基于多租户的高性能地震保险损失评估SaaS云平台设计与实现

王小东; 粟春晨; 宋圣楠; 冯键; 翟亮亮; 熊政辉; 马腾飞

doi:10.11899/zzfy20210204

基于多租户的高性能地震保险损失评估SaaS云平台设计与实现

doi: 10.11899/zzfy20210204

1.
中再巨灾风险管理股份有限公司，重庆 400023
2.
中国再保险（集团）股份有限公司，北京 100033
3.
中国再保险（集团）股份有限公司博士后工作站，北京 100033

基金项目: 国家重点研发计划（2018YFC1504604）

详细信息

作者简介:
王小东，男，生于1988年。硕士。主要从事巨灾损失评估模型研发方面的工作。E-mail：wxd_mail@163.com

通讯作者:
冯键，男，生于1972年。博士。主要从事企业数字化转型方面的工作。E-mail：fengj@chinare.com.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2021-04-12
- 刊出日期: 2021-06-30

Design and Implementation of Multi-tenant SaaS Cloud Platform for High-Performance Seismic Insurance Loss Assessment

1.
China Re Catastrophe Risk Management Company Ltd., Chongqing 400023, China
2.
China Reinsurance (Group) Corp., Beijing 100033, China
3.
Postdoctoral Workstation of China Reinsurance (Group) Corp., Beijing 100033, China

摘要

摘要: 地震巨灾风险的特点是低频高损，历史震害数据缺乏、风险暴露快速变迁等因素导致基于大数定理的费率厘定方法无法针对各区域不同建筑类型的风险暴露进行精细化定价。本文基于“五代图”潜在震源区模型的随机事件集解决观测数据不足的问题；并使用“五代图”所采用的地震动参数衰减关系模型与工程易损性方法计算地震事件对风险暴露造成的损失，从而计算费率厘定、地震风险管理需要的必备参数。本文采用云计算平台的弹性伸缩计算技术，实现动态按需分配计算资源，满足多用户并发使用的业务需求；同时采用以业务数据为单元的数据隔离方案，构建支持多租户的高性能地震保险损失评估SaaS云平台。
- 地震保险损失 /
- 风险评估 /
- 巨灾模型 /
- 费率厘定
Abstract: Earthquake catastrophe risk is characterized by low frequency and extreme severity. Due to the lack of historical earthquake loss data and the rapid changes of exposure, it is difficult to price the various exposure in different regions precisely based on the law of large numbers. And in this paper, the problem of insufficient data is solved by the application of the random event set based on the potential seismic source zones of the Fifth Generation National Seismic Zoning Map. The losses caused by those earthquakes are calculated by utilizing the Ground Motion Prediction Equation (GMPE) adopted by the Fifth Generation National Seismic Zoning Map and classic engineering vulnerability methods. Based on the output, we calculate the necessary parameters for insurance pricing and risk managing of seismic catastrophe. To meet the concurrent use needs of a large number of users, we implement the dynamic on-demand management of computing resources by adopting the elastic scaling computing technology based on the cloud computing platform. And to ensure the separation and security of user data, we isolate and split the data by the exposures uploaded by users. By the methods above, we implement a multi-tenant high-performance seismic insurance loss assessment SaaS cloud platform.
- Earthquake Insurance Loss /
- Risk Assessment /
- Catastrophe Model /
- Pricing

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图 1 地震保险损失评估SaaS云平台技术架构

Figure 1. Technical architecture

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图 2 任务队列的计算引擎调度策略

Figure 2. Engine scheduling strategy based on task queue

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图 3 地震保险损失评估SaaS云平台功能架构

Figure 3. Functional architecture

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图 4 多种损失评估模式

Figure 4. Multiple options for loss assessment

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图 5 损失汇总及展示

Figure 5. Loss aggregate and display

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图 6 费率厘定模块

Figure 6. Module of rate making

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图 7 地震保险损失评估SaaS云平台业务架构示意图

Figure 7. Business architecture

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表 1 系统内置的行业风险暴露数据示例数据

Table 1. Sample data for built-in industial exposure

编号	经度/°E	纬度/°N	行政区划代码	省	市	区/县	住宅建筑价值/元	商业建筑价值/元	工业建筑价值/元
1	101.35	21.825	532823	云南省	西双版纳傣族自治州	勐腊县	3000	0	0
2	107.5	21.825	451422	广西壮族自治区	崇左市	宁明县	1600	0	0
3	109.275	21.825	450521	广西壮族自治区	北海市	合浦县	35000	0	0
4	110.8	21.825	440981	广东省	茂名市	高州市	500000	1600000	5000000
5	100.025	21.85	532822	云南省	西双版纳傣族自治州	勐海县	4000	0	0
6	100.225	21.85	532822	云南省	西双版纳傣族自治州	勐海县	13000	0	0
7	101.05	21.85	532801	云南省	西双版纳傣族自治州	景洪市	5000	0	0
8	101.275	21.85	532823	云南省	西双版纳傣族自治州	勐腊县	9000	0	0
9	107.1	21.85	451422	广西壮族自治区	崇左市	宁明县	1000	0	0
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…

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表 2 随机地震事件集示例数据

Table 2. Sample data for random earthquake event set

事件编号	年	日	经度/°E	纬度/°N	深度/km	走向/°	面波震级	衰减分区
100 000 000 401	1	36	121.975	23.458	56	70	5.96	0
100 000 000 405	1	40	100.158	22.167	17	120	6.22	1
100 000 000 496	1	131	83.618	43.670	18	150	6.59	2
100 000 000 531	1	166	89.597	46.134	5	125	6.07	2
100 000 000 564	1	199	122.674	23.533	18	70	6.05	0
100 000 000 581	1	216	79.013	30.368	12	154	6.1	1
100 000 000 649	1	284	121.814	23.905	3	160	6.23	0
100 000 000 707	1	342	79.605	30.388	30	135	6.41	1
100 000 000 756	2	26	120.934	24.669	13	20	6.14	0
100 000 000 768	2	38	79.201	37.062	28	170	5.98	1
100 000 000 854	2	124	78.154	35.726	8	101	6.5	1
100 000 000 860	2	130	105.807	38.450	8	160	6.42	3
…	…	…	…	…	…	…	…	…

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表 3 事件损失表示例数据

Table 3. Sample data for ELT

随机事件集编号	年	总损失/元	毛损失/元
100 000 299 223	35	350 829 985.24	280 663 988.19
100 000 303 197	35	358 336 146 996.12	286 668 917 596.90
100 000 553 049	64	2 642 638 483.25	2 114 110 786.60
100 000 582 342	67	1 774 458.68	1 419 566.94
100 000 724 753	83	425 193.08	340 154.46
100 000 895 924	103	141 852 462 611.31	113 481 970 089.05
100 001 000 898	115	462 850 303.77	370 280 243.02
100 001 284 622	147	265 095 628.27	212 076 502.62
100 001 469 992	168	29 291 919.44	23 433 535.55
……	……	……	……

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表 4 年累积损失表示例数据

Table 4. Sample data for YLT

年	总损失/元	毛损失/元
35	358 686 976 981.36	286 949 581 585.09
64	2 642 638 483.25	2 114 110 786.60
67	1 774 458.68	1 419 566.94
83	425 193.08	340 154.46
103	141 852 462 611.31	113 481 970 089.05
115	462 850 303.77	370 280 243.02
147	265 095 628.27	212 076 502.62
168	29 291 919.44	23 433 535.55
……	……	……

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