Reask
以 AI 模擬颱風等天災風險的巨災資料平台
傳統的巨災模型靠歷史紀錄推估未來，但氣候正在改變，歷史紀錄的參考價值越來越可疑。Reask 用機器學習做高解析度的天災模擬，讓風險評估能反映「現在的氣候」而不是三十年前的。
功能特色與適用場景
平台針對熱帶氣旋、乾旱、野火等災害提供機率式的災害地圖、事件目錄與地點層級的風險資料，涵蓋歷史與未來情境。它另外提供颱風預警的訂閱服務，當有一級以上強度的風暴接近你設定的區域時，會寄出含 1 公里解析度風場預報的預警信。
適合保險與再保險的核保、風險模型團隊，以及需要評估實體資產氣候曝險的企業與投資機構。台灣位處颱風路徑上，這類高解析度的風場資料對產險定價與企業的營運持續規劃都有直接價值。
主要功能
- 機器學習驅動的熱帶氣旋等災害模擬
- 機率式災害地圖與事件目錄
- 地點層級的風險資料，支援資產組合分析
- 反映當前氣候條件的情境模擬
- 颱風接近時的 1 公里解析度風場預警訂閱
常見用途
- 產險公司評估颱風保單的定價與累積風險
- 再保險業者做災害情境的資本配置
- 企業評估廠房與供應鏈的氣候實體風險
- 投資機構做不動產組合的災害曝險分析
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話台灣做氣候風險評估，最缺的其實是「本地解析度夠細的機率資料」。中央氣象署的預報是短期的，產險要的是三十年尺度的機率分布，這中間的落差就是這類平台的市場。
— theai 編輯團隊
主要功能
- 機器學習驅動的熱帶氣旋等災害模擬
- 機率式災害地圖與事件目錄
- 地點層級的風險資料，支援資產組合分析
- 反映當前氣候條件的情境模擬
- 颱風接近時的 1 公里解析度風場預警訂閱
適用場景
- 產險公司評估颱風保單的定價與累積風險
- 再保險業者做災害情境的資本配置
- 企業評估廠房與供應鏈的氣候實體風險
- 投資機構做不動產組合的災害曝險分析
Reask 的優點與缺點
優點
- 模擬反映當前氣候，比純歷史外推更貼近現況
- 解析度細，適合做單一地點的曝險判斷
- 颱風預警服務不需登入平台，導入門檻低
缺點
- 屬於專業風險資料，需要有模型背景的人才能正確使用
- 模擬結果有不確定性區間，不能當成確定預測
Reask 常見問題
台灣的颱風風險查得到嗎？
平台的熱帶氣旋模擬是全球覆蓋，西北太平洋（含台灣）在範圍內。實際的解析度與在地校驗品質，建議用歷史颱風個案回測驗證。
它能預測下一個颱風嗎？
它做的是機率式的風險模擬，不是天氣預報。預警訂閱服務會在有風暴接近時提供風場預報，但長期的災害資料是機率分布而非確定預測，使用時務必理解不確定性區間。
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