🌊 آزمایش مدل بیمه پارامتریک برای حمایت از شهرهای حاشیه رودخانه می‌سی‌سی‌پی پس از بلایای طبیعی 🌩

شهرهای حاشیه رودخانه می‌سی‌سی‌پی با سیلاب‌ها و بلایای طبیعی شدیدتر و مکرر که ناشی از تغییرات اقلیمی است، دست و پنجه نرم می‌کنند. روش‌های سنتی برای مدیریت بلایا اغلب دیر می‌رسد و جوامع کوچک را دچار بحران مالی می‌کند. اما یک برنامه آزمایشی جدید به نام بیمه پارامتریک امید تازه‌ای برای این شهرها به ارمغان آورده است. 🌟

🔹 چه اتفاقی در حال وقوع است؟
ابتکار شهرهای رودخانه می‌سی‌سی‌پی (MRCTI) با همکاری شرکت بیمه جهانی Munich Re، یک مدل جدید به نام بیمه پارامتریک را آزمایش می‌کند. این نوع بیمه، برخلاف مدل‌های سنتی، پرداخت‌های سریع را براساس معیارهای قابل اندازه‌گیری مثل سطح سیلاب ارائه می‌دهد و نیازی به ارائه مدارک دقیق خسارت ندارد.

🔹 چرا این موضوع مهم است؟
- روش‌های سنتی هفته‌ها یا حتی ماه‌ها زمان می‌برد—این برنامه ظرف ۲۴ تا ۷۲ ساعت پس از وقوع بلایا، منابع مالی فراهم می‌کند.
- کمک به مدیریت نیازهای فوری مثل تخلیه اضطراری و تعمیرات اولیه، و کاهش فشار مالی بر شهرهای کوچک.
- طراحی شده برای جوامعی مانند شهر گرافتون، ایلینوی که منابع کافی برای بازیابی سریع ندارند.

🔹 چگونه کار می‌کند؟
- شهرهای حاشیه رودخانه ریسک‌های خود را در یک صندوق مشترک قرار می‌دهند.
- پرداخت‌ها زمانی فعال می‌شوند که شرایط خاصی (مثل سطح سیلاب) به حد تعیین شده برسد.
- این برنامه ابتدا بر روی سیلاب‌ها متمرکز است اما می‌تواند شامل خطراتی مثل گرمای شدید یا خشکسالی هم شود.

🔹 نگاه کلی
اگرچه بیمه پارامتریک ابزار امیدوارکننده‌ای است، کارشناسان تأکید می‌کنند که حل ریشه‌ای تغییرات اقلیمی همچنان کلید اصلی است. بدون کاهش خطرات، حتی بهترین بیمه‌ها نیز کافی نخواهند بود. همچنین تقویت دفاع‌های طبیعی مثل تالاب‌ها برای حفاظت از مناطق آسیب‌پذیر ضروری است.

این برنامه آزمایشی می‌تواند راه را برای بازیابی سریع‌تر بلایا در سراسر آمریکا هموار کند، با شروع از حوزه رودخانه می‌سی‌سی‌پی. 🌍✨

لینک مرجع:
[اطلاعات بیشتر](https://www.wwno.org/2024-11-18/mississippi-river-towns-pilot-new-insurance-model-to-help-with-disaster-response?utm_term=1162)

#تغییرات_اقلیمی #بیمه_بلایا #سیلاب #رودخانه_می‌سی‌سی‌پی

📢 گزارش بلایای طبیعی و تغییرات اقلیمی 2025 توسط Gallagher Re 🌍📊

🔹 در سال 2024، خسارات اقتصادی ناشی از بلایای طبیعی به 417 میلیارد دلار رسید 15٪ بیشتر از میانگین 10 سال گذشته.
🔹 تنها خسارات مربوط به حوادث آب‌وهوایی و اقلیمی 402 میلیارد دلار.

💡 نکات کلیدی گزارش:

1️⃣ خسارات بیمه‌شده:
🔸 مجموع خسارات بیمه‌شده جهانی: 154 میلیارد دلار (27٪ بیشتر از میانگین 10 سال گذشته).
🔸 طوفان‌های شدید (SCS) 41٪ از خسارات بیمه‌شده جهانی : 64 میلیارد دلار.

2️⃣ شکاف پوشش بیمه:
🔸 63٪ از خسارات (معادل 263 میلیارد دلار) بدون پوشش بیمه .

3️⃣ حوادث برجسته:
🔸 طوفان‌های هِلِن و میلتون، هر کدام 20 میلیارد دلار خسارت بیمه‌شده
🔸 سیل‌های فصلی چین: 31 میلیارد دلار خسارت اقتصادی (فقط 0.9 میلیارد تحت بیمه).

4️⃣ رویدادهای میلیارد دلاری:
🔸60 رویداد با خسارات میلیارد دلاری، 33 مورد در ایالات متحده.

5️⃣ رکوردهای اقلیمی:
🔸 سال 2024 گرم‌ترین سال ثبت‌شده تاکنون ، با 1.46 درجه سانتی‌گراد افزایش دما نسبت به دوران پیش‌صنعتی.
🔸 15 ماه متوالی دماهای رکوردشکن از ژوئن 2023 تا آگوست 2024.

با پوزش از تاخیر در به روز رسانی تلگرام مطلب زیر مربوط به برداشت من از بحث هایی بود که در یک همایش حرفه ای به نام InsTech Exponential که هفته پیش در لندن در زمینه فجایع (Catastrophe) بر قرار شد بر میگردد:
🔍 تحول در بیمه پارامتریک: فراتر از سادگی و سرعت

🌐 در حالی که بیمه پارامتریک برای سادگی و سرعت تسویه خسارت‌هایش شناخته شده است، این ویژگی‌ها تنها دلایل محبوبیت اخیر آن نیستند. بیمه‌های پارامتریک، که بیش از سه دهه به عنوان ابزارهای تخصصی در مناطق در حال توسعه و به عنوان تضمین‌های دولتی استفاده شده‌اند، اکنون به استراتژی‌های رایج مدیریت ریسک تبدیل شده‌اند. این تحول عمیقاً با پیشرفت‌های در مدل‌سازی بلایای طبیعی (Nat Cat) پیوند خورده است.

