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기후변화로 태풍과 홍수, 산불 등 자연재해 위험이 커지는 가운데 보험사와 재보험업계가 대재해 위험을 예측하기 위해 활용하는 ‘대재해 모델링(Catastrophe Modeling)’에 관심이 높아지고 있다. 과거 통계만으로는 설명하기 어려운 초대형 재난 가능성을 수치화해 보험료와 재보험 가격 산정에 활용하는 핵심 도구로 자리 잡고 있기 때문이다.
변영목 네필라 어드바이저스(Nehphila Advisors) 시니어 애널리스트는 24일 서울 중구 은행연합회 2층 국제회의실에서 열린 ‘기후 변동성과 대재해 리스크 시대의 재보험 전략’ 세미나에서 “대재해 모델링은 보험사와 재보험사, 브로커가 위험을 평가할 때 사용하는 공통 언어”라며 “자연재해 위험을 보험 손실로 번역하는 엔진 역할을 한다”고 말했다.
대재해 모델링은 허리케인이나 지진처럼 발생 빈도는 낮지만 한 번 발생하면 막대한 피해를 주는 재난의 특성 때문에 등장했다. 과거 수십 년의 관측 기록만으로는 위험을 정확히 측정하기 어렵기 때문에 수천~수만 년 규모의 가상 시뮬레이션을 만들어 잠재 손실 규모를 추정한다.
예를 들어 미국 허리케인 모델의 경우 실제 관측 자료를 기반으로 1만 년 규모의 가상 재해 시나리오를 구축한 뒤 각 보험사의 보유 자산에 어떤 손실이 발생하는지를 계산한다. 이를 통해 연평균 예상손실(AAL)과 극단적 재난 발생 시 손실 규모(Tail Risk) 등을 산출한다.
재난 위험을 숫자로 바꾸는 기술
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대재해 모델은 크게 위험(Hazard), 노출자산(Exposure), 취약도(Vulnerability), 재무구조(Financial Module) 등 네 가지 요소로 구성된다. 태풍의 풍속이나 지진 규모 같은 재난 강도와 함께 건물 위치, 구조, 건축연도, 보험 조건 등을 입력해 최종 손실액을 계산하는 방식이다.
특히 모델의 정확도는 데이터 품질에 크게 좌우된다. 같은 태풍이라도 목조 건물인지 콘크리트 건물인지, 지붕 재질은 무엇인지, 언제 지어졌는지 등에 따라 손실 규모가 달라지기 때문이다.
변 애널리스트는 “위도·경도 수준까지 세밀하게 입력된 데이터일수록 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있다”며 “모델 자체보다 노출자산 데이터 품질이 결과에 더 큰 영향을 주는 경우도 많다”고 말했다.
이렇게 산출된 위험 수치는 재보험 상품 가격 결정에 활용된다. 재보험사는 특정 보험사의 포트폴리오가 100년에 한 번 발생할 수 있는 재난이나 250년에 한 번 발생할 수 있는 재난에 어느 정도 노출돼 있는지 분석한 뒤 보장 범위와 보험료를 결정한다.
최근에는 전통적인 재보험 외에도 산업손실보증(ILW), 파라메트릭 보험, 대재해채권(Cat Bond) 등 다양한 위험 이전 수단이 등장하고 있다. 특히 파라메트릭 보험은 태풍 풍속이나 지진 규모 등 사전에 정한 조건이 충족되면 자동으로 보험금을 지급하는 구조로 주목받고 있다. 대재해채권은 기관투자자가 자연재해 위험을 분담하는 상품으로 최근 발행 규모가 빠르게 늘고 있다.
변 애널리스트는 “대재해 모델은 완벽한 예측 도구라기보다 보험사와 재보험사가 위험을 논의하고 가격을 산정하기 위한 기준점"이라며 “기후변화와 데이터 품질, 시장 환경 변화에 따라 지속적으로 보완이 필요하다“고 말했다.
이날 세미나는 한국공제보험연구소가 주최하고 사이먼글로벌보험중개가 후원했다. 세미나 참석자들은 기후변화에 따른 대재해 위험 증가와 재보험 시장 대응 전략을 논의했다.
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