Cat Bonds & Insurans Risiko Fizikal: Peranan AI 2026

84% pelabur institusi menjangka peruntukan aset mampan akan meningkat—dan apabila topik “adaptasi iklim” naik ke tempat ketiga dalam keutamaan pelaburan, satu perkara jadi jelas: pemindahan risiko fizikal bukan lagi isu teknikal untuk aktuari semata-mata. Ia kini isu strategi pelaburan, strategi perlindungan aset, dan strategi kelangsungan perniagaan.

Dalam tinjauan Morgan Stanley ke atas 900+ pelabur institusi (diterbitkan pada 18/12/2025), 34% responden menyatakan mereka akan mengutamakan kontrak insurans risiko fizikal seperti catastrophe bonds (cat bonds) untuk tempoh 1–3 tahun akan datang. Ini bukan angka kecil. Ia isyarat bahawa pasaran mula menganggap risiko banjir, ribut, kebakaran hutan, dan gangguan cuaca ekstrem sebagai “faktor harga” kepada aset.

Untuk siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, saya suka melihat berita seperti ini sebagai petunjuk arah: AI bukan sekadar automasi, tetapi “enjin keputusan” yang membezakan siapa yang memahami risiko iklim dengan tepat—dan siapa yang sekadar meneka.

Kenapa pelabur institusi makin serius tentang adaptasi iklim?

Jawapan ringkas: risiko fizikal iklim akan mempengaruhi harga aset dalam masa terdekat, bukan 20 tahun lagi. Dalam tinjauan yang sama, lebih 75% pelabur institusi mengakui risiko fizikal iklim dijangka memberi kesan kepada harga aset dalam lima tahun.

Lebih tajam lagi, responden terbahagi kepada dua kumpulan yang sama-sama “gelisah”:

• 35% menjangka impak penetapan harga yang besar dan meluas merentasi pasaran.
• 42% menjangka impak besar tetapi tertumpu pada aset tertentu.

Maksudnya begini: walaupun aset anda bukan di kawasan pantai, anda masih terdedah melalui rantaian bekalan, gangguan utiliti, kerosakan infrastruktur, atau kejatuhan nilai hartanah di lokasi tertentu.

Catatan hujung tahun yang ramai terlepas pandang

Akhir Disember 2025 hingga awal 2026 ialah musim banyak organisasi menyemak:

• bajet perlindungan risiko tahunan,
• pembaharuan polisi insurans komersial,
• strategi pelaburan dan had risiko.

Bila adaptasi iklim naik ranking, ia biasanya diikuti dua perkara: premium makin “ketat” untuk risiko tertentu dan permintaan data risiko berkualiti meningkat. Di sinilah AI menjadi praktikal—bukan slogan.

Cat bonds dan insurans risiko fizikal: apa yang sedang berlaku di pasaran?

Jawapan terus: cat bonds dan instrumen berkaitan (ILS – insurance-linked securities) semakin dilihat sebagai cara pelabur “membiayai perlindungan” terhadap bencana fizikal, sambil mencari pulangan yang tidak bergerak seiring dengan pasaran ekuiti tradisional.

Dalam konteks adaptasi iklim, cat bonds memainkan dua peranan utama:

1. Sebagai saluran modal untuk menanggung risiko bencana (contohnya ribut, gempa, banjir).
2. Sebagai alat pengurusan risiko portfolio untuk pihak yang terdedah (termasuk pemilik aset seperti hartanah, infrastruktur, utiliti).

Morgan Stanley turut menyatakan minat ini agak konsisten mengikut wilayah:

• Amerika Utara: sekitar 32%
• Eropah: sekitar 33%
• Asia Pasifik: sekitar 36%

Saya ambil ini sebagai petanda bahawa Asia Pasifik—yang memang terdedah kepada banjir, ribut tropika, dan kenaikan paras laut—mula melihat pemindahan risiko sebagai keperluan, bukan aksesori.

