“潭美”不來中國了，它轉彎了，沿海人民可算是松了一口氣。

還記得9月16日，“山竹”來襲時被臺風支配的恐懼。

那一天廣東和香港，所有高層的樓，都在晃。

路邊所有的樹，都在搖。

每家每戶的窗戶，都是膠。

而其他省份的人們，都在朋友圈看廣東臺風的“直播”。

這就非常真實……

臺風“山竹”于9月16日在廣東臺山海宴鎮登陸。據廣東省民政廳報告，截至9月17日12時，此次臺風造成廣東14個市66個縣（市、區）共458個鄉鎮受災，農作物受災面積79.8萬畝，倒塌房屋121間，4人因災死亡，直接經濟總損失42.49億元。緊跟著的就是保險理賠的一大波數據：

9月14日，在地球另一邊被稱為美國30年最強颶風的“佛羅倫斯”在北卡羅來納州登陸，狂風攜帶暴雨導致了大面積洪災和大規模斷電。截止目前，在此次風暴中已致32人死亡，摧毀近75.9萬個住宅和商戶，造成逾1700億美元的損失。

天災伴隨的往往是巨大的破壞力和經濟損失。車險尚能賠付，但地震、海嘯、洪水等重大自然災害或重大人為災難中，帶來的巨大財產損失和嚴重人員傷亡的風險難以估計，這時巨災風險管理中的重要經濟手段——巨災保險，就顯得尤為重要。

巨災保險這么有用還利國利民，幾年下來反響卻依舊平淡。這背后的原因究竟是什么，我們通過與海外行業的對比，或可窺見一斑。

較之國內而言，國外由于巨災保險體制建立的早，發展的較為健全，在保險科技發展方面也更為積極。

無人駕駛飛機

管理風險和評估損失的一個日益重要的工具。

以Betterview為例：

Betterview是一個風險管理平臺，通過無人機、天線、衛星系統獲取房屋建筑的圖像或影像，利用可操作性的地理空間數據、人工智能和工作流技術，分析數據并優化承保和理賠。

今年7月底，Betterview發布了一項最新的應用 ——  Property Profile（房屋屬性），快速高效地獲取一處房產及其屋面的深入數據見解和風險屬性。 基于Betterview在機器學習和無人機圖像方面的專業技能和經驗，Property Profile充分使用衛星和航空圖像，以及越來越多的其他數據，如歷史天氣等，來確定屋頂的特征，以及未來保險理賠的風險。

Property Profile能在整個保險生命周期中發揮作用： 

● 報價：提高保單應用數據的準確性，加快報價以及保單流轉速度。

● 承保和控損：快速核定投保和續保；明確屋頂問題，及時派遣人員上門服務，在改善客戶關系的同時，降低保險損失。

● 理賠：在派遣理算員現場定損前，先通過Betterview的多源歷史圖像存檔，查明預先存在的屋頂損壞情況。

● 巨災建模：通過考慮二次屋頂特征以及評估者數據來提高建模的準確性。

● 巨災響應：分析巨災后的保險組合，迅速確定保單的損失程度（全部，部分或無損失）。

大數據和分析技術

Jupiter Intelligence是一家專業數據分析服務商，將機器學習和人工智能應用于大型數據集，提供動態化的風險預測模型。該公司主要預測和管理氣象、海平面上升、風暴加劇和氣候性溫度變化帶來的風險。

ClimateScore智能平臺是Jupiter所有服務的分析基礎，其開創性的云架構將數據、概率模型和場景模型連接起來，并在集成環境中進行高級驗證。Jupiter為特定風險預測提供了單獨的服務：FloodScore和HeatScore，兩者分別預測和評估洪澇和極端氣溫風險，且都建立在Jupiter的ClimateScore智能平臺上面。

ClimateScore 智能平臺 —— 提供復雜的動態超本地數據分析，從每條街道到單個建筑體，包括目前可用的最準確天氣和氣候預測。 預測的范圍從2小時到50年不等。

FloodScore洪澇預測 —— 利用專有模型捕捉洪水發生因素之間的相互作用，分析并預測任何指定區域的預期洪水等級，幫助用戶提前準備和應對潛在洪水危害。 

HeatScore氣溫預測 —— 包含多個熱變量的分析，預測極端氣溫，幫助客戶減輕氣候變化帶來的影響（嚴寒或高溫天氣）。 

地理空間情報中心（GIC）

在巨災發生之后，數據對于有效識別、核定和償付理賠是至關重要的。如今，保險商們又多了一個新的數據獲取渠道 —— 地理空間情報中心（GIC）。 

地理空間情報中心（GIC）是美國國家保險犯罪局(NICB)的一個非盈利性項目，也是NICB成員保險公司的一個付費聯盟。該平臺與空間信息技術商Vexcel和地理測繪系統Esri合作，多個角度捕捉高分辨率的圖像，讓保險商看到災難前后的房產“鳥瞰圖”。

