文章核心观点 - 气候风险频发推动保险业风险管理模式从“灾后补偿”向“灾前预防、灾中减损、灾后快赔”的全周期转型，行业正通过数字化和人工智能技术构建多层次风险分散机制并提升风险减量管理能力 [1][3][7] 巨灾风险与保险机制 - 台风“桦加沙”影响华南地区，珠海、江门等地已触发巨灾保险理赔程序，由地市财政与承保保险公司共同承担赔付责任 [1] - 广东省巨灾保险试点在2022年至2024年期间累计保费达8.6亿元，累计赔付19.3亿元 [1] - 行业持续推进“直保公司+巨灾共保体+再保险公司+巨灾债券+巨灾专项基金+政府财政兜底”的多层次风险分散机制建设 [1] - 以2024年超强台风“摩羯”为例，其造成直接经济损失近800亿元，保险业累计赔付及预赔付金额约42亿元 [3] 险企智能化风控布局 - 各大保险公司积极开发气候灾害风控系统，运用卫星遥感、物联网、大数据分析等数字化手段提升风险识别、监测与预警能力 [3][7] - 平安产险的鹰眼系统运用人工智能、大数据、卫星遥感等技术，具备“未来72小时洪水实时预报”功能，水平空间精度达30米，可提前10天对洪水风险做出预报 [4][5] - 鹰眼系统3.0可识别24种自然灾害风险，2025年上半年发出灾害预警信息42.6亿次，覆盖6,402万个人及企业客户 [6] - 中国人保构建了网络空间监测预警体系，中国太保则通过气候情景分析与压力测试探索构建中长期气候物理风险分析模型 [7] 人工智能与大风险模型应用 - 传统风险模型基于静态框架，在灵活性、精度和响应速度上存在短板，未能充分融合人工智能的“开源、推理、多模态、实时”特质 [8] - 业界正借鉴大语言模型发展路径，推动新一代“大风险模型”的诞生，通过整合多源异构数据实现对灾害的动态模拟与实时推演 [9] - LRM可作为模型即服务输出，赋能保险业构建不同气候风险类型模型，并提供精准化、个性化的防灾减损建议，实现从“事后赔付”向“事前预防”转型 [9] - LRM在资产端应用前景广阔，可探索基于模型的巨灾债券实时定价机制，并为资产管理公司提供资产负债表随气候风险演化的实时路径 [10] - 英伟达Earth-2平台展现出技术潜力，可在数秒内生成灾害预警与预测，但需实现从气象预测到保险与再保险场景的跨学科融合 [10] 政策与行业展望 - 国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出加强人工智能在风险防范等重点领域的应用 [11] - 随着算力提升、数据壁垒打破和跨界协作深化，AI驱动的通用大风险模型有望成为保险业风险管理的核心基础设施 [11]