险企多种科技手段应对“桦加沙”

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科技保险政策_科技保险发展中存在的问题_

据中央气象台消息,今年第18号台风“桦加沙”(超强台风级)目前正在给我国带来严重风雨影响。在“桦加沙”登陆之前,多家保险公司已做好全方位应对措施,不仅通过系统化部署强化风险防控,更以大数据、AI、物联网等科技手段为核心支撑,深化防灾减损体系建设。

业内人士认为,科技手段的应用将大幅提升险企防灾减损的针对性和有效性,在降低险企赔付支出、改善承保利润的同时,推动险企从损失补偿者向风险管理者的角色升级。

全面提前做好应对

“我已经提前准备好三天的口粮,窗户也已经用胶带加固完毕。现在外面风声猛烈,这两天都会居家办公,不出门。”9月24日上午,深圳市民杨先生对记者表示。

与普通市民的个人防护相比,保险公司的应对体系更为复杂——从加强风险预警提示到开展隐患排查治理,从统筹盘点行业救灾物资到灾中应对方案的设计。

人保财险表示,已启动大灾应急响应,人保财险广东、深圳、海南等地分支机构已落实多项大灾应急响应举措。例如,人保财险广东分公司设立了由主要负责人牵头的10个专项工作组,组建内部理赔支援团队200人、外部专家及公估650人,救援检测机构10多家,储备无人机查勘设备77台、施救车辆340台,锁定车辆保全场地120多个,已开展车险水浸风险点、非车险客户、农险客户排查万余家/次。

中国平安旗下的产险、寿险、健康险、养老险等多家公司快速协同,部署多项巨灾防御与应急响应方案,截至9月23日15时,平安产险提前72小时向潜在受灾客户发送预警信息与防灾指引,累计覆盖超2000万人次。

同时,太保产险联动相关机构开展专属救援资源筹备工作,通过三级资源梯度补给体系,所有专属救援资源在台风登陆前24小时内部署至指定区域,灾时将根据应灾救援开展情况,随时驰援受灾区域。该公司还组建了一体化防灾应灾服务团队,建立客户服务、应灾支援、专业队伍、科技提效全流程风险减量服务通道,全员严阵以待。

北京排排网保险代理有限公司总经理杨帆对记者表示,公司经常收到合作险企的灾害风险预警。近年来,保险公司通过数字化渠道,在台风、暴雨等灾害来临前,精准推送防御指南、风险点提示和应急建议。这种预警机制已成为行业常态,显著提升了风险应对的前瞻性。面对巨灾风险,保险行业从传统的“事后理赔”全面转向“事前预防、事中干预、灾后快赔”的全链条风险减量管理。

深化科技赋能

在全球气候变暖背景下,我国极端天气呈多发态势,气象灾害导致的巨灾风险不断攀升。对此,保险公司积极开展研究,提升应对能力,持续深化科技赋能,推进防灾减损和风险减量。

据人保财险总裁于泽介绍,为有效应对巨灾风险,人保财险搭建了“万象云”风险减量服务平台,今年进一步实现全流程数字化升级,通过与中国气象局加强体系化合作,升级临灾快速响应机制,强化风险查勘创新服务,全力筑牢灾害防控网。通过深化“气象+保险”服务创新,构建行业领先的气象监测网络,显著提升气象灾害全流程管理效能。平台创新气象“四预”服务,包括预警、预报、预判和预防。同时,人保财险与中国气象局人工影响天气中心合作,创新建立“政府主导、气象组织、人保支持”的人工影响天气风险减量服务联动模式,在防雹、防旱等方面成效显著。

应对“桦加沙”时,平安产险充分发挥科技赋能的作用,首创“5210”应灾机制,依托“鹰眼”系统,构建“线上+线下”立体化防灾体系。“5210”具体包括:提前5天启动风险预警,提前2天检查机构防灾工作落实情况,提前1天完成“六问”工作,台风登陆当天实时研判灾情并靠前指挥。

在线上,平安产险基于“鹰眼3.0”系统,推出“车险水淹黑点”精准预警服务。通过融合历史赔案黑点与实地勘查数据,结合实时数据治理,实现点对点精准预警,有效辅助用户防范台风导致的车辆水淹风险。在线下,利用“鹰眼”系统人工智能模型筛选高风险标的,派遣专业风控工程师上门提供防灾支持。通过线上线下立体防灾体系,全面保障群众与企业安全。

“科技已成为保险业防灾减损的核心驱动力。”杨帆表示,大数据、AI、物联网、卫星遥感等技术的深度应用,使风险预测从经验判断转向精准量化,实现“未卜先知”。科技不仅显著降低了社会整体风险成本和保险赔付率,更推动保险业从被动承担风险转向主动管理风险,重塑了行业价值,是构建韧性社会、保障经济平稳运行的关键力量。

对于行业未来发展,杨帆认为,保险公司的防灾减损系统将向更深层次的智能化、场景化和生态化演进。在技术层面,人工智能、大数据等前沿科技将驱动风险预测模型持续进化,实现从宏观预警到微观点位风险的精准预见性管理,让防灾措施更具前瞻性和针对性。在服务层面,险企将深度嵌入客户的生产经营与日常生活场景,提供贯穿风险全生命周期的风险管理解决方案。在价值层面,防灾减损能力将成为险企的核心竞争力和差异化优势,其作用将超越单纯的赔付成本控制,深度融入国家应急管理体系和社会治理现代化进程。

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