（一）幅員遼闊，自然災害多且危害大

作為一個幅員遼闊的國家，我國地跨多個氣候帶，自然災害發(fā)生頻率高、災害類型多、災害后果嚴重，并且易發(fā)生巨災的區(qū)或分布著中國70%以上的城市、50% 以上的人口。災害一旦發(fā)生，會帶來巨大的經(jīng)濟損失。

自上世紀90年代以來，巨災造成的直接經(jīng)濟損失呈逐漸上升趨勢。據(jù)民政部統(tǒng)計資料顯示，近十年來，由于各種自然災害，直接導致我國經(jīng)濟損失1000億多元，同時受災人口每年也多達2億多。2008年初的南方雪災造成直接經(jīng)濟損失1516.5億元，5·12汶川地震更是造成直接經(jīng)濟損失845億元，69225人遇難，2010年玉樹地震，2698人遇難，倒塌房屋15000間。

今年8月以來，全國多地出現(xiàn)洪災和地震等災情。8月6日凌晨，山東德州市平原縣附近發(fā)生兩次地震，74處房屋倒塌，10人受傷；8月11日，西安市喂子坪村山洪泥石流災害已造成24人死亡、3人失聯(lián)；8月13日，江蘇省鹽城市大豐區(qū)部分鎮(zhèn)出現(xiàn)龍卷風自然災害，造成2人死亡、15人受傷。

伴隨著全球氣候變化以及中國經(jīng)濟快速發(fā)展和城市化進程不斷加快，中國的資源、環(huán)境壓力加劇，自然災害防范應對形勢更加復雜，災前風險減量工作的開展更加迫切。

（二）賠付成本抬高，擠壓保險公司盈利空間

瑞再研究院發(fā)布的sigma報告顯示，2022年，因自然災害導致的全球經(jīng)濟損失約2750億美元，保險損失1250億美元，連續(xù)兩年超過1000億美元。同時，瑞再指出，2022年的自然災害損失狀況再次驗證過去30年巨災保險損失年均增長5%-7%的長期趨勢，預計這一趨勢仍將持續(xù)。

與此同時，風險損失持續(xù)攀升與保險偏好下降驅動再保險費率走強，這進一步加劇了保險公司的成本負擔，擠壓盈利空間。瑞士再保險指出，再保險費率2018年以來呈上升趨勢，且勢頭在2023年1月的續(xù)轉中有所強化。全球經(jīng)風險調整后的無損失組合的財產(chǎn)巨災再保險費率上漲20%-50%，而有損失組合的再保險費率上漲幅度可達100%。

因此，面對日漸頻繁的自然災害和由此抬高的賠付成本，保險公司由單一事后理賠功能逐漸向事前風險管控、風險防范延伸，利用更加專業(yè)和先進的科技手段，主動開展被保標的風險管理，降低事故發(fā)生概率，減少賠付成本。

（一）災前：風險預警

隨著地理信息技術、衛(wèi)星遙感和物聯(lián)網(wǎng)設備等技術的發(fā)展，目前的巨災風險預警工具也越來越完善和豐富，被保險公司日漸廣泛地應用于防災減損。

針對不同的災害類型，各險企“各出奇招”，推出有針對性的保險科技產(chǎn)品。

如針對臺風，中再巨災管理基于其建立的巨災模型，搭建臺風實時損失評估平臺，能夠實現(xiàn)臺風全生命周期追蹤，每日更新預警信息，并基于預測數(shù)據(jù)的風場和淹沒水深場，提供災害潛在損失面，以進行風險預警。浙商保險也有相似的自主研發(fā)的臺風風險損失預估系統(tǒng)，在臺風登陸前，對臺風路徑覆蓋機構發(fā)送可能發(fā)生財產(chǎn)損失的標的信息進行提前預警，有效指導一線風控人員有的放矢進行災前風勘。

針對暴雨洪災，陽光財險引入無人機查勘和 3D 建模技術，對暴雨天氣容易出險的邊坡、路基、基坑、涉水橋、便道以及沿線三者財產(chǎn)等區(qū)域進行了逐一拍照，并對線路中跨河大橋、跨鐵路線路等重要風險管控區(qū)域建立三維立體模型，通過影像資料對工程中的重要風險隱患進行提示，指導施工。

也有公司整合多種災情和多學科理論，建立綜合防災防損平臺，“一步到位”做好風險識別、評估與預警，提高風險防范效率。

如中國人壽財險自主建設的“安心防”智慧防災防損云平臺，融合保險學、計算機學、地理學、災害學、氣象學等多個學科的理論與技術，整合地理數(shù)據(jù)、風險數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)，可結合保險業(yè)務場景，提供數(shù)字化風險分析和風控服務，并可提供風險評估、經(jīng)營熱圖、歷史災損、防災防損專家?guī)斓裙δ?，能夠實現(xiàn)保前精準風勘、保中防災防損、災前監(jiān)測預警。

（二）災中：應急處置

面對自然災害，保險公司依托技術手段，快速進行查勘、救援和理賠等應急處理，能夠有效地幫助客戶更快恢復生產(chǎn)生活。

查勘救援方面，中國太保充分運用“乾坤鏡”“大災指揮平臺”查勘平臺、風險數(shù)據(jù)庫、保單風勘標簽等線上管理平臺以及“太愛勘”“智巡師”小程序等線上化系統(tǒng)，準確了解大災案件，掌握救援物資在時間、地點、數(shù)量、進度等維度的變化，以實時調撥救援力量幫助客戶排憂解難。另外，該公司還通過“云工兵”輔助系統(tǒng)繪制易澇點地圖，為客戶提供應急指南，切實提升數(shù)智化風險防控能力。

平安財險通過“大災應急服務平臺”實時監(jiān)測各地區(qū)全險種報案量和大災理賠救援需求，統(tǒng)籌協(xié)調查勘、救援、理賠等資源。針對受災影響嚴重的區(qū)域，平安財險還為分支機構配備無人機、3D建模系統(tǒng)，通過衛(wèi)星遙感技術，解決水災無法進入現(xiàn)場、損失數(shù)量多、面積大等痛點，實現(xiàn)快速查勘救援。

陽光財險則依托全能保移動端的風勘系統(tǒng)，內置風險評估模型，通過業(yè)務人員現(xiàn)場拍照和輸入相關數(shù)據(jù)因子，便可即時出具風險評估報告，為客戶多角度提供風險防控建議。

（三）災后：快速理賠，大災復盤

鑒于我國自然災害發(fā)生較為頻繁，大災后的復盤和整理其實十分重要。但是，目前我國保險業(yè)尚未建立一個真正完備的巨災風險數(shù)據(jù)庫。

在這方面，中再有所嘗試，其搭建的臺風實時損失評估平臺，能夠記錄歷史災害事件，基于損失評估結果快速地進行大災復盤，并結合風險暴露，量化大災對財務指標的影響。

但就完備程度而言，我國目前的數(shù)據(jù)庫的建立和開發(fā)都還比較有限。值得借鑒的是瑞再，其依托于多年來收集的自然災害數(shù)據(jù)庫和對自然災害研究的豐富經(jīng)驗，開發(fā)出CatNet系統(tǒng)，能夠輔助用戶對世界任何地點的巨災風險進行專業(yè)評估，例如地震災害分布、熱帶氣旋軌道、風暴、洪水、海嘯、冰雹和泥石流等，堪稱巨災界的“活點地圖”。

目前，我國巨災保險的風險減量服務初見成效，但還處于初級階段。還需要科技手段不斷接入災前、災中、災后各個階段的各個環(huán)節(jié)，不斷提高救災減損的效率。