隨著全球氣候變化日益加劇，極端天氣事件頻發(fā)、氣正面臨前所未有的挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型壓力。在此背景下，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技術(shù)的快速發(fā)展為保險(xiǎn)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)變化提供了全新的方法和邏輯，并在數(shù)據(jù)處理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估建模、理賠管理等多個(gè)環(huán)節(jié)展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。本文聚焦保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用開(kāi)展前瞻性研究。首先，分析氣候變化對(duì)財(cái)險(xiǎn)與壽險(xiǎn)公司造成的多重影響，梳理保險(xiǎn)行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)暴露、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與制度適應(yīng)方面的響應(yīng)趨勢(shì)。隨后，系統(tǒng)探討人工智能如優(yōu)化傳統(tǒng)保險(xiǎn)流程與技術(shù)邏輯。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步揭示人工智能賦能過(guò)程中所面臨的數(shù)據(jù)合規(guī)、算法偏差與制度嵌套等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并從政策與技術(shù)協(xié)同角度展望其未來(lái)發(fā)展方向。通過(guò)機(jī)制剖析與案例研究相結(jié)合的方式，本章旨在為保險(xiǎn)行業(yè)構(gòu)建韌性化、智能化的氣候風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)體系提供系統(tǒng)性參考，推動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)邁向更加智能、高效、前瞻的氣候風(fēng)險(xiǎn)管理模式。

保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)應(yīng)用研究報(bào)告氣候風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的影響財(cái)險(xiǎn)公司：致災(zāi)與承災(zāi)雙重壓力下的賠付風(fēng)險(xiǎn)上升近年來(lái)，氣候變化引發(fā)的物理風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)出顯著的演化趨勢(shì)，不僅在發(fā)生頻率上快速上升，還在災(zāi)害強(qiáng)度、空間分布等方面發(fā)生系統(tǒng)性改變。這一趨勢(shì)直接造成財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)賠付端承壓。據(jù)慕尼黑再保險(xiǎn)公司（unich），2024320022319.4%，比前十年平均經(jīng)濟(jì)損失增加了840億美元。與之對(duì)應(yīng)地，保險(xiǎn)損失也在呈現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)：2024年，全球保險(xiǎn)損失為1400億美元，202332%，比前十年平均保險(xiǎn)損失增加了約460（1）。財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付壓力的上升，主要來(lái)自于兩個(gè)方面：一是致災(zāi)端，氣候變化使得極端事件的發(fā)生頻率與強(qiáng)度不斷增加；二是承災(zāi)端，氣候變化導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的分布與風(fēng)險(xiǎn)暴露3503002502001501000

3202363202362612681816194106106140

2014-2023年平均 2019-2023年平均 2023年 2024年MunichNtualdisaersin202》圖1自然災(zāi)害與保險(xiǎn)損失情況（單位：十億美元）表1氣候物理風(fēng)險(xiǎn)變化情況災(zāi)害類(lèi)型數(shù)據(jù)來(lái)源變化情況洪澇災(zāi)害EM-DAT國(guó)際災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)1980年代全球每年平均發(fā)生重大洪災(zāi)約62起，而2020年代初期（2020?2023該數(shù)字上升至年均178幾乎每年發(fā)生的常態(tài)過(guò)程。極端高溫（ 歐洲氣象局 2023歐洲大陸共發(fā)生22010?2023201820192022年和2023森林火災(zāi)加拿大自然資源部（NaturalResourcesCanada,2024）2010?20197,6002702023年單年林火事件超過(guò)8,0001,400萬(wàn)公數(shù)據(jù)來(lái)源：由作者收集整理致災(zāi)端：極端天氣事件頻率與強(qiáng)度上升一是頻率顯著增加。近年來(lái)，全球范圍內(nèi)極端自然災(zāi)害的發(fā)生頻率持續(xù)上升，氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)常態(tài)化趨勢(shì)。聯(lián)合發(fā)布的《2021208010020103503.5洪澇、熱浪和森林火災(zāi)的頻次增長(zhǎng)尤為顯著（具體變化情1）。此外，政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IC）在其第六次評(píng)估報(bào)告中指出，受全球變暖影響，高溫、強(qiáng)降水、干旱等極端事件在多個(gè)區(qū)域呈多發(fā)趨勢(shì)，并認(rèn)為這一趨勢(shì)將在未來(lái)幾十年持續(xù)強(qiáng)化。二是強(qiáng)度不斷增大。除了頻率上升，極端氣候事件的破壞力亦顯著增強(qiáng)，表現(xiàn)為風(fēng)速更高、氣溫更極端、降水更集中、干旱更持久，導(dǎo)致更嚴(yán)重的次生災(zāi)害和經(jīng)濟(jì)損失。例如，2022史罕見(jiàn)的高溫?zé)崂耍▏?guó)、西班牙等地連續(xù)多日氣溫超過(guò)45°C，6亡（Balleer等，2023）；中國(guó)中部的“7·20”鄭州暴雨短時(shí)間內(nèi)極端降雨突破歷史紀(jì)錄，36173981200.6

承災(zāi)端：風(fēng)險(xiǎn)暴露面擴(kuò)大與資產(chǎn)集中隨著全球氣候系統(tǒng)的持續(xù)變暖，物理風(fēng)險(xiǎn)在地理分布上正發(fā)生變化，原本相對(duì)安全的區(qū)域正逐步演化為新興高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，氣候?yàn)?zāi)害的空間風(fēng)險(xiǎn)圖譜面臨重構(gòu)的可能。以歐洲為例，根據(jù)哥白尼氣候變化服務(wù)中心（C3S）的數(shù)據(jù)顯2年歐洲年平均氣溫較工業(yè)化前上升約3°，是全球平均增幅的近兩倍，極端高溫和干旱事件已從南歐蔓延至中歐乃至斯堪的納維亞半島，打破了歐洲溫帶地區(qū)（CopernicusClimateChanger局正在改變，極端強(qiáng)降雨和干旱交替發(fā)生的現(xiàn)象開(kāi)始頻繁出現(xiàn)在華北和黃淮地區(qū)。例如2023年臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”殘余環(huán)流則引發(fā)京津冀大范圍洪澇災(zāi)害，揭示了傳統(tǒng)非高風(fēng)加州與加拿大西部傳統(tǒng)冷溫帶區(qū)域的山火頻率與強(qiáng)度也持（NOAA）和瑞士再保險(xiǎn)研究院（SwissReInstitute）統(tǒng)計(jì)，202318008（NOAANationalCentersforEnvironmentalInformation，2025；SwissReInstitute，2024）。這些證據(jù)表明，氣候變化正在突破以往地理分布邊界，使得溫帶、中緯度乃至寒帶地區(qū)日益暴露于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)之下，區(qū)域物理風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)可能正向著更廣闊且更具不確定性的方向演變。需求端：推動(dòng)保險(xiǎn)需求擴(kuò)大氣候變化也引起了保險(xiǎn)市場(chǎng)需求的變化，推動(dòng)氣候相關(guān)保險(xiǎn)需求擴(kuò)大。隨著公眾對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)敞口保護(hù)意識(shí)的提高，企業(yè)和個(gè)人通過(guò)購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)進(jìn)行氣候風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的意識(shí)逐步提升。氣候變化導(dǎo)致的新的風(fēng)險(xiǎn)需求，也將為保險(xiǎn)行業(yè)帶來(lái)了新的市場(chǎng)機(jī)遇。