前海再保险党委书记刘菊红：AI带给再保险业的远不止于降本增效
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◎记者 何奎
当前，再保险业如何重构传统风险管理模型，利用AI技术更好管控风险？
日前，在2026上海国际再保险会议现场，前海再保险党委书记刘菊红在接受上海证券报记者专访时直言，AI给再保险行业带来的变化，远不止于降本增效，更重要的是有机会提升险企识别、量化和管理复杂风险的能力。AI并非替代传统模型，而是帮助险企更主动、更及时地认识未来的风险。
AI应用给再保险业带来新突破
以大数据、大模型、大算力为核心的AI技术，被行业判断为正在推动再保险迈向技术知识密集型模式，也给再保险的风控、理赔、定价带来深远影响。
作为总部位于大湾区的国有控股再保险公司——前海再保险的掌舵人，刘菊红认为，AI应用可以给再保险业带来新的突破。比如，评估洪水风险，可以将卫星遥感、降雨雷达、地形高程、河网水文及保险标的分布等多源数据融合，提高巨灾建模、巨灾风险累积计算效率。
AI对再保险行业而言，既是挑战也是机遇。AI在提升再保险公司运营效率的同时，产生的衍生风险同样不可忽视。
刘菊红认为，AI主要会带来两类风险：一类是应用AI产生的新风险，例如网络攻击、数据泄露、模型失误、生成内容侵权及责任归属争议；另一类是行业不积极运用新技术所带来的竞争风险。
“对于如何承保AI技术带来的风险，我的看法是，既不能因为风险复杂就止步不前，也不能因为技术热门就忽视风险边界。”刘菊红说：一方面，要研究AI相关风险的可保性，持续积累数据，审慎设计保障范围、责任除外和风险限额，警惕同一技术或服务商造成跨企业、跨险种的集中风险；另一方面，要把保险保障与网络安全、模型治理、风险预警等服务结合起来，尽可能把风险控制前移。
气候变化正改变传统风险规律
近年来，受厄尔尼诺等极端气候影响，全球巨灾风险赔付压力上升，也给再保险业带来较大影响。
刘菊红认为，气候变化给再保险带来的深刻影响，不仅是灾害损失可能增大，更在于传统风险规律正在发生变化。从长远来看，再保险公司不再只扮演灾后分担赔款的角色，更多要向灾前风险识别、风险预警、防灾减损等领域延伸，把风险看得更清楚，让损失降得更低，才是再保险服务经济社会发展的更大价值。
极端气候变化带来的不确定性，正在冲击保险市场的传统逻辑——基于历史数据的模型不能准确反映风险，倒逼险企的风险管控和资本管理更加前瞻化、精细化。
面对新的挑战，保险公司应如何应对？在刘菊红看来：首先，定价要更加前瞻，不能只依赖历史赔付，而是要结合气象水文数据、巨灾模型和情景分析，识别风险分布的变化；其次，保障方式要更加多元，通过传统再保险、指数保险及多层次风险分担机制，提升保障的可获得性和可负担性；最后，资本管理要更加精细，特别要重视多次灾害、跨区域灾害造成的累积损失，使承保风险与资本实力相匹配。
刘菊红介绍，前海再保险正在围绕“模型、产品、服务”三个层次建设气候与巨灾风险管理能力，努力把科技成果转化为实实在在的保障能力。例如，在模型方面，公司自主研发的洪水巨灾模型，运用人工智能和空间大数据开展本土洪水风险量化分析，已服务于再保险业务定价。
“下一步，我们希望在此基础上继续探索AI辅助的多源数据融合、情景模拟和模型迭代，同时将这一工具用于帮助保险公司进行风险累计管理，以及为客户设计结构化风险转移方案。”刘菊红说。
再保险业正处于重要转型期
谈及再保险业的未来发展，刘菊红直言，再保险业正处在一个重要转型期——风险结构变化很快，但行业的数据、模型、服务方式和跨境协同能力有待进一步跟上。
这种市场变化与行业现状的不匹配，既意味着市场存在巨大发展空间，也意味着险企竞争要更加差异化。刘菊红认为，未来再保险业的竞争，应更多体现为风险认知、专业能力和综合服务能力的竞争。
进入老龄化社会，长寿时代给寿险再保险带来新机遇，养老、医疗、慢病管理和长期护理需求发生结构性变化。基于这一认识，前海再保险近年来在带病人群风险评估、非标准体智能核保和慢病健康保障等领域进行了探索。
刘菊红表示，对于健康和护理保障而言，医疗费用、疾病发生与失能状态的变化给险企提出了不同的风险管理要求，不能简单地把这些风险混为一谈。未来，公司希望继续与直保公司、医疗健康机构合作，把保障与健康管理服务更好结合起来，让再保险不仅能帮助客户分担风险，还能帮助行业提高对复杂人群风险的识别和管理能力。
针对更好推动再保险业高质量发展，刘菊红提出三点建议：一是依法合规推动数据标准化和可信协同，探索隐私计算等“可用不可见”的机制；二是鼓励直保、再保、产业企业和科研机构联合创新，让再保险更早参与产品设计、风险定价和风险减量；三是加强国际合作与市场基础设施建设，促进风险管理、承保能力和专业服务更高效地对接。
