消防分类和火灾严重程度

执行摘要
当前火灾风险评估主要依据地理位置的消防区域分类，缺乏对同一区域内房产风险差异的精细区分。新一轮信息革命带来了更多数据来源，为更精准的火灾风险评估提供了可能。新数据元素包括：到消防栓的距离（1500英尺范围内）、消防站驾驶时间、消防站人员配备（志愿者/全职）、6分钟内的消防站数量。这些数据可区分同一防火分类内及跨区域的风险差异。

评估火灾风险行业实践
传统火灾风险评估基于消防栓距离（1000英尺内）和消防站距离（5英里内），承保人需手动调查异常值和缺失数据。位置距离消防站和水源越远，损失率越高。传统工具结合人工干预，存在“寻找9和10”的挑战。图表显示灭火等级与预期损失强相关（相关系数97.16%）。评估火灾防护能力时，考虑因素包括：防火规范、消防部门能力（设备、人员、培训）、紧急通信系统、供水系统（消防栓位置）。

火灾抑制得分模型参数
为评估更精细的风险定价方法，分析了四个影响火灾扑灭速度的参数：

• 驱动时间：从最近消防站出发的平均行驶时间（分钟）。
• 站场密度：6分钟车程内的消防站数量。
• 人员配备模式：消防员为志愿者/混合/全职。
• 与水的距离：到消防栓或常年水源的实际距离（英尺）。
  关键发现：
• 驾驶时间短（4分钟内）的房产损失率高出6%，超过15分钟的则高出68%。
• 6分钟内多个消防站可显著降低损失，站场密度越高，损失率越低。
• 志愿消防员模式导致更高的损失率，全职模式表现最佳。
• 与水源距离是统计显著性最强的变量，最高风险费率可能是最低风险的两倍。

案例研究

• 案例1：收入中性实现
  样本投资组合分析显示，采用FSS后，部分县保费下降（如萨克拉门托县10%），部分县上升（如门多西诺县多位数增长）。
• 案例2：防火类例外
  防护等级6表现不佳的保险公司可选择仅接受FSS为“A”或“B”的保单，通过差异化定价提升盈利能力。
• 案例3：独立模型应用
  在未采用其他分类系统的组合中，FSS可独立实施，通过评分（A-F、1-10、100-300）或类别划分进行费率调整。

结论
火灾抑制评分（FSS）提供更精细的风险评估方法，使保险公司获得定价和承保灵活性。通过整合驱动时间、站场密度、人员配备和水源距离等参数，FSS可区分同一防火分类内的风险差异，帮助行业可持续地为更多客户服务，逐步使世界更可保险。