從風險地圖中得到保險

　隨着全球化和世界上日益增長的災難愈來愈複雜，地理信息和位置分析可以爲保險業開啓一個全新的遠景。衆所周知，保險業須要持續不斷的革新和研製新工具。

　　2013年6月，隨着洪水對歐洲中心的持續肆虐，Aon Benfield，全球再保險中介公司，經過發生事件的軌跡創立了一種情景模型，該模型可以使承包人得到一份基於自身風險的現實評估。2011年3月，一場9.0級的地震撼動日本，爆發了毀滅性的海嘯，巨災風險模型公司EQECAT須要快捷的信息以更新遭遇危險的客戶。EQECAT的網絡研討會巨災風險觀察會在一週以內就已準備穩當，主要的承包人、再保險人、經紀人、公司、對衝基金經理和投資公司均參與了這次會議。

　　2010年，全球保險業中天然災難花費了400億美圓，人爲災難則花費30億美圓。與此相反，2012年的保險市場反應指南指出，2009年的保險損失總額是270億美圓，在2012年，僅僅超級颶風桑迪其保險索賠估計大約有500億美圓。

　　對於保險公司來說精確度是最重要的基本要素之一。險情的評價精度越高，風險管理越有效。這也意味着儲備金的準確分配。隨着世界上易發生危險地區所爆發的數量和價值驚人的增加，對於保險公司來說採用更好的風險管理實踐活動，並往以風險爲基礎進行訂價的方向轉移。然而，承包人管理風險的能力依賴於他如何清楚瞭解險情及被保險區域的受災程度，主要的問題是「在哪裏」。

　　位置智能有助於保險公司識別、管理和緩解風險。「它在災難管理規劃和響應、風險管理、價格管理及更重要的金融生存方面是有用的」，Bill Sinn如是說。

　　像EQECAT和Aon Benfield這樣的風險模型公司，都是使用多數據源如實地調查、土地利用信息、數字高程模型和衛星影像，經過他們內部普遍領域的專家，如地震學家、氣象學家、水文學者、工程師、數學家和金融學家及風險管理和保險專業人士對以上數據進行分析，並且把GIS視做將這些分離的信息轉化成有意義數據的解決方案的惟一工具。危險可以疊加到保險公司的投資中進而計算總的投保金額。

　　「GIS在保險產業的決策支持方面是一種有效工具，它能集成危險和業務數據所表現的內容，並且經過對地理位置聯繫的分析有助於挖掘表面上毫無關係可是有價值的數據信息。」 RMSI的首席運營官(COO)Anup Jindal如是說，RMSI是業內地理空間解決方案提供商。

　　EQECAT的產品經理Iain Willis對此表示贊成，「日本地震以後的CatWatch視覺效果圖指出了災難發生的地點、量級及可能的保險風險。對於最終將會被事件影響的客戶來說當務之急的事情是須要對行情快速作出反應。」

　　對於Esri的救災計劃，Esri看到了巨大的需求。這項計劃爲災難響應提供軟件、數據和技術支持，如颶風。「若是可以提早模擬出影響，人們就可以爲將要發生的種種可能性作出更好的準備」全球商業解決方案主任西蒙?湯普森說道，他感到2012年肆虐美國北部的颶風桑迪就是很好的一課。Esri快速提供了權威性的信息——包括事件後的影像——所以保險公司可以將這些信息和他們本身的進行疊加並進行分析，湯普森補充道，「咱們的用戶能夠估計潛在損失、想出如何部署調節、識別風險及與客戶溝通減小損失，也有助於指導大衆。」

　　GIS用於再保險

　　保險公司經過風險轉移控制風險。這一方法對於下降威脅金融穩定的嚴重索賠機率的可接受度來說是相當重要的。累積控制、投資組合分析和災難分析是風險管理的主要部分，它主要是經過公司承包人的風險轉移或者再保險、轉讓限制、債務限制等來實現。

　　對於再保險部分來說位置已經再也不是一個新名詞。再保險人和保險諮詢公司依賴地理信息和災難模型已不少年了。可是隨着世界各國之間愈來愈多的聯繫，最近的災難證實了風險管理中的新維度。這一維度從泰國2011年的洪水中形成的營業中斷程度中就能看出。這場洪水摧毀了日本的汽車和電子製造業——不少汽車零件製造商和電子芯片製造商業受到了打擊——形成了歐洲和北美成千上萬被保險人的營業中斷損失。業務之間的相互聯繫使災難模型增長了新的維度，逐漸增長的天然災難重塑了保險公司對風險和再保險的觀點，驅使他們放棄了被保險人更多的被保風險。

