其实不止他们，这两年从长三角的台风掀翻厂房顶，到珠三角的暴雨淹了物流园，气候风险早就不是“天灾不可抗力”那么简单，而是成了企业经营的“常规考题”。今天我就想跟你掏心窝子聊聊，怎么用“气候风险模型”这个工具，把这些“老天爷的脾气”变成能算、能防、能躲的“可选项”。别觉得这是啥高大上的技术，我见过最实在的案例，是一家年营收刚过亿的服装厂，用基础模型优化了仓库选址，去年台风季就比同行少赔了80万。
气候风险模型到底能帮企业解决什么“真问题”？
可能你会说：“我知道要防极端天气，多买保险、建高点仓库不就行了？”但去年我接触的一家物流公司老板，就踩过这个坑——他们买了财产险，结果暴雨导致道路中断，货车困在路上产生的停运损失，保险公司说“这属于间接损失，不在理赔范围”。赔了夫人又折兵。这就是没搞清楚：气候风险对企业的影响，远比“房子进水”复杂得多，而气候风险模型的核心，就是帮你把这些“看不见的连环雷”一个个找出来。
先帮企业“看见”藏在细节里的风险
你知道吗？气候风险对企业的影响，至少藏在三个地方。第一个是“直接冲击”，比如厂房被淹、设备损坏，这个最直观；第二个是“供应链传导”，就像我前面说的农产品加工客户，自己的仓库没事，但供应商那边出问题，照样影响生产；第三个更隐蔽，是“政策和市场变化”——比如某地因为干旱限制用水，高耗水企业就得减产；或者消费者因为极端天气开始抵制“碳足迹高”的产品，你的销量可能悄悄下滑。
气候风险模型就能把这些“藏起来”的风险挖出来。我去年帮一家连锁超市做模型时，发现他们南方某门店的空调用电量，每年夏天都有个“异常高峰”。一开始以为是设备老化，后来用模型叠加当地气温数据才发现：只要夏季高温天数超过25天，门店客流量会增加30%（大家都来吹空调顺便购物），但空调负荷会飙升到平时的2倍，跳闸风险特别高。后来他们提前换了大容量变压器，那年夏天不仅没停电，反而因为空调足多赚了15%的销售额。这就是模型的“透视功能”——把天气和经营数据揉在一起，让你看到以前忽略的关联。
再帮企业算清“赔多少钱”，避免“盲目防御”
很多企业防御气候风险，要么“过度紧张”，花大价钱建防风墙、买全险，结果几年用不上一次；要么“心存侥幸”，觉得“哪有那么巧轮到我”，结果一次灾害就赔光利润。气候风险模型的第二个作用，就是帮你算清楚“不同天气下，到底会赔多少钱”，让防御措施花在刀刃上。
我给你举个真实案例：前年帮一家电子厂做风险量化，他们在深圳有个厂区，担心台风影响。一开始老板想花500万建防风等级更高的厂房。我用模型模拟了一下：当地过去30年，能吹坏现有厂房的强台风（风力≥12级）平均每10年才出现1次，每次直接损失大约300万，加上停工损失总共500万左右。如果花500万加固，虽然能把损失降到100万，但按30年算，反而比“不加固+每次赔钱”的总成本更高。后来我们调整方案：只花100万加固关键设备区域，同时买“台风特定损失险”，每年保费20万，30年总成本比原来少了近千万。你看，模型不是让你“不惜一切代价防御”，而是帮你找到“成本和风险的平衡点”。
这里有个数据你可以参考：联合国环境规划署（UNEP）去年的报告里提到，用气候风险模型做过风险量化的企业，极端天气导致的平均损失比没做的低42%（数据来源：UNEP气候风险报告）。这个差距，对中小企业来说可能就是“活下来”和“被淘汰”的区别。
企业从零开始用气候风险模型，具体要走哪几步？
可能你会说：“模型听着挺有用，但我们公司小，没人懂数据，也没钱请咨询公司，能做吗？”完全能。这两年我帮过不少中小企业落地，发现只要抓住“数据、工具、落地”这三个核心步骤，哪怕是几个人的团队也能上手。
