Les modèles de risque contextuels reconnaissent qu’un même facteur de risque peut se manifester très différemment selon le contexte : emplacement géographique, type d’actif, conditions du marché et dépendances du système. Les modèles d'Earthian AI sont conçus pour raisonner sur la manière dont les risques évoluent selon les contextes plutôt que d'appliquer des scores uniques, permettant ainsi une évaluation des risques plus précise et adaptée aux actifs pour les assureurs, les investisseurs et les institutions financières.

Les modèles de risque contextuels intègrent plusieurs dimensions qui déterminent la manière dont les risques se manifestent :

• Contexte géographique : un même risque (inondation, incendie de forêt ou chaleur extrême) entraîne des risques d'exposition et de perte différents selon l'emplacement. Les modèles d'Earthian utilisent la géographie au niveau des actifs, les infrastructures locales et la dynamique climatique régionale pour évaluer la manière dont les risques se manifestent dans des endroits spécifiques.
• Type et caractéristiques des actifs : les actifs résidentiels, commerciaux, industriels et d’infrastructure sont confrontés à différents profils de vulnérabilité. Les modèles contextuels tiennent compte du type de bâtiment, de la qualité de la construction, de l'occupation et de la valeur de remplacement afin que le risque soit évalué de manière appropriée pour chaque classe d'actifs.
• Contexte du marché et de la réglementation : les exigences réglementaires, les normes de divulgation et les attentes du marché varient selon la juridiction et le secteur. Les modèles de risque contextuels alignent les résultats sur le contexte réglementaire et commercial pertinent afin que les évaluations soient exploitables pour le cas d'utilisation prévu.
• Dépendances du système : les risques se propagent souvent à travers les chaînes d'approvisionnement, les réseaux de contreparties et les systèmes interdépendants. Les modèles contextuels examinent la façon dont la position d'un actif ou d'un portefeuille au sein de systèmes plus larges affecte l'exposition, permettant ainsi une vision des risques tenant compte du système plutôt que des risques isolés.

Les approches traditionnelles du risque appliquent souvent des méthodologies fixes quel que soit le contexte. Les modèles de risque contextuels diffèrent par :

• Calibrage spécifique au contexte : ajuster la manière dont les aléas et les vulnérabilités sont pondérés et combinés en fonction du contexte spécifique (par exemple, marchés côtiers ou intérieurs, réglementés ou non réglementés) afin que les résultats reflètent la manière dont les risques se manifestent réellement dans ce contexte.
• Résultats adaptés aux actifs : fournir des informations sur les risques sous des formes adaptées au cas d'utilisation (souscription, gestion de portefeuille, divulgation ou stratégie) plutôt qu'un score générique unique qui nécessite une réinterprétation pour chaque application.
• Traitement explicite des dépendances : modéliser la manière dont les risques dans une partie d'un système (par exemple, un fournisseur, une région, un secteur) affectent l'exposition ailleurs, afin que les vues des risques du portefeuille et de l'entreprise capturent les effets en cascade et composés.
• Hypothèses de contexte transparent : Rendre le contexte (géographie, type d'actif, marché, limites du système) explicite dans le modèle et dans les explications, afin que les utilisateurs comprennent à quoi s'applique l'évaluation et comment l'utiliser.

Les modèles de risque contextuels prennent en charge une gamme d'applications financières et de gestion des risques :

• Souscription d'assurance : risque au niveau des actifs qui reflète l'emplacement, la construction et le contexte d'exposition, permettant une tarification et une sélection plus précises pour les assurances IARD, IARD et spécialisées.
• Risque de portefeuille et d'entreprise : vues multi-actifs et multi-juridictions qui tiennent compte de la manière dont le même facteur de risque affecte différents titres et de la manière dont les dépendances amplifient ou atténuent l'exposition dans l'ensemble du portefeuille.
• Réglementation et divulgation : évaluations contextuelles qui s'alignent sur le cadre réglementaire et de divulgation de la juridiction et du secteur concernés, prenant en charge le TCFD, le SFDR et d'autres exigences de reporting.
• Investissement et stratégie : renseignements prospectifs sur les risques qui reflètent la façon dont le contexte peut changer (par exemple, les changements politiques, climatiques ou de marché) afin que les décisions tiennent compte de l'évolution du contexte, et pas seulement des instantanés actuels.

À mesure que la réglementation, le climat et les conditions du marché continuent d’évoluer, le besoin de modèles de risque prenant explicitement en compte le contexte ne fera que croître. L'approche contextuelle des risques d'Earthian AI garantit que les évaluations restent pertinentes et exploitables à mesure que la géographie, les types d'actifs et les dépendances du système évoluent au fil du temps.

En intégrant le contexte au cœur du raisonnement sur le risque, plutôt que de l'ajouter après coup, les modèles d'Earthian soutiennent une tarification plus précise, de meilleures décisions de portefeuille et une communication plus claire avec les parties prenantes et les régulateurs sur la manière dont les risques se manifestent dans le monde réel.