比如，在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)領(lǐng)域，極端天氣事件頻發(fā)將推高財(cái)產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)，沿海地區(qū)房屋因風(fēng)暴潮、洪水導(dǎo)致的損毀風(fēng)險(xiǎn)增加，海平面上升導(dǎo)致的房屋損失風(fēng)干旱、暴雨等災(zāi)害使農(nóng)作物減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)上升，推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)灌溉設(shè)施及市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)；在責(zé)任保險(xiǎn)領(lǐng)域，企業(yè)因氣候變化引發(fā)的環(huán)境污染、碳排放超標(biāo)等責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)加劇，這或?qū)⑼苿?dòng)環(huán)境污染責(zé)任保險(xiǎn)和碳排放權(quán)交易責(zé)任保險(xiǎn)等保險(xiǎn)需求的增長(zhǎng)。壽險(xiǎn)公司：資產(chǎn)久期與碳暴露交織中的投資風(fēng)險(xiǎn)加劇與財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司相比，壽險(xiǎn)公司無(wú)論是在業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)還是盈利模式上都存在顯著差異，這也決定了二者對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)的敏感性路徑存在本質(zhì)不同。對(duì)于財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司而言，氣候風(fēng)險(xiǎn)主要通過(guò)物理風(fēng)險(xiǎn)路徑傳導(dǎo)，表現(xiàn)為極端天氣事件引發(fā)的有形財(cái)產(chǎn)損失顯著增加，從而直接推高賠付率，使得財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司面臨實(shí)質(zhì)性的承保壓力。賠付節(jié)奏可預(yù)測(cè)等特點(diǎn)，其核心風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)建立在死亡率基礎(chǔ)之上。就中國(guó)國(guó)情而言，當(dāng)前氣候物理風(fēng)險(xiǎn)對(duì)壽險(xiǎn)負(fù)債醫(yī)保覆蓋廣泛且分?jǐn)偰芰?qiáng)，極大程度緩釋了因氣候變化引發(fā)的健康支出風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，城市公共衛(wèi)生系統(tǒng)在應(yīng)使得突發(fā)健康事件對(duì)壽險(xiǎn)賠付的實(shí)際沖擊有限。此外，從精算視角看，壽險(xiǎn)公司當(dāng)前所使用的死亡率表及相關(guān)假設(shè)

保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)應(yīng)用研究報(bào)告仍延續(xù)人口預(yù)期壽命緩慢提升的長(zhǎng)期趨勢(shì)，尚未顯現(xiàn)出顯著受氣候變化擾動(dòng)的結(jié)構(gòu)性拐點(diǎn)。然而，壽險(xiǎn)公司作為長(zhǎng)期資金的重要運(yùn)用方，其資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)，特別是轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的敏感性正在逐步顯現(xiàn)。壽險(xiǎn)資金體量大、期限長(zhǎng)，廣泛投資于債券、基礎(chǔ)設(shè)施、不動(dòng)產(chǎn)與長(zhǎng)期股權(quán)等領(lǐng)域，其中相當(dāng)比例資產(chǎn)仍與高碳行業(yè)密切相關(guān)。在“碳達(dá)峰—碳中和”政策背景下，傳統(tǒng)高碳資產(chǎn)面臨政策收緊、技術(shù)替代和市場(chǎng)偏好轉(zhuǎn)變等多重重估壓力，可能引發(fā)資產(chǎn)價(jià)值貶損、收益下降甚至流動(dòng)性受限，從而對(duì)壽險(xiǎn)公司的資產(chǎn)負(fù)債匹配能力、利潤(rùn)穩(wěn)定性及償付能力構(gòu)成實(shí)質(zhì)性挑戰(zhàn)。因此，相較于負(fù)債端的影響，投資端的資產(chǎn)重估風(fēng)險(xiǎn)已成為氣候變化沖擊壽險(xiǎn)公司財(cái)務(wù)穩(wěn)健性的核心路徑?？傮w來(lái)看，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：高碳資產(chǎn)的價(jià)值重估風(fēng)險(xiǎn)上升目前壽險(xiǎn)公司在資產(chǎn)配置中有一部分資金投資于能源、202123.33.314.%，為壽險(xiǎn)資金配置中占比第二高的資產(chǎn)類(lèi)別。這類(lèi)資產(chǎn)通常具有收益相對(duì)穩(wěn)定、期限結(jié)構(gòu)與負(fù)債相匹配等特征，契合壽險(xiǎn)資金“長(zhǎng)期性與穩(wěn)健性”并重的投資偏好。然而，在碳定價(jià)、排放約束和綠色稅收等政策持續(xù)強(qiáng)化的背景下，相關(guān)行業(yè)面臨成本上升與資產(chǎn)貶值的雙重壓力。部分高碳資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)將隨之上升，影響壽險(xiǎn)公司的資產(chǎn)安全性和收益率水平。綠色投資供需錯(cuò)配帶來(lái)的配置難題政策推動(dòng)下，綠色金融正在成為主流方向，壽險(xiǎn)公司被要求逐步提升綠色資產(chǎn)配置比例。然而，當(dāng)前高質(zhì)量綠色資產(chǎn)供給相對(duì)有限，且多以中短期債券形式存在，難以滿(mǎn)足壽險(xiǎn)資金久期匹配與收益穩(wěn)定的雙重要求。這種供需錯(cuò)配可能迫使壽險(xiǎn)公司在綠色轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨收益下降或組合失衡的風(fēng)險(xiǎn)。聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的非市場(chǎng)性投資調(diào)整在ESG監(jiān)管與市場(chǎng)輿論的雙重推動(dòng)下，壽險(xiǎn)公司面臨更高的聲譽(yù)管理壓力。若繼續(xù)投資于高碳行業(yè)，可能遭遇投資者質(zhì)疑、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)下調(diào)、輿情曝光等問(wèn)題，影響公司形象與資本市場(chǎng)表現(xiàn)。因此，即便某些高碳資產(chǎn)尚具有良好收益預(yù)期，也可能因聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)而被迫減持，從而引發(fā)投資收益與責(zé)任匹配之間的矛盾。轉(zhuǎn)型節(jié)奏不確定性加劇組合管理挑戰(zhàn)氣候轉(zhuǎn)型節(jié)奏在行業(yè)與區(qū)域間存在高度不確定性，相關(guān)政策與技術(shù)變革可能呈現(xiàn)“突變式”沖擊。這種非線性風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)壽險(xiǎn)公司的資產(chǎn)組合管理、壓力測(cè)試和情景分析能力提出更高要求，尤其是在長(zhǎng)期負(fù)債持續(xù)存在的背景償付能力下降等連鎖反應(yīng)。未來(lái)保險(xiǎn)行業(yè)：氣候風(fēng)險(xiǎn)深化中的制度適應(yīng)與前瞻轉(zhuǎn)型誠(chéng)然，短期內(nèi)氣候風(fēng)險(xiǎn)尚難在運(yùn)行模式或技術(shù)路徑上對(duì)保險(xiǎn)公司在制度邏輯或商業(yè)模式層面產(chǎn)生本質(zhì)性影響，然而隨著氣候變化加速演進(jìn)，其影響可能會(huì)逐步從邊緣擾動(dòng)轉(zhuǎn)向核心變量。因此，隨著氣候變化的持續(xù)演進(jìn)及其系統(tǒng)性外溢效應(yīng)的累積，未來(lái)保險(xiǎn)行業(yè)是否會(huì)在承保邏輯、運(yùn)行模式、精算假設(shè)以及監(jiān)管框架等方面經(jīng)歷一系列更深層次的調(diào)整與演化，這些值得思考。接下來(lái)，將從三個(gè)方面探討氣候變化背景下，保險(xiǎn)行業(yè)可能發(fā)生、或者正在發(fā)生的深層次轉(zhuǎn)變。從災(zāi)后補(bǔ)償向風(fēng)險(xiǎn)前置轉(zhuǎn)型在氣候變化背景下，極端天氣事件呈現(xiàn)出頻率升高、強(qiáng)度增強(qiáng)、空間分布趨于復(fù)雜化等趨勢(shì)，使得傳統(tǒng)以災(zāi)后賠付為核心的承保邏輯將面臨日益嚴(yán)峻的可持續(xù)性挑戰(zhàn)。一方面，極端災(zāi)害事件發(fā)生頻率和強(qiáng)度持續(xù)攀升，導(dǎo)致歷史賠付數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)未來(lái)?yè)p失上的參考價(jià)值下降，使得基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷亩▋r(jià)結(jié)果更易偏離真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平；另一方面，風(fēng)險(xiǎn)高度集中也加劇了區(qū)域性共振損失，對(duì)保險(xiǎn)公司的再因此，保險(xiǎn)公司的承保結(jié)構(gòu)正呈現(xiàn)出從事后補(bǔ)償向事前干預(yù)逐步傾斜的趨勢(shì)。以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)為例，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)主體的服務(wù)模式正從“風(fēng)險(xiǎn)等量管理”向“風(fēng)險(xiǎn)減量管理”持續(xù)演進(jìn)。保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)主體一方面借助氣象預(yù)警系統(tǒng)，提前向農(nóng)戶(hù)推送極端天物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，對(duì)作物生長(zhǎng)狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，為農(nóng)

