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.👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇

---

🔹 ۹. مرز بین بیمه، مشتقات و قراردادهای شرطی
بیمه‌های پارامتریک در مرزی بین:

* بیمه
* مشتقات مالی
* و قراردادهای شرطی

قرار می‌گیرند.

نهادهای ناظر معمولاً با طرح‌هایی راحت‌ترند که:

* ماشه آن یک پارامتر روشن و قابل مشاهده است
* پرداخت بر اساس یک جدول ساده و شفاف تعریف شده
* بیمه‌گذار می‌تواند «تقریباً بداند» کی پول می‌گیرد و کی نمی‌گیرد

وقتی قاعده پرداخت تبدیل به تابعی پیچیده از شاخص‌های متنوع می‌شود، محصول بیش‌تر شبیه یک مشتق سفارشی به نظر می‌رسد تا بیمه، و این سؤالاتی درباره مجوز، رفتار حرفه‌ای و تناسب محصول با مشتری (به‌ویژه در بازار خُرد و خرده‌مالک) ایجاد می‌کند.

---

✅ جمع‌بندی

مدل‌کردن بیمه پارامتریک به صورت یک تابع کلی و پیچیده از یک بردار شاخص پر‌بُعد، ویژگی اصلی این محصولات را که همان سادگی افراطی در ماشه و قاعده پرداخت است، نادیده می‌گیرد.

این نوع نگاه:

* فضای واقعی طراحی، فروش و نظارت بر این محصولات را بد توصیف می‌کند
* اهمیت شفافیت، حاکمیت داده و استحکام عملیاتی را دست‌کم می‌گیرد
* کاهش ریسک مبنا را بیش از حد قابل‌دستیابی نشان می‌دهد
* و در نهایت به «طرح‌های به‌ظاهر بهینه‌ای» می‌رسد که در دنیای نهادی و تجاری، یا قابل فروش نیستند یا بسیار شکننده‌اند.

👈 شاید دستور کار واقع‌بینانه‌تر این باشد که:
از ماشه‌های ساده و قابل توضیح شروع کنیم و بپرسیم:
«در همین فضای کم‌بعد و قابل‌فهم برای انسان، چقدر می‌توانیم انتقال ریسک را بهبود دهیم؟» 📌 لینک به مطلب انگلیسی: https://parametricsclimaterisk.blogspot.com/2025/12/what-is-not-realistic-about-parametric.html

در سال‌های اخیر، وابستگی روزافزون کسب‌وکارها به زیرساخت‌های دیجیتال، سرویس‌های ابری و زنجیره‌های تأمین فناوری‌محور، اهمیت مدیریت ریسک سایبری را بیش از پیش برجسته کرده است. اختلال در سرویس‌های ابری، حتی برای چند ساعت، می‌تواند منجر به توقف عملیات، اختلال در خدمات مشتریان و ایجاد خسارت‌های مالی قابل توجه شود. این شرایط ضرورت بهره‌گیری از مدل‌های جدید تأمین مالی ریسک، مانند بیمه‌های پارامتریک سایبری را پررنگ‌تر ساخته است.

اختلال گسترده AWS در تاریخ ۲۰ اکتبر ۲۰۲۵ نمونه روشنی از این واقعیت است. این اختلال که در دو مرحله و در بزرگ‌ترین منطقه ابری AWS رخ داد، ابتدا سرویس‌های اصلی نظیر EC2، Lambda و API Gateway را تحت تأثیر قرار داد و سپس عملکرد autoscaling و ایجاد نمونه‌های جدید را مختل کرد. هزاران شرکت، از استارتاپ‌ها تا سازمان‌های بزرگ جهانی، به‌یک‌باره روی مرز توقف کامل قرار گرفتند.
برای برخی، کار عملاً تعطیل شد.
برای برخی دیگر، بخشی از سرویس‌ها از کار افتاد و هزاران وب‌سایت محبوب برای مدتی ویژگی‌های کلیدی خود را از دست دادند.

براساس برآورد اولیه شرکت CyberCube، خسارت ناشی از این رویداد بین ۳۸ تا ۵۸۱ میلیون دلار تخمین زده شده است. این حادثه بار دیگر نشان داد که وابستگی متمرکز به یک ارائه‌دهنده خدمات ابری تا چه اندازه می‌تواند ریسک‌های سیستماتیک و گسترده ایجاد کند و بر عملکرد اکوسیستم دیجیتال اثرگذار باشد.

