BRIEF

Уолл-стрит получает доступ к новым моделям прогнозирования катастроф, которые помогут предсказывать войны — Bloomberg. Те же самые специалисты, которые моделируют стихийные бедствия, адаптируют свою методологию, чтобы помочь инвесторам, банкам и страховщикам прогнозировать военные конфликты. С 2008 года число стран, вовлеченных во внешние конфликты, увеличилось почти вдвое и превысило 100, а экономические последствия насилия, по данным Института экономики и мира, сейчас составляют почти 22 триллиона долларов. Это эквивалентно более чем 10% мирового ВВП. Уолл-стрит вынуждена признать, что некоторые давно существующие модели оценки рисков, возможно, больше не соответствуют современным требованиям. «Вместо того чтобы оглядываться назад, страховщики и инвесторы все чаще хотят знать, что может произойти и где», — говорит Сэм Хейнс, руководитель отдела данных и аналитики в Verisk Maplecroft , глобальной консалтинговой компании по управлению рисками. «Им нужен прогнозный взгляд на будущее». Компания Verisk, наиболее известная своими разработками в области моделей стихийных бедствий для страховщиков и инвесторов, представила модель, которая, по ее словам, помогла бы финансовым специалистам предсказать войну в Иране. Созданный компанией индекс прогнозирования войн использует алгоритм машинного обучения для прогнозирования вероятности начала войны в стране в течение следующих 12 месяцев. Он был обучен на политических, экономических и социальных данных за период с 1995 по 2022 год и, следовательно, не учитывает текущую войну в Иране. Тестирование показало, что если бы модель была готова в январе, она бы показала вероятность начала войны в Иране в 66%. Другая новая модель компании, Индекс геополитических отношений, отслеживает изменение уровня напряженности между парами стран. Он учитывает такие параметры, как наличие военных столкновений в прошлом, сходство стилей правления и географическую близость для демонстрации силы. Отдельная модель Verisk, запущенная в октябре 2023 года, с тех пор правильно предсказала шесть из семи случаев краха правительств, включая свержение Башара Асада в Сирии и внезапное отстранение от власти Николаса Мадуро в Венесуэле. В свою очередь, корпорация Rand разработала модель на основе искусственного интеллекта, которая преобразует сложные и неопределенные вопросы — такие как смена режима — в конкретные вероятностные оценки. @brieflyru @rusbri