戶(hù)提供生產(chǎn)決策支持和災(zāi)情分析服務(wù)。在此基礎(chǔ)上，部分保險(xiǎn)服務(wù)還進(jìn)一步延伸至農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，通過(guò)組織實(shí)施防洪、抗旱、病蟲(chóng)害防治等措施，從源頭改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，全面增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。定價(jià)或?qū)⒅鸩揭霘夂蝻L(fēng)險(xiǎn)因子氣候風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)演變，傳統(tǒng)依賴(lài)歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建的保險(xiǎn)定價(jià)模型或?qū)⒚媾R適應(yīng)性壓力。極端氣象事件的不確定性增加，使基于既往賠付記錄和風(fēng)險(xiǎn)頻率的定價(jià)方法在反映未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)上的有效性受到考驗(yàn)。在此背景下，保險(xiǎn)公司可能需要探索將更多氣候相關(guān)的變量引入到產(chǎn)品定價(jià)邏輯中。例如氣象要素（如高溫日數(shù)、極端降水概率）、區(qū)域性暴露指標(biāo)（如土地利用密度、防災(zāi)能力）乃至碳排放數(shù)據(jù)等，均可作為未來(lái)費(fèi)率調(diào)整的參考依據(jù)。這種變化不僅有助于提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的前瞻性，還可能推動(dòng)定價(jià)因子從靜態(tài)轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)，逐步建立更具氣候敏感性的費(fèi)率機(jī)制。動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制的建立，意味著保險(xiǎn)定價(jià)將不再僅基于歷史損失統(tǒng)計(jì)，而是綜合考慮實(shí)時(shí)氣候數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型與未來(lái)趨勢(shì)判斷。這種機(jī)制有望提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估的敏感性與時(shí)效性，推動(dòng)保險(xiǎn)產(chǎn)品在覆蓋氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)方面更具彈性與精準(zhǔn)性。行業(yè)治理框架或?qū)⒁敫到y(tǒng)性的氣候風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制隨著氣候風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融體系潛在沖擊的認(rèn)知不斷深化，全球多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)已開(kāi)始推動(dòng)氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)納入保險(xiǎn)行業(yè)治理體系之中。不同于傳統(tǒng)聚焦償付能力和運(yùn)營(yíng)合規(guī)的監(jiān)管邏輯，氣候風(fēng)險(xiǎn)治理更加強(qiáng)調(diào)前瞻性、系統(tǒng)性和跨部門(mén)協(xié)同，要求保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)在組織架構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)管理流程、信息披露等方面建立更為全面的應(yīng)對(duì)機(jī)制。際可持續(xù)保險(xiǎn)論壇、國(guó)際保險(xiǎn)監(jiān)督官協(xié)會(huì)）引，強(qiáng)調(diào)將氣候因素納入企業(yè)治理、戰(zhàn)略規(guī)劃與資本評(píng)估體系，并鼓勵(lì)開(kāi)展情景分析與壓力測(cè)試。以氣候相關(guān)財(cái)務(wù)從宏觀審慎角度引導(dǎo)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)提升對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)估與管理能力。這不僅意味著監(jiān)管口徑上將納入更多與氣候相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，也可能引導(dǎo)保險(xiǎn)公司在治理結(jié)構(gòu)中設(shè)審計(jì)和高管激勵(lì)機(jī)制中。特別是對(duì)壽險(xiǎn)與大型保險(xiǎn)集團(tuán)而言，其資產(chǎn)端與長(zhǎng)期負(fù)債特性決定了更高的氣候風(fēng)險(xiǎn)敏感性，因此在投資指引、資本充足率評(píng)估及流動(dòng)性監(jiān)管中，未來(lái)可能引入更多與氣候情景相關(guān)的考量因素。人工智能在保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用人工智能作為當(dāng)前技術(shù)進(jìn)步的重要方向，正在為保險(xiǎn)人工智能在信息提取、復(fù)雜關(guān)系建模和大數(shù)據(jù)處理方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，使得保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、理賠與產(chǎn)品設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)具備更高的響應(yīng)效率和更強(qiáng)的適應(yīng)能力。在氣候風(fēng)險(xiǎn)頻發(fā)、不確定性增強(qiáng)的背景下，探索人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用路徑，有助于提升保險(xiǎn)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)感知能力與管理精度。以下將圍繞風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、理賠管理與產(chǎn)品創(chuàng)新四個(gè)方面展開(kāi)討論，分析人工智能在各關(guān)鍵環(huán)節(jié)中的具體作用與應(yīng)用案例。人工智能在保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的應(yīng)用在保險(xiǎn)行業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是指對(duì)企業(yè)、家庭或個(gè)人面臨的以及潛在的風(fēng)險(xiǎn)加以判斷、歸類(lèi)和風(fēng)險(xiǎn)性質(zhì)進(jìn)行鑒定系統(tǒng)地、連續(xù)地進(jìn)行識(shí)別和歸類(lèi)，并分析產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)事故的原因（趙春梅和郭頌平，2006）。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是保障風(fēng)險(xiǎn)管更是要判斷其性質(zhì)、識(shí)別其形態(tài)、理解其成因。在傳統(tǒng)保險(xiǎn)事務(wù)中，風(fēng)險(xiǎn)判斷主要依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)卷以及對(duì)歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)統(tǒng)計(jì)分析等方法。然而，隨著氣候風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出高度復(fù)雜性、強(qiáng)動(dòng)態(tài)性和多源性等新特征，傳統(tǒng)方法在識(shí)別和判斷上的適應(yīng)性逐漸減弱。尤其面對(duì)那些具有長(zhǎng)期潛伏性、演化路徑復(fù)雜、預(yù)警信號(hào)微弱的氣候風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)手段在精準(zhǔn)性與前瞻性方面日益顯現(xiàn)出局限性。