🌀 عامل محرک: طوفان اندرو و تولد مدل‌سازی مدرن Nat Cat
فاجعه طوفان اندرو در سال ۱۹۹۲ یک لحظه سرنوشت‌ساز برای صنعت بیمه بود. بیمه‌گران با برآوردهای خسارت که بسیار دست‌کم گرفته شده بود، روبرو شدند، با پیش‌بینی‌های اولیه ۸ میلیارد دلاری که به ۲۷ میلیارد دلار (معادل تقریباً ۶۰ میلیارد دلار امروزی) افزایش یافت. این دست‌کم‌گیری شدید منجر به ورشکستگی ۱۱ شرکت بیمه شد و نقاط ضعف بحرانی در ارزیابی‌های ریسک سنتی را نمایان کرد. این امر به ایجاد یک رویکرد استاندارد برای مدل‌سازی ریسک‌های Nat Cat منجر شد که هنوز هم استفاده می‌شود و شامل چهار جزء اصلی است:

- مدل‌سازی مخاطرات (Hazard): تمرکز بر پیش‌بینی ویژگی‌های فیزیکی فجایع، مانند سرعت باد، مسیر یا طغیان طوفان یک طوفان.
- تجزیه و تحلیل مواجهه (Exposure): شناسایی چه چیزی در معرض خطر است (مثلاً خانه‌ها، زیرساخت‌ها، جمعیت‌ها) و کجا.
- ارزیابی آسیب‌پذیری(Vulnerability): ارتباط شدت خطر با سطوح آسیب محتمل بر اساس ویژگی‌های دارایی.
- محاسبه خسارت مالی (Financial Losses ): تبدیل خسارت فیزیکی به زیان‌های مالی، از جمله تأثیرات اقتصادی گسترده‌تر.

💡 چرا بیمه پارامتریک اکنون در حال افزایش است؟ بحران تعهدات بیمه ای فزاینده
با وجود پیشرفت‌ها در مدل‌های Nat Cat، بیمه‌گران همچنان با مسئله بحرانی روبرو هستند: افزایش تعهدات بیمه ای. تغییرات آب و هوایی هم شدت و هم تعداد فجایع، مانند آتش‌سوزی‌های وسیع و سیل‌ها، را افزایش داده‌اند، در حالی که رشد اقتصادی و شهرنشینی ارزش دارایی‌ها را بالا برده‌اند. رویدادهایی مانند طوفان ایان (۲۰۲۲) ممکن است خسارات بیمه‌ای بیش از ۶۰ میلیارد دلار را به دنبال داشته باشند، شرایطی که می‌تواند توانایی مالی بیمه‌گران را به خطر بیندازد.

بیمه پارامتریک تعهدات بیمه ای فزاینده و عدم قطعیت‌های بزرگ مرتبط با مدل‌سازی مدل‌های سنتی Nat Cat که ممکن است باعث خسارت‌های غیرمنتظره بزرگ برای بیمه‌گران شود، را مهار می‌کند. این سیاست‌ها به جای جبران خسارت‌های واقعی، هنگام وقوع رویدادی خاص، مبلغ معینی پرداخت می‌کنند که به بیمه‌گران امکان می‌دهد ریسک‌های ترازنامه خود را کنترل کنند و در عین حال پاسخگویی سریع‌تری در شرایط بحرانی داشته باشند.

🌍 پارادوکس نوآوری و نتیجه‌گیری:
با وجود اینکه چارچوب اساسی مدل‌سازی Nat Cat از زمان طوفان اندرو تغییر نکرده است، محدودیت‌های آن باعث شده که راه‌حل‌های پارامتریک به عنوان یک جایگزین استراتژیک برای مدیریت ریسک‌هایی که دیگر با مدل‌های سنتی قابل بیمه نیستند، مورد استفاده قرار گیرند. این نوع بیمه نه تنها سادگی را فراهم می‌کند، بلکه یک ابزار حیاتی برای پر کردن شکاف‌های بیمه‌ای و مقابله با عدم قطعیت‌هایی است که مدل‌های سنتی نمی‌توانند آن‌ها را پوشش دهند. افزایش استفاده از بیمه پارامتریک تنها درباره سادگی نیست، بلکه در مورد تضمین بقاء در برابر ریسک‌های Nat Cat است که قابلیت‌های ارزیابی ریسک سنتی را فراتر رفته‌اند.

بانک اطلاعتی مخاطرات جهانی توسط دانشگاه ردینگ. 👈👈👈 https://www.met.reading.ac.uk/~sgs02rpa/extreme.html#250314

سال نو را پیشاپیش به همه تبریک عرض میکنم.

📘 کتابی بسیار کاربردی در حوزه بیمه پارامتریک با فصل‌هایی جذاب و نوآورانه
سلام و تبریک مجدد سال نو و آرزو بهروزی
این کتاب را به‌همراه یکی از دانشجویان دکترای سابقم و یک همکار علمی، ویراستاری کرده‌ام. این اثر به صورت دسترسی آزاد (Open Access) منتشر شده و می‌توانید آن را از طریق لینک زیر به‌صورت رایگان مطالعه و دانلود کنید:

🔗https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-80574-5
این کتاب مجموعه‌ای ارزشمند از پژوهش‌های نوین در حوزه بیمه پارامتریک و شاخص‌محور است که می‌تواند برای طراحان بیمه، تحلیل‌گران ریسک، پژوهشگران، و فعالان حوزه کشاورزی و اقلیم بسیار مفید باشد. فصل‌های مختلف آن به بررسی دقیق مفاهیم نوآورانه در طراحی بیمه‌های مدرن، به‌ویژه با استفاده از هوش مصنوعی، آمار پیشرفته و مدل‌سازی مالی می‌پردازند.

🔹 مروری بر بیمه شاخصی اقلیمی: نگاهی جامع به طراحی و اجرای بیمه‌هایی بر اساس شاخص‌های آب‌وهوایی و عملکرد کشاورزی.

🔹 طرح‌های بیمه‌ای اتحادیه اروپا: بررسی ابزارهای بیمه‌ای مانند Agri-CAT در مدیریت ریسک‌های جوی برای کشاورزان.

🔹 بیمه تولید آووکادو: طراحی بیمه شاخصی با استفاده از نظریه اعتبار و مدل‌سازی داده‌های ناهمگن.

🔹 قیمت‌گذاری مشتقات کشاورزی: تحلیل نقش متغیرهای اقتصادی بر قیمت‌گذاری بیمه‌های قیمت‌محور.

🔹 هجینگ در بازارهای ناقص: بررسی استراتژی‌های پوشش ریسک در غیاب ابزارهای کامل مالی.

🔹 تحلیل فضازمان در عملکرد محصول: استفاده از مدل‌های آماری نوین برای طراحی بیمه‌های دقیق منطقه‌ای.

🔹 ترکیب مدل‌های پیش‌بینی: بهبود دقت تخمین عملکرد با ترکیب مدل‌های مختلف آماری.

🔹 مدل‌سازی سری‌های زمانی کشاورزی با ARFIMA: روشی دقیق برای تحلیل روندهای بلندمدت در داده‌های مالی.

🔹 تحلیل تأثیر اقلیم بر ریسک قیمتی: استفاده از XAI و یادگیری ماشین برای تحلیل ریسک ناشی از عوامل جوی.

🔹 تحلیل متنی بازار کشاورزی: کاربرد NLP در استخراج داده‌های معنایی از اخبار و رسانه‌ها.

🔹 SSA در تحلیل سری‌های زمانی: تکنیکی نوآورانه برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های کشاورزی.

این مجموعه نشان می‌دهد که چگونه ترکیب فناوری‌های نوین، آمار پیشرفته، و مفاهیم بیمه‌ای جدید می‌تواند راه‌حل‌هایی کاربردی برای ریسک‌های اقلیمی و کشاورزی امروز ارائه دهد. 🌾📊

🚀 درک تفاوت نسبت خسارت در بیمه‌های پارامتریک و سنتی از منظر مدیریت ذخایرانتقال ریسک پارامتریک

🌟 مقدمه

نسبت خسارت (Loss Ratio) یکی از شاخص‌های کلیدی در صنعت بیمه است که برای سنجش سودآوری و میزان ریسک استفاده می‌شود. اما این نسبت در بیمه‌های پارامتریک و سنتی رفتار متفاوتی دارد. از منظر مدیریت ذخایر، جایی که کارایی سرمایه، پیش‌بینی‌پذیری پرداخت خسارت و الزامات نظارتی اهمیت بالایی دارند، این تفاوت‌ها بیشتر به چشم می‌آید. به همین دلیل بیمه‌های پارامتریک می‌توانند گزینه‌ای مؤثر برای مدیریت عدم قطعیت در نسبت خسارت باشند. 👇

🔹 ۱. نسبت خسارت در بیمه‌های سنتی

🔍 تعریف:
نسبت خسارت = خسارت‌های واقع شده (پرداخت شده و پرداخت‌نشده) ÷ حق بیمه‌های کسب‌شده

نحوه عملکرد:


ارزیابی خسارت بر اساس زیان‌های واقعی بیمه‌گذار صورت می‌گیرد.


بررسی و پرداخت خسارت‌ها ممکن است ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول بکشد.


نسبت خسارت تحت تأثیر تجربه خسارت‌ها، هزینه‌های عملیاتی و عوامل بازار نوسان دارد.


تأثیر بر مدیریت ذخایر:

بیمه‌گر باید ذخایر قابل توجهی برای پرداخت خسارت‌های آتی نگه دارد.


ذخایر خسارت شامل ذخیره‌های پرونده‌ای و ذخایر خسارت‌های گزارش‌نشده است.


چارچوب‌های نظارتی مثل Solvency II و IFRS 17 الزام به نگهداری سطح مناسب ذخایر دارند.


مثال:
یک بیمه‌گر اموال سنتی ۱۰۰ میلیون دلار حق بیمه جمع‌آوری می‌کند.
۶۰ میلیون دلار بابت خسارت پرداخت می‌کند.
نسبت خسارت = (۶۰ ÷ ۱۰۰) = ۶۰٪
همچنین ممکن است ۵ تا ۱۰ میلیون دلار ذخیره اضافی برای خسارت‌های توسعه‌یافته نگه دارد.
🔹 ۲. نسبت خسارت در بیمه‌های پارامتریک
🔍 تعریف:
محاسبه نسبت خسارت مشابه است، اما فقط خسارت‌های پرداخت‌شده بر حق بیمه‌های کسب‌شده تقسیم می‌شود.
نحوه عملکرد:

اگر حادثه‌ای به حد تعیین‌شده در قرارداد برسد (مثل طوفانی با سرعت باد ۱۵۰ مایل بر ساعت)، پرداخت خسارت فوری انجام می‌شود.


نیازی به ارزیابی یا تنظیم خسارت وجود ندارد.


نسبت خسارت بستگی به دقت معیارهای پارامتریک نسبت به خسارت‌های واقعی دارد.


تأثیر بر مدیریت ذخایر:

به دلیل پرداخت فوری و از پیش تعیین‌شده، نیازی به ذخایر بزرگ نیست.


ذخایر IBNR (خسارت‌های گزارش‌نشده) حذف می‌شوند و نوسانات ذخایر کاهش می‌یابد.


سرمایه با کارایی بیشتری مورد استفاده قرار می‌گیرد.


مثال:
یک بیمه‌گر پارامتریک ۱۰۰ میلیون دلار حق بیمه جمع‌آوری می‌کند.
حادثه‌ای معیارهای پرداخت را فعال می‌کند و ۵۰ میلیون دلار پرداخت خودکار انجام می‌شود.
نسبت خسارت = (۵۰ ÷ ۱۰۰) = ۵۰٪
با توجه به پرداخت فوری، فقط یک ذخیره کوچک برای تغییرات غیرمنتظره نگهداری می‌شود.
🔹 ۳. تفاوت‌های کلیدی در مدیریت ذخایر


بیمه‌گران سنتی باید ذخایر کافی برای پرداخت خسارت‌های آینده حفظ کنند که باعث افزایش نیاز به سرمایه می‌شود.


بیمه‌گران پارامتریک بیشتر بر مدل‌سازی دقیق ریسک تمرکز دارند تا نگهداری ذخایر بزرگ، که این امر به تخصیص چابک‌تر سرمایه کمک می‌کند.


مدل‌های ترکیبی در حال ظهور هستند که هم نقدینگی سریع از طریق محرک‌های پارامتریک فراهم می‌کنند و هم پوشش‌های سنتی برای محافظت ثانویه ارائه می‌دهند.


🔹 نتیجه‌گیری
از منظر مدیریت ذخایر، بیمه‌های پارامتریک مدل پیش‌بینی‌پذیرتر و کارآمدتری نسبت به بیمه‌های سنتی ارائه می‌دهند. در حالی که بیمه‌های سنتی به دلیل عدم قطعیت در خسارت‌ها به ذخایر بالاتر نیاز دارند، بیمه‌های پارامتریک با پرداخت‌های از پیش تعیین‌شده امکان مدیریت پویاتر سرمایه را فراهم می‌کنند.
همزمان با تکامل صنعت بیمه، بهره‌گیری از راهکارهای پارامتریک می‌تواند به بهبود کارایی سرمایه و حفظ تاب‌آوری در مدیریت ریسک کمک کند.
#بیمه #مدیریت_ریسک #بیمه_پارامتریک #ذخایر #نسبت_خسارت

🚀 معرفی شرکت Descartes Underwriting — پیشرو در بیمه‌های پارامتریک

شرکت Descartes Underwriting یکی از پیشگامان جهانی در زمینه‌ی بیمه‌های پارامتریک است. این شرکت در سال ۲۰۱۸ در پاریس تأسیس شد و با سرعت رشد کرده است، به طوری که امروز دفاتری در اروپا، آمریکای شمالی، آسیا و اقیانوسیه دارد.

برخلاف بیمه‌های سنتی که ارزیابی خسارت آن‌ها زمان‌بر است، بیمه‌های پارامتریک Descartes بر اساس وقوع رویدادهای مشخص (مثل سرعت باد، میزان بارندگی یا دما) پرداخت می‌شوند. این مدل باعث می‌شود پرداخت خسارت‌ها سریع‌تر، شفاف‌تر و قابل پیش‌بینی‌تر باشد.
🌟 برخی از محصولات شاخص Descartes:

بیمه طوفان و گردباد: با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و هواشناسی برای اندازه‌گیری سرعت باد و پرداخت سریع خسارت به صنایع انرژی، زیرساخت‌های ساحلی و شهرها.


پوشش خشکسالی و بارش بیش از حد: ویژه بخش کشاورزی و زنجیره تأمین غذا. این بیمه‌ها بر اساس شاخص‌های بارندگی تنظیم می‌شوند.


بیمه آتش‌سوزی جنگل‌ها: با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های دما برای جبران سریع خسارت در صنایع جنگلداری، املاک و خدمات عمومی.


بیمه تنش گرمایی: مناسب برای صنایعی مثل حمل‌ونقل و ساخت‌وساز که به نوسانات دمایی حساس هستند.


پوشش سیل: بر اساس داده‌های سطح رودخانه‌ها و بارندگی، مناسب برای کسب‌وکارها و جوامع در معرض خطر سیلاب.


گارانتی عملکرد انرژی‌های تجدیدپذیر: جبران کاهش تولید نیروگاه‌های خورشیدی و بادی در صورت تغییرات آب‌وهوایی.


📊 فناوری پیشرفته در خدمت بیمه
با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین مثل:

تصاویر ماهواره‌ای 🌍


سنسورهای اینترنت اشیا


مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 🤖


بیمه‌هایی سفارشی و دقیق طراحی می‌کند که پرداخت آن‌ها فقط چند روز پس از وقوع حادثه انجام می‌شود.
🌱 رسالت Descartes
هدف Descartes کاهش فاصله‌ی پوشش بیمه‌ای در برابر بحران‌های اقلیمی است. با افزایش بلایای طبیعی ناشی از تغییرات آب‌وهوایی، راهکارهای این شرکت کمک می‌کند تا کسب‌وکارها و جوامع در سراسر جهان با اطمینان بیشتری فعالیت کنند.https://descartesunderwriting.com/

🌍✨ معرفی گلوبال پارامتریک Global Parametric یک پلتفرم پیشرو در زمینه ارائه راهکارهای نوین مدیریت ریسک‌های اقلیمی و بلایای طبیعی است. این شرکت با بهره‌گیری از مدل‌های بیمه پارامتریک و تحلیل‌های پیشرفته داده، راه‌حل‌هایی سریع، شفاف و قابل اتکا برای کاهش اثرات مخاطرات ارائه می‌دهد. 🚀

ویژگی‌های کلیدی این مجموعه:✅ پرداخت‌های سریع و منصفانه

✅ شفافیت کامل در فرآیند تعیین خسارت
✅ پوشش جهانی برای مناطق مختلف جهان
✅ حمایت از افزایش تاب‌آوری جوامع و کسب‌وکارها در برابر تغییرات اقلیمی و بلایای طبیعی

اگر به حوزه‌های نوآورانه‌ای چون مدیریت ریسک، بیمه‌های نوین و تاب‌آوری اقلیمی علاقه‌مند هستید، آشنایی با فعالیت‌های Global Parametric قطعاً برایتان مفید خواهد بود.

#GlobalParametric #مدیریت_ریسک #بیمه_پارامتریک #نوآوری #تاب‌آوری_اقلیمی #تحلیل_داده https://www.globalparametrics.com/ به لطف آقای دکتر مظلومی مدیر عامل بیمه تعاون چند سال پیش از پروفسور جری اسکیس بنیانگذار این کمپانی را به طور آنلاین در کارگاه فیناکت داشتیم. لینک به سخنرانی ایشون در پست بعدی.
#گلوبال_پارامتریک #مدیریت_ریسک #نوآوری #بیمه #تاب‌آوری_اقلیمی #فناوری_برای_خیر

لینک به سخنرانیhttps://math.ipm.ac.ir/conferences/2021/FINACT/Videos/Parametric%20&%20Index-based%20Insurance.mp4

🚨 KYD: شناخت داده‌ها — امری حیاتی و اجتناب‌ناپذیر 🚨
Know Your Data
در حوزه‌هایی مانند بیمه پارامتریک و بلایای طبیعی، اهمیت شناخت دقیق و عمیق داده‌ها دوچندان می‌شود.

چرا که در این صنایع، داده‌ها زیرساخت اصلی تصمیم‌گیری و عملیات هستند.
پرداخت‌های بیمه پارامتریک بر مبنای شاخص‌های عینی مانند میزان بارندگی، شدت زمین‌لرزه، یا سرعت باد انجام می‌شوند. اگر داده‌ها دقیق و معتبر نباشند، پرداخت‌ها می‌توانند ناعادلانه یا غیرقابل اعتماد شوند — که پیامدهای آن بسیار جدی خواهد بود.

🔍 مفهوم شناخت داده‌ها (KYD) شامل موارد زیر است:


✅ اعتبارسنجی منابع داده (ماهواره‌ها، سنسورها، ایستگاه‌های هواشناسی و ...)


✅ پاک‌سازی و صحت‌سنجی داده‌ها (حذف خطاها، تکمیل داده‌های ناقص، کاهش نویز)


✅ تحلیل پوشش و سوگیری داده‌ها (آیا داده‌ها به‌خوبی نماینده‌ی ریسک‌های واقعی هستند؟)


✅ رعایت الزامات قانونی و مقررات مربوط به داده‌ها (حریم خصوصی، امنیت اطلاعات، اشتراک‌گذاری داده‌ها)


شناخت داده‌ها صرفاً یک انتخاب نیست — ضرورتی انکارناپذیر است.
دقت، شفافیت و قابلیت اعتماد داده‌ها مستقیماً بر اعتماد به محصولات بیمه‌ای و رضایت ذینفعان تأثیرگذار است.
به‌ویژه در شرایط بحران‌های طبیعی، تنها یک فرصت وجود دارد تا عملکردی سریع، شفاف و عادلانه ارائه شود.
📊 جمع‌بندی: پیش از هرگونه مدل‌سازی، تحلیل ریسک یا تعیین نرخ بیمه — حتماً داده‌های خود را به‌خوبی بشناسید.

🌍 آشنایی با انواع خشکسالی و راهکارهای نوین مدیریت ریسک 🌾

خشکسالی یکی از پدیده‌های پیچیده و مخرب اقلیمی است که می‌تواند تأثیرات اقتصادی، اجتماعی و زیست‌محیطی گسترده‌ای داشته باشد. شناخت دقیق انواع خشکسالی و ابزارهای نوین بیمه‌ای، گامی مهم در جهت مدیریت بهتر این ریسک است.

🔹 انواع خشکسالی:


خشکسالی هواشناسی: کاهش میزان بارندگی در یک بازه زمانی خاص نسبت به میانگین بلندمدت.


خشکسالی کشاورزی: کاهش رطوبت خاک که بر تولید محصولات زراعی تأثیر می‌گذارد.


خشکسالی هیدرولوژیکی: کاهش سطح آب‌های سطحی و زیرزمینی مانند رودخانه‌ها و مخازن.


خشکسالی اقتصادی/اجتماعی: اثرات اقتصادی و اجتماعی ناشی از کمبود آب.


📊 شاخص‌های سنجش خشکسالی:

SPI (شاخص بارش استاندارد): برای تحلیل ناهنجاری بارندگی در بازه‌های زمانی مختلف.


NDVI (شاخص پوشش گیاهی نرمال‌شده): با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای برای سنجش وضعیت پوشش گیاهی.


SWI (شاخص رطوبت خاک): میزان رطوبت موجود در خاک را اندازه‌گیری می‌کند.


PDSI (شاخص شدت خشکسالی پالمر): یکی از شاخص‌های قدیمی و معتبر که بر پایه توازن آب و نیاز آبی منطقه توسعه یافته و برای تحلیل‌های بلندمدت کاربرد دارد.


🛡 مدیریت ریسک با بیمه پارامتریک:بیمه‌های پارامتریک بر اساس شاخص‌های از پیش تعیین‌شده (مانند میزان بارش، دما یا شاخص‌های خشکسالی) عمل می‌کنند و در صورت تحقق شرایط خاص، پرداخت خسارت به‌صورت خودکار و سریع انجام می‌شود. این نوع بیمه:

شفاف، داده‌محور و سریع است


در مناطق با داده‌های محدود نیز قابل اجراست


به ویژه برای کشاورزان و جوامع آسیب‌پذیر بسیار مفید است


📘 برای مطالعه‌ی بیشتر، سند رسمی «اطلس جهانی خشکسالی» تهیه شده توسط سازمان ملل را از لینک زیر دریافت کنید:
🔗 دانلود اطلس خشکسالی سازمان ملل (UN Drought Atlas)
📢 با شناخت علمی از خشکسالی و بهره‌گیری از ابزارهای نوین مانند بیمه پارامتریک، می‌توانیم تاب‌آوری جوامع را در برابر تغییرات اقلیمی افزایش دهیم.
#خشکسالی #PDSI #SPI #NDVI #SWI #بیمه_پارامتریک #مدیریت_ریسک #تغییر_اقلیم #UN #اطلس_خشکسالی

سلام دوستان. میدونم خیلی زمانی نمونده, ولی اگر کسی علاقمند برای انجام پست داک در زمینه ریسک اقلیم هاست و پروپوزال آماده داره میتونه این را در نظر بگیره که در UCD با من انجام بشه. https://www.researchireland.ie/funding/government-ireland-postdoctoral/

بیمه پارامتریک؛ راهکاری نوین برای تاب‌آوری بخش کشاورزی ایران در برابر ناترازی انرژی 🌾⚡️

ناترازی انرژی در ایران امروز تنها صنعت را تحت تأثیر قرار نمی‌دهد؛ بخش کشاورزی نیز با چالش‌های جدی از قبیل توقف پمپ‌های آب، خاموشی سردخانه‌ها، از بین رفتن محصولات و تشدید خسارت‌ها در شرایط خشکسالی و گرمای شدید روبه‌روست.

در چنین شرایطی، بیمه پارامتریک به‌عنوان ابزاری نوآورانه در سطح جهانی می‌تواند راه‌حلی عملی و مؤثر ارائه دهد.

برخلاف بیمه‌های سنتی که فرآیند ارزیابی و پرداخت آن‌ها زمان‌بر و پرهزینه است، بیمه پارامتریک بر اساس شاخص‌های از پیش تعیین‌شده مانند:
- میزان بارش
- ساعات خاموشی برق
- تعداد روزهای با دمای بسیار بالا

عمل می‌کند. به‌محض عبور این شاخص‌ها از آستانه تعیین‌شده، پرداخت غرامت به‌صورت خودکار و در کوتاه‌ترین زمان ممکن انجام می‌شود

مزیت‌های اصلی این رویکرد:
✅ سرعت بالا
✅ شفافیت در پرداخت‌ها
✅ کاهش هزینه‌های اداری

بیمه پارامتریک مرکب که همزمان سه شاخص کلیدی (کمبود بارش، خاموشی یا کاهش توان برق، استرس گرمایی) را رصد کند، می‌تواند در فصل‌های بحرانی از نابودی سرمایه کشاورزان جلوگیری کند و نقدینگی لازم را ظرف چند روز در اختیار آنان بگذارد

بیمه پارامتریک، یک ایده لوکس برای کشورهای پیشرفته نیست؛ بلکه ابزاری اثبات‌شده برای کشورهایی با اقلیم پرریسک و زیرساخت‌های آسیب‌پذیر است.

اکنون زمان آن رسیده که ایران از رویکردهای واکنشی و دیرهنگام فاصله بگیرد و به آمادگی پیش از حادثه روی آورد

بزرگ‌ترین برنامه بیمه پارامتریک
در ایتالیا برای حفاظت از میراث مذهبی کشور

شرکت بیمه جنرالی (Generali) در همکاری تاریخی با کنفرانس اسقف‌های ایتالیا (CEI)، راهکاری نوآورانه در حوزه بیمه پارامتریک برای حفاظت از بیش از ۲۵٬۰۰۰ کلیسا و ساختمان مذهبی در ۲۲۶ نهاد اسقف‌نشین سراسر ایتالیا معرفی کرد.

در این طرح، در صورت وقوع زلزله، سیل یا بارش شدید:
→ به‌محض فعال شدن شاخص‌های تعیین‌شده (مانند شدت زمین‌لرزه یا افزایش سطح آب)، غرامت به‌صورت خودکار و فوری پرداخت می‌شود؛ بدون نیاز به ارزیابی طولانی خسارت.

این برنامه با پشتیبانی فنی و ظرفیت اتکایی شرکت‌های بین‌المللی Swiss Re و Munich Re و به‌کمک Howden و سایر بیمه‌گران اتکایی توسعه یافته است.
این طرح نشان‌دهنده اهمیت ساختمان‌های تاریخی به‌عنوان بخشی از هویت و حافظه جمعی یک ملت است. از همین رو، بیمه می‌تواند فراتر از یک ابزار مالی، نقشی مؤثر به‌عنوان حامی میراث فرهنگی و شریک جامعه ایفا کند.

https://www.reinsurancene.ws/swiss-re-and-munich-re-back-newly-launched-cei-generali-parametric-solution/

بیمه های پارامتریک فراتر از کشاورزی

بیمه‌های پارامتریک تنها محدود به کشاورزی نیستند؛ این نوآوری حالا به حوزه‌هایی مثل سفر، سرگرمی و وقفه در کسب‌وکار هم وارد شده است. یکی از نمونه‌های تازه و جالب، همکاری AXA با پلتفرم خودرویی MOTOGO در هنگ‌کنگ و ماکائو است که طی آن دو پوشش کاملاً رایگان برای اعضای پلتفرم ارائه می‌شود.

1. بیمه پارامتریک طوفان
در صورتی که در هنگ‌کنگ سیگنال طوفان شماره ۹ یا بالاتر صادر شود و برای چند ساعت ادامه یابد، این بیمه به‌طور خودکار و بدون نیاز به ثبت ادعای خسارت، امتیازاتی (MOTOS points) به حساب کاربر واریز می‌کند. این امتیازها می‌توانند برای خدمات تعمیرگاهی، سوخت، شارژ خودروهای برقی، هدایا و سایر مزایا استفاده شوند. این طرح دقیقاً یک روز پیش از طوفان واقعی «ویفا» (تیر ۱۴۰۴ / ژوئیه ۲۰۲۵) فعال شد و نشان‌دهنده دقت و به‌روزبودن این خدمت است.

