Климатические риски: конференция Kept при участии Сбера

Посетил 1-2 дек конференцию по климатическим рискам в офисе Kept в Москве. ПАО Сбербанк — соорганизатор. Вынес некоторые наблюдения:

1. Климатические риски реально наблюдаемы. Нарастание частоты и тяжести последствий катастрофических климатических явлений это, как говорится, данные объективного контроля. Эта статистика, в отличие от степени актуальности общей ESG-повестки, не зависит от того, какая партия сейчас у власти в США. Для примера, за 10 лет средняя Т в РФ выросла на 0.5 градуса (в Арктической зоне на 0.7), и частота пожаров в свою очередь увеличилась на 37%.

2. Климатический риск это сочетание подверженности и уязвимости актива или территории по отношению к конкретному климатическому событию и опасности самого события. В этом смысле глобальный план адаптации для РФ это оксюморон — не может быть глобальной адаптации, климатический риск всегда локальный. Это сочетание объекта и угрозы. Сельхозпредприятие в Краснодарском крае и объект нефтегазовой инфраструктуры в Арктике подвержены принципиально различным рискам (град/наводнение/волны жары и размораживание мерзлоты).

3. Климатические риски уже накоплены в кредитных портфелях банков и в качестве операционных рисков в активах промышленных предприятий, но на уровне компаний и регионов эти риски никак пока системно не оцениваются. Есть первые шаги в направлении создания систем оценки клим. рисков: ПАО Сбербанк представил свой продукт — семейство физически-информированных ИИ-моделей для оценки конкретных видов рисков (наводнение, шторм, град, пожары и таяние ММГ, многолетне-мерзлые грунты, [не]вечная мерзлота); Kept анонсировали корпоративную систему учета клим. рисков и факультет географии ВШЭ сделали доклад о геоинформационной системе для построения рэнкинга подверженности регионов клим. рискам.

4. Нарастание частоты клим. рисков ударит по страховому рынку. В США уже пару лет выходят публикации на данных, которые иллюстрируют этот эффект. Работа Sastry et al. "Climate Risk and the U.S. Insurance Gap" анализирует недостраховку домохозяйств в США с использованием данных о страховании жилья и ипотеке на уровне отдельных кредитов за 2013-2023 гг. Домохозяйства критически недострахованы — в среднем покрывается только 70% стоимости восстановления жилья. В штатах с высоким климатическим риском (Луизиана, Алабама, Миссисипи) покрытие составляет менее 50%. Крупные компании, которые внедрили модели клим. рисков (ураганы), выбирают с рынка клиентов с минимальным риском, а малым компаниям остаются клиенты со значительным риском, которым они либо не могут продать страховку (высокая премия), либо продают и получают убыток.

5. Проблема предсказательной способности моделей ИИ на исторических данных: чистое машинное обучение на временных рядах это "подготовка к прошлой войне". Изменение климата рождает принципиально новые паттерны, которых нет в исторических данных. Поэтому просто ИИ недостаточно, нужен физически-информированный ИИ. Для примера ИИ-модель прогноза температуры в слое ММГ, которую разработал Сколтех для Сбера, содержит отдельный слой с термомеханической моделью для оценки сезонно-талого слоя и температуры на глубине (асимптотическая модель Кудрявцева). Дополнительно внедрено численное моделирование теплопереноса с учетом фронта фазового перехода.

6. ГеоЧат. На стенде Сбера был представлен коммерческий продукт на стадии бета-тестирования — мультиагентная система, основанная на совокупности ИИ-моделей клим. рисков с LLM в качестве оркестратора. Клиентская поверхность — чат-бот в Телеграм, которому можно задавать вопросы на естественном языке и получать текстовые ответы, а также графические иллюстрации и табличные данные. Прототипы моделей катастрофических климатических явлений были разработаны в Сколтехе за последние 4 года (и я имел честь быть к этому причастным в роли директора центра по энергопереходу), а далее модели прошли доработку, валидацию, и внедрение в промышленный контур в периметре Банка. С 2026 г модели клим. рисков и мультагентная система на их основе будут доступны корпоративным клиентам.