案例一：利用云精算APP，快速設(shè)計(jì)復(fù)雜天氣指數(shù)保險(xiǎn)方案
南方某省臺(tái)風(fēng)頻發(fā)，而當(dāng)?shù)胤N植種類(lèi)繁多，每個(gè)種植戶(hù)的保險(xiǎn)需求存在差異，難以將一個(gè)保險(xiǎn)產(chǎn)品適用到所有的種類(lèi)。以前一些保險(xiǎn)公司做過(guò)一些傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品的嘗試，但效果不太理想。一方面，設(shè)計(jì)傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品需要對(duì)每一個(gè)品種的生長(zhǎng)特性和易損性等有非常專(zhuān)業(yè)的了解；另一方面，一旦出險(xiǎn)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品勘察定損的工作十分復(fù)雜，要求大量的人力物力投入?？傮w而言，傳統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的可行性較差，因此我們決定采用指數(shù)保險(xiǎn)方案。
客戶(hù)希望在全省范圍銷(xiāo)售該產(chǎn)品，而不同區(qū)域之間臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)存在差異，需要分別厘定費(fèi)率；同時(shí)客戶(hù)根據(jù)不同作物種類(lèi)、分別制定了10多個(gè)賠償標(biāo)準(zhǔn)，因此涉及大量的精算工作。云精算系統(tǒng)發(fā)揮了它的優(yōu)勢(shì)。利用云精算，我們?cè)诤芏痰臅r(shí)間內(nèi)就完成了全省所有地區(qū)、不同作物、不同賠償標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品費(fèi)率厘定，并很快幫助客戶(hù)準(zhǔn)備了全套的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和報(bào)備文本。
案例二：農(nóng)險(xiǎn)微信小程序：借力社交媒體，提高農(nóng)險(xiǎn)效率
農(nóng)險(xiǎn)針對(duì)數(shù)億農(nóng)戶(hù)，工作量沉重繁瑣。一個(gè)省級(jí)分公司每年可能需要處理幾千萬(wàn)張保單、幾百萬(wàn)次報(bào)損理賠。以前投保、報(bào)損、理賠等都在線(xiàn)下處理，需手動(dòng)填寫(xiě)各種材料，不僅效率低下，而且統(tǒng)計(jì)困難，保險(xiǎn)公司難以及時(shí)獲得投保和理賠情況的整體報(bào)表和綜合分析。
天韌科技的微信小程序利用微信的便捷功能，大大提高農(nóng)險(xiǎn)核保和理賠的效率。通過(guò)微信小程序，投保、報(bào)案、定損、材料上傳等都可以在小程序內(nèi)完成，保險(xiǎn)公司管理層也可實(shí)時(shí)查看投保、理賠情況，不僅提高了效率，也為決策提供了及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。
目前小程序服務(wù)的保費(fèi)規(guī)模已達(dá)數(shù)億元，保險(xiǎn)金額數(shù)十億元。
案例三：倒春寒指數(shù)保險(xiǎn)解決果農(nóng)主要顧慮
梨、蘋(píng)果、桃為北方某市的特色農(nóng)業(yè)，具有較大的規(guī)模，一個(gè)鎮(zhèn)的種植面積就達(dá)到幾萬(wàn)畝。但2018年的倒春寒讓大部分果農(nóng)損失過(guò)半，一些果農(nóng)近乎絕收。為支持地方經(jīng)濟(jì)，穩(wěn)定農(nóng)民收入，地方政府有意開(kāi)發(fā)一款產(chǎn)品，為倒春寒給果農(nóng)造成的損失提供保障。當(dāng)?shù)匾患冶ｋU(xiǎn)公司因此推出了一款傳統(tǒng)的基于損失賠償?shù)谋ｋU(xiǎn)產(chǎn)品，但由于缺少承保數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)等，該保險(xiǎn)公司試點(diǎn)第一年就出現(xiàn)了大額虧損，綜合賠付率超過(guò)700%。
基于這樣的背景，我們?yōu)榭蛻?hù)（當(dāng)?shù)亓硪患冶?/span>險(xiǎn)公司）開(kāi)發(fā)了一款倒春寒指數(shù)產(chǎn)品。該產(chǎn)品在調(diào)研歷史損失的基礎(chǔ)上，通過(guò)結(jié)合降溫時(shí)間、降溫幅度、以及低溫持續(xù)時(shí)間等來(lái)模擬倒春寒造成的損失。通過(guò)歷史損失和氣象數(shù)據(jù)的對(duì)比推演顯示，該指數(shù)能較好地模擬倒春寒給果農(nóng)造成的損失。更重要的是，該方案的費(fèi)率測(cè)算以超過(guò)40年的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，客戶(hù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有相對(duì)準(zhǔn)確的評(píng)估，讓客戶(hù)在展業(yè)的同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)得到了有效的控制。
