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    KuWeather:智能大數據助力天氣保險精細化

    2017-11-20 09:23 來源:美通社 作者:Janet

    天氣保險以其巨大的市場規模正吸引著越來越多的企業有所行動。世界天氣風險管理協會認為,目前全球經濟的20%-30%直接暴露于天氣風險之下。按此估計,我國有15萬億的直接風險需要天氣保險來對沖和解決。

    KuWeather自主研發的天氣指數保險AI展示平臺

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    在此背景下,以天氣指數為標的的天氣指數保險成為了近年來最大的熱點。各大保險公司紛紛推出不同行業應用的產品。玉米種植天氣險、楊梅采摘險、大閘蟹養殖險,乃至游園天氣險、中秋賞月險等等如雨后春筍,層出不窮。

    發達國家的經驗證明了這一趨勢的必然性:日本2000年至今,天氣指數保險的交易額每年增速都在20%以上。而美國和歐洲不僅天氣保險產品的交易規模巨大,天氣衍生品在芝加哥的交易也已有20年的歷史。

    從此歷程來看國內的天氣保險,目前我們基本實現了量上的由少到多,也在產品門類上初步的實現了多樣化。然而,從市場各參與方的感知來看,還有許多的地方亟待深耕。

    最直觀的,保險產品的用戶依然面對著這些問題:產品閾值太高,淪為小概率事件博彩,基本上得不到賠付;理賠依據不夠貼近現實,用戶已經受損,卻仍用未受損區域的指數來界定賠付;行業應用門類太少,經常需要一些不同的應用方式,卻難以找到快速部署的產品。

    這些問題產生的原因有很多。其中最大的一塊,就是保險公司的合作方需要有強大的商業氣象服務能力;不應該是簡單的數據買賣方,而是要具備優秀的數據解讀能力、氣象專業的行業經驗、靈活的場景結合落地能力。

    作為一家博士學歷占比50%以上的商業氣象服務商,KuWeather認為,要為用戶提供貼合痛點、簡單快捷的產品,解決好上面提到的用戶感受問題,需要在幾個維度上完成氣象服務能力上的進化。

    天氣風險和氣候風險全期覆蓋,風險測算與定價精細化

    盡管客戶都已經意識到,未來一段時間的天氣風險會帶來損失,但是經常被忽略的一點就是:短期天氣風險和長期氣候風險存在巨大差別。

    一天的冰雹即可造成農作物大面積絕收。2015年5月15日,廣西隆林發生冰雹,196戶煙農種植的2864畝烤煙受災,其中造成絕收面積達1266畝。

    而缺少降水這種天氣現象只有長時間持續,才會對農作物產出形成危害。2014年,遼寧、吉林一帶出現持續干旱,玉米產量最終大幅減少。當年遼寧的玉米單產從2013年的464公斤/畝下降至334公斤/畝,總減產數量約430萬噸。

    可以看到,兩種風險的影響方式完全不同,這就要求保險產品具有全期覆蓋能力。也即在任意的保險期間內,都能對風險很好把控。

    目前業界對天氣、氣候兩種風險的處理方式,大多采用長歷史數據進行統計建模來近似。但是,這種未將天氣預測和氣候預測納入的方法會導致風險測算定價不夠精細。也就會經常出現閾值不貼近用戶實際的問題。

    地域風控的全域規范考量

    天氣風險的發生對地域存在著很強依賴,并且這種依賴的細微化,有時完全突破傳統風控所采用的氣候劃分。回到2015年5月15日廣西隆林的千畝絕收,同樣是那次冰雹,僅十幾公里外的臨縣卻秋毫無損。

    可以想像,采用大地域來進行保險定價雖然能很好的實現風險平滑,但是卻極易導致定價偏差以及事后的理賠紛爭問題。由于會在大地域內選取有限代表點作為理賠依據(用來防止風險高估),那些受災卻未被采用為理賠依據點的地方就無法獲得賠付。

    行業應用考慮的全向納入

    “汝之蜜糖,彼之砒霜”在行業上已經被很多的觀察到。同樣的天氣“不利”,一個行業在它面前噤若寒蟬,另一個行業卻能甘之如飴。

    山西朔州,風力發電場。百米高的風機在大風中持續創造利潤。此時,日本的旅行社卻苦惱大風吹走了西伯利亞飄過來的大塊浮冰,因為這些浮冰是旅行社吸引高價值客戶的法寶。這些游客不惜高價,要觀賞在大塊浮冰上,狐貍等動物如何捕捉小動物。而浮冰被吹走,旅行社收入大減。

    日本的旅行社希望風力小,風電場卻希望風在一定范圍內大。不同的行業很多時侯需要天氣要素閾值完全相反的方向。

    針對這些維度,KuWeather依托其獨特的“數據科學家 + 氣象專家 + 數學專家”這一人工智能團隊組合,將深度學習與氣象專家模型、數學算法相結合,深耕風控內核,打造了KuWeather智慧天氣指數風控平臺。在該天氣風險內核平臺上,做到了各天氣要素所有閾值的各種方向全覆蓋。這樣在與具體行業的結合時,只需模塊化無縫接入便能最有效的支持各類行業需求。

    平臺首次實現了全期、全域、全向能力覆蓋。

    全期意味著客戶所關注的任意時間段的天氣風險,均能被后臺多范式算法智能預測,并且預測結果極其貼合未來實際。KuWeather充分利用了其天氣預報和氣候預報能力,首次將預測范式納入了算法,很好的解決了閾值不貼近實際的問題。此外,由于天氣預報和氣候預報能力的引入,保險客戶所需的高質量風控預警服務可隨時提供。

    全閾意味著理賠標準能在全國范圍內做到最精細化的區分,也就是風險單位的最小公倍數最優搜尋。KuWeather的新平臺采用機器學習算法良好的解決了地域風控的這一規范性問題,成功的在全國2800多個區縣內實現了全氣象要素的風險劃分。

    全向意味著氣象要素的各類組合可能方向,以支持不同行業的定制化需求。借助KuWeather云強大的服務能力,可以無壓力支持各種行業客戶保險內核的運維和優化。

    有了這個平臺,保險公司不再需要花費精力在本不擅長的氣象領域,而是完全可以集中注意力在客戶的定制需求上。KuWeather智慧天氣指數風控平臺保證著產品的貼合現實和用戶的良好反饋。而該平臺的模塊支持功能也保證了產品對接的無縫效率。

    保險,本為平滑經濟風險。利國、利業、利民生。天氣保險,攜科技創新和金融創新雙動力,氣象萬千,業界大事,不可不深察。在其中,有人看到了巨大的利潤,有人看到了巨大的需求,Kuweather之念,丙吉問牛。以專業商業氣象服務能力為宗旨,視行業民生之痛為己痛,不忘初心,愿為中國氣象+保險產業提供所有可能。

    KuWeather 智能大數據 天氣保險

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