文章核心观点 - 巨灾模型是解决巨灾风险量化难题、应对气候变化挑战的关键技术，正推动保险行业从“事后赔付者”向“事前风险管理者”转型 [1][3][4][7] 巨灾风险管理的挑战与模型价值 - 巨灾风险“低频高损”特征显著，依赖仅几十年的历史数据和传统精算方法无法准确评估其尾部风险 [1][4][5] - 巨灾模型整合多学科成果，通过计算机模拟生成未来数百年至上万年的巨灾事件集合，实现概率化损失评估 [4][5] - 以地震模型为例，基于10万年时间窗口模拟数百万场地震；台风模型以1万年为尺度，模拟二三十万条台风路径 [5] 极端天气“新常态”对行业的影响 - 2026年上半年，自然灾害已造成全国1727.6万人次受灾，直接经济损失421.4亿元；保险业累计估损63.8亿元，已赔付28.9亿元 [2] - 极端天气频发意味着保险业风险管理逻辑需重写：定价基准需引入前瞻性判断、产品形态需创新、再保安排需重构 [6][7] - 对社会经济影响深远：基础设施设防标准需重新评估，供应链韧性面临考验，资产定价逻辑需计入气候风险 [7] 巨灾模型在业务中的具体应用 - 模型可提供街道级空间分辨率的精细测算，包括年均期望损失及各回归期（如50年、100年、200年一遇）的可能最大损失 [8] - 应用贯穿风险评估、精算假设、产品设计及风险减量全流程，例如通过模型测试不同保险参数组合以找到最优方案 [8] - 在风险减量层面，可结合气象预报提前72小时推送风险提示，为防灾决策提供量化依据 [8] 气候变化对模型技术的挑战 - 灾害模块首当其冲，气候变化系统性改变灾害事件的发生频率、强度与空间分布特征，如台风路径北移、降水强度增强 [9][10] - 易损性模块同样面临挑战，需不断引入最新建筑规范、基础设施普查数据以更新“灾害强度—经济损失”的映射关系 [10] - 实现台风、暴雨、内涝、滑坡等“灾害链”的全链条联合模拟是业界公认的技术难题，面临物理机制复杂、数据分散、计算资源需求巨大三重挑战 [10][11] AI技术与模型演进 - AI在数据预处理环节已成为标准化工具，用于自动化识别建筑物等以更新风险暴露数据库 [12] - 但AI短期内无法替代传统物理驱动模型，因其面对训练数据外的极端事件存在局限，且预测偏差难以溯源修正 [12] - 每次重大灾害都是模型改进契机，例如台风“烟花”凸显累积降水效应重要性，“杜苏芮”揭示了远程水汽输送的影响 [13] 长期风险展望 - 科学共识表明，若全球温室气体排放无法有效管控，极端灾害频次和强度将进一步抬升，长期风险推演结果偏悲观 [14] - 当损失预期超过社会可接受程度，商业保险将无法独立承担全部风险 [14] - 全球能源转型和中国新能源产业发展可能使升温速率放缓，但气候变化的长期惯性意味着最终转变仍需时间观察 [14]