Le risque cumulé est l’amplification de la perte totale lorsque plusieurs facteurs de risque surviennent simultanément ou en succession rapide. Un ouragan frappe une région déjà fragilisée par la perturbation des chaînes d’approvisionnement. Un incendie de forêt se produit pendant une période de tension sur le portefeuille des assureurs. Un conflit géopolitique déclenche une perturbation de l’approvisionnement en énergie, aggravant les pertes liées aux interruptions d’activité. Les modèles de risque à facteur unique ne peuvent pas voir ces interactions. L'architecture multimodèle d'Earthian, coordonnée via Earthian Hub, a été spécialement conçue pour identifier, modéliser et quantifier les risques cumulés.

Le risque cumulé survient lorsque deux ou plusieurs facteurs de risque interagissent pour produire des résultats supérieurs à la somme de leurs effets indépendants. La corrélation entre les facteurs de risque signifie que les pertes réelles lors d’événements extrêmes dépassent systématiquement ce que prédisent les modèles à facteur unique. Les événements à risque composé ne sont pas des aberrations mais la structure caractéristique des événements de pertes majeures. La crise financière de 2008, la COVID-19 et les catastrophes majeures de NatCat ont toutes impliqué des interactions de risques aggravés que les modèles monofactoriels n’ont pas pris en compte.

• Intégration de signaux composés à six modèles : Earthian Hub coordonne en permanence les signaux de Lucid Climate-0, NatCat Lighthouse-0, Geopolitics Axiom-0, Technology Tenet-0, Evergreen-0 et Policy Evergreen-0, identifiant lorsque plusieurs dimensions de risque sont simultanément élevées, ce qui est la signature d'alerte précoce de l'exposition au risque composé.
• Cartographie des voies en cascade : pour chaque combinaison de dimensions de risque, Earthian modélise les voies par lesquelles un événement à risque en amplifie ou en déclenche un autre, cartographiant la logique en cascade qui convertit les événements à risque indépendants en pertes composées.
• Quantification des pertes composées : Earthian produit des estimations quantitatives des pertes composées qui reflètent les effets d'interaction des risques, pas simplement la somme des estimations de pertes indépendantes, mais la distribution des pertes ajustée par interaction que les événements composés génèrent réellement.
• Exposition composée au niveau des secteurs et des actifs : les modèles d'Earthian identifient les secteurs et les actifs qui sont confrontés à l'exposition au risque composé la plus élevée, où plusieurs facteurs de risque sont simultanément élevés et structurellement corrélés.
• Modélisation des risques composés temporels : Earthian modélise la dynamique composée temporelle dans laquelle un événement principal affaiblit les systèmes suivi d'un événement secondaire qui exploite l'état affaibli, ainsi que des scénarios composés simultanés.

Les modèles de risque traditionnels sont structurellement incapables de capturer les risques composés :

• Les modèles d’assurance à risque unique évaluent chaque risque isolément, sans aucun mécanisme permettant de saisir la manière dont les événements multirisques simultanés interagissent pour produire des pertes composées dépassant les totaux d’un seul risque.
• Les modèles de risque de crédit basés sur des facteurs traitent les risques individuels des emprunteurs comme étant à peu près indépendants, ignorant la détérioration corrélée que les événements macroéconomiques composés produisent simultanément dans les portefeuilles de crédit.
• Une gestion cloisonnée des risques d’entreprise avec des équipes distinctes gérant les risques climatiques, cybernétiques, géopolitiques et réglementaires sans intégration des risques croisés ne parvient systématiquement pas à identifier les expositions composées qui couvrent plusieurs catégories de risques.
• Les évaluations des risques à un moment précis ne modélisent pas la façon dont l’état élevé après un événement augmente la vulnérabilité aux événements ultérieurs, manquant ainsi la composition séquentielle qui définit de nombreux événements de perte majeurs.

L'architecture multimodèle intégrée d'Earthian s'attaque directement aux risques cumulés :

• L'intégration des signaux inter-modèles d'Earthian Hub identifie en permanence lorsque plusieurs dimensions de risque sont simultanément élevées, ce qui est la signature du risque composé émergent.
• Des modèles de cheminement en cascade spécialement conçus cartographient la manière dont les événements de risque dans une dimension se propagent et amplifient les pertes dans d’autres.
• La quantification des pertes ajustée par interaction produit des estimations de pertes composées qui reflètent les effets d’amplification qui manquent aux estimations indépendantes de la somme des parties.
• Une surveillance continue en temps réel signifie que les signaux de risque composés sont identifiés au fur et à mesure de leur évolution, et non après que des événements composés ont déjà généré des pertes.

L'analyse des risques composés permet des applications critiques de gestion des risques :

• Exposition composée du portefeuille NatCat : les réassureurs et les investisseurs en obligations catalytiques peuvent utiliser l'analyse composée NatCat d'Earthian pour identifier les cas où les portefeuilles sont confrontés à une exposition élevée au risque composé que les modèles de perte à risque unique sous-estiment.
• Risque composé climat-financier : les banques et les investisseurs peuvent utiliser l'analyse composée climat-financier d'Earthian pour identifier les actifs où le risque climatique physique et les tensions sur les marchés financiers sont corrélés, révélant ainsi une exposition extrême composée que les modèles uniquement climatiques et uniquement financiers oublient.
• Risque composé géopolitique-opérationnel : les entreprises peuvent utiliser l'analyse composée géopolitique-NatCat-climatique d'Earthian pour identifier les expositions opérationnelles confrontées au risque de perturbation composé le plus élevé, permettant ainsi de prioriser les investissements en matière de résilience.
• Scénarios de stress composés réglementaires : les régulateurs financiers exigent de plus en plus des scénarios de stress composés. Les résultats des scénarios composés d'Earthian fournissent la base quantitative de ces exigences réglementaires.

Aucun fournisseur de risques historique ne dispose de l'architecture d'intégration multi-risques à six modèles d'Earthian. Les fournisseurs de risques traditionnels sont organisés par silos de risques et optimisent leur propre domaine sans intelligence composée de risques croisés. L'architecture d'Earthian Hub a été spécialement conçue pour résoudre le problème du risque composé : coordonner des modèles d'inférence spécialisés dans toutes les dimensions du risque, cartographier les voies en cascade et produire des estimations de pertes ajustées par interaction que les évaluations de risques cloisonnées ne peuvent structurellement pas générer.

L’environnement de risque devient de plus en plus complexe au fil du temps. Le changement climatique accroît la corrélation entre les risques physiques. La fragmentation géopolitique accroît la corrélation entre la perturbation de la chaîne d’approvisionnement et les tensions sur les marchés financiers. Les perturbations technologiques liées à l’IA créent de nouvelles voies d’aggravation des risques technologiques dans les systèmes financiers.

Les organisations qui développent désormais des capacités composées de renseignements sur les risques seront structurellement mieux placées pour naviguer dans cet environnement de risques de plus en plus corrélés que celles qui s'appuient sur des modèles de risque à facteur unique conçus pour le monde à faible corrélation du passé.