保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)應(yīng)用研究報(bào)告相比之下，人工智能在信息提取、模式識(shí)別、非線性建模和多源數(shù)據(jù)融合方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，可有效突破傳統(tǒng)方法在維度處理和結(jié)構(gòu)表達(dá)上的局限，提升風(fēng)險(xiǎn)判斷、歸類(lèi)和致災(zāi)分析的準(zhǔn)確性，從而為保險(xiǎn)行業(yè)建立更加全面、深入和動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別體系提供支持。風(fēng)險(xiǎn)感知智能化：從靜態(tài)查勘到多源動(dòng)態(tài)監(jiān)控實(shí)現(xiàn)在多源數(shù)據(jù)下的風(fēng)險(xiǎn)早期識(shí)別與持續(xù)監(jiān)測(cè)。首先，人物聯(lián)網(wǎng)（IT）設(shè)備等多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源，對(duì)環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)感知。例如，通過(guò)遙感影像中地表反射率和熱紅外通道的變化識(shí)別干旱脅迫、熱島效應(yīng)或潛在滑坡區(qū)域；利用傳可動(dòng)態(tài)構(gòu)建被保險(xiǎn)標(biāo)的的風(fēng)險(xiǎn)剖面（Dwyer，2025）。其次，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，人工智能可以從保險(xiǎn)標(biāo)的的照片或視頻中自動(dòng)提取潛在風(fēng)險(xiǎn)特征，如墻體裂縫、屋頂結(jié)構(gòu)老化、水漬痕跡、電線外露等，這些原本依賴(lài)人工查勘的工作可被部分替代或優(yōu)化，大幅提升識(shí)別效率與一致性。逐步向“事前識(shí)別與動(dòng)態(tài)監(jiān)控”轉(zhuǎn)變，在風(fēng)險(xiǎn)尚未顯性化時(shí)即提前識(shí)別并評(píng)估，從而增強(qiáng)風(fēng)控主動(dòng)性。這不僅有助于提升承保質(zhì)量和定價(jià)精度，也為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與再保險(xiǎn)策略?xún)?yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。風(fēng)險(xiǎn)演化建模系統(tǒng)化：應(yīng)對(duì)復(fù)雜非線性風(fēng)險(xiǎn)路徑在氣候風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，理解災(zāi)害發(fā)生的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程、揭示風(fēng)險(xiǎn)因子的作用路徑，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)承保與預(yù)警響應(yīng)的關(guān)鍵。然而，氣候事件的形成往往由多個(gè)因子長(zhǎng)期積累并非線性交互觸發(fā)，其動(dòng)態(tài)演化路徑具有高度復(fù)雜性與不確定性。例如，熱帶氣旋的發(fā)展不僅與海溫、風(fēng)切變、濕度相關(guān)，還受到地理形態(tài)與歷史路徑的影響，這類(lèi)多因子、多階段的非線性關(guān)系難以通過(guò)傳統(tǒng)線性建?；駽opula結(jié)構(gòu)建模手段完整還原。在應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜性上展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。其核心能力在于無(wú)需預(yù)設(shè)函數(shù)結(jié)構(gòu)，即可從大量歷史數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)變量之間的深層次映射關(guān)系。目前國(guó)際上一些保險(xiǎn)科技與氣候風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)商均做了許多探索。比如，法國(guó)DescartesUnderwriting公司應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模多時(shí)空氣象變量，用于支撐其全球參數(shù)化保險(xiǎn)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)設(shè)定。美國(guó)ZestyAI公司利用人工智能技術(shù)構(gòu)建建筑和自然環(huán)境的高精度數(shù)字孿生模型，尤其在野火風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面，通過(guò)衛(wèi)星遙感圖像、街景圖像及建筑信息訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，提取屋頂結(jié)構(gòu)、植被距離、可燃物堆積等特征變量，計(jì)算“Z-FIRE”風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，已被美國(guó)多州保險(xiǎn)公司采用于保單定價(jià)與承保篩選中。風(fēng)險(xiǎn)歸類(lèi)能力增強(qiáng)：支撐結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜構(gòu)建人工智能技術(shù)可通過(guò)高維數(shù)據(jù)降維、無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)、圖結(jié)構(gòu)建模等手段，協(xié)助保險(xiǎn)公司將海量且異質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)歸入可操作的分類(lèi)體系之中。在承保管理中，美國(guó)的CAPEAnlyics識(shí)別，自動(dòng)提取房屋結(jié)構(gòu)屬性與潛在風(fēng)險(xiǎn)特征（如屋頂材并結(jié)合地理風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分層，服務(wù)于批量續(xù)保策略?xún)?yōu)化。此外，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等技術(shù)正在被探索用于構(gòu)建“風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜”，通過(guò)多維度風(fēng)險(xiǎn)因子的節(jié)點(diǎn)連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)形態(tài)的結(jié)構(gòu)化表達(dá)。這為保險(xiǎn)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)因子定價(jià)與業(yè)務(wù)分層提供了新的建模方式。人工智能在保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用在全球氣候變化的大背景下，氣候風(fēng)險(xiǎn)已成為保險(xiǎn)行業(yè)無(wú)法回避且亟待解決的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，在面對(duì)日益復(fù)雜且多變的氣候數(shù)據(jù)，以及長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)時(shí)，暴露出諸多局限性。而人工智能（A），憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理能力、精準(zhǔn)的識(shí)別能力和強(qiáng)大的學(xué)人工智能提升數(shù)據(jù)處理效率與準(zhǔn)確性保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是一項(xiàng)數(shù)據(jù)密集型的工作，需要處理海量的數(shù)據(jù)，涵蓋歷史氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)等多個(gè)維度。傳統(tǒng)方法在處理這些數(shù)據(jù)時(shí)，往往面臨著效率低下且容易出現(xiàn)誤差的困境。

人工智能技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠快速且高效地處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。以深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為例，它在處理地理空間數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。CNN可以自動(dòng)提取地理空間數(shù)據(jù)中的特征，識(shí)別出不同地理區(qū)域與氣候風(fēng)險(xiǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系。美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NA）AI系統(tǒng)，對(duì)過(guò)去幾十年的氣象衛(wèi)星圖像進(jìn)行深度分析。通過(guò)如特定區(qū)域的長(zhǎng)期干旱趨勢(shì)、頻繁的暴雨帶等，進(jìn)而精準(zhǔn)IEE時(shí)監(jiān)測(cè)地表變化，其數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于洪水淹沒(méi)圖譜繪制與野火擴(kuò)散追蹤，為保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供了前所未有的數(shù)據(jù)支持。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)范式，使得保險(xiǎn)產(chǎn)品能夠更精準(zhǔn)地反映實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況，實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)覆蓋到動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的轉(zhuǎn)變。這使得保險(xiǎn)公司能夠獲取更精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，從而制定出更合理的保險(xiǎn)費(fèi)率，避免因費(fèi)率不合理而導(dǎo)致的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性方面，AI能力。以支持向量機(jī)（SVM）為代表的算法，可以在不斷輸入新的氣象和理賠數(shù)據(jù)時(shí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。傳統(tǒng)的評(píng)估模型往往基于固定的假設(shè)和規(guī)則，難以適應(yīng)數(shù)據(jù)SVM整模型的參數(shù)，減少人為因素導(dǎo)致的誤差。例如，當(dāng)某一地區(qū)的氣象條件發(fā)生異常變化，或者保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)出現(xiàn)新的模式時(shí)，SVM算法可以及時(shí)捕捉到這些變化，并對(duì)模型進(jìn)行更新，確保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，AI能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在收集AI數(shù)據(jù)，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。氣候風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與建模準(zhǔn)確預(yù)測(cè)氣候風(fēng)險(xiǎn)是保險(xiǎn)行業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的核心環(huán)節(jié)，而人工智能在這方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。時(shí)間序列分析是氣候風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的重要手段之一。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。以颶風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)為例，颶風(fēng)的形成、發(fā)展和移動(dòng)是一個(gè)復(fù)雜的時(shí)間序列過(guò)程，受到多種氣象因素的影響。通過(guò)收集歷史上所有颶風(fēng)的路徑、強(qiáng)度、氣象模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。能夠捕捉到颶風(fēng)發(fā)展的時(shí)間序列特征，如颶風(fēng)在不同階段的速度、方向變化與氣象因素之間的關(guān)系。通過(guò)對(duì)這些歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型可以預(yù)測(cè)未來(lái)颶風(fēng)可能發(fā)生的路徑和強(qiáng)度，進(jìn)而評(píng)估其對(duì)不同地區(qū)保險(xiǎn)資產(chǎn)的影響。比如，中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)公司的“PIC過(guò)程中應(yīng)用算法對(duì)某些氣象指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并從時(shí)間維度和事件維度對(duì)氣象指數(shù)保險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)；瑞士再保險(xiǎn)公司的洪水模型融合了先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)、復(fù)雜的水文學(xué)和豐富的歷史洪水?dāng)?shù)據(jù)，能夠模擬和預(yù)測(cè)在不同氣候情景和地形條件下可能發(fā)生的洪水事件。這些模型不僅能夠評(píng)估洪水發(fā)生的概率，為保險(xiǎn)公司、政府機(jī)構(gòu)和企業(yè)提供了強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)管理支持。此外，AI現(xiàn)實(shí)世界中，氣候風(fēng)險(xiǎn)不僅僅取決于氣象因素，還與經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)、人口分布數(shù)據(jù)等密切相關(guān)。例如，在一些發(fā)展中國(guó)家，城市化進(jìn)程加快，人口密集區(qū)域的保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)人口密集、財(cái)產(chǎn)價(jià)值高，一旦發(fā)生氣候?yàn)?zāi)害，保險(xiǎn)損失可AI在構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)模型時(shí)，AI征選擇的方法，篩選出對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)影響最為顯著的因素。風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)與定價(jià)在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中，準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)和定價(jià)是核心環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到保險(xiǎn)公司的盈利能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。人工智能技術(shù)猶如一位精準(zhǔn)的“風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)師”和“定價(jià)師”，有助于保險(xiǎn)公司更科學(xué)地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)和定價(jià)。

保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)應(yīng)用研究報(bào)告機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類(lèi)算法（-mans）可以將保險(xiǎn)客戶(hù)按照氣候風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行細(xì)致分類(lèi)。以洪水保險(xiǎn)排水系統(tǒng)等因素，利用聚類(lèi)算法將客戶(hù)分為高、中、低不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。在洪水高發(fā)地區(qū)，地形低洼、排水系統(tǒng)不暢好的區(qū)域客戶(hù)則歸為低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。這樣保險(xiǎn)公司可以針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的客戶(hù)制定差異化的保險(xiǎn)產(chǎn)品和價(jià)格策略?；蛘咴O(shè)置一些限制條件；對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的客戶(hù)，則可以提供更優(yōu)惠的費(fèi)率和更全面的保障，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)。決策樹(shù)算法也是常用的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)工具。它可以根據(jù)多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素（如氣候條件、建筑結(jié)構(gòu)、防災(zāi)措施等）構(gòu)建決策規(guī)則，確定不同情況下的保險(xiǎn)費(fèi)率。保險(xiǎn)公司可以利用決策樹(shù)模型，綜合考慮當(dāng)?shù)氐臍夂蝻L(fēng)險(xiǎn)（如野火、暴雨等）和房屋的抗災(zāi)能力（如屋頂材料、建筑年代等），為域且房屋屋頂材料易燃的房屋，決策樹(shù)模型會(huì)給出較高的則會(huì)適當(dāng)降低費(fèi)率。這種基于多因素的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方式，能夠更準(zhǔn)確地反映保險(xiǎn)標(biāo)的的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)水平，提高保險(xiǎn)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此外，AI技術(shù)還可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)變化，及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)和定價(jià)策略。隨著氣候變化和環(huán)境因素的改變，某些地區(qū)的氣候風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)發(fā)生變化。AI系統(tǒng)可以持續(xù)收集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某一地區(qū)的氣候風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)發(fā)生改變時(shí)，自動(dòng)調(diào)整該地區(qū)客戶(hù)的保險(xiǎn)費(fèi)率和風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)，確保保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)始終與實(shí)際情況相符。