专访中再产险总经理王忠曜：科技保险对数据积累和模型构建提出全新挑战

近年来，保险机构与科技产业的联动越来越频繁，从前沿技术研发的风险保障到科技企业全生命周期的风险覆盖，科技保险正加速落地，成为保险业服务科创发展的重要抓手。

“科技保险不仅是新的业务领域，更是对传统风险管理体系的全面升级。”在2025上海国际再保险会议期间，中再产险总经理王忠曜在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，作为中国再保险市场的主力军，中再产险正在积极探索适应这一变革的创新路径。

王忠曜介绍称，科技保险可分为科技活动保险和科技主体保险两大类别。前者承保的是研发、成果转化、推广应用等“创新过程”的不确定性，后者承保的是“创新组织”自身的运营风险。这两类业务在风险特质上与传统保险有着显著区别，对数据积累和模型构建提出了全新的挑战。

图片来源：受访者供图

科技领域风险具有首创性、长尾性、异质性

2024年初，金融监管总局办公厅印发《科技保险业务统计制度》，明确科技保险是指服务国家创新驱动发展战略，支持高水平科技自立自强，为科技研发、成果转化、产业化推广等科技活动以及科技活动主体，提供风险保障和资金支持等经济行为的统称。

王忠曜介绍称，科技保险可分为科技活动保险和科技主体保险两大类别。在其看来，这两类业务在风险特质上与传统保险有着显著区别，对数据积累和模型构建提出了全新的挑战。

经验数据的稀缺性与非标性，是制约科技保险发展的首要瓶颈。

究其原因，一是源于风险的“首创性”，科技活动类保险的核心是承保“从无到有”的创造性过程，每一项重大科技创新都具有独特性，缺乏可供直接对标的历史数据，使得传统上依赖大数法则的精算定价模型面临“无米之炊”的困境；

二是源于风险的“长尾性”，研发失败的形式千差万别，知识产权侵权、技术秘密泄露等责任风险可能潜伏数年才显现，导致损失数据难以标准化、即时化地归集。这种非标准化的长尾特征，使得建立稳定可靠的经验损失数据库变得异常困难；

三是源于风险的“异质性”，不同科技领域，如生物医药、人工智能、航空航天的风险结构差异巨大，风险因子复杂多样，进一步加剧了在有限样本下进行精准定价的难度。

“在缺乏数据的基础上，风险本身的快速演变使得精准评估难上加难。”王忠曜指出，科技企业的核心资产已从厂房、设备等有形资产，转向数据、算法、专利与人才等无形资产。这与传统财产险承保有形资产的逻辑有本质区别，其价值评估和损失计量缺乏成熟范式。同时，风险本身的动态演化对传统精算模型中的风险独立性假设构成了直接挑战，例如，科技风险极易在高度互联的科技生态中引发跨企业、跨行业的系统性连锁反应，潜在的风险敞口极大。

传统风险管理体系升级对再保提出更高要求

我国科技保险的发展起步于2006年。截至去年底，保险业全年提供科技保险保障约9万亿元，投资科技企业超过6000亿元。业内预计，随着相关支持政策不断加码，保险围绕科技产业创新将呈现“加速度”。

今年3月，金融监管总局、科技部、国家发展改革委联合发布《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》（以下简称《实施方案》），提出优化科技保险保障服务。引导保险公司围绕技术研发、成果转化及其应用推广、知识产权运用保护等关键环节，针对研发损失、设备损失、专利保护等重点领域，提供与科技型企业生命周期阶段相适应、覆盖科技创新活动全流程的保险产品。根据国家科技重大项目保险需求，研发新型科技保险产品，健全重大技术攻关风险分散机制。

《实施方案》还提出，针对缺乏历史数据、潜在损失较大的科技保险，通过组建共保体、再保险等方式分散风险，减轻企业投保财务负担。

在王忠曜看来，基于科技保险的数据与风险特性，在模型构建层面首先应当关注方法论演变。传统精算主要依赖于历史数据的统计模型进行外推，而在科技保险领域，由于数据不足，必须先转向对风险内在物理或技术机理的理解。“保险行业需要与相关领域的产业专家协作，先定性构建风险发生的逻辑链条，再尝试进行定量估算，这对精算方法的有效性提出更高要求。”他指出。

值得一提的是，科技保险在模型假设上也给再保险领域提出了更高要求。“传统风险的模型参数经过长期验证，相对可控。而科技保险的模型则建立在大量假设之上，其结构和参数估计存在不确定性，对再保人评估和承保此类风险提出更高要求。”王忠曜进一步指出，相较于传统的巨灾风险，科技风险的尾部则表现出更强烈的系统性和相关性，对再保险的累积风险管理提出更高要求。

“科技保险不仅是新的业务领域，更是对传统风险管理体系的全面升级。”王忠曜称，中再产险持续深化创新发展和数字化转型，推出“再·擎”“再·安”“再·途”“再·耘”等行业服务平台以及国产汽车芯片、无人驾驶航空器等定价模型，持续为行业输出风险减量管理技术、产品和方案，助力科技创新和产业发展。期待与行业共同应对变革、把握机遇，构建开放协同、高质量发展的科技保险新生态。