zisky:
- Schopnost rozlišovat fyzická (akutní/chronická) a přechodová rizika a hodnotit instituci spolu s jejím hodnotovým řetězcem v několika scénářích oteplování
- Schopnost porovnat umístění zařízení s údaji o klimatických rizicích a vytvořit kvalitativní úroveň rizika, aniž by umělá inteligence odpovídala přesné pravděpodobnosti/množství
- Schopnost poctivě hlásit nejistotu klimatických scénářů a vyhnout se riziku praní klimatu
Změna klimatu není jen problémem životního prostředí, je to finanční a provozní riziko. Povodeň může zavřít továrnu, uhlíková daň může zkolabovat obchodní model, sucho může přerušit dodavatelský řetězec. Instituce nyní musí tato rizika měřit, testovat je pomocí scénářů a hlásit je. V této jednotce se dozvíte o dvou hlavních typech klimatických rizik, analýze scénářů, úloze a limitech umělé inteligence při modelování této nejisté budoucnosti.
Nejprve rám. TCFD (Task Force on Climate-related Financial Disclosures) je světově standardní rámec, který definuje, jak budou zveřejňována klimatická rizika; Existují čtyři pilíře: správa, strategie, řízení rizik, metriky-cíle. (Doporučení TCFD byla nyní z velké části převedena do standardů ISSB, ale jejich koncepty zůstávají zásadní.)
Dva typy klimatických rizik
Fyzické riziko: riziko vyplývající z fyzických vlivů klimatu. Dělí se na dvě: akutní (akutní — náhlé události, jako jsou povodně, bouře, vlny veder) a chronické (chronické — pomalé, trvalé změny, jako je zvýšení hladiny moře, zvýšení průměrné teploty, sucho).
Riziko přechodu: riziko vyplývající z přechodu na nízkouhlíkové hospodářství. Příklady: cena/daň uhlíku, regulační změna, technologický posun (např. konec spalovacího motoru), změna spotřebitelských preferencí, riziko „uvízlých aktiv“ (např. zastarání uhelné elektrárny).
Tip: Fyzické riziko a riziko přechodu se často pohybují opačným směrem. Pokud svět provede rychlé zmírnění, riziko přechodu se zvýší (náhlá legislativa), fyzické riziko se sníží; Pokud jedná pomalu, stane se opak. Proto se testuje více scénářů, ani jedna „budoucnost“.
Analýza scénáře: více futures
Budoucnost klimatických rizik je nepředvídatelná, a proto se používá analýza scénářů: testování, jak budou saze ovlivněny různými cestami oteplování (např. 1,5 °C, 2 °C, 3 °C+). Pro vědecké scénáře jsou referenčními scénáře SSP (Shared Socioeconomic Pathways) IPCC a energetické scénáře IEA. Cílem není „předpovídat“ budoucnost, ale testovat odolnost – „ve které budoucnosti se zlomíme?
AI je tady; Je výkonný při strukturování předpokladů scénářů, zpracování různých klimatických datových sad, přiřazování umístění zařízení k mapám fyzických rizik a navrhování rizikových skriptů. Ale výběr scénáře, realismus předpokladů a strategická interpretace patří k odborníkovi.
Krok za krokem: posouzení klimatických rizik
1. Zmapujte aktiva a hodnotový řetězec. Které zařízení je kde, který dodavatel je ve kterém regionu?
2. Určete expozici nebezpečí. Jakým fyzickým nebezpečím (povodně, sucho) je každé místo zranitelné?
3. Vyjmenujte přechodové faktory. Cena uhlíku, legislativa, technologie, trh.
4. Vyberte scénáře. Alespoň jeden scénář nízkého (1,5-2 °C) a jeden vysoce (3 °C+) oteplení.
5. Kvantifikujte dopad. Potenciální finanční/provozní dopad v každém scénáři (v rozsahu).
6. Posuďte a uveďte životnost. Slabé stránky, adaptační opatření, nejistota.
tři mini pouzdra
Případ 1 – Past s jedním scénářem. Jedna společnost řekla AI, aby „spočítala naše klimatické riziko“ a získala číslo za jedinou budoucnost. Konzultant vysvětlil, že to bylo zavádějící: ve scénáři nízkého oteplování byla uhlíková daň (riziko přechodu) vysoká, ve scénáři vysokého oteplování byly velké záplavy (fyzické riziko). Když byly tyto dva scénáře spuštěny odděleně, bylo jasné, vůči které budoucnosti je společnost zranitelná. Liché číslo dávalo falešnou důvěru.
Případ 2 – Fiktivní možnost. Analytik se zeptal YZ zařízení: "Jaké je procento povodňového rizika v roce 2050?" zeptal se; AI poskytla přesné procento. Expert poznamenal, že toto číslo nebylo založeno na žádném modelu, ale že AI vytvořila číslo, které „se zdálo rozumné“. Skutečné posouzení vyžadovalo přizpůsobení místa mapě klimatického nebezpečí a hydrologickému modelu. Možnost výroby byla ze zprávy odstraněna.
Případ 3 – Shoda umístění. Jedna skupina by hodnotila fyzické klimatické riziko 60 zařízení. Nechali umělou inteligenci napsat pracovní postup Pythonu, který odpovídal souřadnicím zařízení s otevřenými datovými sadami o klimatických rizicích; Kód označil 9 zařízení s vysokou expozicí povodním a vlnám veder. Tým se zaměřil na hloubkovou analýzu těchto 9 zařízení. naskenována AI; Expert učinil konečné rozhodnutí o riziku.