應(yīng)對(duì)不確定性氣候系統(tǒng)具有高度的不確定性，這是保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中面臨的巨大挑戰(zhàn)。而人工智能技術(shù)可以在一定程度上應(yīng)對(duì)這種不確定性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，它能夠表示變量之間的概率關(guān)系。在氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以將各種（（如農(nóng)作物損失、財(cái)產(chǎn)損失等）之間的關(guān)系用概率的方式進(jìn)行建模。當(dāng)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)或不確定信息時(shí)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)概率規(guī)則快速更新風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。例如，在面對(duì)突發(fā)的極端氣候事件（如前所未有的暴雨）時(shí)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)已有的氣象數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)的概率關(guān)系，對(duì)可能產(chǎn)生的保險(xiǎn)損失進(jìn)行預(yù)估。它會(huì)考慮到各種可能的情況這種基于概率的評(píng)估方式，使保險(xiǎn)公司能夠在不確定的環(huán)境中更好地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，制定合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。同時(shí)，AIAI每個(gè)情景都有不同的氣候參數(shù)組合。例如，在模擬未來(lái)氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響時(shí)，可以設(shè)置不同的氣溫升高幅度、降水變化模式等情景。通過(guò)對(duì)這些情景下的保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，保險(xiǎn)公司可以了解到在不同可能性下的風(fēng)險(xiǎn)暴露情況，從而更好地制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略。這種情景模擬的方法可以幫助保險(xiǎn)公司提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，降低不確定性帶來(lái)的損失。此外，AI在不確定的環(huán)境中不斷優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以讓智能體在與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。在保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，智能體可以根據(jù)不同的氣候情景和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，不斷調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以達(dá)到最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)控制效果。人工智能在保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用案例技術(shù)平臺(tái)人保財(cái)險(xiǎn)自主研發(fā)的“巨災(zāi)安瀾”平臺(tái)，集成氣象、99900萬(wàn)條風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建暴雨、洪8一體化”智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，為氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警20241463.9219.37

X管控的典范平安產(chǎn)險(xiǎn)推出的“鷹眼X”國(guó)際版，是人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的典型代表。該平臺(tái)通過(guò)整合地理2億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)模型。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，平臺(tái)能夠?qū)?地圖，并實(shí)時(shí)更新15類(lèi)災(zāi)害警報(bào)。在臺(tái)風(fēng)“雅吉”登陸海南島前，該平臺(tái)提前32400萬(wàn)條預(yù)警，幫助居的閉環(huán)管理體系。這種創(chuàng)新不僅提高了保險(xiǎn)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)管理能力，還增強(qiáng)了客戶(hù)對(duì)保險(xiǎn)服務(wù)的信任度和滿(mǎn)意度。人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)理賠管理中的應(yīng)用氣候變化正以前所未有的速度重塑全球風(fēng)險(xiǎn)格局，極端天氣事件（如暴雨、臺(tái)風(fēng)、干旱、野火）的頻率與強(qiáng)度顯著增加，給保險(xiǎn)行業(yè)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。保險(xiǎn)理賠管理是保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的核心環(huán)節(jié)之一，它直接關(guān)系到客戶(hù)體驗(yàn)和保險(xiǎn)公司的運(yùn)營(yíng)效率。傳統(tǒng)理賠流程依賴(lài)人工審核、現(xiàn)場(chǎng)查勘與紙質(zhì)單據(jù)，存在效率低、成本高、欺詐風(fēng)險(xiǎn)大等痛點(diǎn)。人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展為保險(xiǎn)理賠管理提供了創(chuàng)新解決方案，正在推動(dòng)理賠管理從“成本中心”向“價(jià)值創(chuàng)造中心”轉(zhuǎn)型。通過(guò)智能識(shí)別、自動(dòng)化審核、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)降低運(yùn)營(yíng)成本，提升風(fēng)險(xiǎn)防控能力，并增強(qiáng)客戶(hù)在災(zāi)害中的韌性。本文將探討人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)保險(xiǎn)理賠管理中的應(yīng)用場(chǎng)景、現(xiàn)存問(wèn)題與未來(lái)趨勢(shì)。氣候風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)理賠管理的挑戰(zhàn)全球氣候變暖導(dǎo)致極端天氣事件頻發(fā)，保險(xiǎn)理賠案件數(shù)量急劇上升。例如，2024造成大量財(cái)產(chǎn)損失，保險(xiǎn)公司面臨巨大的理賠壓力。傳統(tǒng)理賠模式依賴(lài)人工現(xiàn)場(chǎng)勘查、資料審核等環(huán)節(jié)，處理效率低下，難以滿(mǎn)足快速賠付的需求。暴雨引發(fā)的城市內(nèi)澇可基礎(chǔ)設(shè)施等多方面因素。保險(xiǎn)公司需要更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估欺詐性理賠案件可能增加，部分被保險(xiǎn)人可能夸大損失程度或偽造理賠資料以獲取更高賠付，保險(xiǎn)公司需要更有效的欺詐檢測(cè)手段來(lái)防范道德風(fēng)險(xiǎn)。人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)理賠管理中的核心應(yīng)用場(chǎng)景智能災(zāi)害預(yù)警與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為了應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)，保險(xiǎn)公司開(kāi)始利用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能災(zāi)害預(yù)警與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過(guò)整合氣象衛(wèi)星、地面?zhèn)鞲衅鳌⑸缃幻襟w等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。同時(shí)，基于歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)警極端天氣事件，并預(yù)測(cè)可能受影響的區(qū)域和損失程度。例如，人逐步構(gòu)建“天空地一體化”智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，幫助客戶(hù)有效管控風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)災(zāi)害抵御韌性，縮短理賠周期。該平3.82517220人保財(cái)險(xiǎn)廣東省分公司在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域引入“天空地一體化”智能風(fēng)控技術(shù)，通過(guò)衛(wèi)星遙感技術(shù)，實(shí)現(xiàn)作物分布識(shí)別、長(zhǎng)勢(shì)情況監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量損失評(píng)估；通過(guò)無(wú)人機(jī)飛巡，實(shí)AI智能定損與損失評(píng)估通過(guò)圖像識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，保險(xiǎn)公司可以利用無(wú)人11啟動(dòng)大災(zāi)理賠一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)，總公司大災(zāi)理賠工作組趕赴100充分利用衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)等科技手段加速查勘定損。臺(tái)42.091580%，最快一筆農(nóng)房賠案從客63

