2026年秋末冬初，超强厄尔尼诺事件将达到峰值，成为有系统监测以来历史最强事件，对全球气候及农业、能源等行业带来巨大挑战。在极端天气事件发生频率、损失规模持续攀升的背景下，我国巨灾风险保障体系的短板逐步显现，保险业正通过工具创新、技术升级探索适配新形势的巨灾风险管理路径，相关工作的推进需要多方主体协同参与，共同搭建跨领域的巨灾治理生态。

巨灾保险保障水平与国际存在明显差距

　　当前我国巨灾保险赔付占直接经济损失的比例仅10%左右，与国际平均40%的水平存在较大差距，再保险市场的巨灾风险保障程度同样处于较低水平。从行业实践来看，巨灾损失规模越大，再保险的风险分担作用就越突出，平均来看，再保险承担了非水险市场约三分之一的巨灾损失，在重大灾害年份，再保险市场吸收损失更是远超平均水平。相对而言，我国保险再保险对巨灾风险的保障程度目前约为10%，整体仍处于较低水平，保险再保险在巨灾风险保障体系中的作用还需要进一步发挥。

　　从国际经验看，重大自然灾害发生后，保险赔付占直接损失约40%左右，我国当前10%左右的赔付占比意味着巨灾保险仍有较大的提升空间，对保险业而言，巨灾保险既是责任所在，也是高质量发展的广阔空间。2026年夏天，极端天气以前所未有的密度出现，我国境内自然灾害造成的直接经济损失规模持续扩大，当前保险业的赔付比例仍显不足，难以充分覆盖灾害带来的各类损失，也难以充分发挥风险缓冲的核心作用。

　　随着超强厄尔尼诺事件逐步发展至峰值，各类极端天气事件的发生概率持续上升，巨灾损失的潜在规模也在不断扩大，当前偏低的保障水平将难以适配新形势下的风险防控需求，进一步提升巨灾保险及再保险的保障覆盖能力，已经成为行业应对系统性气候风险的迫切需求。

巨灾保险体系多重深层次痛点逐步显现

　　当前我国巨灾保险体系除了面临保障覆盖不足的问题，行业内部经营逻辑、模型预测能力、细分领域风险储备等深层次短板也逐步暴露，制约保障能力进一步释放。其中最为突出的痛点是经营短期化、数据积累薄弱，行业的数据积累、模型构建与风险定价体系仍存在薄弱之处，行业协同机制尚不健全。

　　从行业经营逻辑来看，再保险业务通常以年度为周期开展风险计量与财务核算，但巨灾风险多属于百年一遇、数百年一遇的低频事件，损失显现存在明显滞后效应。从国内外市场表现来看，近年来巨灾价格持续下行，且下行趋势仍在延续，市场容易由价格走低产生巨灾风险减弱的误判，但实际损失数据显示，巨灾损失规模仍在持续攀升，这种经营周期与风险周期的错配，很容易导致行业对巨灾风险的判断出现偏差，影响长期保障能力的稳定输出。

　　在模型预测层面，传统巨灾模型对地震、台风等主灾因模拟较成熟，但对山火、风暴潮等频次高、不确定性强的次灾因存在明显短板。当前巨灾主灾因、次灾因损失占比也在改变，打破了行业传统认知，传统认知中，地震、洪水、台风为主导性主灾因，但调研数据显示，2025年全球保险损失中，山火、风暴潮及各类极端气象事件带来的损失占比已达84%，今年上半年该占比进一步接近90%。此类次灾因发生频次更高、损失量级不确定性强，风险呈现碎片化累积特征，行业及机构在相关风险研究层面存在明显不足，直接影响了巨灾风险定价的精准度和保障方案的适配性。

保险业多维度探索巨灾风险管理创新路径

　　面对气候变化带来的系统性巨灾风险，保险业正主动探索各类创新工具与技术应用，拓宽风险分散路径，提升全周期风险管理能力。目前行业正探索巨灾债券、保险相连证券等创新工具，推动再保险与气候金融结合应用场景，进一步丰富巨灾风险的分散渠道，将传统保险市场难以完全覆盖的巨灾风险向更广阔的资本市场传导，扩大风险池的覆盖范围，降低单一保险主体的巨灾损失承压水平。

　　与此同时，行业正引入人工智能、大数据技术提升灾前预警、灾中响应、灾后理赔全周期管理能力。通过对海量历史气象数据、灾害损失数据的深度挖掘，结合实时气象监测信息，保险业可以提前对潜在巨灾风险进行预判，协助投保主体提前做好防灾减损准备，在灾害发生过程中快速调配资源开展响应，灾害结束后高效完成理赔流程，帮助受灾主体快速恢复生产生活，大幅提升巨灾风险管理的整体效率。

　　各类创新工具与技术的落地应用，也将逐步弥补传统巨灾模型在次灾因模拟层面的短板，通过对山火、风暴潮等高频次、高不确定性灾害的海量数据训练，不断优化模型的精准度，逐步建立适配当前极端天气频发态势的全新巨灾风险评估体系，为行业产品定价、保障方案设计提供更可靠的支撑。

多方协同搭建跨领域巨灾治理生态

　　应对系统性巨灾风险，单靠保险行业难以独立完成风险治理，需政府、监管、科研机构、产业主体多方协同，搭建跨领域治理生态，打通数据孤岛，搭建行业级公共数据平台并开展风险普及教育。不同主体各自拥有不同维度的巨灾相关数据，政府部门掌握各类灾害的历史损失统计数据，科研机构拥有气象、地质等领域的专业监测数据，产业主体掌握自身生产经营场景下的灾害损失数据，通过跨领域的数据共享机制，打破不同主体之间的数据壁垒，才能形成覆盖全场景的巨灾风险数据库。

　　在此基础上搭建的行业级公共数据平台，可以为全行业的巨灾模型研发、风险定价、产品创新提供统一的公共数据支撑，避免不同市场主体重复投入资源开展数据积累，大幅降低行业整体的巨灾风险管理成本，提升全行业的风险评估精准度。同时面向社会公众开展巨灾风险普及教育，能够提升全社会对极端天气事件的风险认知水平，引导各类市场主体主动配置巨灾风险保障工具，提前做好防灾减损准备，从源头降低巨灾事件发生后的损失规模。

　　跨领域治理生态的搭建，也将推动巨灾风险管理从单一的事后赔付模式，向灾前预警、灾中防控、灾后恢复的全链条模式升级，将气象、地质、应急管理等多个领域的专业资源与保险行业的风险保障能力深度结合，形成应对超强厄尔尼诺事件等系统性巨灾风险的合力，全面提升全社会的巨灾风险抵御能力。

(编辑：徐松丽)