climate-risk

今年夏季的极端高温正暴露数据中心基础设施的脆弱性，电网运营商限制供电，核电站关闭，保险公司将恶劣天气列为主要损失原因，引发业界对全球变暖准备的质疑。

本白皮书提出使用LSTM神经网络检测由气候驱动的灾难引起的财产保险损失准备金中的结构性变化，旨在将准确性比Chain Ladder等传统方法提高15-20%。

本文提出了一种确定性气候风险智能框架，整合了编排、异常检测和不平衡感知集成学习，用于可审计的ESG验证，以解决碎片化的范围1-3报告数据。