智能体基础设施
Wi-Risk：全球首个风险数据智能体
它读现场照片和条款，查平台的数据，写代码做精算计算。每一屏都是它真实的输入和输出，4 个解决方案也是它做的。
Wi-Risk 0.9 · 预览版。保险行业的风险大模型，基于开源多模态基座，结合平台的数据、精算算法和专业技能。行业训练版建设中。
01读图
看一张照片，标出风险点
一张工地照片，Wi-Risk 标出它看到的风险。每个标记写明是什么，对应风险模型卡的哪个因子。
Wi-Risk · 真实运行的回放· 录制于 2026 年 11 月 13 日· Wi-Risk 0.9 预览版· 用时 2.2 秒
问这个工程有哪些风险，还要补什么资料？
看照片 3：临水施工
认出停在土围堰顶上的挖掘机，围堰是红土填的，没有护坡和挡浪设施。
- 1土围堰+水上机械挖掘机停在伸入水面的土围堰/堤顶上，两侧均为水对应因子 · 临水作业
- 2土质围堰无护面围堰为红土填筑，顶面窄，无护坡与挡浪设施对应因子 · 围堰导流
- 3远处第二台机械在堤端另一台挖掘机在围堰端头作业，无临边防护可见对应因子 · 机械作业
- 4城市背景与输电线路对岸有高层建筑群和铁塔线路，说明工程靠近建成区对应因子 · 施工管理
02读文
读一页原文，取出关键项
条款、公告、报案，Wi-Risk 取出要用的每一项。每一项都标出原文的位置，悬停字段就能看到。
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读条款
读出暴雨的定义（连续 24 小时 50 毫米以上）、72 小时算一次事件、免赔额由双方协商，大雨和久雨要另加附加险。
条款原文摘录
太平财产保险有限公司《建筑工程一切险(2020版)条款》摘录（官网条款原文，平台数据集“保险公司官网产品文件”里的下载地址，file_id 5746187） 1第六条在保险期间内，本保险合同分项列明的保险财产在列明的工地范围内，因本保险合同责任免除以外的任何自然灾害或意外事故造成的物质损坏或灭失(以下简称“损失”)，保险人按本保险合同的约定负责赔偿。 第八条下列原因造成的损失、费用，保险人不负责赔偿：（一）设计错误引起的损失和费用；5（二）自然磨损、内在或潜在缺陷、物质本身变化、自燃、自热、氧化、锈蚀、渗漏、鼠咬、虫蛀、大气(气候或气温)变化、正常水位变化或其他渐变原因造成的保险财产自身的损失和费用； 3保险标的在连续72小时内遭受暴雨、台风、洪水或其它连续发生的自然灾害所致损失视为一次单独事件，在计算赔偿时视为一次保险事故，并扣减一个相应的免赔额（率）。 24、暴雨：指每小时降雨量达16毫米以上，或连续12小时降雨量达30毫米以上，或连续24小时降雨量达50毫米以上的降雨。 45、洪水：指山洪暴发、江河泛滥、潮水上岸及倒灌。但规律性的涨潮、自动灭火设施漏水以及在常年水位以下或地下渗水、水管暴裂不属于洪水责任。 中国太平洋财产保险《建筑工程一切险附加大雨久雨保险条款》摘录（file_id 5622807） 兹经双方同意并约定，在保险期间内，保险人按本保险合同的约定负责赔偿本保险合同中保险标的因遭受大雨、久雨造成的物质损失。6大雨是指24小时降水量为25-49.9毫米的降雨或者12小时降雨量为15-29.9毫米的降雨。7久雨是指持续5天（120小时）及以上的降雨。
取出的字段 · 8 项
- 保险责任
- 工地范围内、责任免除以外的任何自然灾害或意外事故造成的物质损坏或灭失，保险人赔偿
原文：第六条在保险期间内，本保险合同分项列明的保险财产在列明的工地范围内，因本保险合同责任免除以外的任何自然灾害或意外事故造成的物质损坏或灭失(以下简称“损失”)，保险人按本保险合同的约定负责赔偿。
- 暴雨的定义
- 每小时≥16毫米，或连续12小时≥30毫米，或连续24小时≥50毫米；本方法按连续24小时50毫米作阈值
原文：4、暴雨：指每小时降雨量达16毫米以上，或连续12小时降雨量达30毫米以上，或连续24小时降雨量达50毫米以上的降雨。
- 一次事件
- 连续72小时内的暴雨、台风、洪水等连续自然灾害视为一次单独事件，扣减一个免赔额（率）
原文：保险标的在连续72小时内遭受暴雨、台风、洪水或其它连续发生的自然灾害所致损失视为一次单独事件，在计算赔偿时视为一次保险事故，并扣减一个相应的免赔额（率）。
- 洪水的定义
- 山洪暴发、江河泛滥、潮水上岸及倒灌；规律性涨潮、常年水位以下或地下渗水等不属洪水责任
原文：5、洪水：指山洪暴发、江河泛滥、潮水上岸及倒灌。但规律性的涨潮、自动灭火设施漏水以及在常年水位以下或地下渗水、水管暴裂不属于洪水责任。
- 渐变原因的免责
- 自然磨损、内在或潜在缺陷、渗漏、锈蚀及正常水位变化等渐变原因造成的自身损失不赔
