternehmen müssen heute nicht nur die Risiken verstehen, die von Klimagefahren ausgehen, sondern sollten auch Technologie nutzen, um die spezifischen Risiken von Klimagefahren für ihre Assets und Geschäftsabläufe vorherzusagen und zu kontextualisieren. Durch den Einsatz prädiktiver Analysen und Geodatenmodellierung ist es möglich, einen robusten Plan zur Anpassung an Klimarisiken zu erstellen und Störungen und Zerstörungen im Unternehmen zu minimieren.