در چنین شرایطی، عملکرد Parametrix به‌عنوان ارائه‌دهنده راهکارهای بیمه پارامتریک سایبری، نمونه‌ای قابل توجه از کارآمدی این مدل بیمه‌ای را به نمایش گذاشت. این شرکت اعلام کرد که ظرف چند ساعت پس از پایان اختلال، تحلیل دقیق داده‌های حادثه، شناسایی مشتریان آسیب‌دیده و برآورد سطح مواجهه را انجام داده است. همچنین کارگزاران ظرف ۲۴ ساعت از وضعیت بیمه‌نامه‌های تحت تأثیر مطلع شدند و فرآیند پرداخت خسارت، پس از دریافت تأییدیه اولیه، آغاز شد. پرداخت‌ها حداکثر ظرف دو هفته تکمیل گردید و به کسب‌وکارها کمک کرد تا در سریع‌ترین زمان جریان عملیاتی خود را بازیابی کنند.

این تجربه به‌روشنی نشان می‌دهد که بیمه پارامتریک می‌تواند بخشی از چالش‌های رایج بیمه‌های سنتی در حوزه سایبری—نظیر زمان طولانی ارزیابی خسارت، پیچیدگی مستندسازی و نیاز به صحت‌سنجی دقیق اثرات یک حادثه دیجیتال—را مرتفع سازد. ماهیت داده‌محور و شفاف این مدل، امکان جبران خسارت سریع، قابل پیش‌بینی و مبتنی بر شاخص‌های از پیش تعیین‌شده را فراهم می‌کند.

درنهایت برای تقویت تاب‌آوری دیجیتال سازمان‌ها، به‌ویژه در برابر وابستگی‌های پیچیده و پرریسک به سرویس‌های ابری، بهره‌گیری از بیمه‌های پارامتریک سایبری می‌تواند به‌عنوان یک ابزار راهبردی و مؤثر مورد توجه قرار گیرد. این مدل نه‌تنها سرعت جبران خسارت را افزایش می‌دهد، بلکه می‌تواند بخشی از ریسک‌های سیستماتیک و وابستگی‌های حیاتی در زیرساخت‌های دیجیتال را پوشش دهد.

https://www.artemis.bm/news/parametrix-pays-claims-swiftly-after-aws-outage-triggers-parametric-policies/

گسترش بیمه‌های پارامتریک: از کشاورزی تا هوانوردی

بیمه‌های پارامتریک، به‌عنوان یکی از نوآوری‌های مهم صنعت بیمه، در سال‌های اخیر رشد چشمگیری داشته‌اند و به ابزاری مؤثر برای مدیریت ریسک‌های پیچیده، به‌ویژه مخاطرات اقلیمی، تبدیل شده‌اند. ارزش بازار جهانی این بیمه‌ها در سال ۲۰۲۵ حدود ۱۹.۲ میلیارد دلار بوده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۳ به ۴۰.۶ میلیارد دلار برسد؛ رشدی که نشان‌دهنده اهمیت فزاینده این محصولات در نظام بیمه‌ای جهان است.

پیشتازی بیمه‌های اقلیمی در بازار
در سال ۲۰۲۵، بیمه‌های پارامتریک مبتنی بر تغییرات اقلیمی با سهم تقریبی ۴۷ درصد، در صدر بازار قرار گرفتند. افزایش شدت و فراوانی طوفان‌ها، سیلاب‌ها و خشکسالی‌ها باعث شده تقاضا برای پوشش‌های شاخص‌محور اقلیمی به‌شدت افزایش یابد. این روند نشان می‌دهد بیمه پارامتریک به‌تدریج به ابزاری کلیدی برای مدیریت ریسک اقلیمی در سطح بنگاه‌ها و دولت‌ها تبدیل شده است.

