記者郭曉潔 實習生寧一晗 

　　今年4月以來，廣東等地反常的持續降雨為財產保險公司帶來了不小的壓力。

　　相關數據顯示，僅4月19日至28日十天時間，廣東保險機構累計報損金額6.99億元，其中，農險報損1.57億元，巨災險報損0.76億元，分別占比22.46%和10.87%。

　　保險業對氣候災害的迅速響應有效發揮了減震器的作用，但面對愈發高頻的氣候災害事件，如何提前精準預測風險，做好風險減量服務，是當前險企面臨的一大難題。

　　保險風險減量是保險公司利用專業和先進的科技手段，提前主動介入被保險標的的風險管理，通過降低事故發生概率，實現社會風險總量的減少。

　　將風險管理“前移”，對于提高社會抗風險能力具有積極作用。近年來監管部門也對風險減量服務提出了具體的指引和要求。2023年，原中國銀保監會印發了《關于財產保險業積極開展風險減量服務的意見》，提出風險減量服務是財險業服務實體經濟發展的有效手段之一；今年4月，國家金融監督管理總局等部門印發《關于推動綠色保險高質量發展的指導意見》，指出各保險企業要提供一攬子風險減量與損失保障保險方案，加強綠色保險產品開發管理、風險減量管理和理賠專業隊伍建設。

　　事實上，過去多年來保險公司在借助物聯網、大數據等技術賦能防災減損領域已有不少成功探索。近年來，保險公司也在預防“大氣候”風險基礎上，向“小氣候”風險聚焦，在農業保險等易受氣候影響的行業“精耕細作”，將風險關口前移。

　　多位受訪人士表示，目前保險業已與農業部門、第三方科技服務公司逐漸探索出一條成熟的合作路徑賦能風險減量，而隨著大數據、人工智能的發展和數據要素交易市場的逐漸成熟，未來科技賦能風險減量服務還有不少想象空間。

　　數字化手段助力風險減量

　　隨著氣候變暖和自然災害頻發，通過技術手段對氣候風險進行預警，成為保險公司提升風險減量服務的主要手段之一。

　　記者梳理上市險企ESG報告發現，不少險企主動介入氣象風險管理工作，依托物聯網、大數據系統等技術開發了系統的風險減量服務平臺。

　　如平安產險自主研發的鷹眼系統及大災應急服務平臺，包含了臺風、暴雨等8種災害風險地圖和15種災害預警，平均準確率超過70%，提前時間達到48小時以上。經統計，2023年平安共發出預警信息85.7億次，覆蓋8704萬個人和企業客戶。

　　平安保險2023年ESG報告顯示，自上線以來，鷹眼系統在風險預警、減災降損等方向取得了顯著成效，平安已在多個險種范圍內，為政府、企業和個人減少了數億元的災害損失。

　　而人保財險則打造了“萬象云”風險減量服務平臺及12 個專業領域的風險減量服務子平臺，將衛星遙感、無人機、物聯網、區塊鏈、Al智能識別等技術廣泛應用于各領域。2023年，人保財險在極端天氣來臨前對2.27萬處城市內澇風險點和2.39 萬非車險客戶提前開展風險排查，向車險客戶推送風險提示短信1200萬條，為營運貨車提供風險預警次數為1.8億次等。

　　多家險企技術服務提供商向記者表示，業內通常將氣候災害類型分為“大氣候”和“小氣候”。針對“大氣候”如臺風、暴雨等具有大范圍氣象災害，保險公司通常已搭建系統性的風險減量技術系統；而隨著險企對鄉村振興和綠色保險的進一步聚焦關注，物聯網等數字技術也開始深入到局部地區特色農業的“小氣候”風險減量工作中。

　　農業向來“靠天吃飯”。2023年聯合國相關報告顯示，在所有部門總氣象災害損失中，農業占比為 23%；干旱造成的損失 65%以上發生在農業部門，而洪水、風暴、颶風等活動造成的損失約 20%發生在農業部門。因此，針對性地開展農業保險風險減量服務，成為近年來險企的探索熱點。

　　廣州大氣候農業科技有限公司（以下簡稱“大氣候農業”）創始人、CEO 易丙洪認為，農業的生產都會面臨自然災害等風險，因此保險的就顯扮演了重要角色。目前險企在特色農業領域的防災減損工作已經有不少落地實踐，而這些實踐通常圍繞日常的農業生產場景開展。

　　易丙洪舉例稱，大氣候農業自主開發的物聯網數據采集設備“農眼”智能監測系統，可以精準采集降雨量、臺風等氣象災害并已經應用在廣東郁南等特色農業縣區。智能監測系統的應用一方面可以輔助當地農戶及時進行科學化、規?；貞獮念A警，另一方面也減輕了保險公司理賠信息采集的賠付壓力。