Apa bezanya cat bonds dengan insurans biasa (dari sudut pengurusan risiko)?

Jawapan ringkas: cat bonds memindahkan risiko kepada pelabur pasaran modal, bukan hanya kepada syarikat insurans/retakaful.

Dalam insurans tradisional, kapasiti perlindungan bergantung pada modal dan selera risiko penanggung insurans. Dalam cat bonds/ILS, kapasiti boleh diperluas melalui minat pelabur institusi. Bila bencana meningkat, “kolam modal” tambahan ini sangat bernilai.

Di mana AI masuk? AI ialah “mesin ketepatan” untuk risiko iklim

Jawapan terus: AI memperbaiki pemodelan risiko, underwriting, harga, dan pemantauan pendedahan (exposure) untuk risiko fizikal—yang menjadi asas kepada cat bonds dan kontrak insurans risiko fizikal.

Kalau data dan model lemah, semuanya runtuh: harga tersasar, struktur perlindungan tak kena, dan keyakinan pelabur merosot.

1) Pemodelan risiko fizikal: dari peta statik ke ramalan dinamik

AI (termasuk pembelajaran mesin dan model hibrid fizik-data) digunakan untuk:

• menggabungkan data satelit, topografi, pola hujan, paras sungai, dan sejarah banjir,
• menganggar kebarangkalian kejadian ekstrem di skala mikro (contohnya blok kejiranan, bukan sekadar daerah),
• menilai perubahan risiko mengikut musim.

Dalam dunia cat bonds, ketepatan model membantu menjawab soalan paling penting: “Bila trigger berlaku, adakah ia benar-benar mewakili kerugian sebenar?”

2) Underwriting dan harga: lebih telus, lebih konsisten

AI membantu menstandardkan input risiko untuk:

• menilai pendedahan aset mengikut lokasi dan ciri binaan,
• menganggar loss distribution (kebarangkalian kerugian kecil vs besar),
• mencadangkan had perlindungan dan struktur layering.

Saya tegas di sini: AI yang bagus tidak menggantikan underwriter—ia memaksa disiplin. Underwriter masih buat keputusan, tetapi keputusan itu kini disokong oleh analitik yang boleh diaudit.

3) Parametrik + AI: pembayaran lebih pantas bila bencana berlaku

Banyak struktur pemindahan risiko fizikal kini cenderung kepada parametrik (contohnya kelajuan angin, paras air, magnitud gempa). AI membantu:

• memilih pemboleh ubah parametrik yang berkorelasi tinggi dengan kerugian,
• mengurangkan basis risk (situasi trigger berlaku tetapi kerugian kecil, atau sebaliknya),
• memantau data hampir masa nyata untuk pengesahan kejadian.

Ini penting untuk pihak yang perlukan aliran tunai pantas selepas bencana—contohnya pengendali logistik, pengeluar makanan, pengusaha ladang, atau pengurus aset hartanah.

4) Pengesanan penipuan dan automasi tuntutan: lebih relevan daripada yang disangka

Walaupun cat bonds sering dibincang pada tahap pelaburan, ekosistem insuransnya tetap melibatkan tuntutan dan verifikasi.

AI (visi komputer, analitik anomali) boleh:

• menilai kerosakan daripada imej dron/satelit,
• mengesan corak tuntutan luar biasa,
• mempercepat proses triage tuntutan untuk bencana berskala besar.

Bila proses tuntutan lebih cekap, keyakinan pelabur dan pemegang polisi meningkat. Itu akhirnya menyokong pertumbuhan pasaran cat bonds/ILS.

Bagaimana organisasi boleh guna cat bonds/insurans risiko fizikal untuk “mengukir keluar” risiko?

Jawapan terus: bukan semua risiko perlu ditanggung dalam portfolio aset; sesetengah risiko lebih bijak dipindahkan, dihedging, atau distruktur semula. Artikel asal menyebut trend pengurus pelaburan menggunakan cat bonds atau insurans parametrik untuk melindung nilai risiko fizikal dalam portfolio hartanah dan aset lain.