　　地理信息對風險管理的強大影響力主要體如今風險識別和評價。在保險部門中地理空間信息的重要性能夠從世界上最大的再保險公司看出，該公司將地理智能做爲其承保過程不可分割的一部分以前，早從1995年就開始使用當地的獨立GIS工具，主要用於非壽險業務如房地產、海洋和工程。相相似的是，世界第二大再保險公司——瑞士再保險公司，有一種災難網絡服務，可以傳播相關信息以指導承保人和其餘的組織，包括風險等級及嚴重區域。

　　GIS用於房地產和意外險

　　風險管理：經過將地理信息和位置的相關數據與其餘業務數據結合、組織可以得到更進一步的內容，識別某種趨勢或者客戶與地理位置之間的某種模式，並且可以作出更好的業務決策。

　　承保：保險公司須要快速、準確的基於位置的信息以提出公平競爭的訂價模型。它們須要用解決方案來組織、管理和分析超大的數據集以度量風險，如接近風險仍是緊急服務、起落航線、通勤路線、資產和犯罪，這些都能表現出位置數據是如何更好訂價的。

　　索賠管理：索賠過程的速度和準確度一直都是房地產和意外險(P&C)的一項重要元素，尤爲是在重大災難中更是如此。2012年10月，新澤西州的保險監管機構在颶風桑迪不久後就要求保險公司提供索賠數據。美國保險監理官協會(NAIC)——各州保險監管機構的保護組織——可以經過縣和郵政編碼對數據進行緊縮。此外，位置智能準確的預測須要處理某項事件的理算員和監管員的數量。精確的位置信息也能幫助保險公司避免不正當的索賠。

　　市場：除了風險分析以外，地理解決方案市場營銷策略方面也會有助於保險公司的業務，像以風險較小區域爲目標、認清前景或者改變訂價、制定額外政策或者指派更多監管員。地理空間分析對於客戶細分、市場滲透、生產商和渠道的有效性來說，能更加有助於識別和瞄準最佳的業務及向消費者營銷的機會。

　　客戶服務：許多保險公司正將智能位置服務與客戶服務端口相集成。有些汽車和健康保險的提供商可以提供給客戶最近的車庫、醫院和其餘分支機構的詳細信息，包括經過用戶車輛位置的定位能實時地提供車輛行駛方向。對於車險和壽險，用戶可以分別在各類車庫和醫院得到索賠服務。保險公司也會使用災難模型和他們的客戶信息向投保人傳遞警示信息，因爲系統是實時運行的，使用者可以像暴風雨的變化過程同樣來改變計劃和事情的輕重緩急。
 

　　GIS用於車險

　　迄今爲止，像車聯網和遠程信息處理這些進步技術爲車險公司開拓了從未探索過的領域。雖然車險的市場已經成熟，在不少國家的通常財產、意外事故險中也是最大的一類，可是如今不少時候對於保險公司來說，它們的承保利潤依然難以捉摸。

　　遠程信息處理可以實時地無線監測車輛的地理座標和機動性能，並已吸引了巨大的消費意識。這也促使不少汽車企業像通用汽車推出了相關產品「安吉星」，經過無線技術和全球定位系統衛星向汽車提供完善的無線服務，提供的功能有免提電話、路線規劃、導航及遠程診斷等。

　　GIS用於農業險

　　像精準農業這樣的創新技術正簡化農做物的保險報告。而數據自動採集簡化了耗時的做物報告過程，系統傳遞準確的種植和收穫信息，避免來自遺漏農田區域或不明報告的錯誤。

　　將來

　　人口增加、新的企業和財富創造都在驅動結構、土地開發、能源和交通的發展，爲保險創造了更多的需求。未來新的技術如無人機系統的出現、雲技術、社交網絡和衆包，有望爲地理空間數據和現有技術的進一步創新增長動力。將地理空間數據和分析加到雲技術中會使不少技術更加相關。三年之前沒有答案的問題如今可以經過更多的數據和有力的數據分析得以解決。此外，在健康和人壽保險市場仍然有不少的潛力可加以利用。

　　增強的數據收集和現場設備已經具有了銷售和客戶經過移動位置分析和GIS可以完成任何一個地點的工做。對於準確數據的需求一樣揭示了地理編碼中有問題的領域。雖然街道級別的地理編碼解決方案在不少國家已經存在，可是它仍然是一個問題，尤爲是在發展中國家。全球經濟發展變緩，長期的低利率和隨後微小的回報凸顯了保險業增加的承保優點。

　　位置智能在將來保險業中的成功將在於如何快速的意識到機會、如何打破傳統的GIS世界及如何集成到公司的關鍵操做中。(編譯|劉雪)