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　　南方財經(jīng)見(jiàn)習記者 王達毓 廣州報道

　　9月24日，保險臺風(fēng)“樺加沙”橫掃華南地區，業(yè)屢迎巨用給廣東沿海城市和港澳等地造成較大影響?？纪?strong>理賠全線(xiàn)鋪開(kāi)，風(fēng)險風(fēng)險保險業(yè)又迎來(lái)一次巨災大考。模型

　　同日，構建管理在聯(lián)合國氣候變化峰會(huì )上，新格中國宣布新一輪國家自主貢獻，保險基本建成“氣候適應型社會(huì )”的業(yè)屢迎巨用目標成為關(guān)注焦點(diǎn)之一。

　　氣候風(fēng)險頻發(fā)是考通必須面對的長(cháng)期挑戰。因此，風(fēng)險風(fēng)險如何在完善風(fēng)險分擔機制的模型同時(shí)提升保險業(yè)應對巨災的風(fēng)險管理能力，成為建成“氣候適應型社會(huì )”的構建管理關(guān)鍵環(huán)節之一。

　　事實(shí)上，新格為分擔直保公司風(fēng)險，保險近年來(lái)，行業(yè)持續推進(jìn)“直保公司+巨災共保體+再保險公司+巨災債券+巨災專(zhuān)項基金+政府財政兜底”的多層次風(fēng)險分散機制建設。

　　以廣東為例，其巨災保險試點(diǎn)在全國率先探索、先行先試。根據國家金融監督管理總局數據，2022年至2024年試點(diǎn)期間，廣東省巨災保險累計保費達8.6億元，累計賠付19.3億元。

　　而此次受“樺加沙”影響，珠海、江門(mén)等地也已觸發(fā)巨災保險理賠程序，由地市財政與承保保險公司共同承擔賠付責任。

　　在這一日益完善的風(fēng)險共擔機制下，如何提升險企自身風(fēng)險管理能力、推動(dòng)風(fēng)險關(guān)口前移，已成為各大險企數字化轉型升級的重點(diǎn)方向。

　　而隨著(zhù)“AI+”時(shí)代的到來(lái)，人工智能體的快速發(fā)展為保險業(yè)和資產(chǎn)管理打開(kāi)了新的想象空間。未來(lái)保險業(yè)能否借助行業(yè)通用大風(fēng)險模型（LRM）賦能保險業(yè)實(shí)現風(fēng)險減量管理，進(jìn)一步讓風(fēng)險可見(jiàn)、可算、可控、可料，進(jìn)一步發(fā)揮風(fēng)險管理功能，賦能氣候適應型社會(huì )建設，也成為行業(yè)亟待探索和突破的關(guān)鍵課題。

　　險企加速布局智能化風(fēng)控體系

　　氣候風(fēng)險頻發(fā)，對經(jīng)濟社會(huì )和保險業(yè)的沖擊日益加劇。

　　目前，臺風(fēng)“樺加沙”造成的經(jīng)濟損失尚在統計中，但以2024年9月登陸的超強臺風(fēng)“摩羯”為例，其是中國2024年受影響最嚴重的自然災害之一，也是自1949年以來(lái)登陸我國的最強秋臺風(fēng)，造成直接經(jīng)濟損失近800億元。保險業(yè)累計賠付及預賠付金額約42億元。

　　瑞再研究院中國區首席經(jīng)濟學(xué)家戴鑫向記者表示，隨著(zhù)全球自然災害帶來(lái)的保險損失持續攀升，從源頭采取更多措施降低潛在損失的呼聲日益迫切。這不僅是高風(fēng)險區域的迫切需求，更是全球范圍內的共同訴求。

　　近年來(lái)，各大保險公司積極開(kāi)發(fā)氣候災害風(fēng)控系統，將風(fēng)險管理關(guān)口前移，推動(dòng)行業(yè)加快從“災后補償”向“災前預防、災中減損、災后快賠”的全周期風(fēng)險管理轉型。

　　但過(guò)去保險業(yè)在應對氣候災害時(shí)，常受限于細分風(fēng)險數據不足、歷史損失數據存在偏差，以及風(fēng)險評估模型滯后導致未能充分反映氣候變化帶來(lái)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險演進(jìn)。

　　近年來(lái)，這一局面正逐步改善。保險業(yè)通過(guò)運用衛星遙感、物聯(lián)網(wǎng)、大數據分析等數字化手段，提升風(fēng)險識別、監測與預警能力，推動(dòng)風(fēng)險減量管理從理念走向實(shí)踐，為構建更具韌性的社會(huì )風(fēng)險防范體系提供支撐。

　　以平安為例，為提升風(fēng)險減量服務(wù)質(zhì)效，2010年起平安產(chǎn)險就著(zhù)手建設鷹眼系統，運用人工智能、大數據、衛星遙感等科技，打造“保險+科技+風(fēng)險減量服務(wù)”模式。

　　例如在應對洪水災害方面，鷹眼系統最新上線(xiàn)了“未來(lái)72小時(shí)洪水實(shí)時(shí)預報”功能，水平空間精度達30米。據介紹，該功能以機器學(xué)習算法為核心，深度集成精細化降雨預報模型與高性能水動(dòng)力模型，對雷達數據、數值天氣預報產(chǎn)品和歷史降水數據等多源降雨數據產(chǎn)品進(jìn)行算法融合，結合降雨尺度技術(shù)生成高空間分辨率的預報數據，實(shí)現7×24小時(shí)動(dòng)態(tài)滾動(dòng)更新，最長(cháng)可提前10天對洪水風(fēng)險做出預報。

　　據悉，在自然災害風(fēng)險管理方面，鷹眼系統3.0可識別地震、臺風(fēng)、暴雨等24種自然災害風(fēng)險。

　　中國平安2025年半年報顯示，僅上半年，平安產(chǎn)險自主研發(fā)的 “鷹眼系統DRS3.0” 發(fā)出臺風(fēng)、暴雨、洪水等災害預警信息42.6億次，覆蓋6，402萬(wàn)個(gè)人及企業(yè)客戶(hù)。

　　不只平安，其他險企也在加速布局智能化風(fēng)控體系，推動(dòng)風(fēng)險管理關(guān)口前置。

　　例如，中國人保2024年可持續發(fā)展報告顯示，其已形成全集團多維立體的網(wǎng)絡(luò )空間監測預警體系，基于大數據和安全自動(dòng)化技術(shù)構建網(wǎng)絡(luò )安全態(tài)勢感知平臺，將合規檢查、安全監測、態(tài)勢感知、預警通報、協(xié)同響應和應急處置融為一體。

　　中國太保也在2024年年報中披露，通過(guò)開(kāi)展氣候情景分析與壓力測試，通過(guò)融合國際情景模式與本土氣象數據，探索構建中長(cháng)期氣候物理風(fēng)險分析模型，增強氣候風(fēng)險量化管理能力。

　　隨著(zhù)風(fēng)險管理體系不斷深化，保險業(yè)也在尋求更高效的工具。人工智能體與大語(yǔ)言模型（Large Language Model，LLM）的興起，為巨災模型的實(shí)時(shí)化和智能化提供了新的可能。

　　通用大風(fēng)險模型能否構建風(fēng)險管理新格局？

　　盡管保險業(yè)已應用AI技術(shù)建立起多種氣候巨災風(fēng)險監測模型用于測算風(fēng)險敞口，但在應對日益復雜、頻發(fā)的極端天氣事件時(shí)，傳統模型仍顯露出一定的局限性。

　　放眼未來(lái)，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展正為保險業(yè)與資產(chǎn)管理行業(yè)打開(kāi)全新的想象空間。如何借助人工智能體技術(shù)，全面提升風(fēng)險控制與資產(chǎn)配置能力，已成為保險機構亟待破解的核心課題。

