从数据可用性来看，灾害建模利用了已经相对成熟的复杂预测，这些模型能够模拟多种场景下的野火或极端天气，但通常依赖于专有算法。而减缓定价依赖于更细化的本地化数据，可以捕捉具体改造措施对减少损失概率的渐进影响。然而，将这些数据整合到费率中，需要对具体改造对实际损失结果影响的标准化和可靠信息。
由于保险公司对基于灾害的调整更有信心，因此这些作为对气候相关损失的短期财务保障的变革，通常率先实施。这种方法能够让公司确信其不会在前所未有的野火或自然灾害面前低估风险。如果最初仅以减缓定价为重点，保险公司可能仍会选择退出高风险市场，理由是数据不足以及对各种房屋加固改进措施的折扣率回报不确定。因此，灾害定价首先实施，虽然稳定了市场，但给消费者带来了更高的保费负担。
保险行业改革的路径选择
在一个更加成熟的保险环境中，灾害定价与减缓定价应当协同运行。随着关于房屋改造的数据变得更加可用且标准化，保险公司能够更可靠地奖励那些投资于抗风险措施的房主。随着时间推移，灾害模型可以结合更细化的数据，反映社区范围内的减缓措施，从而优化风险评估。这一过程的成功取决于政府机构、学术研究人员、保险公司和地方社区之间的强有力合作。
持续的数据收集和透明的建模方法将使风险分配更加精确，同时促进预防性措施的广泛采用。
