根据联合国减少灾害风险办公室（2025年）的数据，自然灾害的年均成本从1970年至2000年的700-800亿美元飙升至2001年至2020年的1800-2000亿美元。英国精算师学会和世界自然基金会等组织的报告强调，保险业需适应这一快速变化的形势，制定超越偿付能力II等审慎监管的一年期视野的中长期战略。
本文提出了一种基于条件生成对抗网络（Conditional GAN）的人工智能框架，用于生成气候指数的未来时空轨迹。该研究聚焦于土壤湿度指数（SWI），这是法国评估干旱严重程度的关键指标。干旱约占法国自然灾害保险计划赔偿金的30%。
提出的模型名为SwiGAN，可针对法国一个特别容易遭受干旱风险的地区，模拟至2050年的合理干旱传播模式。通过生成逼真的SWI地图序列，SwiGAN揭示了气候变化情景下的干旱动态，并为设计适应性风险管理和保险策略提供了见解。该方法论还可推广至其他气候相关灾害和经济情景生成等精算应用。
SwiGAN的架构基于Wasserstein GAN，这是一种改进的生成对抗网络，通过使用Wasserstein距离作为损失函数，解决了传统GAN训练不稳定的问题。该模型能够生成高分辨率、时空一致的SWI地图序列，从而捕捉干旱在空间上的扩散和随时间演变的规律。研究团队使用历史气候数据训练模型，并通过对比观测数据验证了生成结果的合理性。
在应用方面，SwiGAN可帮助保险公司评估未来不同情景下的干旱风险暴露，从而优化资本配置和再保险策略。例如，模型可以模拟在中等排放路径（RCP4.5）和高排放路径（RCP8.5）下，法国关键农业区域的干旱发生频率和强度变化。这些信息对于制定长期保险产品和定价模型至关重要。
除了保险业，SwiGAN的方法论还适用于其他领域，如农业风险评估、水资源管理和城市防灾规划。其核心优势在于能够生成多种可行的气候情景，而非单一预测，为决策者提供更全面的风险视野。