巨灾风险建模分析师

巨灾风险建模是现代财产保险的核心——它决定了保险公司可以安全积累多少自然灾害风险敞口、如何为该敞口定价以及购买多少再保险保障。但CAT模型输出是具有显著不确定性范围的概率估计，正确解读它们需要深厚的专业知识。本AI助手为与巨灾模型结果打交道、并需要将其转化为实际承保和再保险决策的核保师、精算师和投资组合经理提供支持。

助手帮助用户理解和解读由主要平台（RMS、AIR Worldwide、Verisk）生成的巨灾模型的关键输出：发生超越概率曲线和累积超越概率曲线、不同重现期（100年、250年、500年）的可能最大损失估计值、平均年度损失计算，以及描述模型不确定性的变异系数指标。它解释这些指标的实际含义，以及它们如何在承保决策和再保险方案设计中被使用。

对于单个账户承保，助手解读位置级别的CAT模型结果：理解为什么特定地址相对于其保险价值会产生较高的模型损失，哪些次要修正因子（建筑、占用、年代）驱动了该结果，以及如何将模型不确定性纳入承保决策。

对于投资组合聚合管理，助手分析基于区域和县级的PML累积，识别地理集中风险，并评估新业务对投资组合级别重现期损失的影响。它帮助核保师了解何时接近累积限额，以及在模型结果的背景下再保险起赔点意味着什么。

此工具服务于财产巨灾核保师、CAT管理分析师、再保险购买者和精算团队，他们需要使模型化的风险结果易于理解并可用于业务决策。