2. بیمه مسافرتی رایگان برون‌مرزی
با توجه به افزایش سفرهای روزانه و آخر هفته مردم هنگ‌کنگ به گوانگ‌دونگ و ماکائو، بسیاری از آنها فاقد پوشش بیمه مسافرتی هستند. این بیمه تا سقف ۳۰۰,۰۰۰ دلار هنگ‌کنگ هزینه درمان، تأخیر پرواز یا قطار، لغو سفر و سایر موارد مرتبط را پوشش می‌دهد و برای اعضای MOTOGO کاملاً رایگان است.

پیش از این، بیمه مناسب و کافی برای پوشش ریسک طوفان‌های شدید و سفرهای روزمره به چین در دسترس نبود؛ از این رو همکاری AXA و MOTOGO یک اقدام هوشمندانه محسوب می‌شود، چرا که با ارائه دو بیمه کاملاً جدید و کاربردی به صورت رایگان، هم رضایت مشتریان را افزایش می‌دهد و هم وفاداری آنها را تقویت می‌کند.

https://www.axa.com.hk/en/article/axa-partners-with-motogo-to-launch-typhoon-parametric-and-cross-boundary-travel-insurance

📌 مدل جدید مدیریت ریسک اقلیمی بانک‌ها با تمرکز بر «بیمه پارامتریک»

تغییر اقلیم یعنی سیل، خشکسالی، طوفان و موج‌های گرما که هم شدیدتر شده‌اند و هم هم‌زمان بخش بزرگی از پرتفوی وام را می‌زنند. نتیجه برای بانک‌ها و مؤسسات مالی:

* جهش نکول (NPL)
* فشار شدید نقدینگی
* و گاهی چند سال رشد منفی بعد از هر حادثه

Women’s World Banking تأکید می‌کند: این فقط مسئله محیط‌زیست نیست؛ یک مسئله شمول مالی است، به‌ویژه برای زنانی که دسترسی کمتر به پس‌انداز، بیمه و ابزارهای دیجیتال مالی دارند.

---

### ایده اصلی: بیمه پارامتریک برای **ترازنامه**، نه برای هر مشتری

در مدل سنتی «بیمه شاخصی خرد» برای هر کشاورز/وام‌گیرنده:

* حق‌بیمه بالاست (۷–۱۰٪ مبلغ وام)
* معمولاً به یارانه وابسته است
* و *basis risk* در سطح فردی دردسرساز است (عدالت ادراک‌شده پایین)

🔁 در رویکرد جدید، محور اصلی بیمه پارامتریک در سطح میانی (meso) است:

* چه چیزی بیمه می‌شود؟
خود بانک / مؤسسه مالی و بخشی از پرتفوی که در برابر اقلیم پرریسک است، نه تک‌تک مشتریان.

* پارامتریک یعنی چه؟
به‌جای ارزیابی سنتی خسارت، از یک شاخص عینی و قابل‌سنجش استفاده می‌شود، مثل:

* شدت و مسیر طوفان
* میزان بارش یا خشکسالی
* شاخص سیل یا موج گرما
و این شاخص روی نقشه جغرافیایی پرتفوی وام بانک اعمال می‌شود.

* چه زمانی پرداخت می‌شود؟
اگر شاخص از آستانه توافق‌شده عبور کند، پرداخت سریع و خودکار به بانک انجام می‌شود؛ بدون کارشناس خسارت، بدون چند ماه معطلی.

* این پول برای چه استفاده می‌شود؟

* ترمیم سرمایه و نقدینگی ترازنامه
* راه‌اندازی وام‌های بازیابی (Recovery Lending) برای مشتریان آسیب‌دیده
تا بانک به‌جای توقف وام‌دهی، دقیقاً در بدترین لحظه حجم وام‌دهی هدفمند را بالا ببرد.

---

### ساختار سه‌لایه با «پارامتریک» در لایه شوک بزرگ

۱️⃣ سرمایه و ذخایر داخلی
برای شوک‌های کوچک و پرتکرار

۲️⃣ خطوط اعتباری مشروط (Contingent Credit)
برای تأمین سریع نقدینگی بعد از شوک‌های متوسط

3️⃣ بیمه پارامتریک ترازنامه (لایه شوک بزرگ)

* پوشش برای رخدادهای کم‌تکرار اما ویرانگر
* پرداخت بر اساس شاخص از پیش‌تعریف‌شده، نه ارزیابی موردی خسارت
* معمولاً با هزینه‌ای در حدود ۰٫۵ تا ۱٪ پرتفوی تحت پوشش در سال (نه ۷–۱۰٪ مثل بیمه خرد)

تجربه‌هایی مثل VisionFund و برخی بانک‌ها در آفریقا نشان داده‌اند که این مدل پارامتریکِ ترازنامه:

* NPL را بعد از حادثه به‌سرعت پایین آورده
* و حتی سهم بازار بانک را افزایش داده؛ چون وقتی بقیه بانک‌ها جمع کرده‌اند، این بانک با پشتوانه پرداخت پارامتریک، وام‌های بازیابی را فعال کرده است.

---

### بُعد زنان و شمول مالی

از آن‌جا که زنان:

* هم بیشتر در معرض ریسک اقلیمی‌اند (کشاورزی، کسب‌وکار خرد، اقتصاد غیررسمی)
* و هم پشتوانه مالی ضعیف‌تری دارند،

اگر بانک:

* با بیمه پارامتریک ترازنامه تاب‌آور بماند،
* و وام‌های بازیابی را طوری طراحی کند که زنان در اولویت باشند،

این ابزار از یک نوآوری صرفاً بیمه‌ای، به یک ابزار راهبردی برای تقویت تاب‌آوری مالی زنان در برابر تغییر اقلیم تبدیل می‌شود.

---

🧩 یک جمله برای CFO / مدیر ریسک

> با افزودن یک لایه بیمه پارامتریک ترازنامه در کنار ذخایر داخلی و خطوط اعتباری مشروط، می‌توان شوک‌های اقلیمی را به‌عنوان «وقفه در کسب‌وکار بانک» مدیریت کرد، بعد از حادثه سریعاً سرمایه و نقدینگی را احیا نمود و از طریق وام‌های بازیابی هدفمند، هم رشد بانک را حفظ کرد و هم تاب‌آوری زنان و مشتریان آسیب‌پذیر را بالا برد. لینک به وبینار مورد بحث:👇👇👇👇👇👇

لیبرتی میوچوال ری اینشورنس و Safehub راه‌حل نوآورانه بیمه زلزله را راه‌اندازی کردند: ShakeNet Parametric

لیبرتی میوچوال ری‌اینشورنس (LM Re)، زیرمجموعه گروه بیمه لیبرتی میوچوال، به همراه Safehub، یکی از پیشروترین ارائه‌دهندگان فناوری سنسورهای لرزه‌ای و مدیریت ریسک، امروز از راه‌اندازی ShakeNet Parametric خبر دادند؛ یک راه‌حل نسل جدید بیمه پارامتریک زلزله با ظرفیت از طرف LM Re که بر اساس دقیق‌ترین داده‌های شدت لرزش منطقه‌ای در جهان فعال می‌شود.

