科技赋能 巨灾保险发展难题逐步破解
金融时报 本报采访人员 钱林浩
应急管理部近日公布的统计信息显示，截至7月28日，主汛期以来，洪涝灾害造成江西、安徽、湖北等27省（区、市）5481.1万人次受灾，158人死亡失踪，376万人次紧急转移安置；4.1万间房屋倒塌，36.8万间不同程度损坏；农作物受灾面积5283.3千公顷；直接经济损失达1444.3亿元。
与近五年同期均值对比来看，今年因灾死亡失踪人数和倒塌房屋数量均有下降，但受灾人次上升23.4%，紧急转移安置人次上升36.7%，直接经济损失上升13.8%。面对灾害带来的巨大损失，人们愈发意识到，维护经济社会稳定运行和保证居民生产生活安全需要更加完善的风险保障，巨灾保险也因此再度受到广泛关注。
科技助力 巨灾模型实现突破
受到气候变暖等因素的影响，全球面临的自然灾害风险正在上升。瑞士再保险瑞再研究院认为，全球气候变暖将不断加剧恶劣天气事件的强度和发生频率，因而，相关评估将存在更多不确定性。在未来几十年间，此类事件造成的经济和保险损失将不断上升，对全球经济构成重大威胁。从全球范围来看，2019年自然灾难和人为灾害事件造成的经济损失为1460亿美元，其中，全球保险业赔付了600亿美元的损失。另有专家表示，随着城市中心地区经济发展和人口密度的不断增加，加上气候变化的影响，未来天气事件造成的损失将进一步加剧。
近年来，我国自然灾害较为严重。应急管理部发布的信息显示，2019年，我国自然灾害以洪涝、台风、干旱、地震、地质灾害为主，森林草原火灾和风雹、低温冷冻、雪灾等灾害也有不同程度发生。2019年全年，各种自然灾害共造成我国1.3亿人次受灾，909人死亡失踪，12.6万间房屋倒塌，农作物受灾面积19256.9千公顷，直接经济损失3270.9亿元。
由此可见，我国加快推进巨灾保险有着非常重要的现实意义。2008年汶川地震后，我国加快了发展巨灾保险的步伐，巨灾保险试点于2014年率先在深圳落地，随后宁波等多地均在巨灾保险领域展开探索。但就现状而言，巨灾保险的发展仍面临一些难题。
例如，模型的科学性对于巨灾风险评估十分关键，而搭建数据模型需要建立高质量的数据库，后者有赖于科技提供支持。专家表示，建设一个适合中国国情的巨灾模型，需要构筑一个开放共享的巨灾大数据平台，这就需要发挥大数据等先进技术的作用。对于保险业自身而言，要想长期参与到国家巨灾风险管理体系中去，并在其中发挥经济“减震器”和社会“稳定器”重要作用，同样需要全面、高质量地采集有关数据，掌握并量化巨灾对保险业务产生的影响和损失。
去年8月，中再集团发布了经中国地震学会认证、拥有自主知识产权、可商业应用的“中国地震巨灾模型2.0”。该模型储备了大量前沿科技和丰富可靠的基础数据，可以科学评估地震损失，是我国保险业深度参与地震防灾减灾的关键支撑技术，扭转了我国保险业长期购买国外模型公司产品的状况。据了解，该模型能模拟中国大陆及其周边地区500万年共计3亿多个地震随机事件，精准快速测算经济损失和保险损失。不仅可以为保险公司商业化使用，制定精细化巨灾风险区划和限额管理、快速评估承保业务的保险损失、优化设计再保方案；也能够为政府部门等相关单位使用，以快速评估地震灾害经济损失，辅助制定地震防灾减灾综合规划方案。
加强风险管理 业内实践逐渐深入
【 自然灾害|巨灾保险发展难题逐步破解 业内实践逐渐深入】近年来，人工智能、大数据、云计算、区块链等技术逐渐深入渗透到保险业的转型发展过程中，进一步提升了保险业服务经济社会发展的能力，这在巨灾保险领域也有体现。

稿源：(中国经济网)

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标题：自然灾害|巨灾保险发展难题逐步破解 业内实践逐渐深入