Slabá výzva / Silná výzva
Slabá výzva:
Vyhodnoťte klimatická rizika mé společnosti.
Proč je slabý: Žádné aktivum, umístění, scénář, typ rizika. Umělá inteligence vytváří obecný skript nebo vytvořené „skóre rizika“.
Výkonná výzva:
Vaše role: poradce pro klimatická rizika. Pomocí rámce TCFD vyhodnoťte fyzické (akutní/chronické) i tranzitní riziko pro následující seznam zařízení (umístění, sektor). Použijte dva scénáře: 1,5 °C a 3 °C. I když je to určitě pravděpodobné, je to FAKE; Uveďte kvalitativní úroveň (nízká/střední/vysoká) a přidejte poznámku „jakými údaji je třeba kvantifikovat“. Výsledkem je tabulka typ rizika × scénář. Vybavení: [seznam]
Čtyři kopírovatelné šablony
1) Typ rizika × matice scénáře:
Vaše role: expert na klimatická rizika. Vyhodnoťte následující fyzická (akutní/chronická) a přechodová rizika pro instituci ve dvou scénářích (nízké/vysoké oteplení). V každé buňce uveďte kvalitativní úroveň a stručné odůvodnění. Nedělejte přesná čísla; specifikovat, jaké údaje jsou v kvantifikaci potřeba. Informace o instituci: [zde]
2) Shoda místa a nebezpečí (podle kódu):
Napište rámec pracovního postupu Pythonu, který mapuje následující souřadnice zařízení na otevřené datové sady o klimatických rizicích (např. povodně, vlna veder). Vlajková zařízení s vysokou expozicí. Určete zdroj dat; nesedí skóre, uveďte poznámku „musí být ověřeno podle souboru dat“. Vybavení: [zde]
3) Screening rizikových faktorů přechodu:
Vyjmenujte rizika přechodu pro následující obchodní model: cena uhlíku, regulace, technologický posun, trh/spotřebitel, utopené aktivum, pověst. U každého uveďte expozici a možný časový horizont (krátký/střední/dlouhý). Přesné množství. Obchodní model: [zde]
4) Návrh opatření pro odolnost a přizpůsobení:
Navrhněte možná opatření pro přizpůsobení/odolnost proti následujícím identifikovaným klimatickým rizikům. Pro každé opatření: jaké riziko snižuje, v jakém scénáři bude fungovat, přibližná úroveň úsilí. Nepoužívejte hyperbolickou frázi „nuluje riziko“. Rizika: [zde]
Časté chyby
- Hodnocení pomocí jediného scénáře. Vyžaduje se alespoň jeden scénář nízkého a jeden scénář vysokého oteplení.
- Kombinace fyzického a přechodového rizika. Oba jsou analyzovány samostatně a mohou být v opačných směrech.
- Aby AI odpovídala přesné pravděpodobnosti/množství. Kvantifikace vyžaduje skutečné modely a data.
- Obcházení hodnotového řetězce. Riziko často spočívá na dodavatelích a odběratelích.
- Skrývání nejistoty. Klimatické scénáře jsou ze své podstaty nejisté; nahlásit to.
Upozornění: Zveřejňování klimatických rizik ovlivňuje rozhodování investorů a nepravdivé/přehnané zveřejňování je finanční verzí greenwashingu – „vymývání klimatu“. Podcenění rizika nebo jeho prezentování s falešnou jistotou vytvořené AI vytváří právní odpovědnost.
V souhrnu
Klimatické riziko; Vyžaduje posouzení fyzických (akutních/chronických) a přechodových rizik spolu s hodnotovým řetězcem ve více scénářích. AI; Je to výkonný akcelerátor pro párování lokalit a rizik, screening faktorů a navrhování. Ale výběr scénáře, kvantifikace na základě reálného modelu, poctivé vykazování nejistoty a strategická interpretace patří k odborníkovi. Cílem není znát budoucnost, ale testovat výdrž.
Aplikační úkol
Uveďte tři nebo čtyři zařízení instituce s jejich umístěním a uveďte jejich odvětví. 1. vytvořte matici se šablonou, která říká AI, aby vyhodnotila fyzická a přechodová rizika ve dvou scénářích; Ověřte, že AI nevytváří přesnou pravděpodobnost, ale dává kvalitativní úroveň. Poté pomocí šablony 3 naskenujte rizika přechodu svého obchodního modelu a označte tři rizika s nejkratším horizontem.
kontrolní seznam
- [ ] Fyzická (akutní/chronická) a přechodová rizika jsem hodnotila samostatně.
- [ ] Použil jsem alespoň jeden scénář nízkého a jeden vysoký ohřev.
- [ ] Do analýzy jsem zahrnul hodnotový řetězec (dodavatel/odběratel).
- [ ] Nepřizpůsobil jsem AI přesné pravděpodobnosti/částce; Upřesnil jsem data pro kvantifikaci.
- [ ] Jasně jsem nahlásil nejistotu.
- [ ] Riskoval jsem, že popis vymývám klimatem (určitě ani nepatrný, ani falešný).