把治安风险，
从「事后理赔」变成「事前预警」

用公众搜索行为里的先行信号，提前 1–6 个月预警地方性群体暴乱

地震、飓风可以预测——那由「人」引发的公共安全事件呢？我们证明：它同样留下可观测、可验证的先行痕迹。

GDELT / UCDP 真实事件 · 印尼已验证并推广至东南亚

现状

保险费率，早已为「自然风险」建立了预测体系

地震、飓风、洪水、火灾……全球巨灾早已可建模、可定价。这是行业基本功：

商业巨灾模型 Cat Models

Moody's RMS · Verisk (AIR Worldwide) · CoreLogic —— 覆盖 100+ 灾种 / 100+ 国家

再保险灾害数据库

Munich Re NatCatSERVICE · Swiss Re CatNet · EM-DAT (CRED 国际灾难库)

官方实时监测

USGS 地震 · NOAA / NHC 飓风 · GDACS 全球灾害预警

成熟闭环

自然灾害：预测 → 定价 → 防损 已是标准动作。

先看一个已被证明的事实

搜索，是行为的「先行指标」

消费者「提前」行动

关键不在"有季节性"，而在提前量：防晒霜搜索在夏季到来前 2–3 个月就迅速增长、见顶；羽绒服在冬季前 2–3 个月见顶。数亿人的搜索，在事情发生之前就暴露了意图。

既然「买什么」能提前看见——那「人群何时躁动」，是否也留下了先行痕迹？
（此图为示意，用于说明"提前量"概念）

从「买什么」到「哪里会乱」

消费能提前 2–3 月看见——危险事件同样有先行痕迹

同一个道理：事情发生前，相关人群已在搜索。我们从真实事件倒推出四条前置链条——先从离平安出海最近的一类讲起 ↓

事件类型	核心链条(简)	样本外相关 / 提前量	对平安险种
① 中国镍园→凶杀　← 先看这个	nikel morowali→刀→预谋→武器	0.89 · 提前5月	工程险/CAR·海外财产
② 意识形态→恐怖	khilafah→地方苗头→狱中→国际	0.86 · 提前6月	政治暴力险·K&R
③ 政治金融→示威	政治不满→选举争议→挤兑	0.96 · 提前1月	营业中断·SRCC
④ 武装工业→枪击	kkb→镍厂→砍人→械斗	~0.5 · 提前5月	K&R·海外人身

链条 = 统计领先 + 机制合理（非因果铁证）；①②③ 为强链，④ 较弱（需更多数据）。

先教一眼

什么叫「提前 5 个月」 —— 以 ① 中国镍园 → 凶杀为例

左=未平移：搜索峰值落在事件之前约 5 个月（这段差就是「提前量」）；右=右移 5 月后两线对齐 = 它确实提前 5 月预示了事件。绿区=样本外（模型从未训练）。

事件一 · violent crime

① 中国镍园 → 凶杀

莫罗瓦利镍工业园(IMIP)是中印最大镍产业基地、中资重资产聚集；园区劳资与族群张力屡升级为致命暴力（2023年 GNI 厂区致命骚乱）。

镍园劳资 5月 → 刀具 4月 → 预谋 3月 → 武器 1月 → 凶杀

69%镍园劳资 nikel morowali · 领先5月

—市场刀具 pisau pasar · 领先4月

—预谋杀人 pembunuhan berencana · 领先3月

—武器(OPM) senjata opm · 领先1月

0.89

样本外相关

5 月

提前量

对平安：工程险/CAR · 海外财产

注：此处「凶杀」为印尼全国凶杀新闻指数（非园区专属）；Morowali 搜索领先全国凶杀约 5 月。

事件二 · terrorism

② 极端意识形态 → 恐怖

激进意识形态（khilafah 哈里发）的搜索在袭击前数月升温——反恐学界称「泄露(leakage)」；叠加监狱极端化与国际示范。

极端意识形态 6月 → 地方苗头 4月 → 狱中极端化 4月 → 国际示范 1月 → 恐怖

71%狱中极端化 kerusuhan mako brimob · 领先4月

—极端意识形态 khilafah · 领先6月

—地方恐袭苗头 teror jambi · 领先4月

—国际示范 bom istanbul · 领先1月

0.86

样本外相关

6 月

提前量(最长)

