Управление риском природных и техногенных катастроф требует специфических подходов, выходящих за рамки классической актуарной статистики. Поскольку катастрофические события обладают низкой вероятностью, но огромным потенциалом ущерба, актуарии используют методы, основанные на физическом моделировании, географических данных и теории экстремальных значений (EVT), чтобы оценить потенциальные потери и определить адекватные стратегии перестрахования.

Страхование имущества сталкивается с необходимостью учета множества факторов, влияющих на вероятность и размер убытков: от характеристик самих объектов до географического положения и климатических рисков. Использование больших массивов данных (Big Data) и алгоритмов анализа данных позволяет страховым компаниям значительно повысить точность тарификации и эффективность управления портфелем рисков, обеспечивая более справедливое ценообразование для клиентов.

Пенсионные планы с установленными выплатами (Defined Benefit, DB) несут в себе значительные долгосрочные финансовые риски, связанные с непредсказуемостью инфляции, динамикой роста заработных плат и продолжительностью жизни участников. Стохастическое моделирование позволяет оценить вероятность возникновения дефицита пенсионного фонда и определить объем капитала, необходимый для обеспечения финансовой устойчивости плана в долгосрочной перспективе.