保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)應(yīng)用研究報(bào)告元，引領(lǐng)行業(yè)“早賠快賠”。對(duì)于一些簡(jiǎn)單的案件，通過(guò)AI定損時(shí)間。智能審核與欺詐檢測(cè)通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，保險(xiǎn)公司可以自動(dòng)解析（原因）。同時(shí)，構(gòu)建氣候風(fēng)險(xiǎn)理賠知識(shí)圖譜，整合行業(yè)規(guī)則、歷史案例和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)案件。此外，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，檢測(cè)理賠數(shù)據(jù)中的異常模式（如重復(fù)索賠、金額異常），有效防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)。例如，中國(guó)人保集團(tuán)深耕大災(zāi)理賠響應(yīng)，積極研發(fā)探索新技術(shù)、新方法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化審核超過(guò)2000（NS3NPS44.94%、42.55%40.67%，位于行業(yè)前列，客戶(hù)滿(mǎn)意度持續(xù)攀升。智能客服與全流程透明化為了提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，保險(xiǎn)公司開(kāi)始利用人工智能技術(shù)提供智能客服與全流程透明化服務(wù)。通過(guò)虛擬數(shù)字人技7×24理賠的疑問(wèn)。同時(shí)，客戶(hù)可以通過(guò)移動(dòng)端查詢(xún)理賠進(jìn)度，系統(tǒng)自動(dòng)推送關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)通知（如材料補(bǔ)交提醒、賠付金額確認(rèn)），實(shí)現(xiàn)全流程透明化。例如，人保財(cái)險(xiǎn)智能語(yǔ)音導(dǎo)AI在電話中經(jīng)過(guò)多次按鍵選擇，只需要說(shuō)“報(bào)案”“救援”等關(guān)鍵詞語(yǔ)即可，AI2286520%2023730河北大范圍遭遇強(qiáng)降雨，導(dǎo)致車(chē)險(xiǎn)報(bào)案量劇增，此時(shí)智能語(yǔ)音報(bào)案系統(tǒng)發(fā)揮應(yīng)急作用，當(dāng)日智能語(yǔ)音成功報(bào)案量達(dá)171032.61%，日均提升近13個(gè)百分點(diǎn)。在大災(zāi)情況下，AI無(wú)須排隊(duì)等待人工坐席，平復(fù)客戶(hù)等待的焦急心理在縣城鄉(xiāng)村災(zāi)情方面，AI7*24智能語(yǔ)音報(bào)案系統(tǒng)輔助夜間值班人員，24人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用氣候變化正以前所未有的速度重塑全球風(fēng)險(xiǎn)格局，極保險(xiǎn)行業(yè)作為風(fēng)險(xiǎn)管理的核心力量，亟需通過(guò)創(chuàng)新手段應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)的崛起為氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新提供了全新路徑，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別和智能決策能力，正在推動(dòng)保險(xiǎn)從傳統(tǒng)的“損失補(bǔ)償”向“風(fēng)險(xiǎn)深入探討人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的具體應(yīng)用及其帶來(lái)的變革。人工智能驅(qū)動(dòng)氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新的底層邏輯傳統(tǒng)氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)依賴(lài)于有限的歷史氣象數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，存在?shù)據(jù)滯后性、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估偏差以及產(chǎn)品靈活性不足等問(wèn)題。人工智能技術(shù)的引入，從根本上改變了這一局面。通過(guò)整合衛(wèi)星遙感、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、社交媒體等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，人工智能能夠構(gòu)建動(dòng)態(tài)、高精度的氣候風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)，人工智能技術(shù)推動(dòng)了參數(shù)化保險(xiǎn)的發(fā)展，打破了傳統(tǒng)保險(xiǎn)“損失發(fā)生后賠付”的局限。參數(shù)（直接掛鉤，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)觸發(fā)和自動(dòng)化賠付。這種設(shè)計(jì)不僅提高了賠付效率，還降低了道德風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)成本，使得保險(xiǎn)產(chǎn)品更加貼近市場(chǎng)需求。此外，人工智能技術(shù)還促進(jìn)了氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品的生態(tài)化轉(zhuǎn)型。通過(guò)將保險(xiǎn)服務(wù)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、災(zāi)害救援、氣候一站式的風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案。人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的具體應(yīng)用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)：從產(chǎn)量補(bǔ)償?shù)綒夂蛑笖?shù)農(nóng)業(yè)是受氣候變化影響最為顯著的領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)依賴(lài)于人工定損，存在成本高、效率低、道德風(fēng)險(xiǎn)高等問(wèn)題。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新提供了新的思路。通過(guò)構(gòu)建基于天氣指數(shù)的保險(xiǎn)合同，保險(xiǎn)公司能夠根據(jù)實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)與作物生長(zhǎng)模型，自動(dòng)計(jì)算賠付金額，無(wú)需人工核損。例如，南洋理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域進(jìn)行了深入探索，研究團(tuán)隊(duì)利用神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，揭示了溫度、降雨等天氣變量與作物產(chǎn)量損該合同通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)氣象數(shù)據(jù)和作物生長(zhǎng)狀況，自動(dòng)調(diào)整保費(fèi)和賠付標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)分散。該合同將375%。比如在某水稻種植區(qū)，該合同根據(jù)實(shí)時(shí)降雨量和溫度數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整了保費(fèi)和賠付比例，使得保單持有人在干旱或洪澇等極端天氣事件中能夠獲得及時(shí)的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償（Chen等，2024）。這種創(chuàng)新不僅提高了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的可持續(xù)性和覆蓋面，還促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定和發(fā)展。能源保險(xiǎn)：從設(shè)備保障到氣候韌性可再生能源項(xiàng)目在推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型的同時(shí)，也面臨著氣候變化帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn)。極端天氣事件可能導(dǎo)致風(fēng)電場(chǎng)、太陽(yáng)能電站等設(shè)施受損，影響能源供應(yīng)和投資回報(bào)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，為能源保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新提供了有力支持。