原文：（二）自然磨损、内在或潜在缺陷、物质本身变化、自燃、自热、氧化、锈蚀、渗漏、鼠咬、虫蛀、大气(气候或气温)变化、正常水位变化或其他渐变原因造成的保险财产自身的损失和费用；
- 大雨的定义（附加险）
- 24小时25–49.9毫米或12小时15–29.9毫米；低于主险暴雨阈值，需附加才赔
原文：大雨是指24小时降水量为25-49.9毫米的降雨或者12小时降雨量为15-29.9毫米的降雨。
- 久雨的定义（附加险）
- 持续5天（120小时）及以上的降雨
原文：久雨是指持续5天（120小时）及以上的降雨。
- 免赔额（率）
- 条款里没有具体数值，由投保人和保险人协商确定
原文：并扣减一个相应的免赔额（率）。
读合同公告
读出合同编号、采购人、中标单位、金额 251.273069 万元、签订日期 2021-10-25，从采购人推断工程在云浮市云城区。
合同公告
取出的字段 · 10 项
- 合同编号
- 445302-2021-00904
原文：一、合同编号：445302-2021-00904
- 工程名称
- 云城区谭坑水库除险加固工程
原文：四、项目名称：云城区谭坑水库除险加固工程
- 采购人
- 云浮市云城区农业农村和水务局
原文：采购人（甲方）：云浮市云城区农业农村和水务局
- 采购人地址
- 云浮市云城区园林路8号
原文：地址：云浮市云城区园林路8号
- 中标单位
- A 公司
原文：供应商（乙方）：A 公司
- 合同金额
- 251.273069万元
原文：合同金额：251.273069 万元
- 签订日期
- 2021-10-25
原文：七、合同签订日期：2021-10-25
- 工程内容
- 大坝前坝坡混凝土面板加固、新建齿墙约46m、后坝坡培土加厚、坡面满铺马尼拉草皮约1000m2、设置排水沟8439m、新建排水棱体2826m、集水沟257m、坝顶新建防浪墙49m、铺设石渣路面与路缘石49m、二溢洪道拆除重建约长7014m、增加消能设施长1306m、拆除旧有箱涵段、新建交通桥三
原文：主要标的名称：一大坝前坝坡采用混凝土面板加固加固厚度012m新建齿墙约46m后坝坡培土加厚坡面满铺马尼拉草皮约1000m2设置排水沟8439m新建排水棱体2826m集水沟257m坝顶新建防浪墙49m铺设石渣路面与路缘石49m二溢洪道拆除重建溢洪道约长7014m增加消能设施长1306m拆除旧有箱涵段新建交通桥三
- 所在区县
- 广东省云浮市云城区（推断：由采购人名称"云浮市云城区农业农村和水务局"及地址"云浮市云城区园林路8号"推断）
原文：采购人（甲方）：云浮市云城区农业农村和水务局 / 地址：云浮市云城区园林路8号
- 履约期限
- 图上没有（该行只写了地点：云浮市云城区园林路8号）
原文：履约期限、地点等简要信息：云浮市云城区园林路8号
03查数
问一个问题，取回真数据
Wi-Risk 自己选数据集、写条件、取回记录。每个数据集都能在数据目录里打开，样本直接看。
Wi-Risk · 真实运行的回放· 录制于 2026 年 11 月 13 日· Wi-Risk 0.9 预览版· 用时 0.4 秒
问报案说暴雨冲毁了正在重建的溢洪道和坝坡，对得上吗？
01取云城区出险前后的逐日天气
17 天的天气文字：04-30 是暴雨，05-01 是小雨到大雨，05-11 是小雨到中雨。
县市逐日天气返回 17 行python3 scripts/wi.py query county-daily-weather --where "region_code = 445302" --where "date >= 2022-04-27" --where "date <= 2022-05-13" --fields county,date,weather,temp_max_c,temp_min_c --limit 50
第 1 行
- 县区
- 云城区
- 日期
- 2022-04-29
- 天气现象
- 多云
- 最高气温
- 30
- 最低气温
- 22
第 2 行
- 县区
- 云城区
- 日期
- 2022-04-30
- 天气现象
- 暴雨
- 最高气温
- 28
- 最低气温
- 16
第 3 行
- 县区
- 云城区
- 日期
- 2022-05-01
- 天气现象
- 小雨到大雨
- 最高气温
- 17
- 最低气温
- 15
第 4 行
- 县区
- 云城区
- 日期
- 2022-05-02
- 天气现象
- 多云
- 最高气温
- 23
- 最低气温
- 15
共 17 行，这里是前 4 行
02取附近气象站出险前后的逐日降水
代表点 ±0.5 度内只有 1 个站：高要站。04-30 降水 67.6 毫米，05-01 64.5 毫米，05-11 80.5 毫米。
