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金融科技助力航运保险风险管控(附图)

hd.jctrans.com 2019/10/23 9:11:00 《航运交易公报》2019年第40期

导读: 大数据、移动互联网、GIS/AIS等技术可助力航运保险机构管控风险,是航运与保险交叉领域内数据融合创新的有益尝试。

  大数据、移动互联网、GIS/AIS等技术可助力航运保险机构管控风险,是航运与保险交叉领域内数据融合创新的有益尝试。

  金融科技耦合航运保险

  在航运保险领域,金融科技不仅被广泛应用在客户服务领域,同时在助力航运保险风险管控的变革上正发挥着越来越重要的作用。

  问题症结

  过去,在缺乏充分的运营数据情况下,中国航运保险机构对风险的掌握往往是片面和局限的。以船舶风险识别为例,通常航运保险机构对风险标的勘验局限于对船舶基本结构和主要设备状况的掌握,同时依据船厂、船舶种类、船龄、总吨、船旗国、船级社等基本要素,其评估结果常常偏离实际的风险状况,不能全面真实地反映船舶存在的潜在风险,这不利于航运保险机构对不同船舶出具差异化的承保条件及费率标准。

  此外,航运保险机构管控风险手段相对传统和落后,更多依靠人为主观进行判断,缺乏有力的分析、管控工具和技术辅助手段。比如,对于所承保的航运企业财产状况和分布无法做到直观掌握,当巨灾风险发生前后,无法及时掌握具体情况并参与防灾防损的相关工作之中。

  发展趋势

  为了更好满足航运企业对风险管理的更高要求,同时降低航运保险机构自身的经营风险,航运保险机构运用金融科技服务于航运风险管控的手段越来越丰富,不再局限于“承保+理赔”的传统模式,而是贯穿于风险管理服务的全过程。一些航运保险机构开始寻求利用大数据、云计算、移动互联、人工智能等新兴的金融科技手段,引领航运保险行业与金融科技深度融合,并使自身朝更专业化、科技化的方向发展,从而更有效提升航运保险机构风险管控的服务能力。

  用大数据识别船舶风险

  通过对船舶事故的大数据分析,可以看出大部分船舶事故并非偶然发生,Rightship通过对数据的分析和实船的检验,可预测船舶未来一年发生事故的概率。

  航运保险机构与航运企业、全球海事服务机构以及水险再保人等多方可以通过共享船舶运营数据、船员管理数据、航行环境数据、事故理赔数据、船舶内外部检查数据、港口码头报告数据等,建立科学合理的数学分析模型,对船舶、船员、环境等进行多维度分析,从而实现船舶风险的识别与量化。通过大数据分析对船舶风险进行识别有以下几个方面工作需要关注:

  风险维度

  船舶安全涉及船舶管理、操作等环节。船舶风险评估可以从基本特质、操作行为、管理能力、事故情况、环境因素等五个维度分析,并建立风险评估模型。

  基本特质:包括船舶、船员和船管企业特质;

  航行环境:港口条件、航线、装载货物等;

  操作行为:主要是船员服务船舶的履职情况;

  管理能力:船管企业对船舶和船员的管理状况;

  船舶事故:包括机损、碰撞、触碰、火灾、风灾等各类事故。

  风险权重

  在确定船舶风险的分析维度后,要进一步分析各风险维度下具体的风险因素,并针对各个分析维度下的风险因素设置具体的风险评估指标及权重。风险评估指标及权重的设置应遵循以下原则:

  相关性原则:选定的指标与船舶安全紧密相关;

  完整性原则:选定的指标尽可能完整全面;

  可操作原则:能较为便捷地收集准确的数据,并易于模型分析;

  独立性原则:避免相关程度较大的重复性指标;

  侧重性原则:在评价船舶设备时仅考虑与安全相关的关键设备,在评价船员时,重点考察关键岗位的船员;

  动态调整原则:选定指标并不是一成不变的,而是需要与时俱进地剔除不相关的“伪相关指标”,并增加相关性指标。

  指标风险

  指标风险值代表着风险评估指标风险的高低。为了使指标风险值科学合理,很多指标风险值应当通过大数据分析来得出,例如对于“船龄”这一风险评估指标,需通过对全球已发生的船舶事故数据分析得出。过去很多人认为船龄与事故发生率成正比,船龄越大船舶事故发生概率越高,但是实际上大数据的分析结论与常规认知并不一样。从英国劳氏船级社对大数据的分析结果来看,最高风险船龄并没有随着船龄增加而增加,20年船龄的风险最高,之后风险再逐步降低(见图)。通过分析结果,找寻其中原因,可以了解到船东对于“大龄船舶”的风险更加关注,通常会投入较多资金,做好船舶维修和保养工作。  

  此外船型、港口、航线与事故之间都可以通过大数据寻找规律,确定风险程度高低。

  分析调整

  在模型建立后,应对整个模型和各风险评估指标进行回溯分析,评估运行效果。通过机器学习,剔除“伪相关指标”,并对指标风险值进行不断的修正改进,从而使评估结果更加准确。

  应用移动技术查勘风险

  当前,移动互联技术在使得投保和服务方式变得十分便捷之外,还可以应用到保险风险查勘领域中,使得风险查勘工作得以数字化、移动化。

  保险风险查勘主要是评估重要保险标的风险,帮助航运保险机构更直观地识别和评估风险,并为客户提供专业的整改建议,改善风险质量,从而降低事故率,实现与被保险人的双赢。

  航运保险风险查勘包括承保前或后风险查勘和理赔查勘三类。航运保险机构针对不同的保险标的和查勘类别会制定不同的查勘方案,并在信息系统中列明检查点内容。

  利用技术管理巨灾风险

  船舶AIS系统,即船舶自动识别系统,是一种应用于船与岸、船与船间的海事安全与通信的新型助航系统,常由VHF通信机、GPS定位仪和与船载显示器及传感器等相连接的通信控制器组成,能自动交换船位、航速、航向、船名、呼号等重要信息。

  GIS是一种特定的十分重要的空间信息系统,它是在计算机硬软件系统支持下,对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

  巨灾风险是指对生命财产造成巨大损失,存在对区域或国家经济社会产生严重影响的自然灾害事件的风险。自然灾害包括地震与海啸、特大洪水、特大风暴潮(台风)等,一旦发生损失将十分巨大。

  航运企业一般都位于沿海,面临着台风、地震、海啸等诸多威胁。通过梳理GIS系统中的海量、多源位置大数据,可以构建含有航运企业保险标的准确位置信息的数据仓库,对于动态航行的船舶则通过AIS系统获取实时的位置信息。通过数据的融合,可以打造具有航运保险特色的巨灾智能风险管控系统,实现对区域累计风险管控和各类巨灾风险的精准分析以及及时预警。通过管控系统,航运保险机构可以及时获知承保标的分布情况和风险状况,使得防灾防损工作有的放矢,避免资源的盲目投入。

  巨灾风险管理利用先进的技术和实行具体的防控措施,可以实现事后理赔向事前风险管控的转变,从而推动“保险”+“风控”模式的落地。在降低保险赔付率的同时,切实有效地减少航运企业风险,增加风险的应对手段,从而真正实现保险的社会价值。

  航运保险助推海洋经济

  中国已经发展成为全球重要的航运保险市场,未来航运保险在助力中国海洋经济发展中将发挥越来越大的作用。在当前技术与模式创新相互交融的时代,利用人工智能、大数据、云计算、互联网、区块链等新兴的金融科技手段,航运保险风险管控将进入数字化与智能化的新时代。

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本文关键词:海运 航运 港口 集装箱 干散货
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