SAS，一家数据与AI领域的全球领导者，与全球领先的再保险提供商Swiss Re宣布建立战略合作伙伴关系，旨在通过AI驱动的风险智能和先进的精算决策帮助保险商增强抗风险能力。

根据该合作关系，Swiss Re已加入SAS战略技术合作伙伴计划，并将整合其CatNet自然灾害风险智能——一个融合卫星图像、灾害地图和地理空间事件数据的平台——与SAS保险生命周期加速器。整合后的解决方案使保险商能够将预测性灾害洞察直接嵌入承保、定价和投资组合管理工作流程中。

"保险商不能仅依赖历史损失数据来理解风险，"SAS风险、欺诈与合规解决方案高级副总裁Stu Bradley表示。"SAS的AI和精算建模能力与Swiss Re的灾害智能相结合，将使保险商能够做出更快、更透明、更具韧性的承保和定价决策。"

次生灾害推动紧迫性

随着气候驱动事件的频率和严重程度不断加剧，保险商面临来自所谓"次生灾害"——如洪灾、冰雹和野火等事件——日益增长的压力。这些灾害单独造成的损害不如飓风和重大地震等主要灾害严重，但整体上会产生巨大的累计损失。从历史上看，次生灾害在灾害建模中受到的关注少于主要灾害，这使得其不断增长的财务影响对保险商来说尤为难以评估和定价。据Swiss Re研究所——Swiss Re的研究与思想领导力部门——的数据显示，2025年美国99.9%的保险灾害损失源于次生灾害事件，凸显了管理这些风险的重要性日益上升。

"次生灾害在财务影响方面并非次要的，"Swiss Re风险数据解决方案保险业务负责人Ali Shahkarami表示。"保险商需要具备近乎实时地了解风险在各投资组合和地理区域间演变的能力。Swiss Re与SAS携手，使保险公司能够将灾害智能直接整合到承保和精算决策中，从而更好地预测风险、缩小保障缺口并构建更可持续的投资组合。"

整合方案能力

该整合解决方案为保险商提供多项核心能力：

• 数据整合： 用户可通过安全的API和地理编码，直接在现有SAS工作流程中访问高分辨率CatNet自然灾害数据。灾害智能嵌入精算和承保工作流程中，无需手动数据操作。
• 自动化决策： 由机器学习驱动的实时模型评分纳入当前灾害信息和事件通知。丰富的决策智能实现定价、评级和承保的自动化。模型评分与业务规则统一，冠军-挑战者策略在利润率、公平性和合规性的管控范围内运行。
• 投资组合风险引导： 保险商可更好地理解集中度风险，评估投资组合影响，并跨地理区域和灾害类型执行"假设分析"。
• 运营效率： SAS和Swiss Re预计决策效率将提升95%，建模流程效率将提高50%。
• 业务量增长： 承保团队将能够在相同人员配置下审查多40%的风险，带来顶线和底线的双重收益。
• 治理与可审计性： 受治理的、可解释的AI工作流程支持监管和运营透明度。统一的云原生方法取代分散的电子表格逻辑，确保从风险敞口数据到最终费率部署的完整谱系、可视性和审计控制。

更广泛的行业影响

该合作关系反映了保险行业向结合AI、高级分析、灾害智能和人类专业知识的运营模式转型的更广泛趋势，以支持更敏捷的决策。灾害风险建模传统上一直由Moody's RMS和Verisk等专业公司主导，而将Swiss Re的灾害智能整合到SAS的精算和决策平台中，代表了地理空间灾害数据与端到端保险分析之间的一次显著融合。此次合作也反映了一个持续存在的行业挑战：自然灾害造成的经济损失与保险损失之间的全球保障缺口，这一缺口继续使大量成本由政府、企业和家庭承担。

"保险行业的未来将由拥抱'新蓝领'理念的企业引领，"SAS首席全球保险顾问Franklin Manchester表示。"保险专业人士与AI代理协作以带来决策敏捷性，将成为领导者的标志——也是落后者的噩梦——当尘埃落定之时。"

SAS和Swiss Re将联合Definity举办一场免费网络研讨会，主题为"在不断演变的自然灾害格局中实现当今与未来的可持续财产定价"。三家组织的专家将讨论气候变化驱动的次生灾害的崛起、可持续的财产定价和风险选择，以及长期构建投资组合韧性的策略。