بخش کشاورزی
کشاورزی با سهم حدود ۳۱ درصد از بازار بیمه‌های پارامتریک، یکی از ارکان اصلی این حوزه است. نوسانات شدید آب‌وهوایی و تأثیر مستقیم آن بر درآمد کشاورزان، نیاز به ابزارهایی با پرداخت سریع و شفاف را افزایش داده است. بیمه‌های پارامتریک کشاورزی نه‌تنها خسارت‌ها را پوشش می‌دهند، بلکه به تثبیت درآمد و افزایش تاب‌آوری مالی کشاورزان کمک می‌کنند.

صنعت انرژی
صنعت انرژی با سهم ۲۱ درصد، یکی دیگر از کاربران اصلی بیمه‌های پارامتریک است. اختلالات شبکه‌های انرژی، وقفه‌های تولید ناشی از شرایط جوی و شوک‌های قیمتی، زمینه استفاده از این بیمه‌ها را فراهم کرده است. ماهیت داده‌محور بیمه‌های پارامتریک با ساختار فنی و عملیاتی این صنعت همخوانی بالایی دارد.

سایر بخش‌ها
گردشگری و هتل‌داری نیز به تدریج وارد بازار بیمه‌های پارامتریک شده‌اند و حدود ۶ درصد از بازار را در سال ۲۰۲۵ تشکیل می‌دهند. این بیمه‌ها عمدتاً برای پوشش لغو رویدادها و اختلالات سفر ناشی از شرایط جوی استفاده می‌شوند. بیمه‌های مبتنی بر رویدادهای طبیعی نظیر زلزله و آتش‌سوزی‌های گسترده نیز حدود ۱۶ درصد بازار جهانی را به خود اختصاص داده‌اند.

رشد بیمه‌های پارامتریک در حوزه سلامت
یکی از روندهای جدید، گسترش بیمه‌های پارامتریک در حوزه سلامت است. ارزش این پوشش‌ها در سال ۲۰۲۵ برای ریسک‌هایی مانند اپیدمی‌ها و اختلال در خدمات درمانی بیش از ۱.۴ میلیارد دلار بوده است. این نشان‌دهنده ورود بیمه‌های پارامتریک به حوزه‌های اجتماعی و زیرساختی فراتر از مخاطرات طبیعی است.

بخش‌های دریایی و هوانوردی
این بخش‌ها که بر ریسک‌های جوی و اختلالات لجستیکی تمرکز دارند، حدود ۵ درصد از بازار بیمه‌های پارامتریک را تشکیل می‌دهند. هرچند سهم آنها هنوز محدود است، اما روند رشد آن‌ها چشم‌انداز توسعه بالایی را نشان می‌دهد.

مطالعه بازار بیمه‌های پارامتریک نشان می‌دهد این حوزه به‌سرعت در حال تخصصی‌تر شدن و تنوع‌بخشی کاربردها است. تمرکز بر ریسک‌های اقلیمی، نقش پررنگ کشاورزی و انرژی و ورود تدریجی بخش‌های سلامت، خدمات و حمل‌ونقل، همگی نشان می‌دهند که بیمه‌های پارامتریک در حال تبدیل شدن به یکی از ارکان اصلی مدیریت ریسک در اقتصادهای مدرن هستند و رشد پایدار این محصولات در آینده را نوید می‌دهند.
https://coinlaw.io/parametric-insurance-industry-statistics/

#معرفی



گروه GARP یک دوره آنلاین رایگان برای یادگیری در مورد مدل سازی رخدادهای فاجعه بار* برگزار می کند. کلاس ها به صورت خودخوان هستند.

پس از پایان دوره، با شرکت در آزمون آن، می توان مدرک تکمیل دوره دریافت کرد.

کسب اطلاعات بیشتر و ثبت نام:

https://www.garp.org/catastrophe-modelling-masterclass-fathom


--------------
Catastrophic events*




@insurance_notes

بیمه پارامتریک در آستانه ورود به حوزه «ریسک‌های شغلی عصر هوش مصنوعی»

تا همین اواخر، بیمه‌های پارامتریک عمدتاً به‌عنوان ابزاری برای مدیریت ریسک‌های اقلیمی و فاجعه‌ای شناخته می‌شدند. با این حال، ظهور هوش مصنوعی مولد و شتاب بالای اتوماسیون، به‌تدریج طبقه‌ای جدید از ریسک‌ها را ایجاد کرده است؛ ریسک‌هایی که نه فیزیکی، بلکه ساختاری و مرتبط با بازار کار هستند—به‌ویژه ریسک از دست رفتن درآمد ناشی از جایگزینی شغلی توسط AI.

