巨灾保险与风险管理机制 - 广东巨灾保险试点2022-2024年累计保费8.6亿元，累计赔付19.3亿元 [1] - 建立"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"多层次风险分散机制 [1] - 台风"桦加沙"触发珠海、江门等地巨灾保险理赔程序，由地市财政与保险公司共担赔付责任 [1] 气候灾害造成的经济损失 - 2024年超强台风"摩羯"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] - 全球自然灾害导致保险损失持续攀升，需从源头降低潜在损失 [3] 保险业风险管理数字化转型 - 行业运用卫星遥感、物联网、大数据分析提升风险识别、监测与预警能力 [3] - 推动从"灾后补偿"向"灾前预防、灾中减损、灾后快赔"全周期风险管理转型 [3] - 中国太保开展气候情景分析与压力测试，构建中长期气候物理风险分析模型 [7] - 中国人保构建网络安全态势感知平台，集成合规检查、安全监测、应急处置等功能 [7] 平安产险鹰眼系统技术应用 - 系统运用人工智能、大数据、卫星遥感技术，实现"保险+科技+风险减量服务"模式 [4] - "未来72小时洪水实时预报"功能水平空间精度达30米，最长可提前10天预报洪水风险 [4][5] - 2025年上半年发出台风、暴雨、洪水等灾害预警信息42.6亿次，覆盖6402万客户 [6] - 可识别地震、台风、暴雨等24种自然灾害风险 [6] 人工智能与大风险模型(LRM)发展 - 传统风险模型存在灵活性、精度和响应速度短板，未能充分融合AI核心特质 [8] - LRM可整合气象、地理、遥感、物联网数据，实现灾害动态模拟与实时推演 [8] - 英伟达Earth-2平台可在数秒内生成灾害预警与预测，展现技术潜力 [9] - 国务院加强人工智能在风险防范领域应用，推动AI驱动的大风险模型建设 [11] LRM在保险与资管领域的应用前景 - 实现风险敞口实时监测与动态评估，模型可作为服务(MaaS)输出 [9] - 探索基于LRM的巨灾债券实时定价机制，健全气候风险分散机制 [9] - 为资管公司提供资产负债表随气候风险演化的实时路径 [9] - 赋能保险业构建不同气候风险类型模型，实现从"事后赔付"向"事前预防"转型 [9]