Kim trong bọc làm sao dấu được
Áp lực minh bạch hóa mô hình dự báo thiên tai và hiểu rõ hơn về khoa học phi thực nghiệm
RMS gọi là cách mạng mô hình. Karen Clark gọi đó là cách mạng tư tưởng, trong khi Oasis gọi là cuộc cách mạng thầm lặng. Dù hiểu theo cách nào thì năm 2013 là năm thay đổi lớn cho các nhà cung cấp mô hình dự báo thiên tai. Nguyên nhân chính là các công ty tái/bảo hiểm khách hàng của các mô hình phát hiện có nhiều khác biệt giữa các mô hình khác nhau và đòi hỏi đối chiếu làm rõ chênh lệch giữa các kết quả.
Thiên tai trong các năm gần đây xảy ra liên tục là phép thử cho các loại mô hình. Ấn bản 11 của RMS đã gây ra phản ứng quyết liệt từ phía khách hàng, vì ấn bản này đã thay đổi giả thiết cốt lõi của mô hình dẫn đến thay đổi toàn bộ số tiền phơi nhiễm rủi ro của khách hàng chỉ trong 1 cú nhắp chuột. Và Solvency II yêu cầu các công ty tái/bảo hiểm phải hiểu rõ các kết quả tính toán của công ty được thuê.
Trưởng phân tích Guy Carpenter, David Lightfoot "Siêu bão Sandy có lộ trình dài và diện tích quét rất rộng và mô hình dự đoán đã không dự liệu cho siêu bão này. Nên các công ty cần phải biết rõ, mô hình dự báo là gì, giới hạn của mô hình đến đâu và khả năng dự báo của nó ở mức nào.
"Chúng tôi cũng như mọi người trong ngành tái/bảo hiểm đang dần dần thấy được tính minh bạch của các mô hình từ nhà cung cấp, vì điều này cho phép công ty tái/bảo hiểm hiểu về các kết quả do mô hình tạo ra. Do vậy, quyết định kinh doanh, cũng như quản trị rủi ro và quản trị tài chính doanh nghiệp có cơ sở tốt hơn. Các công ty tái/bảo hiểm sẽ còn tiếp tục thúc ép sâu rộng hơn buộc các công ty cung cấp dịch vụ mô hình phải có trách nhiệm trả lời, phải cung cấp thông tin."
Trong 30 năm qua, mô hình dự báo thiên tai được 3 đội chơi thống trị, đó là RMS, AIR Worldwide và Eqecat. Thách thức cho các đối thủ gia nhập cuộc chơi là rất cao và các mô hình vẫn trong trạng thái hư ảo đối với các công ty tái/bảo hiểm.
"Các công ty mô hình thiên tai cũng chưa khai báo đầy đủ" Karen Clark Giám đốc điều hành 1 công ty tư vấn 1 thành viên thành lập 2007, là sáng lập viên của AIR đã bán phần của mình năm 2002.
"Họ sẽ cung cấp cho khách hàng của họ hàng ngàn trang giấy chi chít nhưng dù có đọc hết cũng chả tìm ra được cơ cấu lõi của hệ thống là gì, và sự phát triển của hệ thống đó qua các năm thế nào. Các công ty khách hàng cũng cảm thấy OK khi ứng dụng này càng ngày càng có vẻ chính xác hơn. Vì lý do đó, các công ty tái/bảo hiểm tạm chấp nhận bí kíp tác quyền của các công ty cung cấp mô hình. Nhưng rõ ràng, nó không phải là điều đáng nói."
Cộng đồng các công ty mô hình dự báo thiên tai, luôn luôn cho thấy mô hình của họ phát triển rất tốt qua nhiều năm. Khoa học máy tính và am hiểu về thiên tai của từng khu vực cho phép họ thiết kế hệ thống rất tinh xảo, nhanh và chuẩn. Tuy nhiên, các đối tác cho rằng thực chất ra là năng lực nhận tái bảo hiểm ngày càng lớn cho phép các công ty tái bảo hiểm cắn sạch sẽ mọi rủi ro khiến cho các công ty mô hình có chỗ dựa tốt là cơ hội để phát triển.
Clark cho rằng phân tích trên là thiếu sót. "Dữ liệu tại hầu hết các khu vực trên thế giới đều nghèo nàn. Nếu các công ty tái/bảo hiểm nếu nhìn vào dữ liệu thực tế của mình, họ sẽ nhận thấy độ phơi nhiễm và biên độ khủng khiếp. Điều này dẫn đến một kết luận là các mô hình có tính chính xác khá thấp. Sự thức tỉnh muộn màng có thể kéo theo sự giận dữ.
