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    [Market Trend]氣候變化牽連廣泛 數據分析及早預測可減風險

    作者:SAS 香港區銷售總管梁立明博士

    全球暖化效應加劇,對生態環境以至人類生活造成的深遠影響,香港亦不能倖免。有氣候組織更將香港列為最受海平面上升威脅的城市之一,只要全球升溫 3 度,中環海濱將大範圍被淹沒;最近獲評為法定古蹟的香港大會堂低座將被淹沒一半,中環碼頭亦會近乎被「沒頂」。

    氣候變化牽連之廣令人意想不到。有研究指出,氣候變化所引伸的保險損失足以抵銷一個中歐國家的經濟效益。其實,全球暖化對各行業的連鎖影響遠超預期,可引致龐大的「蝴蝶效應」,除了直接受氣候影響的行業外,其他看似與氣候大相徑庭的行業,包括銀行、金融、製造、零售、醫療,以至保險都受到不同程度的衝擊,引伸金融風險,進而影響全球經濟。因此,企業於風險管理中加入對「氣候變化」的評估日趨重要。

    數據分析風險

    在亞太地區,澳洲、新加坡及香港的監管機構已開始著手,將氣候變化風險管理應納入企業風險管理( ERM )框架,並需評估因氣候變化所導致的物理風險和過渡風險。就銀行業而言,對機構貸款或投資是日常營運一部分,氣候變化形成的實際物理風險,例如暴風可摧毀作為借貸抵押品的建築物,影響機構還款能力,進而打擊銀行的收入。同時,過渡風險則要求企業因應政府的環保條例改變營運模式,有機會產生額外支出,增加成本,削減所得利潤。除此之外,在貸款或投資前,銀行亦需額外就「貸款和客戶組合」及「銀行營運」評估企業的財務穩健性。由此可見,銀行需要更大量的資料收集及衡量分析,才可預測相應運作風險。

    傳統數據來源及相關歷史數據有限,加上眾多不確定因素,要準確評估氣侯變化的金融風險談何容易。不過,現時已有進階風險模型、情景分析及壓力測試數據分析工具將全球氣溫上升和其他氣候因素與宏觀經濟連繫起來,涵蓋更廣泛及細緻的資料,並以整合及追蹤方式分析關連性資料,更完備預測企業營運及還款能力,有助銀行及其他企業應對氣候變化所帶來的企業風險。

    目前,已有國際大型銀行採用以情境為基礎的數據分析平台( Scenario Based Analytics Platform , SBAP ),串連風險數據及財務數據,計算包括氣候變化等危機帶來的金融資產減損成本,及預測對於未來財務的影響。

    全球暖化已成為迫切的危機,世界經濟論壇發佈的《 2021 年全球風險報告》便將氣候行動失敗列為最具影響力和第二大可能的長期風險;國際貨幣基金( IMF )亦警告,氣候變化對金融體系的穩定性帶來嚴重風險。儘管,預測氣候變化的風險具挑戰性且漫長,隨着科技不斷進步,創新數據分析解決方案更利用人工智能協助尋找嶄新的方法以應對氣候變化問題。銀行若現在開始利用進階數據分析工具計算氣候風險,便可減低它帶來更大的金融風險危機。

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