事故案例
2023年1月15日,國務(wù)院安委會(huì )通報遼寧盤(pán)錦“1·15”重大爆炸著(zhù)火事故,造成13人死亡、35人受傷。
2023年1月15日,遼寧省盤(pán)錦浩業(yè)化工有限公司烷基化裝置在維修過(guò)程中發(fā)生泄漏爆炸著(zhù)火事故,造成13人死亡、35人受傷。國務(wù)院安委會(huì )已對該起事故查處實(shí)行掛牌督辦。通報指出,該起事故發(fā)生在春節前夕和歲末年初安全生產(chǎn)重大隱患專(zhuān)項整治期間,造成重大人員傷亡,影響惡劣,教訓深刻。
一、以案警醒,深陷“想保不敢保”被動(dòng)局面
此次事故暴露出企業(yè)“隱患長(cháng)期得不到徹底消除,高風(fēng)險作業(yè)安全管理存在重大漏洞,安全專(zhuān)項整治走過(guò)場(chǎng)”等安全風(fēng)險管控不到位突出問(wèn)題!而該企業(yè)也極大可能被貼上“危險系數高”的標簽,再次投保將面臨“跑斷腿”卻依然被“拒之門(mén)外”的難題!而供應端的保險公司則也表示很“委屈”,對發(fā)生過(guò)事故的企業(yè),在對企業(yè)風(fēng)險不清楚的情況下,只能避免踩雷此類(lèi)“高風(fēng)險”。尤其在整體經(jīng)營(yíng)面臨較大壓力的情況下,避開(kāi)高風(fēng)險業(yè)務(wù)的訴求愈加強烈!
同時(shí)那些俗稱(chēng)“行走在刀尖上”的高危行業(yè),由于保險公司無(wú)法對企業(yè)的風(fēng)險管控進(jìn)行科學(xué)分級分類(lèi),為企業(yè)提供防災減損、事故預防服務(wù)的能力存在欠缺,多數險企深陷“想保不敢保”的被動(dòng)局面。
二、談“危”色變 風(fēng)險管理模式亟待改變
保險作為企業(yè)安全經(jīng)營(yíng)管理的一道保障“外衣”,可以在事故發(fā)生時(shí),最大程度為企業(yè)提供理賠,也能幫助企業(yè)降低風(fēng)險賠償和成本保障,解決大部分經(jīng)濟負擔。但事實(shí)上,高危行業(yè)、出過(guò)事故的企業(yè)投保一“險”難求。這些企業(yè)往往被貼上“風(fēng)險因素多、事故頻率高、損失金額大”的標簽。對于保險公司而言,每次出險都是一次巨大虧損。為了擺脫“越保越虧”的尷尬局面,保險公司大多采取“避而遠之”的策略來(lái)規避風(fēng)險!
如何提升風(fēng)險管理的精細化管控水平?如何提升事故預防能力?讓風(fēng)險可控,可量化,有效防范和化解重大安全風(fēng)險,減少理賠對于險企來(lái)說(shuō),是一個(gè)比較大的挑戰。
縱觀(guān)企財險市場(chǎng),風(fēng)險數據分析和精準量化是市場(chǎng)需把握的核心方向。那險企如何通過(guò)風(fēng)險的理解來(lái)制定價(jià)格策略和核保策略,這對于其自身風(fēng)險的理解和量化核心能力有著(zhù)極高的要求。目前財險業(yè)對于眾多細分行業(yè)內的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)企業(yè)的關(guān)鍵風(fēng)險要素的理解普遍不足,對相應風(fēng)險數據的獲取也沒(méi)有有效的渠道,獲得這些經(jīng)驗和數據的時(shí)間成本和人力物力成本較高,而對于單個(gè)保險機構而言,承保的同類(lèi)型生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)企業(yè)數量有限,通常無(wú)法有效分攤這些經(jīng)驗和數據的獲得成本。比如:?;袠I(yè),基于傳統行業(yè)認知易發(fā)生事故,理賠風(fēng)險高,談“危”色變,避之不及。
隨之而來(lái)的是,險企無(wú)法對企業(yè)客戶(hù)的風(fēng)險管控進(jìn)行科學(xué)分級分類(lèi),無(wú)法為企業(yè)客戶(hù)提供精準的核保,導致供給與需求難以有效匹配,“想保不敢保,敢保爭著(zhù)保”成為了財險業(yè)的共同弊病。
三、敞口向上,該如何破解風(fēng)控難題?