"Nghiên cứu khoa học luôn là khái niệm sáng suốt và ấn tượng. Nó cho người ta một cảm nhận mô hình sẽ càng ngày càng chuẩn. Nhưng chỉ là chuẩn bị. Vì mô hình phải có cơ sở dữ liệu."
Bất chắc và sai số
Các công ty cung cấp mô hình dự báo thiên tai (công ty mô hình) cho rằng họ đã ngày một minh bạch và làm việc gắn kết với khách hàng và tất cả các bên có liên quan để phát triển mô hình và cho phép ngành tái/bảo hiểm hiểu rõ tính bất chắc của các kết quả. Mô hình đưa ra lời giải cho nhiều giả thiết khác nhau, gọi là "kiểm tra độ mẫn cảm". Ví dụ nó đưa đánh giá độ an toàn của một chương trình tái bảo hiểm hoặc một nghiệp vụ bảo hiểm mới nếu các kết quả của môt hình dự báo có nhiều khác biệt.
Phó giám đốc giải pháp RMS, Claire Souch "Kiểm tra độ mẫn cảm là phần tất yếu của các mô hình hiện đại khi khách hàng mua dịch vụ.
"Kiểm tra độ mẫn cảm cho phép khách hàng nhận thức tốt hơn về rủi ro, RMS dựa trên cơ sở giả thiết của các chuyên gia có kiến thức kinh nghiệm và cơ sở dữ liệu sẵn có. Các công ty có thể chẩn đoán độ mẫn cảm của danh mục rủi ro riêng của mình đối với các trường hợp bất thường nhất.
Có sự gắn kết giữa mô hình dự báo và danh mục rủi ro vì mỗi một danh mục rủi ro sẽ có độ mẫn cảm khác nhau với từng hiểm họa tại từng khu vực do vậy, công ty tái/bảo hiểm có thể đánh giá được danh mục của mình mất cân đối như thế nào, khu vực nào cần giảm bớt rủi ro, khu vực nào có thể bán thêm"
Theo một nghiên cứu của Guy Carpenter tựa đề Quản lý Bất chắc của mô hình dự báo thiên tai Managing Catastrophe Model Uncertainty, các chuyên gia cho rằng các công ty mô hình cần phải định hướng và thảo luận cụ thể về sự bất chắc, dù việc minh bạch hóa mô hình có thể gây ra mất lợi thế cạnh tranh. Nghiên cứu cho thấy một dải tô xanh thể hiện sự bất chắc của kết quả mô hình. Do vậy, kết quả của mô hình nên là một dải tô xanh, thay vì là một đường biểu diễn như hình dưới.
"Dù cho mô hình có được chau chuốt, mài dũa nhiều qua vài thập kỷ, độ bất chắc của nó vẫn hiện hữu" báo cáo cho rằng "Trong năm 1999, Guy Carpenter đã ước lượng sai số của mô hình rủi ro bão tại Hoa kỳ. Kết quả là khoảng hai lần so với sai số tiêu chuẩn (theo qui tắc thống kê 2 lần standard error tương đương +/- 68%). Trong phạm vi 100 năm, PML có thể dao động từ 50% lên 230% của dự báo PML từ mô hình."
"Bước tiến bộ của mô hình từ 1999 đến nay thực sự chỉ là giảm đi đáng kể độ rộng của dải băng tô xanh cho các khu vực địa lý nhỏ hơn, có nghĩa là nó thêm vào số lượng khu vực địa lý gia tăng sai số mới"
Sai số và bất chắc
Trong khi các công ty mô hình ngày càng phải hé lộ thông tin cấu trúc hệ thống của mô hình, bật mí tác quyền, thì họ cũng rất thẳng thắn và sẵn sàng thảo luận về độ chính xác của kết quả từ mô hình.
Souch RMS cho rằng "Chúng tôi luôn luôn khẳng định rằng mô hình có giá trị khi sự bất chắc được hiểu tốt hơn. Kinh nghiệm của ngành bảo hiểm trong 7 năm vừa qua đã khẳng định điều đó. Mọi người nhận thức rõ hơn về sự bất chắc, nhưng sử dụng mô hình cho phép người dùng nhận thức tốt hơn."
Trong báo cáo gần đây Hemant Shah Giám đốc điều hành RMS thừa nhận rằng dù cho có nhiều hội thảo, dài ngày, bài thuyết trình, chuyên đề, để giải thích mô hình dự báo của chúng tôi cũng không giải quyết được vấn đề của chúng ta." Cộng đồng các công ty mô hình phải tập trung xây dựng sai số cần thiết với điều kiện mọi người phải thừa nhận tính bất chắc lớn của rủi ro thiên tai.
