“巨灾保险快速发展难题逐步破解 业内实践逐渐深入”

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据应急管理部近日发布的统计消息，截至7月28日，主汛期以来，洪涝灾害已造成江西、安徽、湖北等27个省(区、市) 5481.1万人受灾，158人死亡，376万人紧急搬迁。 4.1万所房屋倒塌，36.8万所不同程度损坏。 农作物受灾面积5283.3千公顷直接经济损失达到1444.3亿元。

与近5年同期平均相比，今年灾害造成的失踪人数和倒塌房屋数均有所减少，但受害人数上升23.4%，紧急搬迁安置人数上升36.7%，直接经济损失上升13.8%。 面对灾害带来的巨大损失，人们越来越意识到为了维护经济社会的稳定运行和居民的生产生活安全，需要更完整的风险保障，巨灾保险也因此再次受到广泛关注。

科学技术支持巨大灾害模式的突破

受气候变暖等的影响，地球面临的自然灾害的风险在提高。 瑞士再保险瑞再研究院认为全球变暖将继续加剧恶劣天气的强度和发生频率，相关判断将越来越不明确。 未来几十年，这类造成的经济和保险损失将上升，对世界经济构成严重威胁。 从全球来看，全年因自然灾害和人为灾害造成的经济损失为1460亿美元，其中世界保险业支付了600亿美元的损失。 另据专家介绍，随着城市经济的快速发展和人口密度的增加，加上气候变化的影响，未来天气事件造成的损失将更加加剧。

近年来，我国的自然灾害比较严重。 根据应急管理部发布的消息，2010年，我国自然灾害以洪涝、台风、干旱、地震、地质灾害为主，也不同程度发生了森林草原火灾和风雹、低温冷冻、雪灾等灾害。 年来，各种自然灾害共有我国1.3亿人受灾，909人死亡和失踪，12.6万所房屋倒塌，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具有重要的现实意义。 2008年汶川地震后，我国加快了巨灾保险的快速发展，巨灾保险试点工作于年先落地深圳，之后在宁波等多个巨灾保险行业展开了探索。 但从目前情况看，巨灾保险的快速发展仍面临着一点挑战。

例如，模型的科学性对巨大灾害风险的判断很重要，建立数据模型需要建立优良的数据库，而后者依赖于科学技术的支持。 专家表示，要建设符合中国国情的巨灾模型，需要构建开放共享的巨灾大数据平台，需要发挥大数据等先进技术的作用。 对保险业自身来说，要长时间参与国家巨灾风险管理体系，其中发挥经济阻尼器和社会稳定器的重要意义，同样需要全面、优质地收集相关数据，掌握和量化巨灾对保险业务的影响和损失。

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式2.0。 该模型积累了大量尖端科学技术和丰富可靠的基础数据，可以科学判断地震损失，是我国保险业深入参与地震防灾减灾的重要支撑技术，扭转了我国保险业长时间购买国外模式企业产品的状况。 研究表明，该模型模拟了中国大陆及其周边地区500万年共3亿多地震的随机情况，可以准确、快速地推算出经济损失和保险损失。 不仅可以用于保险企业的商业化，还可以细化巨灾风险区划和限额管理，快速判断保险业务的保险损失，优化设计再保险方案。 也可以采用于政府部门等相关机构，迅速判断地震灾害的经济损失，支持地震防灾减灾综合计划草案的制定。

加强风险管理行业的实践

近年来，人工智能、大数据、云计算、区块链等技术深入保险业转型快速发展过程，进一步提高了保险业服务经济社会的快速发展能力，这也体现在巨灾保险业。

年，上海保交所正式运营巨灾保险运营平台，为中国城乡居民住房地震巨灾保险共同体(以下简称地震联合保险体)提供保险、理赔、交易结算等综合服务。 巨灾保险运营平台可以集中积累保险理赔数据，指导巨灾保险和再保险的合理定价，为保险业参与国家防灾减灾事业、开展巨灾风险证券化实践做好基础数据和技术准备。 并且，科技赋能显著提高了巨灾保险的运行效率和服务能力。 云计算和分布式技术等技术的应用不仅保障了平台的安全、稳定运行，而且极大地促进了业务解决效率。 压力测试显示，上述巨灾保险运营平台可在5分钟内入驻25万份保险清单。

在科学技术的帮助下，巨灾保险在应对灾害的过程中发挥着越来越重要的作用。 年6月17日，四川宜宾市长宁县发生6.0级地震后，上海保交所迅速与地震联合保险体合作，统计震源100公里外行政区划内的保单新闻，提取灾区房屋保险数据，调查地震影响，调查保险目标。 截至年6月18日上午，宜宾、泸州两地保险住房共计19.41万户，其中宜宾11.57万户，泸州7.84万户，保险清单及时送到地震共保体执行机构，支持当地调查赔偿和抗震救灾工作有序开展。