Die meisten Vermögensverwalter verfügen bereits über Daten zu physischen Risiken. Nur wenige verfügen jedoch über Daten, die den Anforderungen der Aufsichtsbehörden, der Kundenberichterstattung oder tatsächlichen Entscheidungen standhalten.
Das war das Thema eines kürzlich von „ Clarity AI “ veranstalteten Webinars mit dem Titel „The Physical Risk Gap: What Today’s Datasets Are Missing“ (Die Lücke bei den physischen Risiken: Was in den heutigen Datensätzen fehlt), an dem Jakob Thomä, Gründer und CEO von Theia Finance Labs, sowie Alice Borgonovo, Senior-Produktmanagerin für Klimathemen bei Clarity AI, teilnahmen. Im Laufe des Gesprächs verlagerte sich der Schwerpunkt der Diskussion von den Zielvorgaben hin zur Umsetzung.
Prognose der Anleger zum physischen Risiko
Ausgehend von einer aktuellen Umfrage unter Investoren und Akteuren des Finanzsektors zur Zukunft physischer Risiken legte Thomä mit einer Aussage den Rahmen für den weiteren Verlauf des Gesprächs fest: „Es ist nicht zu erwarten, dass Regierungen in den nächsten fünf Jahren zu aggressiven Investitionen in Anpassungsmaßnahmen übergehen werden.“ „Von Regierungen wird erwartet, dass sie reagieren, nicht dass sie sich vorbereiten“, merkte er an. Das bedeutet, dass die Welt einen kostspieligeren, reaktiven Weg einschlägt, anstatt einen kostengünstigeren, präventiven.
„Von Regierungen wird erwartet, dass sie reagieren, nicht dass sie sich vorbereiten.“
Zwei Ergebnisse dieser Umfrage stachen als miteinander verbunden, aber unterschätzt hervor. Erstens wird nicht erwartet, dass Versicherungen zur Rettung eilen. Private Versicherer sind zunehmend nicht mehr bereit, die mit einigen der am stärksten gefährdeten Regionen verbundenen versicherungstechnischen Herausforderungen zu tragen. Gleichzeitig erwarten die Befragten, dass Unternehmen zur Risikosteuerung stärker auf Versicherungen und Anpassungstechnologien zurückgreifen – eine der derzeit noch ungelösten Dynamiken auf dem Markt.
Zweitens – und dies wird vielleicht noch häufiger übersehen – ist die Migration zu nennen. Physikalische Risikomodelle gehen in der Regel davon aus, dass eine Fabrik getroffen wird, die Produktion zum Erliegen kommt und alle einfach an Ort und Stelle bleiben. In der Realität dürfte es nach größeren Ereignissen jedoch nicht zu einem langsamen Abfluss, sondern zu heftigeren Wellen sozialer Entwurzelung kommen, die das Risiko auf eine Weise neu gestalten, die durch reine georäumliche Gefahrenkartierung allein nicht erfasst werden kann.
Die Umfrage zeigte zudem, dass nahezu Einigkeit darüber herrscht, dass klimatische Kipppunkte nun neben Inflation, Staatsverschuldung und Auswirkungen auf Unternehmensbilanzen Teil der Analyse physischer Risiken sein müssen. Doch trotz dieser zunehmenden Komplexität erwarten Anleger nach wie vor, dass der wichtigste Risikofaktor in diesem Jahrzehnt extreme Wetterereignisse sein werden – genau der Mechanismus, den georäumliche Analysen auf Asset-Ebene erfassen sollen.
Über die Zentrale hinaus: Warum Daten auf Anlagenebene unverzichtbar sind
Eine strukturelle Schwäche zeigt sich immer wieder auf dem Markt: eine anhaltende Fokussierung auf den Firmensitz statt auf die Vermögenswerte, die ein Unternehmen tatsächlich antreiben. „Vielleicht bewerten wir das Risiko eines Finanzviertels in der Innenstadt von New York oder in London, anstatt tatsächlich zu analysieren, wo das schlagende Herz des Unternehmens liegt“, sagte Alice Borgonovo von Clarity AI.