Souch giải thích "Tổn thất thiên tai năm 2011 được liệt vào loại thiên nga đen. Sóng thần tại Nhật, lụt tại Thái lan. Chúng tôi khi làm việc với khách hàng nhận thấy các khách hàng kêu gọi phải có công thức mới cho mô hình dự báo, công thức mà họ có thể hiểu rõ hơn về mô hình qua đó sử dụng mô hình theo hướng uyển chuyển hơn cho chương trình quản trị rủi ro của họ vượt qua 2 yếu tố thành công tài chính là cân đối giữa rủi ro và lợi nhuận. Yếu tố sai số được đưa thêm vào mô hình để phân tích trong sơ đồ toàn cảnh quản trị thiên tai.
Giải pháp mở
Cấu trúc mô hình mở như Oasis Loss Modelling Framework và Karen Clark và hệ thống RiskInsight đang tiến hành là một giải pháp mới mô hình thiên tai. Mô hình được tạo dựng từ các mảnh ghép cho phép các chuyên gia hiểm họa thiên tai tham dự, hỗ trợ các công ty tái/bảo hiểm có thể tự xây dựng theo cách riêng của họ.
Clark "RiskInsight là hệ thống trong suốt cho các công ty bảo hiểm. Nó cho phép các công ty thay đổi giả thiết xây dựng quan niệm riêng của mình về rủi ro.
"Các mô hình chỉ đưa ra chủ quan của các chuyên gia thời tiết và thiên kiến của các khoa học gia làm việc cho công ty mô hình. Công ty bảo hiểm muốn lồng ghép quá trình ra quyết định kinh doanh của mình cũng như ý kiến của các chuyên gia thời tiết khác và chuyên gia của riêng công ty bảo hiểm chứ không đơn thuần là các nhà khoa học làm việc cho các công ty mô hình.
"Oasis, đã chào sân vào dịp tháng 9 2011, vào dịp Monte Carlo Rendez Vous đã bị các đối thủ dè bỉu, dù đã được nâng cấp nhiều lần. Ý tưởng phi lợi nhuận của giải pháp này được khá nhiều công ty tái/bảo hiểm, môi giới châu Âu, Bermuda Luân đôn và Lloyd's tán thưởng.
Mục tiêu quan trọng nhất là khuyến khích việc sử dụng, kiểm tra và thiết kế mô hình một cách minh bạch, hướng mở.
Dickie Whitaker trưởng dự án Oasis "Nếu mọi người hiểu được bản chất của sự bất chắc trong sản phẩm này, họ sẽ không quay lưng lại với nó khi xảy ra một sự cố lớn có đặc tính bất thường và nói rằng mô hình dự báo phọt phẹt."
Hạt giống của nhóm Oasis là Trevor Maynard, trưởng quản trị thiên tai của Lloyd làm giám đốc và Paul Nunn, trưởng quản trị phơi nhiễm Lloyd's và hiện tại là trưởng nhóm mô hình hóa thiên tai của SCOR. Whitaker là chuyên gia mô hình dự báo của Guy Carpenter và Eqecat.
Chương trình Climate-KIC được tài trợ của EU đứng sau Oasis. Chương trình này cũng tìm được nguồn tài trợ từ thị trường.
Trong các hệ thống mô hình dự báo, Oasis là mô hình tổng hợp các thiên tai, trực quan, và thời gian thực có hỗ trợ của các đơn vị chuyên gia vệ tinh như UK Met Office, University College London, Karen Clark & Co, JBA Risk management và Perils AG.
Bước khởi đầu có thể nâng tầm hiểu biết của các công ty tái/bảo hiểm về sai số biên độ của sự bất chắc trong kết quả của mô hình. Tuy nhiên luôn có khá nhiều các đơn vị tiên phong trong lĩnh vực này, bao gồm các công ty tái bảo hiểm châu Âu, và thị trường Bermuda vốn dĩ đã có sẵn nhiều cái đầu nghiên cứu về đề tài này trong nhiều năm và hiểu rõ về dải băng bất chắc.
GC's Lightfoot, kết luận "Việc tìm hiểu sâu hơn về phơi nhiễm thiên tai trong một danh mục rủi ro bảo hiểm ngày càng trở nên phổ biến trong một công ty bảo hiểm.
Globalreinsurance.com
Kiến thức bảo hiểm - Doãn Quỳnh Trang
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét