如今越來越頻繁的極端氣候和自然災(zāi)害讓各行各業(yè)的安全保障受到威脅。巨災(zāi)模型做為一種特定的巨災(zāi)風(fēng)險管理工具和精算評估工具逐漸被人熟知。

人們對巨災(zāi)模型預(yù)測風(fēng)險的評估結(jié)果以及在保險和再保險中定價的應(yīng)用越發(fā)的關(guān)注。2022年5月巨災(zāi)風(fēng)險建模平臺RMS宣布對巨災(zāi)模型進行升級，增加氣候風(fēng)險功能，引起了行業(yè)強烈反響。利用其氣候預(yù)測引擎為保險業(yè)打造了一套產(chǎn)品，幫助保險公司加速開發(fā)與氣候相關(guān)的產(chǎn)品。

隨著人工智能的飛速發(fā)展，巨災(zāi)模型在巨災(zāi)預(yù)測和巨災(zāi)保險行業(yè)中充當(dāng)越來越重要的作用。從政府部門再到保險公司，都更傾向于通過和巨災(zāi)風(fēng)險建模平臺合作，從而解決他們的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

巨災(zāi)風(fēng)險行業(yè)的領(lǐng)袖RMS：

人工智能和巨災(zāi)模型相結(jié)合

RMS作為巨災(zāi)風(fēng)險行業(yè)的領(lǐng)袖，是一家成立時間超過30年的綜合性全球風(fēng)險平臺，主要幫助保險公司、金融市場、企業(yè)和公共機構(gòu)，評估和管理颶風(fēng)、地震、洪水、氣候變化、網(wǎng)絡(luò)攻擊和大流行病等自然和人為災(zāi)害造成的全球風(fēng)險。

通過30年的時間，RMS塑造了世界的風(fēng)險觀，引導(dǎo)著巨災(zāi)風(fēng)險行業(yè)的發(fā)展和變革。其中RMS模型和數(shù)據(jù)產(chǎn)品覆蓋全球120個國家，93%的美國頂級商業(yè)保險公司選擇RMS，10個中有9個全球再保險公司選擇RMS。

而RMS能取得如此成就，其中率先將人工智能技術(shù)和巨災(zāi)模型相結(jié)合是其主要原因之一。RMS的巨災(zāi)模型智能平臺是一個模塊化統(tǒng)一的風(fēng)險分析平臺，具有各種應(yīng)用程序來滿足用戶的風(fēng)險管理需求。它提供專有的數(shù)據(jù)分析，以通過滿足用戶承保和投資組合管理需求的應(yīng)用程序快速生成高分辨率風(fēng)險洞察。同時可以為多個用戶構(gòu)建風(fēng)險建模應(yīng)用程序，以幫助他們深入了解潛在的危害和風(fēng)險。

其中RMS的巨災(zāi)模型智能平臺由六個程序模塊組成，分別是風(fēng)險建模師、曝光智能、站點智能、位置智能API、風(fēng)險數(shù)據(jù)開放標(biāo)準(zhǔn)、條約智能。

風(fēng)險建模師：云風(fēng)險建模軟件結(jié)合了創(chuàng)新的巨災(zāi)模型，高效的建模工作流程和工具可幫助用戶快速了解洞察并改進實時決策。

曝光智能：為當(dāng)今投資企業(yè)的風(fēng)險管理提供數(shù)字化的解決方案，是一款風(fēng)險管理軟件，可讓企業(yè)在一定范圍內(nèi)的風(fēng)險管理更準(zhǔn)確，從而做出明智的決策。 

站點智能：借助應(yīng)用程序，可在幾秒鐘內(nèi)評估一個位置的多重風(fēng)險風(fēng)險。包括風(fēng)險篩查、異常值識別、定制指南等多項服務(wù)，

位置智能API：輕松集成用戶現(xiàn)有的承保工作流程而設(shè)計，可以幫助客戶做出更好、更快、更有利可圖的決策。包括地理編碼、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險評分等多項服務(wù)，

風(fēng)險數(shù)據(jù)開放：建立在包含所有類型風(fēng)險數(shù)據(jù)的風(fēng)險建模數(shù)據(jù)架構(gòu)之上，包括風(fēng)險暴露、覆蓋范圍、模型設(shè)置和分析結(jié)果。并提供現(xiàn)代化數(shù)據(jù)。

條約智能：通過直接向財產(chǎn)巨災(zāi)承銷商使用高級、可定制的定價和投資組合匯總分析來實現(xiàn)客戶的目標(biāo)投資組合。

同時重大的自然災(zāi)害會不斷的改變風(fēng)險評估、承保和投資組合管理的格局，比如美國的桑迪颶風(fēng)和18年發(fā)生的加州野火。RMS吸取了這些事件中的經(jīng)驗教訓(xùn)，增強了風(fēng)險建模方法，巨災(zāi)模型智能平臺的應(yīng)用程序也在不斷的更新升級，從而產(chǎn)生了更強大的模型和更有效的方法來量化不同地區(qū)的風(fēng)險。

RMS在巨災(zāi)保險領(lǐng)域的成功案例：

巨災(zāi)風(fēng)險模型是關(guān)鍵

現(xiàn)階段，RMS在近100個國家和地區(qū)擁有200多個巨災(zāi)風(fēng)險模型，包括洪水模型、風(fēng)暴模型、地震模型、野火模型、網(wǎng)絡(luò)模型等。這些巨災(zāi)風(fēng)險模型幫助世界各地的保險公司、再保險公司和其他組織能夠量化災(zāi)難事件造成的經(jīng)濟損失的潛在幅度和概率。

其中野火模型、洪水模型、地震模型、網(wǎng)絡(luò)模型是RMS在巨災(zāi)保險領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的四種巨災(zāi)風(fēng)險模型。

我們以RMS的野火模型為例，RMS的野火模型可以準(zhǔn)確地描述火災(zāi)開始和傳播時的特征，包括著火點、蔓延速度、植被覆蓋、風(fēng)向等各方面因素。這有助于保險公司區(qū)分安全結(jié)構(gòu)和危險結(jié)構(gòu)、進行風(fēng)險評估、估計潛在損失、準(zhǔn)確定價火災(zāi)風(fēng)險并優(yōu)化風(fēng)險轉(zhuǎn)移。在RMS的官網(wǎng)公布了一項數(shù)據(jù)，從2014年到2022年，美國發(fā)生的火災(zāi)導(dǎo)致的索賠超過了300億，其中在2017年2018年期間就發(fā)生了十次大規(guī)模的火災(zāi)。RMS的火災(zāi)模型為此模擬了美國本土超過 1800萬場野火，專門推出了名為RMS Wildfire HD的模型套件，能高分辨率捕捉野火的走勢和相關(guān)數(shù)據(jù)，使保險公司能夠擁有更精細、更全面的承保和投資組合管理方法。接著我們看RMS在巨災(zāi)保險領(lǐng)域中成功的具體案例。

洪水是歐洲最頻發(fā)的自然災(zāi)害之一，RMS的洪水模型覆蓋了歐洲14個國家和8500個集水區(qū)，同時RMS的洪水模型幫助了歐洲地區(qū)的保險公司進行償付能力的數(shù)據(jù)分析和保險產(chǎn)品的承保和定價。

一家領(lǐng)先的歐洲區(qū)域非人壽保險公司為了提升所在區(qū)域洪水保險市場的地位，選擇與RMS合作，采用了RMS的洪水模型。該公司認識到，想要實現(xiàn)洪水保險市場的增長，需要增強其現(xiàn)有的分析和建模能力，從而改進洪水風(fēng)險選擇、實現(xiàn)更高的定價準(zhǔn)確性和更有效的投資組合管理。

RMS為此提供了名為Risk Modeler 的內(nèi)陸洪水模型，該模型具備洪水來源查詢、位置詳情、包括建筑和業(yè)務(wù)中斷的損失數(shù)據(jù)分析等多個服務(wù)。這家保險公司將RMS的內(nèi)陸洪水模型整合到公司的承保和投資組合管理生態(tài)系統(tǒng)后，促進了洪水保險方面的多項進步，有效地管理洪水災(zāi)害所需的增強風(fēng)險洞察力和高分辨率數(shù)據(jù)。在RMS的幫助下，推出的保險產(chǎn)品增強了承保能力，改進了投資組合管理，促進保費增長和減少損失，同時更適合風(fēng)險定價。

因為日本的地理位置，使其容易受到臺風(fēng)的影響，作為世界上最大的保險市場之一，日本臺風(fēng)的投保風(fēng)險是非常高的。比如2018年的臺風(fēng)“飛燕”登入日本，造成的保險損失總額超過200億美元。在這種背景下，RMS為日本制定了高清臺風(fēng)模型。

RMS的高清臺風(fēng)模型結(jié)合了先進的建模方法，自動生成每個區(qū)域內(nèi)臺風(fēng)危害的真實性、變化和相關(guān)性，對模型進行了整體的升級。并提供捕捉損失數(shù)據(jù)、改進風(fēng)險選擇、精確風(fēng)險區(qū)分等多項數(shù)據(jù)服務(wù)。以精確風(fēng)險區(qū)分為例，RSM通過數(shù)百條模型數(shù)據(jù)曲線來模擬臺風(fēng)風(fēng)險，這些曲線由本地災(zāi)害數(shù)據(jù)、建筑規(guī)范或施工的區(qū)域差異等各種因素構(gòu)成。幫助保險公司更好的進行風(fēng)險區(qū)分。

RMS的高清臺風(fēng)模型也成功幫助了日本的保險公司量化風(fēng)險，從而為合理的承保、投資組合管理和風(fēng)險轉(zhuǎn)移決策提供信息。  

RMS的巨災(zāi)模型：

對國內(nèi)的巨災(zāi)保險發(fā)展有怎樣的借鑒經(jīng)驗

我國是自然災(zāi)害最多的國家之一，起初我國對災(zāi)難采取的辦法是以政府機關(guān)牽頭，聯(lián)合地方以及社會各個部門采取綜合管理的模式，直到2006年國家才首次提出建立巨災(zāi)管理保險體系。

因為國內(nèi)的巨災(zāi)保險還處于起步階段，所以巨災(zāi)保險產(chǎn)品更多的是在政府部門的引導(dǎo)下，在各地展開試點。而國內(nèi)的巨災(zāi)保險主要以地震巨災(zāi)、洪水巨災(zāi)、火災(zāi)巨災(zāi)為主，我們看具體的巨災(zāi)保險產(chǎn)品。

而隨著巨災(zāi)保險產(chǎn)品不斷的推出，多個城市也相繼開展了不同模式的巨災(zāi)保險制度試點，巨災(zāi)保險的賠付比例也已經(jīng)大大上升了。以地震巨災(zāi)保險為例，中國銀保監(jiān)會披露的數(shù)據(jù)顯示截至2022年一季度末，由40多家保險公司組建的地震巨災(zāi)保險共同體已累計支付風(fēng)險賠款7037萬元。

但現(xiàn)階段我國巨災(zāi)保險的發(fā)展所面臨的問題還比較明顯，也凸顯出了我國發(fā)展巨災(zāi)模型的緊迫性。

一，巨災(zāi)保險覆蓋面較低，賠付比例仍有待提升。由于巨災(zāi)屬于小概率事件，加上當(dāng)下保險公司的承受能力不足等原因，巨災(zāi)保險覆蓋面比較低，保障范圍被限制的因素較多。在2008年汶川大地震中，保險業(yè)承擔(dān)的總體損失約占0.2%。在2021年河南洪水中，保險業(yè)賠付金額114.49億元，占總體損失10%。雖然經(jīng)過保險行業(yè)多年的發(fā)展，巨災(zāi)保險的賠付比例雖然有所提升，但還遠遠不夠。

二，與巨災(zāi)風(fēng)險相關(guān)的保險防災(zāi)防損功能薄弱。在防災(zāi)防損的工作當(dāng)中，保險公司有著得天獨厚的優(yōu)勢，因為保險公司內(nèi)部擁有專業(yè)的風(fēng)險預(yù)估部門，但是專業(yè)的巨災(zāi)風(fēng)險預(yù)估一般需要專業(yè)巨災(zāi)模型的支撐，這點是國內(nèi)保險公司不具備的。

三，巨災(zāi)保險應(yīng)急處理機制有待加強。主要表現(xiàn)在損失補償和損失控制兩個方面。其中巨災(zāi)保險具體的賠償金額以及賠償力度是否能夠得到投保人的滿意是其關(guān)鍵。

而在巨災(zāi)模型方面，國內(nèi)起步較晚。2006年中國人保財險開始使用AIR環(huán)球公司的中國地震模型，標(biāo)志著巨災(zāi)模型開始直接進入中國保險行業(yè)。2010年中國再保險集團引入RMS的地震模型，標(biāo)志著巨災(zāi)模型領(lǐng)域在中國保險行業(yè)進入多元化時代。多年以來，國內(nèi)使用的巨災(zāi)模型包括地震、洪水、臺風(fēng)都是國外的，巨災(zāi)風(fēng)險管理的芯片“卡脖子”的問題一直存在。

而RMS在智能巨災(zāi)模型的成功，也給了國內(nèi)很多借鑒的經(jīng)驗。國內(nèi)的保險公司和再保險公司可以積極的與人工智能平臺和相關(guān)政府部門進行合作，積極開展巨災(zāi)保險研究，建立損失數(shù)據(jù)庫以及自然災(zāi)害風(fēng)險分析模型和巨災(zāi)模型智能平臺，可以把研究重點放在洪水、地震、火災(zāi)、泥石流、臺風(fēng)等內(nèi)國內(nèi)災(zāi)難比較頻發(fā)的領(lǐng)域。通過巨災(zāi)模型智能平臺預(yù)測風(fēng)險、加大巨災(zāi)保險應(yīng)急處理機制、精確巨災(zāi)保險的承保范圍，控制累積責(zé)任，幫助保險公司推出符合風(fēng)險定價的巨災(zāi)保險。

目前，國內(nèi)的巨災(zāi)模型也一直在創(chuàng)新進步中。2018年，中再集團成立中國保險業(yè)首家專注巨災(zāi)風(fēng)險管理的保險科技公司，發(fā)布我國第一個擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的商用中國地震巨災(zāi)模型。2021年9月，中國臺風(fēng)巨災(zāi)模型2.0發(fā)布，提供全流程巨災(zāi)風(fēng)險數(shù)字化管理服務(wù)。2021年11月，中國地震巨災(zāi)模型3.5發(fā)布，填補了國內(nèi)地震次生災(zāi)害風(fēng)險量化的空白。

最后，我們需要正視在巨災(zāi)模型方面的國內(nèi)外差距，加快推進巨災(zāi)模型研發(fā)，升級地震、洪水、臺風(fēng)等巨災(zāi)模型，實現(xiàn)主要巨災(zāi)模型全覆蓋。這也需要保險公司、人工智能平臺、政府部門多方的共同努力，也期待巨災(zāi)模型的不斷發(fā)展能給國內(nèi)的巨災(zāi)保險帶來更多的驚喜。