报告由中国人民财产保险股份有限公司发布，聚焦人工智能技术在保险气候风险管理中的应用，系统分析气候变化对保险业的影响，阐述 AI 在风险识别、评估、理赔与产品创新中的实践路径，同时指出现存挑战并展望未来方向，为行业构建智能化气候风险应对体系提供参考。
⠀
- 财险公司：赔付压力持续攀升
- 物理风险加剧：洪涝、极端高温、森林火灾等极端天气事件频率较 20 世纪 80 年代增长 3.5 倍，2024 年全球保险损失达 1400 亿美元，较 2023 年增长 32%。
- 风险暴露扩大：气候风险突破传统地理边界，温带、中纬度地区灾害频发，可保资产面临更广泛威胁，如京津冀洪涝、欧洲跨国土热浪等。
- 需求结构调整：企业与个人气候风险保障意识提升，推动财产险、农业险、环境污染责任险等需求扩大，农业险覆盖从产量保障延伸至全产业链。
- 寿险公司：投资端风险凸显
- 高碳资产贬值风险：寿险资金长期投资于能源、交通等高碳行业，碳达峰碳中和政策下，相关资产面临价值重估与信用风险上升。
- 绿色投资供需错配：高质量长期绿色资产供给不足，难以匹配寿险资金久期与收益要求，转型中面临收益下降压力。
- 声誉与转型风险：ESG 监管趋严，高碳投资可能引发舆情与评级下调；气候政策与技术变革的不确定性加剧资产组合管理难度。
- 行业整体转型趋势
- 从灾后补偿向风险前置转型，农业险等领域已引入气象预警、防灾减损服务。
- 定价机制革新，逐步纳入气候风险因子，推动静态费率向动态敏感模式转变。
- 监管框架升级，国际层面 TCFD 披露标准逐步强制化，国内有望强化气候风险治理与信息披露要求。
- 风险识别：动态化与精准化
- 多源数据融合：整合卫星遥感、物联网、无人机航拍等数据，构建 “天空地一体化” 监测体系，实时捕捉干旱、滑坡、建筑隐患等风险。
- 复杂演化建模：通过深度学习还原气候风险多因子非线性关系，如 ZestyAI 的野火风险评分模型，已应用于保单定价。
- 结构化归类：利用图神经网络构建风险知识图谱，支撑批量承保与风险分层。
- 风险评估：效率与准确性提升
- 数据处理优化：CNN 算法高效分析地理空间数据，SVM 算法动态修正模型误差，提升气象与理赔数据处理质量。
- 预测与定价建模：LSTM 模型精准预测飓风路径等时间序列风险；K-means 聚类、决策树算法实现风险分级与差异化定价。
- 不确定性应对：通过贝叶斯网络与蒙特卡罗模拟，评估不同气候情景下的风险暴露，支撑战略决策。
- 案例实践：人保财险 “巨灾安澜” 平台整合 9900 万条数据，提供 8 类灾害风险地图与预警服务；平安 “鹰眼 X” 国际版覆盖 2 万亿数据点，实时更新 15 类灾害警报。
- 理赔管理：高效化与智能化
- 智能预警与定损：灾后通过卫星遥感、无人机快速评估损失，人保财险在台风 “摩羯” 理赔中实现 6 分钟极速赔付。
- 自动化审核：NLP 技术解析理赔文本，机器学习检测欺诈行为，人保财险自动化审核年超 2000 万次。
- 全流程透明化：虚拟数字人提供 7×24 小时服务，移动端实时推送理赔进度，提升客户体验。
- 产品创新：场景化与生态化
- 农业险：基于天气指数的动态赔付产品，如南洋理工大学神经网络模型将保费降低 37%。
- 能源险：人保财险开发光伏发电量损失保险，Descartes Underwriting 推出风电 “无风启动延迟” 保险，72 小时内赔付。
- 巨灾险：参数化产品替代传统政府兜底，如英国 FloodFlash 通过水位传感器自动触发赔付。
- 核心挑战
- 数据层面：部分地区数据缺失、跨部门数据共享不畅，导致模型样本偏倚。
- 技术层面：AI 模型 “黑箱性” 影响可解释性，算法偏见与隐私安全风险需管控。
- 制度与人才层面：技术尚未完全纳入监管规则，复合型人才匮乏，中小公司技术投入压力大。
- 未来方向
- 技术深度融合：推动 AI 与数字孪生、区块链结合，模拟灾害冲击，保障数据可信。
- 跨界生态构建：加强与气象、应急、科研机构合作，共享数据与技术资源。
- 服务转型升级：从风险转移向韧性建设延伸，助力客户开展气候适应性改造与低碳技术应用。
- 制度协同完善：推动监管明确模型评估、算法伦理标准，建立行业统一数据共享机制。