„Vielleicht bewerten wir das Risiko eines Finanzviertels in der New Yorker Innenstadt oder in London, anstatt tatsächlich zu analysieren, wo das pulsierende Herz des Unternehmens schlägt.“
Produktionsstätten sind oft auf natürliche Ressourcen wie Süßwasser angewiesen und befinden sich überproportional häufig in Schwellenländern,die einem höheren Risiko akuter Gefahren ausgesetzt sind. Die Lösung besteht nicht darin, mehr Vermögenswerte abzusichern, sondern die richtigen. „Es geht nicht nur darum, wie viele Vermögenswerte abgesichert sind, sondern welche Vermögenswerte abgesichert sind. Das ist wirklich die entscheidende Frage, um das tatsächliche Risiko eines Unternehmens zu verstehen“, fügte sie hinzu.
„Es geht nicht nur darum, wie viele Vermögenswerte abgedeckt sind, sondern welche Vermögenswerte abgedeckt sind. Das ist wirklich die entscheidende Frage, um das tatsächliche Risiko eines Unternehmens zu verstehen.“
Um darüber hinauszugehen, müssen Geolokalisierung, Gebäudehöhe und die Nähe zu Infrastruktur wie dem Stromnetz miteinander kombiniert werden. „Eine Adresse allein reicht nicht aus“, sagte Borgonovo.
Clarity AIDer Ansatz des Unternehmens kombiniert eine KI-gestützte Geolokalisierung, die gemeinsam mit dem Klimarisikopartner RiskThinking.ai entwickelt wurde, mit Qualitätssicherung und direktem Kundenfeedback.
Von der Checkbox-Übung zur finanziellen Realität
Ein immer wiederkehrendes Thema während des Webinars war die Frage, ob physische Risiken nach wie vor nur eine Formalität bei der Offenlegung sind oder tatsächlich in Entscheidungen einfließen. „In der Vergangenheit waren wir daran gewöhnt, dass es sich hierbei eher um eine reine Abhakübung handelte“, sagte Borgonovo. Das ändert sich derzeit aus drei Gründen: Die Aufsichtsbehörden prüfen die Angaben im Rahmen von TCFD und IFRS S2 genauer, Investoren wollen, dass physische Risiken direkt in die Finanzbewertungen einfließen, und nicht zuletzt aufgrund der Erfahrungen aus der Praxis. „Wir haben gerade eine Hitzewelle erlebt … Es geht nicht mehr um eine Diskussion für das Jahr 2050. Es ist eine Diskussion über morgen, über heute“, sagte sie und verwies dabei auf den Widerstand bei der Hauptversammlung der BP AG gegen eine Einschränkung der Klimaberichterstattung.
„In der Vergangenheit waren wir daran gewöhnt, dass es sich hierbei eher um eine reine Abhakübung handelte.“
Dieser Wandel zeigt sich auch in den Zeithorizonten: von langfristigen Szenarien bis zum Jahr 2050 hin zu Zeiträumen von zwei, drei oder fünf Jahren, die nach bedeutenden Ereignissen wie einem El-Niño-Zyklus aktualisiert werden. „Man nimmt etwas erst dann ernst, wenn man eine Strategie hat. Sonst landet es wieder in der Schublade, bis die nächste Hitzewelle kommt“, sagte Thomä.
„Man nimmt so etwas erst dann ernst, wenn man eine Strategie hat. Sonst landet es wieder im Schrank, bis die nächste Hitzewelle kommt.“
Warum Gefahren und Szenarien nicht einzeln bewertet werden sollten
Das Gespräch wandte sich dann der Frage zu, wie Gefahren und Szenarien ausgewählt werden und warum diese Auswahl darüber entscheidet, ob eine Analyse einer genauen Prüfung standhält. Nehmen wir das Beispiel „Global Weirding“: Dabei geht es nicht nur darum, dass sich der Planet erwärmt, sondern auch darum, dass das Wetter unberechenbarer wird und sich Gefahren zunehmend verstärken. Auf die Rekordhitze im Death Valley folgte unmittelbar darauf der Hurrikan Hilary mit Rekordregenfällen in derselben Region. „Wir sollten nicht einfach sagen, dass die Hitzewelle die Gefahr ist, auf die ich mich konzentrieren möchte. Wir sollten sicherstellen, dass alle verschiedenen Gefahren miteinander interagieren“, sagte Borgonovo.