第一步：先把“能用的数据”收集起来，不用追求“完美”
很多人一开始就卡在“数据不够”——觉得需要几十年的气象数据、复杂的地理信息，其实根本不用。企业用气候风险模型，最核心的是“自己的经营数据”和“周边的基础气象数据”，这两类数据都很好找。
我教你个“笨办法”：先列一张“企业资产清单”，把所有可能受天气影响的东西写下来，比如：
然后去这些地方找免费气象数据：
我去年帮一家蛋糕店做模型时，他们连自己的门店地址都没统一整理过。后来花了两天时间，把5家门店的位置、面积、冰箱数量列出来，再从气象局下载了当地过去10年的高温天数，就做出了一个简单的“高温风险模型”——发现只要连续3天超过35℃，门店的奶油蛋糕退货率会上升20%。后来他们针对性地调整了夏季库存，退货损失直接降了一半。所以你看，数据不用多完美，“能用”比“全面”更重要。
第二步：选对工具，中小企业别一开始就“追大牌”
提到“模型”，很多人会想到那些动辄几十万的商业软件，其实对中小企业来说，免费或低成本工具完全够用。我帮企业选工具时，一般会按“企业规模+风险类型”推荐，你可以参考下面这个表格：
| 工具类型 | 适合企业 | 核心功能 | 成本 | 上手难度 |
|---|---|---|---|---|
| Excel+基础模板 | 小微企业（营收＜5000万） | 简单风险矩阵、损失估算 | 免费（可下载联合国环境署模板） | ★☆☆☆☆（会Excel就能用） |
| 开源模型工具（如CLIMADA） | 中型企业（营收5000万-5亿） | 多情景模拟、供应链风险分析 | 免费（需基础编程能力） | ★★★☆☆（有IT人员协助更好） |
| 商业SaaS平台（如Riskpulse） | 大型企业（营收＞5亿） | 实时风险监控、全球数据接入 | 年付费10万-50万 | ★★☆☆☆（可视化界面，无需编程） |
（表格说明：不同规模企业可根据自身需求选择工具，中小企业优先从Excel模板入手，降低试错成本）
我个人最推荐中小企业从“Excel模板”开始，比如联合国环境署免费发布的“中小企业气候风险评估模板”（网上搜“UNEP SME climate risk template”就能找到），里面自带公式，你只需要填数据，就能自动生成风险热力图和损失估算表。去年我帮一家服装厂填这个模板时，他们财务总监说：“原来这么简单，我以为要请个数据分析师呢！”
第三步：别让模型“躺”在电脑里，要变成“可执行的动作”
很多企业做完模型就结束了，觉得“我知道风险了”，但忘了最重要的一步：把模型结果变成具体的行动。其实模型输出的“风险清单”，本质上是给企业提供“该做什么、先做什么”的优先级。
比如模型告诉你“仓库有60%的概率在 5年遇到淹水风险，损失可能达500万”，对应的行动可以是：
我去年帮一家食品企业落地时，模型显示他们的冷链车在高温天气下故障概率很高。他们没直接换车，而是先做了两个小改动：给每辆车装温度报警器（成本200元/辆），和维修厂签“高温天气优先抢修协议”。结果今年夏天高温季，他们的冷链故障次数比去年少了70%，客户投诉几乎降为零。你看，模型不是终点，而是帮你找到“花小钱办大事”的具体办法。
最后想跟你说：气候风险这东西，就像企业的“健康隐患”——平时不注意，等出问题就晚了。但你也不用怕，气候风险模型不是什么“黑科技”，就是个帮你“摸清风险、算清损失、做好准备”的工具。哪怕你今天只是花半小时，把自己企业的资产清单列出来，也是向前走了一大步。
