大數據、移動互聯網、GIS/AIS等技術可助力航運保險機構管控風險，是航運與保險交叉領域內數據融合創新的有益嘗試

金融科技助力航運保險風險管控

金融科技耦合航運保險

在航運保險領域，金融科技不僅被廣泛應用在客戶服務領域，同時在助力航運保險風險管控的變革上正發揮著越來越重要的作用。

問題癥結

過去，在缺乏充分的運營數據情況下，中國航運保險機構對風險的掌握往往是片面和局限的。以船舶風險識別為例，通常航運保險機構對風險標的勘驗局限于對船舶基本結構和主要設備狀況的掌握，同時依據船廠、船舶種類、船齡、總噸、船旗國、船級社等基本要素，其評估結果常常偏離實際的風險狀況，不能全面真實地反映船舶存在的潛在風險，這不利于航運保險機構對不同船舶出具差異化的承保條件及費率標準。

此外，航運保險機構管控風險手段相對傳統和落后，更多依靠人為主觀進行判斷，缺乏有力的分析、管控工具和技術輔助手段。比如，對于所承保的航運企業財產狀況和分布無法做到直觀掌握，當巨災風險發生前后，無法及時掌握具體情況并參與防災防損的相關工作之中。

發展趨勢

為了更好滿足航運企業對風險管理的更高要求，同時降低航運保險機構自身的經營風險，航運保險機構運用金融科技服務于航運風險管控的手段越來越豐富，不再局限于“承保+理賠”的傳統模式，而是貫穿于風險管理服務的全過程。一些航運保險機構開始尋求利用大數據、云計算、移動互聯、人工智能等新興的金融科技手段，引領航運保險行業與金融科技深度融合，并使自身朝更專業化、科技化的方向發展，從而更有效提升航運保險機構風險管控的服務能力。

用大數據識別船舶風險

通過對船舶事故的大數據分析，可以看出大部分船舶事故并非偶然發生，Rightship通過對數據的分析和實船的檢驗，可預測船舶未來一年發生事故的概率。

航運保險機構與航運企業、全球海事服務機構以及水險再保人等多方可以通過共享船舶運營數據、船員管理數據、航行環境數據、事故理賠數據、船舶內外部檢查數據、港口碼頭報告數據等，建立科學合理的數學分析模型，對船舶、船員、環境等進行多維度分析，從而實現船舶風險的識別與量化。通過大數據分析對船舶風險進行識別有以下幾個方面工作需要關注：

風險維度

船舶安全涉及船舶管理、操作等環節。船舶風險評估可以從基本特質、操作行為、管理能力、事故情況、環境因素等五個維度分析，并建立風險評估模型。

基本特質：包括船舶、船員和船管企業特質；

航行環境：港口條件、航線、裝載貨物等；

操作行為：主要是船員服務船舶的履職情況；

管理能力：船管企業對船舶和船員的管理狀況；

船舶事故：包括機損、碰撞、觸碰、火災、風災等各類事故。

風險權重

在確定船舶風險的分析維度后，要進一步分析各風險維度下具體的風險因素，并針對各個分析維度下的風險因素設置具體的風險評估指標及權重。風險評估指標及權重的設置應遵循以下原則：

相關性原則：選定的指標與船舶安全緊密相關；

完整性原則：選定的指標盡可能完整全面；

可操作原則：能較為便捷地收集準確的數據，并易于模型分析；

獨立性原則：避免相關程度較大的重復性指標；

側重性原則：在評價船舶設備時僅考慮與安全相關的關鍵設備，在評價船員時，重點考察關鍵崗位的船員；

動態調整原則：選定指標并不是一成不變的，而是需要與時俱進地剔除不相關的“偽相關指標”，并增加相關性指標。

指標風險

指標風險值代表著風險評估指標風險的高低。為了使指標風險值科學合理，很多指標風險值應當通過大數據分析來得出，例如對于“船齡”這一風險評估指標，需通過對全球已發生的船舶事故數據分析得出。過去很多人認為船齡與事故發生率成正比，船齡越大船舶事故發生概率越高，但是實際上大數據的分析結論與常規認知并不一樣。從英國勞氏船級社對大數據的分析結果來看，最高風險船齡并沒有隨著船齡增加而增加，20年船齡的風險最高，之后風險再逐步降低（見圖）。通過分析結果，找尋其中原因，可以了解到船東對于“大齡船舶”的風險更加關注，通常會投入較多資金，做好船舶維修和保養工作。

此外船型、港口、航線與事故之間都可以通過大數據尋找規律，確定風險程度高低。

分析調整

在模型建立后，應對整個模型和各風險評估指標進行回溯分析，評估運行效果。通過機器學習，剔除“偽相關指標”，并對指標風險值進行不斷的修正改進，從而使評估結果更加準確。

應用移動技術查勘風險

當前，移動互聯技術在使得投保和服務方式變得十分便捷之外，還可以應用到保險風險查勘領域中，使得風險查勘工作得以數字化、移動化。

保險風險查勘主要是評估重要保險標的風險，幫助航運保險機構更直觀地識別和評估風險，并為客戶提供專業的整改建議，改善風險質量，從而降低事故率，實現與被保險人的雙贏。

航運保險風險查勘包括承保前或后風險查勘和理賠查勘三類。航運保險機構針對不同的保險標的和查勘類別會制定不同的查勘方案，并在信息系統中列明檢查點內容。

利用技術管理巨災風險

船舶AIS系統，即船舶自動識別系統，是一種應用于船與岸、船與船間的海事安全與通信的新型助航系統，常由VHF通信機、GPS定位儀和與船載顯示器及傳感器等相連接的通信控制器組成，能自動交換船位、航速、航向、船名、呼號等重要信息。

GIS是一種特定的十分重要的空間信息系統，它是在計算機硬軟件系統支持下，對整個或部分地球表層（包括大氣層）空間中的有關地理分布數據進行采集、儲存、管理、運算、分析、顯示和描述的技術系統。

巨災風險是指對生命財產造成巨大損失，存在對區域或國家經濟社會產生嚴重影響的自然災害事件的風險。自然災害包括地震與海嘯、特大洪水、特大風暴潮（臺風）等，一旦發生損失將十分巨大。

航運企業一般都位于沿海，面臨著臺風、地震、海嘯等諸多威脅。通過梳理GIS系統中的海量、多源位置大數據，可以構建含有航運企業保險標的準確位置信息的數據倉庫，對于動態航行的船舶則通過AIS系統獲取實時的位置信息。通過數據的融合，可以打造具有航運保險特色的巨災智能風險管控系統，實現對區域累計風險管控和各類巨災風險的精準分析以及及時預警。通過管控系統，航運保險機構可以及時獲知承保標的分布情況和風險狀況，使得防災防損工作有的放矢，避免資源的盲目投入。

巨災風險管理利用先進的技術和實行具體的防控措施，可以實現事后理賠向事前風險管控的轉變，從而推動“保險”+“風控”模式的落地。在降低保險賠付率的同時，切實有效地減少航運企業風險，增加風險的應對手段，從而真正實現保險的社會價值。

航運保險助推海洋經濟

中國已經發展成為全球重要的航運保險市場，未來航運保險在助力中國海洋經濟發展中將發揮越來越大的作用。在當前技術與模式創新相互交融的時代，利用人工智能、大數據、云計算、互聯網、區塊鏈等新興的金融科技手段，航運保險風險管控將進入數字化與智能化的新時代。