全国气象站逐日观测返回 17 行python3 scripts/wi.py query station-daily-weather --where "lat >= 22.4325" --where "lat <= 23.4325" --where "lng >= 111.5534" --where "lng <= 112.5534" --where "date >= 2022-04-27" --where "date <= 2022-05-13" --fields station_id,station_name,lat,lng,date,precip_mm,precip_flag --limit 500 --save data/stations.json
第 1 行
- 站号
- 59278099999
- 站名
- GAOYAO
- 纬度
- 23.05
- 经度
- 112.467
- 日期
- 2022-04-29
- 降水量
- 0
- 降水标记
- G
第 2 行
- 站号
- 59278099999
- 站名
- GAOYAO
- 纬度
- 23.05
- 经度
- 112.467
- 日期
- 2022-04-30
- 降水量
- 67.6
- 降水标记
- G
第 3 行
- 站号
- 59278099999
- 站名
- GAOYAO
- 纬度
- 23.05
- 经度
- 112.467
- 日期
- 2022-05-01
- 降水量
- 64.5
- 降水标记
- G
第 4 行
- 站号
- 59278099999
- 站名
- GAOYAO
- 纬度
- 23.05
- 经度
- 112.467
- 日期
- 2022-05-02
- 降水量
- 0.3
- 降水标记
- G
共 17 行，这里是前 4 行
04计算
选一个算法，写代码算清
Wi-Risk 选一个精算算法，写代码，算出结果。代码和输出原样显示，能点开看每一行。
Wi-Risk 0.9 预览版，基于开源多模态基座· 2026-11-14 运行· 用时 29 秒
下面是一张累计已报案赔款的损失三角形（单位：万元）：
| 事故年 | 12 个月 | 24 个月 | 36 个月 | 48 个月 |
|---|---|---|---|---|
| 2019 | 1,000 | 1,800 | 2,100 | 2,200 |
| 2020 | 1,200 | 2,100 | 2,500 | — |
| 2021 | 1,300 | 2,400 | — | — |
| 2022 | 1,500 | — | — | — |
用链梯法（发展因子取按金额加权的平均，不加尾部因子）算全部事故年的 IBNR 合计。
它选的方法
技能：准备金评估基础用链梯法（volume加权、无尾部）算给定三角形的IBNR
代码和输出Python 33 行第 2 次运行
import jsonfrom wi_actuarial import reservingrows = [ {"origin": 2019, "dev": 12, "value": 1000}, {"origin": 2019, "dev": 24, "value": 1800}, {"origin": 2019, "dev": 36, "value": 2100}, {"origin": 2019, "dev": 48, "value": 2200}, {"origin": 2020, "dev": 12, "value": 1200}, {"origin": 2020, "dev": 24, "value": 2100}, {"origin": 2020, "dev": 36, "value": 2500}, {"origin": 2020, "dev": 48, "value": None}, {"origin": 2021, "dev": 12, "value": 1300}, {"origin": 2021, "dev": 24, "value": 2400}, {"origin": 2021, "dev": 36, "value": None}, {"origin": 2021, "dev": 48, "value": None}, {"origin": 2022, "dev": 12, "value": 1500}, {"origin": 2022, "dev": 24, "value": None}, {"origin": 2022, "dev": 36, "value": None}, {"origin": 2022, "dev": 48, "value": None},]rows = [r for r in rows if r["value"] is not None]r = reserving.chain_ladder(rows=rows, average="volume", tail="none")print("SUMMARY", json.dumps(r["summary"], ensure_ascii=False))print("FACTORS", json.dumps(r["tables"]["factors"]["rows"], ensure_ascii=False))print("RESERVES")for row in r["tables"]["reserves"]["rows"]: print(row)for n in r["notes"]: print("说明：", n)print("KEYS", list(r.keys()))print("DATA", json.dumps(r["data"], ensure_ascii=False))
SUMMARY [{"label": "最新评估的累计赔款", "value": 8600.0, "unit": ""}, {"label": "最终赔款", "value": 11120.87912, "unit": ""}, {"label": "未决（IBNR）", "value": 2520.879121, "unit": ""}, {"label": "事故期数", "value": 4.0, "unit": "个"}] FACTORS [{"period": "12-24", "ldf": 1.8, "cdf": 2.224175824}, {"period": "24-36", "ldf": 1.179487179, "cdf": 1.235653236}, {"period": "36-48", "ldf": 1.047619048, "cdf": 1.047619048}] RESERVES {'origin': '2019', 'latest': 2200.0, 'ultimate': 2200.0, 'ibnr': 0.0} {'origin': '2020', 'latest': 2500.0, 'ultimate': 2619.047619, 'ibnr': 119.047619} {'origin': '2021', 'latest': 2400.0, 'ultimate': 2965.567766, 'ibnr': 565.5677656} {'origin': '2022', 'latest': 1500.0, 'ultimate': 3336.263736, 'ibnr': 1836.263736} 说明： 三角形：调用时传入的三角形。 说明： 发展因子：加权平均（按金额）；尾部：不加尾部因子。 说明： 最终赔款 = 最新累计 × 到最终的累计因子；IBNR = 最终 - 最新累计。 KEYS ['method', 'inputs', 'summary', 'tables', 'charts', 'data', 'notes', 'libraries'] DATA {"kind": "real", "text": "调用时传入的数据", "label": "真实数据"}Wi-Risk 的答案答对
2,520.88 万元
参考答案
2,520.88 万元
手算链梯法：加权平均发展因子
05成绩单
同一个基座，接上平台的数据、算法和技能以后
同一个开源基座模型，同一套题目和图片。一列只用模型本身，一列接上了平台的数据、算法和技能。
Wi-Risk 0.9 预览版，基于开源多模态基座 · 基座 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next-FP8 · 2026-11-14 测评
100 道题，基座模型答对 57 题，Wi-Risk 智能体答对 91 题。
基座模型
57/ 100 题答对
Wi-Risk 智能体
91/ 100 题答对
| 分组 | 题数 | 基座模型 | Wi-Risk 智能体 |
|---|---|---|---|
| 精算计算基础 | 18 | 14 / 18 | 17 / 18比基座模型多答对 +3 |
| 精算计算进阶 | 8 | 0 / 8 | 8 / 8比基座模型多答对 +8 |
| 条款理解基础 | 18 | 18 / 18 | 18 / 18 |
| 条款理解进阶 | 10 | 6 / 10 | 10 / 10比基座模型多答对 +4 |
| 现场照片基础 | 18 | 18 / 18 | 18 / 18 |
| 现场照片进阶 | 8 | 0 / 8 | 8 / 8比基座模型多答对 +8 |
| 数据查找基础 | 20 | 1 / 20 | 12 / 20比基座模型多答对 +11 |
题目和答卷
列出 26 题。点一道题，看题目、参考答案和两边的答卷。