Die gleiche Logik gilt auch für Szenarien. Anstatt sich auf einen einzigen Pfad wie den 1,5-°C-Pfad festzulegen, befürwortet „ Clarity AI “ eine stochastische Betrachtung mehrerer Szenarien gleichzeitig. „Lassen Sie sich nicht auf ein einziges Szenario festlegen. Seien Sie offen und ziehen Sie mehr als eines in Betracht“, sagte sie – ein Ansatz, der gegenüber den Regulierungsbehörden besser zu rechtfertigen ist und der der tatsächlichen Entwicklung von Gefahren näherkommt.
„Lass dich nicht auf ein einziges Szenario festlegen. Sei offen und ziehe mehr als nur eines in Betracht.“
Eine schwierigere Frage bleibt jedoch offen: Wissen Anleger überhaupt, was sie mit den Daten anfangen sollen – selbst dort, wo sich die Datenlage verbessert hat? „Die Datenlücke ist in vielen Fällen kleiner, als man denkt. Die größere Lücke besteht derzeit darin, was Anleger mit den Daten anfangen wollen“, sagte Thomä – sei es die Frage, ob passive Strategien ihre Engagements im Vorfeld eines prognostizierten Ereignisses umschichten sollten, oder wann aktive Manager handeln sollten.
„Die größere Frage ist nun, wie die Anleger die Daten nutzen wollen“, sagte Thomä – nämlich, ob passive Strategien ihre Engagements im Vorfeld eines prognostizierten Ereignisses umschichten sollten und wann aktive Manager handeln sollten.
Wie man den Schritt vom Vorhaben zur Umsetzung tatsächlich schafft
Bei der „Datenlücke im Bereich physischer Risiken“ geht es weniger um den Zugang; die meisten Institutionen können mittlerweile KI-gestützte Geodaten auf Objektebene abrufen. Es geht vielmehr darum, ob diese Daten detailliert, fundiert und aktuell genug sind, um einer genauen Prüfung standzuhalten.
Verluste scheinen der Hauptgrund für die Dringlichkeit zu sein. „Ich glaube, man muss erst Verluste sehen … Ich gebe dem Ganzen noch ein oder zwei Jahre“, sagte Thomä. Auf regulatorischer Seite wurden die Offenlegungspflichten erheblich ausgeweitet, doch die schwierigere Frage ist nun, ob die Unternehmen ihren Worten auch Taten folgen lassen können.
„Ich glaube, man muss erst Verluste hinnehmen … Ich gebe dem Ganzen noch ein oder zwei Jahre.“
Naturbedingte Risiken und physische Risiken werden zunehmend nicht mehr als getrennte Themen, sondern als miteinander verschmelzende Bereiche betrachtet, wobei wasserintensive Rechenzentren eine klare Schnittstelle zwischen dem Übergang und physischen Risiken darstellen.
Zwei blinde Flecken fallen besonders auf. Die Bereiche Wohnungsbau und Versicherbarkeit können laut Thomä genauso schnell in den Bereich „großer Schwierigkeiten“ rutschen wie jedes andere Risiko auch, werden jedoch in den meisten Szenarien – einschließlich des NGFS-Szenarios – nicht berücksichtigt. Und Lieferketten jenseits der Tier-1-Zulieferer sind, wie Borgonovo es ausdrückt, nach wie vor „ein bisschen wie im Wilden Westen“.
Um diese Lücke zu schließen, müssen wir uns von den Abkürzungen auf Führungsebene lösen, Gefahren und Szenarien als miteinander interagierende Systeme betrachten und sozialen Risiken sowie Risiken in der Lieferkette dieselbe Sorgfalt widmen, die bereits bei Wetterereignissen zum Tragen kommt. Die Datensätze verbessern sich rasch. Die eigentliche Frage ist nun, ob Investoren, Versicherer und Aufsichtsbehörden bereit sind, darauf zu reagieren.
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