AI 天气模型助力社区级精准预测，保险行业积极参与

AI 天气模型助力社区级精准预测，保险行业积极参与，主要体现在以下几个方面：

提升风险评估精准度

• 精准预测极端天气：AI 天气模型能够通过模拟数千个潜在场景，填补历史数据中的空白，从而更准确地评估罕见、高影响的极端天气事件的风险。例如，全球保险集团 AXA 正在使用 NVIDIA Earth-2 平台，利用先进的 AI 天气模型和工具进行模拟，通过重现像 Milton 飓风这样的飓风并生成数千年的假设飓风场景来改进其飓风风险评估研究。

• 社区级洪水预测：保险行业积极参与开发新技术，将洪水预测精细化到社区级别，进而更有效地为社区发出预警，帮助居民提前做好准备，以应对可能的极端天气事件。

优化保险业务流程

• 核保与理赔环节：AI 技术在保险的核保和理赔环节发挥着重要作用。例如，平安产险的鹰眼系统 DRS2.0 应用时空大数据引擎、气象灾害模型、卫星雷达监测、机器学习等多项技术，建立了针对常见灾种、面向多类保险业务、贯穿保前保中保后的全链路灾害风险管理体系。这不仅提高了核保和理赔的效率，还降低了风险。

• 产品创新与定制：借助 AI 天气模型的精准预测能力，保险行业可以开发出更符合市场需求的气象相关巨灾保险产品。例如，多部门联合印发的《关于加强金融气象协同联动、服务经济社会高质量发展的指导意见》指出，要推动气象从服务农险到服务全险种发展，鼓励保险机构开发适合市场需求的气象相关巨灾保险产品。

促进跨行业合作

• 气象与保险合作：近年来，“气象×保险”合作不断深化。中国气象局与中国人保、中国人寿等保险企业加强战略合作，推动构建“气象×保险”防灾减灾救灾新模式。这种合作不仅提高了保险行业的风险评估能力，也为气象数据的应用提供了更广阔的场景。

• 科技与保险融合：随着 AI 技术的发展，科技公司与保险企业的合作也日益紧密。例如，水滴公司与腾讯云战略合作升级，依托腾讯云 GPU 算力能力，提升 DeepSeek 大模型在保险场景中的落地应用。这种合作有助于保险行业更好地利用 AI 技术，提升服务质量和效率。

提升社会防灾减灾能力

• 提前预警与防范：AI 天气模型的精准预测可以帮助社区提前做好应对极端天气的准备，减少灾害损失。例如，通过社区级的洪水预测，居民可以提前采取措施，如转移财产、加固房屋等，降低灾害风险。

• 推动防灾减灾体系建设：保险行业参与 AI 天气模型的应用，有助于推动整个社会的防灾减灾体系建设。例如，与中国人民银行、金融监管总局及工商银行合力推动建立气候灾害风险预警管理体系，以降低气候灾害风险对金融机构资产安全的威胁。

AI 天气模型与保险行业的结合，不仅提升了保险行业的风险评估和业务运营能力，也为社会的防灾减灾和可持续发展提供了有力支持。随着技术的不断进步和合作的深化，未来这一领域将有更广阔的发展空间。