<p>怡安集團通過實施 Oasis 損失建模框架（Oasis LMF）擴大了其在拉丁美洲的災難建模能力，以向客户提供 ERN 的區域災難模型。這一舉措支持怡安對開源建模的承諾，旨在為該地區的（再）保險公司和其他客户提供更大的透明度，並促進更好的風險決策。此次擴展旨在幫助客户理解他們的潛在風險，特別是在拉丁美洲獨特的災難特徵下，並提供量身定製的風險管理和災害風險降低解決方案。免責聲明：本新聞簡報由公共技術公司（PUBT）使用生成性人工智能創建。儘管 PUBT 努力提供準確和及時的信息，但此 AI 生成的內容僅供參考，不應被解讀為財務、投資或法律建議。怡安集團於 2025 年 12 月 16 日發佈了用於生成本新聞簡報的原始內容，並對其中的信息承擔全部責任。© 版權 2025 - 公共技術公司（PUBT）原始文檔：這裏</p>

怡安集團

<p>怡安集團通過實施 Oasis 損失建模框架，擴大了其在拉丁美洲的災難建模能力，以向客户提供 ERN 的區域災難模型。這一舉措支持了怡安集團對開源建模的承諾，旨在為該地區的（再）保險公司及其他客户提供更大的透明度，並增強更好的風險決策能力</p>

<p>Aon plc has expanded its catastrophe modelling capabilities in Latin America by implementing the Oasis Loss Modelling Framework (Oasis LMF) to deliver ERN’s regional catastrophe models to clients. This move supports Aon’s commitment to open-source modelling, aiming to provide greater transparency and empower better risk decisions for (re) insurers and other clients in the region. The expansion is designed to help clients understand their potential exposures, particularly in Latin America’s unique catastrophe profile, and to offer tailored solutions for risk management and disaster risk reduction. Disclaimer: This news brief was created by Public Technologies (PUBT) using generative artificial intelligence. While PUBT strives to provide accurate and timely information, this AI-generated content is for informational purposes only and should not be interpreted as financial, investment, or legal advice. AON plc published the original content used to generate this news brief on December 16, 2025, and is solely responsible for the information contained therein. © Copyright 2025 - Public Technologies (PUBT) Original Document: here</p>
<div class="lb-trans"><p>怡安集團通過實施 Oasis 損失建模框架（Oasis LMF）擴大了其在拉丁美洲的災難建模能力，以向客户提供 ERN 的區域災難模型。這一舉措支持怡安對開源建模的承諾，旨在為該地區的（再）保險公司和其他客户提供更大的透明度，並促進更好的風險決策。此次擴展旨在幫助客户理解他們的潛在風險，特別是在拉丁美洲獨特的災難特徵下，並提供量身定製的風險管理和災害風險降低解決方案。免責聲明：本新聞簡報由公共技術公司（PUBT）使用生成性人工智能創建。儘管 PUBT 努力提供準確和及時的信息，但此 AI 生成的內容僅供參考，不應被解讀為財務、投資或法律建議。怡安集團於 2025 年 12 月 16 日發佈了用於生成本新聞簡報的原始內容，並對其中的信息承擔全部責任。© 版權 2025 - 公共技術公司（PUBT）原始文檔：這裏</p>
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怡安集團利用 Oasis 框架在拉丁美洲擴展災難建模能力