　　香港綠色發(fā)展研究院高級研究員汪申博士表示，傳統風(fēng)險模型多基于“歷史災害數據×風(fēng)險暴露程度×資產(chǎn)易損性分析×預期損失測算”的靜態(tài)框架，未能充分融合新一代人工智能的“開(kāi)源、推理、多模態(tài)、實(shí)時(shí)”幾大最核心特質(zhì)，導致模型在靈活性、精度和響應速度上存在短板。

　　汪申認為，目前業(yè)界正借鑒大語(yǔ)言模型（LLM）的發(fā)展路徑，推動(dòng)新一代“大風(fēng)險模型”（Large Risk Model， LRM）的誕生。事實(shí)上，汪博士在2024年一次氣候相關(guān)的國際會(huì )議上已提出LRM并引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注，將大風(fēng)險模型應用于氣候風(fēng)險管理是未來(lái)發(fā)展的必然方向。例如，通過(guò)整合氣象、地理、遙感、物聯(lián)網(wǎng)等多源異構數據，大風(fēng)險模型可實(shí)現對臺風(fēng)、洪澇、山火等災害的動(dòng)態(tài)模擬與實(shí)時(shí)推演，真正做到讓風(fēng)險“可見(jiàn)、可算、可控、可料”。

　　他建議，應將AI深度融入風(fēng)險建模，實(shí)現對風(fēng)險敞口的實(shí)時(shí)監測與動(dòng)態(tài)評估。當AI與風(fēng)險模型結合，模型本身便可作為一種服務(wù)（Model-as-a-Service， MaaS）輸出。例如，未來(lái)大風(fēng)險模型的多模態(tài)特征（Multimodal）不僅可以賦能保險業(yè)構建不同氣候風(fēng)險類(lèi)型模型，還可實(shí)時(shí)追蹤對災害敏感的資產(chǎn)位置與狀態(tài)，動(dòng)態(tài)計算其預期損失，保險公司據此可向客戶(hù)提供精準化、個(gè)性化的防災減損建議，真正實(shí)現從“事后賠付”向“事前預防”的轉型。

　　事實(shí)上，這一技術(shù)路徑已有雛形。此前英偉達發(fā)布的Earth-2平臺，融合物理模擬、AI模型與可視化技術(shù)，結合氣候領(lǐng)域企業(yè)的專(zhuān)有數據，可在數秒內生成災害預警與預測，展現出強大潛力。然而，汪申也坦言：“懂AI的人未必懂保險，當前該技術(shù)仍停留在氣象預測階段，尚未有效嫁接到保險與再保險場(chǎng)景。若能實(shí)現跨學(xué)科融合，將是AI與保險業(yè)共同探索的前沿方向?！?/p>

　　除了在負債端賦能風(fēng)控，汪申更看好LRM在資產(chǎn)端的應用前景。他表示，未來(lái)可探索基于大風(fēng)險模型的巨災債券實(shí)時(shí)定價(jià)機制，健全氣候風(fēng)險分散機制，最終形成“風(fēng)險可定價(jià)、資本有回報、保障可持續”的良性循環(huán)，進(jìn)一步為險企完善風(fēng)險分擔閉環(huán)。此外，汪申還表示，大風(fēng)險模型將為資產(chǎn)管理公司提供其資產(chǎn)負債表隨氣候風(fēng)險演化的實(shí)時(shí)路徑，這無(wú)疑是開(kāi)創(chuàng )性的工作。

　　展望未來(lái)，“人工智能+”戰略正向縱深推進(jìn)。

　　今年8月，國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》明確提出，要加強人工智能在風(fēng)險防范等重點(diǎn)領(lǐng)域的應用。隨著(zhù)算力持續提升、數據壁壘逐步打破、跨界協(xié)作不斷深化，AI驅動(dòng)的通用大風(fēng)險模型有望成為保險業(yè)風(fēng)險管理的核心基礎設施，加速構建“保險+科技”的新發(fā)展格局。