در پاسخ به این تحول، شرکت Singularity (حمایت‌شده توسط Y Combinator) اخیراً محصول SingularityShield Income Cover را معرفی کرده است؛ یکی از نخستین نمونه‌های بیمه حمایت از درآمد با ساختار پارامتریک که به‌طور مشخص برای جبران پیامدهای حذف شغل در نتیجه اتوماسیون طراحی شده است. این محصول نشان می‌دهد که بیمه پارامتریک در حال عبور از کاربردهای سنتی خود و ورود به قلمرو ریسک‌های نیروی انسانی و تحول فناوری است.

این پوشش بیمه‌ای از یک سازوکار پرداخت دوگانه بهره می‌برد که ترکیبی از یک شاخص کمی و یک رویداد قابل‌اثبات است. از یک‌سو، شاخص اختصاصی خطر جابه‌جایی شغلی ناشی از هوش مصنوعی (AIDR)—که بر پایه داده‌های بازار کار، اطلاعات شرکتی و منابع دولتی به‌روزرسانی می‌شود—سطح ریسک ساختاری را اندازه‌گیری می‌کند، و از سوی دیگر، وقوع اخراج غیرارادی تأییدشده به‌عنوان شرط فعال‌سازی پرداخت در نظر گرفته شده است. نتیجه این طراحی، پرداختی سریع، شفاف و بدون فرآیندهای سنتی و زمان‌بر ارزیابی خسارت است که می‌تواند تا ۵۰ درصد حقوق خالص بیمه‌گذار را برای دوره‌های ۳، ۶ یا ۱۲ ماه جبران کند. این محصول در مرحله نخست برای نیروی کار دانشی (Knowledge Workers) در ایالات متحده و بریتانیا عرضه شده است.

زمینه کلان بازار نیز اهمیت چنین راهکارهایی را برجسته‌تر می‌کند. بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد (WEF)، تا سال ۲۰۳۰ حدود ۹۲ میلیون شغل در معرض حذف یا جایگزینی قرار خواهند داشت. همچنین، برآوردهای McKinsey نشان می‌دهد که هوش مصنوعی مولد قادر است ۶۰ تا ۷۰ درصد وظایف فعلی نیروی کار را به‌طور کامل یا جزئی خودکار کند. در چنین شرایطی، نگرانی درباره امنیت شغلی به یکی از ریسک‌های اجتماعی-اقتصادی کلیدی در اقتصادهای توسعه‌یافته تبدیل شده است.

از منظر راهبردی، این محصول صرفاً یک نوآوری تاکتیکی نیست، بلکه نشانه‌ای روشن از تحول نقش بیمه پارامتریک در اکوسیستم مدیریت ریسک محسوب می‌شود. این تحول شامل گذار از تمرکز سنتی بر ریسک‌های فیزیکی و فاجعه‌ای، به سمت ریسک‌های ساختاری بازار کار و پیامدهای انتقال فناوری است. چنین رویکردی می‌تواند زمینه‌ساز توسعه محصولات جدیدی در حوزه بیمه‌های شخصی پیشرفته، پوشش‌های مکمل برای نیروی انسانی شرکت‌های فناوری‌محور و حتی ابزارهای مدیریت ریسک اجتماعی برای دولت‌ها و کارفرمایان بزرگ باشد. افزون بر این، در صورت مقیاس‌پذیری این مدل‌ها، فرصت‌های تازه‌ای نیز برای سرمایه‌گذاران بیمه‌ای و بازارهای اوراق بیمه‌ای (ILS) ایجاد خواهد شد.

https://www.artemis.bm/news/artificial-intelligence-taken-your-job-theres-a-parametric-insurance-policy-for-that/?utm_source=chatgpt.com

#MGA
#بیمه‌پارامتریک
#parametric_insurance

این مجله به صورت دسترسی آزاد مقالات تخصصی در ریسک فجایع بحث میشود. Homepage - Journal of Catastrophe Risk and Resilience
https://journalofcrr.com/