در قلب این محصول، ShakeNet متعلق به Safehub قرار دارد؛ یک راه‌حل جهانی که داده‌های شبکه رو به رشد سنسورهای اختصاصی Safehub را با شبکه‌های لرزه‌نگاری دولتی ترکیب می‌کند تا نقشه‌های بسیار محلی‌شده‌ی شدت لرزش منطقه‌ای تولید کند. ShakeNet توسط موتور OpenQuake بنیاد **Global Earthquake Model (GEM)**، که پیشرفته‌ترین چارچوب متن‌باز در مدل‌سازی خطر زلزله است، پشتیبانی می‌شود.

LM Re همچنین به‌عنوان اسپانسر به GEM می‌پیوندد؛ اقدامی که بر حمایت بلندمدت Safehub از این بنیاد استوار است و تعهد مشترک دو مجموعه به نوآوری در مدل‌سازی ریسک زلزله را نشان می‌دهد.

ShakeNet Parametric ریسک مبنا (Basis Risk) را در بیمه و بیمه اتکایی پارامتریک کاهش می‌دهد و هم‌خوانی بهتری بین خسارت واقعی و مبلغ پرداختی ایجاد می‌کند. مقیاس‌پذیری فناوری Safehub اجازه می‌دهد سنسورها به‌صورت سریع و متراکم نصب شوند و امکان طراحی راه‌حل‌های انتقال ریسک حتی در مناطقی با اطلاعات محدود پس از زلزله را فراهم می‌کند. در صورت نیاز، می‌توان سنسورهای اضافی در محل مشتریان و متناسب با شبکه موجود نصب کرد.

ShakeNet Parametric برای پرتفوی‌های بزرگ مؤثر است و می‌تواند برای مشارکت‌های عمومی–خصوصی (PPP) یا ساختارهای بیمه اتکایی ساب‌لِیر (Sub-layer Reinsurance) به‌خوبی تطبیق داده شود.

ژان-کریستوف گارِکس، رئیس بخش کشاورزی و بیمه‌های پارامتریک در LM Re، می‌گوید:
«با ترکیب تخصص بیمه اتکایی LM Re و فناوری پیشرفته پایش و نقشه‌برداری لرزه‌ای Safehub، محصول ShakeNet Parametric بینش‌های مقاوم و علمی ارائه می‌دهد که امکان واکنش سریع‌تر و هوشمندانه‌تر به زلزله را فراهم می‌کند. همکاری ما با Safehub نشان‌دهنده تعهد LM Re به ارائه راه‌حل‌های نوآورانه و داده‌محور متناسب با نیازهای در حال تحول مشتریان است.»

اندی تامپسون، مدیرعامل Safehub، اضافه می‌کند:
«از طریق شبکه‌های فعلی سنسورهای ما و توانایی‌مان برای استقرار سریع در بازارهای در حال توسعه، می‌توانیم با بالاترین دقت، نقشه‌های شدت لرزش منطقه‌ای را در هر نقطه‌ای از جهان فراهم کنیم. این فناوری، در کنار تخصص LM Re در بیمه اتکایی، یک مرز جدید در مدیریت ریسک زلزله ایجاد می‌کند.»https://www.libertymutualre.com/news/liberty-mutual-reinsurance-and-safehub-launch-groundbreaking-earthquake-insurance-solution-shakenet-parametric

راه‌اندازی بیمه‌نامه حفاظت از معیشت (Livelihood Protection Policy – LPP):

CCRIF SPV
، به‌عنوان پیشگام بیمه پارامتریک منطقه‌ای، نخستین محصول تاسیسات جدید میکروشورنس خود را با عنوان Livelihood Protection Policy (LPP) به بازار عرضه کرده است.

یک محصول بیمه پارامتریک مبتنی بر شاخص‌های آب‌وهوایی است که به‌طور خاص برای پوشش ریسک بادهای شدید (مرتبط با طوفان‌های گرمسیری و توفان‌ها) و بارندگی‌های حدی در
تمام طول سال طراحی شده است.

ویژگی‌های ساختاری کلیدی محصول:
• حداکثر سقف پوشش: ۴٬۰۰۰ دلار آمریکا به ازای هر بیمه‌نامه
• مکانیزم فعال‌سازی کاملاً شفاف و مبتنی بر آستانه‌های از پیش تعیین‌شده سرعت باد و بارش
• تسویه خسارت خودکار و نقدی حداکثر ظرف ۱۴ روز (بدون نیاز به ارزیابی خسارت میدانی)
• توزیع کاملاً دیجیتال از طریق پلتفرم White Label شرکت CelsiusPro
این محصول به‌طور هدفمند گروه‌های اقتصادی آسیب‌پذیر و عمدتاً فاقد دسترسی به بیمه سنتی را هدف قرار داده است: کشاورزان خرده‌پا، ماهیگیران، فروشندگان بازار، کارگران روزمزد، کارگران فصلی بخش گردشگری و صاحبان کسب‌وکارهای خرد.

این بیمه از منظر توسعه‌ای،
فراتر از یک ابزار جبران خسارت عمل می‌کند و سه هدف راهبردی را همزمان دنبال می‌کند:
1. کاهش ریسک سقوط به دام فقر پس از شوک‌های اقلیمی از طریق تزریق سریع نقدینگی
2. تقویت اعتبار مالی افراد و بهبود دسترسی بلندمدت آنان به خدمات مالی رسمی
3. حمایت عملی از سیاست‌های ملی شمول مالی و حفاظت اجتماعی
وضعیت اجرایی فعلی (دسامبر ۲۰۲۵):
• مرحله نخست اجرایی: جامائیکا (توزیع از طریق Guardian General Insurance Jamaica Ltd.)
• فازهای بعدی (در حال نهایی‌سازی): بلیز، سنت‌لوسیا، گرانادا
• چشم‌انداز میان‌مدت: گسترش به کل ۳۰ کشور عضو CCRIF در منطقه کارائیب و آمریکای مرکزی
پشتیبانی مالی این ابتکار از سوی صندوق بلایای طبیعی (Natural Disaster Fund – NDF) با سرمایه‌گذاری مشترک دولت بریتانیا (FCDO) و بانک توسعه آلمان (KfW به نمایندگی از BMZ) تأمین شده است.