　　類似的案例近年來在農業風險管理領域越來越普及。

　　2023年，中華財險搭建了“連州菜心大數據平臺”，將“保險+科技”運用在防災減災當中，提供衛星遙感、無人機飛防、氣象預警等防災防損服務，為當地特色菜心產業的生產銷售全流程提供保障。在湛江等地，中華財險的“智慧菜園”服務項目則通過對環境情況、作物生長情況、災害情況和病蟲狀況等各種作物生長過程中重要的參數進行實時監測，從而提高農業生產風險抵御能力，切實幫助農民有效改善農業生態環境、提高農業生產水平。

　　以增城特色農產品荔枝為例，面對荔枝期有可能出現的降溫、降雨等不同方面的局部氣象災害，保險公司、第三方公司、農業局等多方形成上下游聯動關系，將物聯網數據監測信息結合專家指導意見后，通過多種預警方式將信息向農戶觸達。

　　廣東漫云物聯科技有限公司副總經理王若琳表示，在局部地區的“小氣候”細分領域中，物聯網技術可以精準預測局部氣候風險，通過預測天氣變化和潛在自然災害并及時提供預警信息，幫助農戶采取有效措施。這些預警信息則通過從線下到線上傳遞給農戶，而這之中很多預警信息傳達工作都是由當地農業部門和保險公司完成的。

　　因此，保險公司密集投入到這些以往看來與險企關系不大的項目，實際上為提升風險減量服務提供了精準的支持。政府+保險公司+數據技術服務商三方聯動有效降低氣象災害對農業發展負面影響的生態已漸成熟。

　　大數據、AI應用空間巨大

　　事實上，物聯網等技術在國內外農險領域的應用案例已不少，而隨著大數據和AI技術的發展，多種技術融合賦能農業風險管理的探索還在繼續。尤其是隨著數據要素市場的逐漸成熟，公共數據也有望在保險風險管理領域扮演重要角色。

　　在廣州數據交易所上架、保險公司作為買方的大數據產品“企業環保寶”便是其中一例。廣東柯內特環境科技有限公司高級行業專家潘毅圖向記者表示，以環境責任險為例，在2007年環責險開展以來，由于缺乏有效的公共數據支撐等原因，企業購買意愿不強，賠付率低，險種推廣效果并不理想。

　　潘毅圖表示，隨著數據要素領域立法的完善以及數據交易市場的逐漸成熟，政府沉淀累積的公共數據在市場上開始流通，從而打開了環責險的新格局。

　　“目前，企業環保寶納入了企業環評、排污許可證、在線監控等兼具動靜態的公共大數據，并將企業生產原材料中高風險物質的存量、企業污染治理是否先進、所處環境是否敏感、過去企業環境表現情況等要素，納入企業突發環境事件風險等級的評估過程，有效支撐了新環責險的保前定價、保中風控和保后理賠環節，大幅減少了保險公司人工勘查的工作量，使風險管理得到前置。經過一系列產品完善后，目前某險企該款新環責險綜合賠付率已從低于2%水平上升至70%左右?！迸艘銏D說。

　　因此，不少業內人士認為，公共數據具有巨大的開發價值，未來若能形成社會數據與公共數據相互融合，做到數據挖掘、數據加工與數據應用環環相扣，將為全方位防災減損提供更精準參考。

　　除了數據廣度外，數據精度和深度也影響著大數據在農業風控模型中的有效應用。

　　易丙洪表示，目前大氣候農業鋪設的“農眼”物聯網智能監測點超1.1萬農業生產經營主體，覆蓋面積高達1100萬畝，傳感器安裝也超過20萬個體量，物聯網大數據覆蓋量處于全球領先水平。即便如此，農業物聯網大數據的精準度和廣度在中國依舊處于初步階段。未來數據的連續性、有效性是未來大數據和AI賦能保險業風險管理的重點方向。

　　“目前國內歷史氣象數據的回溯年限較短，氣象類公共數據的交易仍處于起步階段，這一定程度上影響到氣象大數據的應用和AI大模型的開發。此外，不少行業的數據資產流通存在割裂現象，行業標準和共識需要進一步統一?！币妆檎f。

　　在數據精度方面，易丙洪向記者表示，目前氣候預警有關的數據信息主要囊括“天、地、空”三方面數據。如由土壤傳感器、氣象傳感器等各類傳感器收集獲取同一塊土地，不同地形高度、不同地理位置的局部氣候環境都可能存在差異，這就對三類數據的細分精準度提出更高要求。

　　盡管受限于數據豐富度和廣度和有效性，目前大數據和AI技術在農業風險管理的應用場景仍有待培育，但不少保險公司已在積極入場提前布局。

　　王若琳向記者表示，目前不少保險公司將AI技術應用在對農戶的科普教育場景，如提供定制化的學習內容和建議，幫助農民提高生產效率和風險意識等。隨著有效大數據入場和保險公司對更多細分領域應用場景的研發投入增加，AI技術在保險風險減量服務中的應用也將更加深入。如通過使用AI+農業專家指導+機器學習技術，對作物生長情況、病蟲害發生概率進行實時監測和預測，幫助農民優化農作物管理，減少損失，從而降低保險賠付和減少農藥使用等，應用場景想象空間巨大。

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責任編輯：劉天行