气候变化加剧全球保险需求,但传统数据模型难以应对。特别 peril(小到中等规模损失的自然灾害)成为主要风险,2020年全球保险损失达890亿美元,是长期平均水平的两倍。保险公司通过提高保费、增加免赔额等方式应对,但市场退缩可能导致“不可保险风险”。
行业面临两大数据挑战:依赖历史数据限制对动态气候风险的理解,缺乏细粒度数据难以评估次生灾害。关键指标如反应能力属性、建筑材料质量等对预测损失至关重要,但多数保险公司无法访问。
解决方案包括:
- 利用现有数据:研究现有数据集,如消防栓位置、植被密度等,以增强风险洞察。
- 端到端基础架构:建立闭环系统,标准化数据收集、分析和商业智能工具,实现模型持续改进。
- 非传统数据:结合传感器、卫星影像等,开发参数保险等新解决方案。
商业需求紧迫,保险需求将持续增长。保险覆盖率提高1%可降低全球气候灾害成本22%。行业需转变投资策略,加强数据能力,以应对现代挑战。实时和非传统数据将成为关键。