案例四：指數(shù)+傳統(tǒng)方案解決水產(chǎn)養(yǎng)殖保險(xiǎn)難題
某水產(chǎn)養(yǎng)殖品種是南方某市的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，養(yǎng)殖面積幾十萬(wàn)畝，總產(chǎn)值近百億元。但過(guò)去幾年的臺(tái)風(fēng)、暴雨和病蟲(chóng)害給養(yǎng)殖戶(hù)造成了嚴(yán)重的損失。一方面，臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致養(yǎng)殖基地電網(wǎng)、工棚、房屋、生產(chǎn)設(shè)備和生活設(shè)施摧毀，造成直接財(cái)產(chǎn)損失；另一方面，伴隨臺(tái)風(fēng)而來(lái)的暴雨導(dǎo)致養(yǎng)殖場(chǎng)被淹沒(méi)，或堤壩崩潰，養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)大量逃離。單個(gè)臺(tái)風(fēng)給養(yǎng)殖戶(hù)造成的損失可達(dá)近10億。同時(shí)，不時(shí)爆發(fā)的疫病可能導(dǎo)致清塘，讓養(yǎng)殖戶(hù)血本無(wú)歸。
綜合傳統(tǒng)和指數(shù)保險(xiǎn)方案的特點(diǎn)，同時(shí)結(jié)合客戶(hù)的實(shí)際需求，我們采用了傳統(tǒng)+指數(shù)的方式來(lái)設(shè)計(jì)方案。病蟲(chóng)害損失難以用指數(shù)的方式進(jìn)行理賠，但客戶(hù)有強(qiáng)烈的投保意愿，因此我們采用了傳統(tǒng)保險(xiǎn)的方式；臺(tái)風(fēng)和暴雨采用指數(shù)保險(xiǎn)的方式操作方便，客戶(hù)也能接受，因此我們采用指數(shù)保險(xiǎn)方式。該方案收到了養(yǎng)殖戶(hù)的歡迎，第一年保費(fèi)就近千萬(wàn)元。
案例五：利用遙感數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)森林火災(zāi)和植被指數(shù)保險(xiǎn)方案
森林保險(xiǎn)通常面積較大，勘察定損工作量繁重，因此我們采用指數(shù)方式為客戶(hù)設(shè)計(jì)了保險(xiǎn)方案，這樣可大大減輕勘察定損工作量，節(jié)省人力物力。
針對(duì)森林火災(zāi)，我們利用遙感數(shù)據(jù)確定燒毀面積，并相應(yīng)地定損理賠。遙感數(shù)據(jù)顯示，過(guò)去20年該地區(qū)火災(zāi)發(fā)生概率約0.5%，與經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合；歷史上發(fā)生的重大火災(zāi)，都可以在遙感數(shù)據(jù)中得到很好地驗(yàn)證。
針對(duì)森林旱災(zāi)、病蟲(chóng)害等，我們適用了植被指數(shù)?；谛l(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）能較好地反映森林長(zhǎng)勢(shì)以及各種自然災(zāi)害對(duì)森林長(zhǎng)勢(shì)的影響，是目前最為常用的植被生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)。我們將正常年份與森林受災(zāi)年份進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果顯示，遙感數(shù)據(jù)能夠比較準(zhǔn)確地反映森林歷史受災(zāi)情況。
圖一 利用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)森林火災(zāi)
注：上圖綠色部分代表森林分布，紅色部分代表2008年火災(zāi)地點(diǎn)和面積。
圖二 利用植被指數(shù)監(jiān)測(cè)森林受災(zāi)情況
注：左圖代表生長(zhǎng)正常的森林，右圖代表受災(zāi)的森林。
遙感數(shù)據(jù)還可用于監(jiān)控雪災(zāi)、海溫、浪高、赤潮等，并可以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)創(chuàng)新高效的保險(xiǎn)
欲了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)天韌科技網(wǎng)站www.sjbbf.cn，或直接聯(lián)系我們：
掃一掃關(guān)注公眾號(hào)