如果你已经开始用模型了，或者遇到了什么问题，欢迎在评论区告诉我——比如“数据不知道怎么找”“模型结果看不懂”，我会尽量帮你解答。 在气候风险这件事上，企业抱团取暖总比单打独斗强，你说对吗？
你琢磨琢磨，保险和气候风险模型的关系，其实有点像咱们平时“生病吃药”和“平时锻炼”——吃药能帮你治病，但不能让你不得病；锻炼能帮你少生病，但万一真生病了还是得靠药。保险就是“治病的药”，等风险发生了才出手，比如厂房被淹了、机器坏了，保险公司按条款赔钱，这叫“事后补偿”。但你发现没？很多时候企业最头疼的不是“房子进水”这种直接损失，而是后面的连锁反应——比如我去年碰到的物流公司，暴雨冲断了路，货车困在半路，仓库里的货送不出去，客户取消订单，这种“停运损失”“客户流失损失”，保险公司多半会说“这是间接损失，不在理赔范围”，你说糟心不糟心？
那气候风险模型就是“平时锻炼”，帮你提前发现“体质弱”的地方，少生病甚至不生病。比如模型能算出你供应商所在地 3年发生干旱的概率是多少，影响原材料供应的可能性有多大，你就能提前找个备用供应商，或者多囤点货，从根儿上避免“断供”这个麻烦。我见过一家做电子零件的小企业，用模型发现南方某供应商所在地台风风险高，就提前跟北方一家工厂签了“优先供货协议”，去年台风季真就派上用场了，没耽误生产。所以你看，保险和模型根本不是“选哪个”的问题，而是“怎么配合着用”——用模型把能防的风险都防住，剩下那些实在躲不开的小概率极端情况，再用保险兜底，这才是最聪明的做法。
中小企业有必要用气候风险模型吗？会不会成本太高？
完全有必要，而且成本可以很低。中小企业抗风险能力较弱，一次极端天气可能造成更大比例的损失（比如年营收1亿的企业，损失500万可能直接影响净利润）。成本方面，中小企业可从免费工具起步，比如联合国环境署的Excel模板（无需编程基础，自带公式），核心数据（企业资产清单、当地气象数据）大多可免费获取（如国家气象局官网、企业自身经营记录），初期投入主要是人力时间，无需额外硬件或软件支出。
企业自己做气候风险模型，需要哪些数据？难获取吗？
核心数据分两类，获取难度不大：①企业自身数据：资产清单（厂房位置、设备脆弱点、供应链节点）、近3-5年经营数据（销量、库存周转率等）；②外部气象数据：可从国家气象局官网（历史气温、降水、台风记录）、地方应急管理局（风险区划图）、免费气象API（如“和风天气”“心知天气”）获取，这些渠道数据公开且更新及时。比如企业只需知道厂房所在区，就能从气象局下载当地近30年的暴雨天数，完全够用。
气候风险模型和买保险有什么区别？哪个更重要？
两者作用互补，缺一不可。保险是“事后补偿”，主要覆盖直接损失（如厂房进水、设备损坏），但间接损失（如供应链中断导致的停运损失、客户流失）常不在理赔范围；气候风险模型是“事前预防”，帮企业识别潜在风险（如供应商所在地的干旱风险）、量化损失概率，进而优化决策（如调整库存布局、签备用供应商协议），从源头减少损失。 “模型+保险”结合：用模型防住大部分可预见风险，用保险覆盖剩余小概率极端损失。
气候风险模型做好后，需要定期更新吗？多久更新一次合适？
需要定期更新，因为气候数据、企业经营情况都会变化。 每年更新一次基础数据（如新增的厂房、供应链变化、最新气象记录）；若当地发生重大极端天气事件（如破纪录的高温、台风），应在事件后1-3个月内检查模型，补充新数据（比如极端天气的强度、影响范围）；长期来看（3-5年），可根据企业规模扩大或业务变化，升级模型工具（如从Excel模板过渡到开源工具CLIMADA），提升分析精度。