对平安：政治暴力险 · K&R

事件三 · protest / riot

③ 政治+金融 → 示威

政治不满与劳工动员是根源，选举争议是催化剂，金融恐慌（挤兑）是临门一脚。「钱包比新闻更早知道哪里要乱」。

政治不满 6月 → 选举争议 4月 → 金融挤兑 1月 → 示威

56%金融恐慌·挤兑 rush money · 领先1月

—政治不满 kritik jokowi · 领先6月

—劳工政治 partai buruh · 领先6月

—选举争议 sengketa pilpres · 领先4月

0.96

样本外相关

1 月

提前量

对平安：营业中断险 · SRCC 附加险

事件四 · armed / shooting

④ 武装+工业 → 枪击

巴布亚武装组织(KKB/OPM)活动 + 工业园冲突 + 地方族群械斗三股力量汇流。三大区域全复现，且与 UCDP 真实伤亡互证。

武装组织 5月 → 镍厂冲突 4月 → 砍人 2月 → 械斗 1月 → 枪击

59%武装组织活动 kkb bunuh · 领先5月

—镍园冲突 gni morowali · 领先4月

—地方砍人 pembacokan sleman · 领先2月

—族群械斗 bentrok makassar · 领先1月

④ 样本外 ≈0.5（较弱，需更多数据）；但三大区域全复现 + 与 UCDP 真实伤亡互证。

对平安：K&R · 海外人身

覆盖率 · 可推广性

此 Demo 目前已覆盖约 60% 治安事件，且是一台「可复制的引擎」

已建模事件类别
(含本次 4 类旗舰深度验证)

59%

4 类旗舰占治安事件

≈100%

12 类 ≈ 治安事件主盘全覆盖

75万→8886

候选链接 → 可信前置词

覆盖率均以「治安事件」为分母（已剔除政治/经济/体育/娱乐等非安全新闻）。可推广性：任何事件，只要①有真实数据做靶②有公众搜索前兆，就能用同一套流水线产出验证指数——新增一类 = 重跑几天，不是重做项目。随雪球滚动、新增语言/国家，覆盖率持续复利增长。

把信号翻译成钱

假设 3 个月前这个信号就在你手里，对平安出海险意味着什么？

政治险 / 海外投资险

事件窗口前重定价、调敞口——而不是出事后被动赔。

营业中断险

提前通知投保企业做停工预案，把损失压下来。

海外财产 SRCC 附加险

罢工暴动按城市热度动态定价，而不是一国一价。

工程险 / CAR

精确点出哪几个在建项目在风险城市，单项目货值大，提前预警防巨额赔付。

K&R / 撤离 / 海外人身

三个月预警 = 有时间把人撤出来，可直接做增值产品。

在动荡发生之前，把风险变成可决策的提前量。

搜索先行 + 真实事件 + 跨国验证，三方互证

下一步
拿平安过去几年东南亚的真实理赔 / 事件数据，跑一次盲测

覆盖
已完成全部 12 类事件建模；此 Demo 的 4 类覆盖了 60% 的安全事件

可扩展
可持续新增事件类型

打开实时预警仪表盘 →

把治安风险，从「事后理赔」变成「事前预警」

保险费率，早已为「自然风险」建立了预测体系

自然有预测体系，那「人」呢？

搜索，是行为的「先行指标」

消费者「提前」行动

消费能提前 2–3 月看见——危险事件同样有先行痕迹

什么叫「提前 5 个月」 —— 以 ① 中国镍园 → 凶杀 为例

① 中国镍园 → 凶杀

② 极端意识形态 → 恐怖

③ 政治+金融 → 示威

④ 武装+工业 → 枪击

此 Demo 目前已覆盖约 60% 治安事件，且是一台「可复制的引擎」

假设 3 个月前这个信号就在你手里，对平安出海险意味着什么？

在动荡发生之前，把风险变成可决策的提前量。

把治安风险，
从「事后理赔」变成「事前预警」

自然有预测体系，
那「人」呢？

什么叫「提前 5 个月」 —— 以 ① 中国镍园 → 凶杀为例