LLP نمونه‌ای موفق از همگرایی فناوری بیمه پارامتریک، تأمین مالی ترکیبی و سیاست‌گذاری توسعه‌محور است که می‌تواند به‌عنوان الگویی قابل تعمیم برای سایر مناطق در معرض ریسک اقلیمی بالا مورد مطالعه قرار گیرد.

https://caribbeannewsglobal.com/ccrif-celsiuspro-to-launch-the-ccrif-microinsurance-facility-and-accompanying-digital-platform-solution/?utm_source

🧩 «چه چیزهایی درباره بیمه پارامتریک غیرواقع‌بینانه است؟»

در ادبیات تئوریک جدید، خیلی وقت‌ها غرامت بیمه پارامتریک را به‌صورت یک تابع پیچیده از تعداد زیادی شاخص تعریف می‌کنند؛ مثلاً ترکیبی از چند متغیر آب‌وهوایی، تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های اقتصادی و…
از نظر ریاضی زیباست و دست پژوهشگر را برای کمینه‌کردن *ریسک مبنا* باز می‌گذارد، اما برای محصول واقعی در بازار معمولاً تصویر درستی نیست و می‌تواند گمراه‌کننده باشد. چرا؟

---

🔹 ۱. نقطه قوت بیمه پارامتریک «سادگی ماشه» است
در دنیای واقعی، تقریباً همیشه با یک ماشه ساده سروکار داریم (یا نهایتاً یک ساختار دو‌ماشه‌ای خیلی شفاف) به همراه یک جدول پرداخت مشخص.
قراردادهایی که روی تعداد زیادی شاخص با قاعده‌های پیچیده ساخته شده‌اند، معمولاً:

* قابل فروش نیستند
* قابل توضیح برای مشتری و فروشنده نیستند
* از نظر عملیاتی هم به‌سختی قابل پیاده‌سازی‌اند

---

🔹 ۲. فشار ذهنی برای مشتری و رگولاتور
توضیح یک قاعده ساده مثل «اگر بارش از حد مشخص *ماشه* پایین‌تر برود، این مبلغ را می‌گیری» برای کشاورز، بانک یا رگولاتور قابل فهم است.
اما توضیح یک قاعده پیچیده که به چندین شاخص با وزن‌ها و فرمول‌های خاص وابسته است، عملاً برای غیرمتخصص‌ها غیرممکن می‌شود و:

* تقاضا را محدود می‌کند
* اخذ مجوز رگولاتوری را سخت می‌کند
* توزیع از طریق کارگزار و بانک را دشوار می‌سازد

---

🔹 ۳. پیچیدگی فرمول = سختی دفاع «بعد از حادثه»
وقتی قرارداد روی ده‌ها شاخص تعریف شده، توضیح اینکه چرا به این مزرعه پرداخت شد و به مزرعه کناری نشد، بسیار دشوار است.
در محیط‌های ناهمگن (مثلاً روستاهای کنار هم با شرایط کمی متفاوت) این مسئله حساس‌تر می‌شود.
در مقابل، ماشه‌های فیزیکی ساده مثل بارش، سرعت باد، دما یا تابش، هم:

* برای مردم قابل درک‌اند
* هم در دعواهای حقوقی و بررسی نهاد ناظر بهتر قابل دفاع‌اند

---

🔹 ۴. مشکل منابع داده و حاکمیت داده (Data Governance)
هر شاخص معمولاً از یک منبع داده می‌آید:

* داده بازتحلیل
* ایستگاه‌های زمینی
* محصولات ماهواره‌ای
* سنسورهای اینترنت اشیاء و…

هرچه تعداد شاخص‌ها بیشتر شود، تعداد «نقاط شکست» در زنجیره داده هم بیشتر می‌شود:

* اختلاف نسخه داده
* تغییر روش پردازش
* قطع یا تأخیر در یکی از منابع

به همین دلیل در عمل، بسیاری از بازیگران بازار عمداً تعداد شاخص‌ها را محدود نگه می‌دارند تا خط لوله داده شفاف و قابل حسابرسی بماند.

---

🔹 ۵. داده کافی برای کالیبراسیون وجود ندارد
برای تنظیم یک قاعده پیچیده بر اساس چندین شاخص، نیاز به سری زمانی مشترک، طولانی و باکیفیت از همه آن شاخص‌ها داریم؛ آن هم در مقیاس مکانی و زمانی درست.
در بسیاری از کشورها، چنین داده‌ای مخصوصاً در بخش‌های دم‌سنگین (جایی که خسارت بیمه‌ای مهم می‌شود) اصلاً وجود ندارد.

یک قرارداد ساده، مثلاً روی بارش ERA5 در یک شبکه مشخص، با یک ماشه و روش تجمیع شفاف، بسیار آسان‌تر قابل توضیح، حسابرسی و دفاع است تا قاعده‌ای که بر اساس ترکیب پیچیده چند شاخص تعریف شده است.

---

🔹 ۶. افراط در «کاهش ریسک مبنا» و خطر بیش‌برازش
استدلال تئوریک رایج این است:
«هرچه شاخص‌ها و انعطاف تابع بیشتر، ریسک مبنا کمتر.»

اما:

* ریسک مبنا مهم‌ترین نقش خود را در دم توزیع بازی می‌کند، جایی که داده کم است.
* اگر روی داده کم، یک مدل پرپارامتر و چندمتغیره تنظیم کنیم، خطر بیش‌برازش بالا می‌رود: در گذشته عالی به نظر می‌رسد، اما در آینده ممکن است از یک طرح ساده با یک یا دو ماشه هم بدتر عمل کند.

---

🔹 ۷. دنیا ایستا نیست؛ اقلیم، تکنولوژی و مقررات عوض می‌شوند
بسیاری از مدل‌ها فرض می‌کنند توزیع مشترک بین شاخص‌ها و خسارت «ثابت و شناخته‌شده» است. در عمل:

* اقلیم در حال تغییر است
* فناوری و الگوهای کشاورزی عوض می‌شوند
* سیاست‌ها و مقررات تغییر می‌کنند

قراردادهای پیچیده معمولاً نسبت به این تغییر رژیم‌ها کم‌دوام‌تر هستند؛ در حالی‌که ماشه‌های ساده و فیزیکی، تاب‌آوری بیشتری دارند.

از طرف دیگر، ریسک مبنا تنها هدف نیست؛ در دنیای واقعی باید به:

* سرعت و هزینه تسویه
* وضوح رگولاتوری
* سازگاری با قراردادهای اتکایی
* فهم و پذیرش مشتری

هم توجه کنیم.
گاهی قراردادی با کمی ریسک مبنای بیشتر اما با عملکرد خیلی بهتر در این ابعاد، هم برای بیمه‌گر و هم برای بیمه‌گذار مطلوب‌تر است.

---

🔹 ۸. تفاوت بین «مدل داخلی» و «قرارداد بیرونی»
در عمل، شرکت‌ها ممکن است برای تحلیل ریسک در مدل داخلی خود از ده‌ها شاخص و ساختار پیچیده استفاده کنند،
اما قراردادی که با مشتری و رگولاتور بسته می‌شود، روی یک شاخص و یک ماشه ساده نوشته می‌شود.

ادبیات تئوریک گاهی این دو لایه را با هم قاطی می‌کند و این باعث سوءبرداشت می‌شود.👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇

---