例如，人保財(cái)險(xiǎn)基于自主研發(fā)的“PICC光伏發(fā)電量損失風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型”，利用LightGBM機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新開(kāi)發(fā)發(fā)電收入損失保險(xiǎn)產(chǎn)品，并提供涵蓋建設(shè)運(yùn)營(yíng)期間財(cái)產(chǎn)物質(zhì)損失、第三者責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)的全周期綜合保障方案，協(xié)助分布式光伏建設(shè)運(yùn)營(yíng)單位在事前和事中開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)減量管理，通過(guò)數(shù)字化平臺(tái)參與光伏電站的日常運(yùn)維監(jiān)督過(guò)程，綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)評(píng)估發(fā)電效率和識(shí)別安全隱患，為承保電站穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)提供全面保障。又如，DescartesUnderwriting公司利用人工智能技術(shù)，為風(fēng)電廠提供“無(wú)風(fēng)啟動(dòng)延遲”保險(xiǎn)。當(dāng)風(fēng)速低于閾值導(dǎo)致發(fā)電延遲時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)賠付，保障項(xiàng)目投資回報(bào)。此外，該公司還為太陽(yáng)能電站提供“極端天氣設(shè)備損壞”保險(xiǎn)，通過(guò)分析衛(wèi)星圖像與傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)評(píng)估設(shè)備受損程度，賠付周期縮短至72小時(shí)內(nèi)（GallagherRe，2022）。這種創(chuàng)新不僅降低了能源項(xiàng)目的投資風(fēng)險(xiǎn)，還促進(jìn)了可再生能源的快速發(fā)展。巨災(zāi)保險(xiǎn)：從政府兜底到市場(chǎng)機(jī)制巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)具有發(fā)生概率低、損失程度大的特點(diǎn)，傳統(tǒng)上依賴(lài)政府財(cái)政兜底進(jìn)行應(yīng)對(duì)。然而，隨著氣候變化加劇和城市化進(jìn)程加快，巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)日益增大，政府財(cái)政壓力也隨之增加。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，為巨災(zāi)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新提供了可能。通過(guò)構(gòu)建基于人工智能的巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)模型，保險(xiǎn)公司能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)敞口和定價(jià)策略，推動(dòng)巨災(zāi)保險(xiǎn)從政府兜底向市場(chǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)型。例如，人保財(cái)險(xiǎn)為深度融入國(guó)家災(zāi)害治理體系，立足我國(guó)國(guó)情使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析算法，自主研發(fā)了“IC中國(guó)地震巨災(zāi)模型”，并基于巨災(zāi)模型設(shè)計(jì)巨災(zāi)保險(xiǎn)產(chǎn)品與方案，有力推動(dòng)了巨災(zāi)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和損失評(píng)估。又如，英國(guó)FlooFlash物聯(lián)網(wǎng)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)投保地點(diǎn)的水位變化，當(dāng)水位超過(guò)同時(shí)，F(xiàn)loodFlash據(jù)與建筑結(jié)構(gòu)特征，動(dòng)態(tài)優(yōu)化觸發(fā)閾值與保費(fèi)，確保產(chǎn)品定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)敞口精準(zhǔn)匹配。這種創(chuàng)新不僅提高了保險(xiǎn)產(chǎn)品的靈活性和響應(yīng)速度，還降低了運(yùn)營(yíng)成本和道德風(fēng)險(xiǎn)。人工智能在保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理中的挑戰(zhàn)盡管人工智能在氣候風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，能夠提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的動(dòng)態(tài)性、建模的精度與歸類(lèi)的系統(tǒng)性，但其在實(shí)際保險(xiǎn)應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，亟需行業(yè)、科技與監(jiān)管力量的協(xié)同應(yīng)對(duì)。高質(zhì)量、多維度的氣候與災(zāi)害數(shù)據(jù)仍是人工智能系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)。目前，我國(guó)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展存在區(qū)域差異，部分欠發(fā)達(dá)地區(qū)尚缺乏長(zhǎng)期、連續(xù)且具備足夠地理覆蓋度的數(shù)據(jù)資源，致使模型訓(xùn)練易出現(xiàn)樣本偏倚、泛化能力不足等問(wèn)題。同時(shí)，相關(guān)數(shù)據(jù)分散在氣象、水利、難以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)全景的統(tǒng)一認(rèn)知與建模支撐。人工智能技術(shù)在監(jiān)管體系中的認(rèn)可度仍有限，制約了其在保險(xiǎn)主流程中的深入應(yīng)用。當(dāng)前，人工智能技術(shù)在氣候風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的能力雖已在技術(shù)端得到驗(yàn)證，但尚未納入監(jiān)管規(guī)則體系，識(shí)別結(jié)果難以直接作為核保、定價(jià)等關(guān)鍵決策的合規(guī)依據(jù)，影響其在保險(xiǎn)公司內(nèi)部的戰(zhàn)略部署與資源投入。此外，人工智能模型的“黑箱性”、解釋性不足也進(jìn)一步加劇了監(jiān)管機(jī)構(gòu)在采納其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成果時(shí)的謹(jǐn)慎態(tài)度。保險(xiǎn)公司需要建立算法審計(jì)機(jī)制和倫理審查委員會(huì)，對(duì)算法進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證和倫理評(píng)估。同時(shí)，加強(qiáng)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的溝通與合作，共同制定人工智能在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。隱私問(wèn)題是重要挑戰(zhàn)之一。在數(shù)據(jù)共享和使用過(guò)程中，涉及到客戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。保險(xiǎn)數(shù)據(jù)包含客戶(hù)

保險(xiǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能技術(shù)應(yīng)用研究報(bào)告的個(gè)人信息和財(cái)務(wù)信息，氣候數(shù)據(jù)也可能涉及到國(guó)家安全和商業(yè)機(jī)密。保險(xiǎn)公司需要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理和安全機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和安全性。例如，采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)、訪問(wèn)控制技術(shù)和匿名化處理方法，保護(hù)客戶(hù)的隱私和數(shù)據(jù)安全。AIAI模型（如深度學(xué)習(xí)模型）就像“黑匣子”，難以解釋其決策過(guò)程。在保險(xiǎn)行業(yè)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)和客戶(hù)通常需要了解風(fēng)險(xiǎn)AIAI人工智能技術(shù)的應(yīng)用還需要大量的專(zhuān)業(yè)人才。保險(xiǎn)行業(yè)需要既懂保險(xiǎn)業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才，AI乏，保險(xiǎn)公司需要加強(qiáng)人才培養(yǎng)和引進(jìn)，以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。模