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“一位物理学家、一位火箭科学家和一位医生去食堂”——这听起来像是一个适度有趣的笑话的开头，但同时这也是每个大型再保险公司的日常生活。为什么跨学科如此重要？再保险公司承担几乎所有事情的风险，从建造大型水坝到佛罗里达州的火箭发射。 “承担风险”是指再保险公司对主保险公司的投资组合或较大的个人风险收取保费，如果签订合同并发生损失，则再保险公司进行结算。再保险公司存在的基础是所有保单收到的保费均高于待赔付的损失。为此，再保险公司必须了解其客户的业务。这最适合跨学科团队，因为他们可以从不同的角度看待风险。这就是为什么生物学家在办公室里坐在采矿工程师旁边的情况并不罕见。

风险=发生概率×损害程度

简而言之，当再保险公司获得承保新业务时，他会开始一次大型的头脑风暴会议，其中定义了可能的风险假设可能会给再保险公司带来什么经济后果——简单来说，无论是概率还是风险造成的损失在风险偏好范围内。这与2020年初德国的情况类似。一种新病毒出现，第一批人住进重症监护室，我们整个社会必须思考：哪些地区传播风险较高，由此衍生出哪些措施来预防感染？风险矩阵是一个有助于轻松定位的有用工具。发生的概率根据损害程度绘制；对于新冠病毒，个人感染的概率根据发病率的增加绘制。下图显示了大流行最初几个月在社会上引起激烈争论的一些例子。由于缺乏数据，活动的分类并非基于真实数字，而是纯粹基于作者的评估。


根据作者的评估，各种风险的分类可以解释如下：

a：独自在公园的长椅上看书不太可能被感染；由于很少有人倾 酒店电邮清单 向于独自坐在长凳上看书，因此从社会角度来看，损害程度较低。结果风险低。

b：慢跑时与其他人的接触很少，感染的概率较低，但慢跑的人很多，所以受损的程度可能会稍高一些。因此风险相当低。

c：健身房是封闭的房间，更衣室狭窄，因此感染的风险比慢跑时更高。去健身房和慢跑的人数相似，因此金额大致相同。这导致中等风险。

d：啤酒花园是露天的，感染概率中等。去啤酒花园的人很多，因此受损程度很高。这导致高风险。

e：迪斯科舞厅是封闭的房间，每位访客的空间很小，感染的可能性很高。很多人去迪斯科舞厅，这意味着风险非常高。

风险评估
一旦再保险公司识别出其潜在客户的风险并立即将其中一些风险从范围中删除（例如上例中独自坐在公园长椅上的书呆子），它就必须评估风险。最重要的工具是统计数据，即根据已发生的损坏数据计算预期损坏值。这也是几年前几乎没有人愿意为电动滑板车司机投保的原因。保险公司发现，由于缺乏索赔数据，很难充分评估风险。

再保险公司是收集和解释各种主题数据的先驱。我们通过多种方式提供帮助。无论是灰尘文件的数字化、旧数据库提升到云端、机器学习评估、机器学习自动处理还是 CRM 中的可视化。

再保险公司通常拥有大量数据宝库，其中包含各种主题的信息。再保险公司必须拥有足够的数据库来高度确定地估计客户的风险，从而能够计算基本费率。它使用基本费率来计算可能的最低保费。他必须得到这个，才能冒险而不让自己遭受损失。关于科罗娜，许多值都可以作为基本费率。几乎所有这些都在过去两年中至少尝试过一次。根据当前的控制策略，使用了 R 值、与接触者追踪能力限制相关的发生率、重症监护床位利用率以及最近的住院发生率。