通過收集高質量航空影像，進行數據處理和分析，GIC提供了一個專業準確的信息平臺。保險公司能夠將該平臺整合在現有系統中，快速查看和評估投保人的家庭、企業、甚至車輛損失。

這使得保險公司能夠快速做出理賠決定，幫助客戶更快恢復。同時，圖像也被提供給緊急救援人員，幫助他們做出救災反應。另外，同樣的圖像也能被用來減少潛在的欺詐性索賠。 

國際上現有的巨災保險，有專門針對某一種災害的，如美國洪水保險、加州地震保險等；也有承保多項巨災的，如法國自然災害保險、挪威自然災害保險、西班牙巨災保險等。而這些國家在巨災保險法律制度的構建和實施上起步很早，如今已經發展的頗具規模和條理。

如：西班牙自1990年起，確立了以西班牙賠償聯合會為核心的巨災保險制度。西班牙的巨災保險，承保地震、洪水、臺風等自然災害以及暴亂、戰亂等人為災害，其保險不僅賠償財產損失，還賠償人身傷亡損害。

1966年，日本出臺了《地震保險法》和《地震再保險特別會計法》，并且成立了專門的日本地震再保險株式會社，以地震、火山爆發、海嘯為直接或間接原因導致的損害都在其承保范圍之內。

由表1可見，近十年來全球特大自然災害頻發，經濟損失數目也成比例上升，美國在颶風期遭受的損失尤甚。

經數據對比又不難發現，我國在巨災保險的投保損失遠遠低于其他國家。拿08年汶川地震舉例，地震造成的直接經濟損失達到8400多億元，其中財產損失超過1400億元，而投保財產損失不到20億元，占比是0.2%，還不到1%，在國際上，巨災保險賠款一般占到災害損失的30%-40%。

保險賠付數目之低，在巨額損失面前宛若杯水車薪。雖說汶川地震后，2013年11月12日，十八屆三中全會明確提出“建立巨災保險制度”。時至如今已近五年，巨災保險的發展痛點仍在：

● 保險市場的巨災風險分散能力不足。巨災保險從本質上來講屬于財險，我國與經濟發達國家相比，我國財產保險的保險密度與保險深度依然有巨大差距。且再保險制度不夠完善，直保公司不便對巨災風險進行有效地分散、轉移，與再保險公司共同應對風險。

● 法規制度尚不健全。國家相關規范性文件多見于籠統的政策性的號召與指導綱領，還存在不少制度空白和缺失。至今為止，我國仍沒有形成一套完備的巨災保險法制體系，所出臺的一些相關立法及應急方案等，更多地體現為政府的災后救濟制度。

● 巨災保險觀念尚未深入人心。造成這一點的原因主要有兩個方面：首先從我國災后處理的過往經驗來看，政府的角色主要體現在政府救援方面。這反向激勵了承擔巨災風險的民眾，使人們更加依賴于政府的財政補償，而忽視了通過投保巨災保險而進行風險管理的方式。其次是人們普遍對巨災保險的了解不夠多，認可度不高。

● 巨災風險數據不足導致評估難度大。巨災風險的評估不像其他保險類型那樣，可以僅由以往的損失數據資料實現保險精算方式推估，而需藉由復雜的巨災危害度分析及建筑物巨災損害分析方可求得，而且其中又隱含有大量的不確定性，評估技術難度大。無法取得較精確的巨災風險信息，使保險公司無法了解所承擔的風險，對巨災保險保持謹慎的態度，而不愿輕易承保。

近兩年來。隨著國內保險科技的發展，業內也開始有了此方向的動作，不過尚處于起步階段。

去年中旬，中再產險成立中國再保險巨災研究中心，成為再保險行業首個巨災研究專業平臺，意在通過對接國家戰略，服務政府需求、滿足直保公司核心訴求，同時通過科技創新，向行業輸出專業服務與技術。目前，研究中心主要職能集中于搭建信息共享平臺、建立巨災數據庫、開發巨災模型與定價工具、開發巨災產品。

去年年末，中再集團推出中再巨災平臺CRP1.0，為直保公司提供巨災風險識別、風險地圖、災害預警、歷史災害回放、風險累積控制、在線會商等服務。今年七月，中再集團通過旗下全資子公司中再產險成立中再巨災科技公司。

● 人工智能：在核保、承保、和理賠過程中，以人工智能為核心的無紙化系統可以減少重復性的人工工作，為災害發生后緊急的救援節約時間。

● 基因檢測：顧名思義就是對人體的基因進行檢查。這項技術放在巨災保險中，主要表現在為遇難者鑒別身份，也是為災后的理賠降低失誤率，防止保險欺詐。

● 無人機：可代替人類進行危險的工作，及時趕赴受災現場，通過無人機設備和計算機的鏈接，精確全面地對損失進行評估，降低理賠時工作人員的風險，并有效提升理賠效率。