但其實(shí)并不能一概而論,不同行業(yè),不同業(yè)務(wù),不同類(lèi)型風(fēng)險都不一樣,即使是同一行業(yè),不同企業(yè),風(fēng)險也是不同的。提高風(fēng)險管控能力,才能在企財險市場(chǎng)中提高競爭力!做好投保單位的安全風(fēng)險管控,是破解“想保不敢保”難題的最好方法。
首先,通過(guò)科技賦能,以安全風(fēng)險定保費是重要渠道
在傳統的費率厘定理念下,險企可以基于歷史數據的分析和提煉,對未來(lái)風(fēng)險的不確定性進(jìn)行一定程度的量化。然而部分企業(yè)安全意識薄弱、安全管理存在重大漏洞,并沒(méi)有有效數據作為參考評估。而安環(huán)家平臺根據事故制因理論2-4模型,算法模型分類(lèi)分析,能夠自動(dòng)對可能存在的風(fēng)險因素進(jìn)行查漏補缺,以云計算、大數據、人工智能等新技術(shù)為基礎支撐,獨創(chuàng )企業(yè)安全指數和行業(yè)風(fēng)險系數,填補了行業(yè)數據空白。同時(shí)平臺積累了84個(gè)細分行業(yè)的風(fēng)險因素評價(jià)方法數據庫,沉淀了270萬(wàn)類(lèi)風(fēng)險數據,擁有國內超全風(fēng)險底層數據庫,可作為安全風(fēng)險底層數支撐,可以從整體維度,將對未來(lái)可能產(chǎn)生的風(fēng)險進(jìn)行預判。
應收保費=(風(fēng)險系數*X+事故系數*Y)*基礎保費單價(jià)*投??偭?/p>
其次,要想真正破解風(fēng)控難題,克服其承保中的風(fēng)險精準量化和差異化風(fēng)險因子是關(guān)鍵。
隨著(zhù)風(fēng)險指數和風(fēng)險系數的細分,風(fēng)險篩選也將向更為精細化、定價(jià)精準度要求方向提升,各大險企能做到有效差異化的核心,一定是基于對所投保企業(yè)風(fēng)險有全面了解,險企更可通過(guò)對各風(fēng)險因子的細分,可以將保費更加科學(xué)化、透明化。安環(huán)家平臺通過(guò)“大數據、云計算、人工智能”等技術(shù),建立了“風(fēng)險因子數據庫、管控措施數據庫、隱患數據庫、事故數據庫”等四大數據庫,通過(guò)客戶(hù)風(fēng)險管理數字化系統、事故預防自主管理系統、安全專(zhuān)家在線(xiàn)服務(wù)系統,三端數據采集后通過(guò)算法模型運算,為保險公司輸出“產(chǎn)品設計、風(fēng)險勘查、在線(xiàn)核保、在線(xiàn)承保、防災減損服務(wù)、在線(xiàn)客服、客戶(hù)分級分類(lèi)”等數智技術(shù)整體解決方案。
通過(guò)投保企業(yè)事故預防自主管理系統、安全專(zhuān)家在線(xiàn)服務(wù)系統、客戶(hù)風(fēng)險管理數字化系統,三端數據同步,信息實(shí)時(shí)共享,支撐事故預防高質(zhì)量高標準落地。
Part.1 在核保方面
可通過(guò)掌握企業(yè)客戶(hù)全生命周期的風(fēng)險檔案,實(shí)時(shí)監控到投保企業(yè)動(dòng)態(tài)風(fēng)險數據,滿(mǎn)足保險機構對投保企業(yè)安全風(fēng)險管控的需求,全面提升風(fēng)險管理水平,讓風(fēng)險勘查有據可依,科學(xué)厘定費率,提高核保精準度,減少理賠風(fēng)險和保險欺詐。
Part.2 在風(fēng)險管控方面
平臺從風(fēng)險勘查、核保、承保、事故預防服務(wù)、理賠,全生命周期中都考慮到風(fēng)險變化的差異,以及做相應的風(fēng)險管控機制,服務(wù)過(guò)程可視化、服務(wù)結果數據量化,有效為保險公司防災減損做支撐保障!
Part.3 在客戶(hù)管理方面
在客戶(hù)管理方面,自動(dòng)將投保單位進(jìn)行分類(lèi)分級管理,實(shí)現精準投保、精準服務(wù)、精準提升的運行模式,有效支撐保險核保,實(shí)現事前、事中、事后風(fēng)險減量全過(guò)程控制,降低理賠風(fēng)險,改變“想保不敢保”的現狀。
總的來(lái)看,安環(huán)家無(wú)疑是這一領(lǐng)域的領(lǐng)袖。行業(yè)內首個(gè)國家級專(zhuān)精特新小巨人企業(yè),國家高新技術(shù)企業(yè)、2018年度中國具有影響力科技企業(yè),鄭州市人工智能示范企業(yè)、鄭州市大數據企業(yè)等榮譽(yù)稱(chēng)號,擁有31項服務(wù)資質(zhì)、2大國家課題、62項國家專(zhuān)利、173項軟件著(zhù)作權。
在過(guò)去的發(fā)展探尋中,安環(huán)家在大數據分析、信息技術(shù)以及風(fēng)險管控方面獲得了長(cháng)足的進(jìn)展。對未來(lái)的發(fā)展規劃上,安環(huán)家也有著(zhù)非常清晰的目標:通過(guò)大數據分析,通過(guò)科技賦能,幫助險企在承保管理中,提升流程效率,降低業(yè)務(wù)風(fēng)險,從而改變“想保不敢保”的被動(dòng)局面,助力險企實(shí)現可持續經(jīng)營(yíng)和高質(zhì)量發(fā)展。
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