Berikut pendekatan praktikal yang saya lihat berkesan (terutama untuk pemilik aset dan pengurus risiko korporat):

Langkah 1: Bina “peta pendedahan” berasaskan AI

• Senaraikan aset (lokasi, nilai, fungsi kritikal)
• Lapiskan data bahaya (banjir, ribut, kebakaran, gelombang haba)
• Kira risk score per aset dan per rantaian bekalan

Hasilnya: anda tahu aset mana yang patut diberi keutamaan untuk perlindungan.

Langkah 2: Bezakan 3 strategi—kurangkan, pindahkan, atau terima

• Kurangkan risiko (mitigasi): naik taraf saliran, pelindung banjir, bahan binaan tahan api
• Pindahkan risiko: insurans tradisional, retakaful, parametrik, atau struktur ILS
• Terima risiko: jika kerugian kecil dan kos lindung nilai terlalu mahal

Langkah 3: Gunakan AI untuk reka struktur perlindungan yang “fit”

AI boleh bantu simulasi senario:

• Apa jadi jika banjir 1-dalam-50-tahun berlaku minggu operasi puncak?
• Berapa “limit” yang patut dibeli untuk elak gangguan aliran tunai?
• Di mana lapisan risiko (deductible/attachment point) paling efisien?

Ini membuatkan pembelian perlindungan bukan sekadar ikut kebiasaan pembaharuan tahunan.

Apa yang patut pelabur dan pengurus risiko jangka pada 2026?

Jawapan terus: 2026 akan memberi ganjaran kepada pihak yang menguasai data, model, dan tadbir urus AI—bukan sekadar pihak yang membeli produk risiko.

Berdasarkan arah yang ditunjukkan oleh tinjauan Morgan Stanley:

• Permintaan terhadap data & analitik kekal paling tinggi (49% dalam tinjauan).
• Insurans risiko fizikal (termasuk cat bonds) berada dalam kelompok keutamaan yang nyata (34%).

Jadi, jangkaan saya untuk 2026 ialah:

1. Underwriting akan makin “data-hungry” – anda tak boleh lagi beri maklumat aset yang umum.
2. Model risk governance jadi isu besar – pihak pembeli dan pelabur mahu tahu model apa digunakan, andaian apa, dan bias apa.
3. Produk parametrik berkembang – sebab kelajuan pembayaran dan ketelusan trigger.

Kalau anda sedang memimpin fungsi risiko, kewangan, atau pelaburan, ini masa terbaik untuk audit tiga perkara: kualiti data aset, kemampuan analitik, dan strategi pemindahan risiko.

Penutup: cat bonds naik kerana risiko fizikal makin nyata—AI yang buat ia boleh diskalakan

Cat bonds dan insurans risiko fizikal semakin dilihat sebagai tema pelaburan adaptasi iklim kerana pasaran menerima hakikat mudah: risiko fizikal mempengaruhi harga aset dalam tempoh 5 tahun, bukan sekadar wacana ESG. Data tinjauan Morgan Stanley—84% mahu tambah aset mampan dan 34% mahu utamakan kontrak insurans risiko fizikal—mengukuhkan perubahan ini.

Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, mesej saya konsisten: AI membantu anda menukar risiko iklim daripada “cerita besar” kepada nombor yang boleh diurus. Bila nombor itu boleh dipercayai, underwriting lebih tepat, struktur cat bonds lebih munasabah, dan keputusan pelaburan lebih berdisiplin.

Kalau anda sedang menilai penggunaan AI untuk pemodelan risiko iklim, underwriting, atau struktur perlindungan (tradisional atau ILS), mulakan dengan satu soalan yang praktikal: aset mana yang paling memerlukan perlindungan dalam 12 bulan akan datang—dan data apa yang anda perlukan untuk yakin dengan keputusan itu?