2025年以来，我国保险业在风险管理经验不断累积的基础上，在物联网、人工智能等新技术的支持下，持续加力促进风险减量，取得显著成效。
风险识别能力显著提升。例如，应用与人工智能深度融合的智慧遥感技术，实现大范围、高频次的地域监测，结合图像识别与数据分析能力，可以快速精准监测田间虫情、作物苗情、气候灾情、土壤墒情，助力田间管理更科学，有效帮助农业保险精准承保和理赔，也有效提升农业风险管理智能化水平。
风险管理端口前移。例如，保险公司以产业链为线索，将制造企业风险管理延伸到能源、电力等重点领域，通过风险评估、设备巡查、场景勘验等方式，提前识别和化解可能风险点，将管理端口推向风险产生的“最初一公里”。
多层协同体系得以构建。保险公司作为风险管理枢纽，有效串联起政府部门、专业技术机构、救援力量等多方主体。例如，一些保险机构组织专业技术人员深入车间厂房排查安全隐患；汛期各方协同开展的提前预警、避险转移等服务，已经成为灾害应对的“标配”。可以说，政府主导、保险驱动、专业机构执行、家庭企业广泛参与的“风险共治生态”正在形成并逐步完善。
当然，保险业推进风险减量仍面临一系列深层次挑战。
一是标准之困。风险减量是一项系统工程，要依靠高质量、多维度的数据融合，需要多部门、多专业、多主体协同合作。但由于数据壁垒尚未完全打破，风险识别、隐患判定、服务质量评估等关键领域缺乏统一的行业标准，导致协同效率不高，加之预防服务的产出天然具有模糊性，测算困难，服务效果难以量化。
二是能力之困。风险减量服务并非保险业传统业务，建立相关专业能力并非易事，自主构建服务能力或长期采购第三方专业服务成本都相对较高，很容易陷入不投入则能力不足、投入则成本承压的两难境地。
三是模式之困。保险业深度介入风险管理，需要收集大量标的风险信息，可能引起消费者的不安，实践中也常有将风险减量服务异化为营销噱头的现象，建立消费者认同并非易事。此外，风险减量重在预防，但目前还未形成能够公允衡量预防服务价值，并将其转化为商业回报的成熟体系，实际经营还存在模糊之处。例如，如何衡量什么是合理的预防支出？应该由谁付费？从支持赔付到鼓励预防的商业模式转型，是比技术攻坚更艰巨的任务。
伴随现代化进程不断深入，各界对保险业风险减量能力的期待日益增加，保险业推进风险减量工作的力度也持续加大。这一趋势主要源于风险环境的深刻变革与行业自身可持续发展的驱动。
一来，伴随经济互联性增加，新的风险不断涌现，不仅经验数据贫瘠，风险的触发点难以预判，而且交叉性、传染性突出，破坏力可能呈几何级放大。如果不能及早进行风险减量干预，行业不仅会面临定价难题，也可能因为价格高、承保难而陷入低水平发展。
二来，经济社会发展加大了风险带来的损失后果。比如，一场区域性暴雨可能演变为城市内涝、企业停工、供应链失序的复合型灾难，后果可能不止于财产损失和人身伤害。
此外，现代化进程将社会整体推入发展型社会，对人的重视达到空前高度。当风险直接指向人的生命健康、生活质量与发展机会，对保险业的要求也将从赔损失升级为护平安。
这些趋势都在倒逼保险业从被动赔付转向主动减量。面对生态创伤、产业链失序乃至生命逝去的后果，必须更重视在风险萌芽阶段识别交叉节点、切断传染路径、加固脆弱环节，从源头降低“黑天鹅”“灰犀牛”事件的发生概率与冲击强度，降低风险损失成本。由此衍生出的健康管理、安全咨询等增值服务，也可以增强用户黏性。
从长远看，风险减量是让保险从“成本中心”转变为“价值创造中心”、从提供兜底补偿到赋能韧性社会的必由之路。保险业回应复杂风险格局、做好经济减震器和社会稳定器、筑牢自身稳健经营根基，必须逐步破解相应挑战，统一标准，提升专业能力，探索可行的风险减量商业模式。
（作者系北京大学经济学院副院长、教授）
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