最近看到2个团队在做比较有意思的，基于预测市场的参数化保险，类似航班延误险、Defi安全险等险种。

语义包装、流动性封装和产品重置来做还是make sense的。DeFi 用户为了 10-20% 的 APY 冲进某个协议，如果能分出 1-2% 的收益来购买该协议的本金安全保险，绝大多数理性的资金是愿意的，当然，如果能设计的和淘宝运费险一样无感知更好。

传统保险是基于赔偿的。例如，你的车撞了，保险公司需要派人来定损，确认修车花了多少钱，然后赔给你。这种需要较高的核保成本。 参数化保险是基于事件规则赔付，而 预测市场天然就是参数化的，核保规则市场化。

背景
不同于传统Indemnity Insurance，参数化保险不依赖于对实际损失的昂贵核查，而是基于预定义事件（如航班延误超过240分钟、大型Defi协议被攻击、地缘政治风险）的发生来触发赔付。

传统参数化保险的理赔核算成本高。基于智能合约和预言机的自动赔付几乎零边际成本。传统的保险基金手中握有一定资金，无缝撺掇进来做再保险买方。

直接让普通用户交易Polymarket份额（如在 @Polymarket 上买入“航班是否在240分钟内不起飞”）存在巨大的用户体验门槛和认知摩擦。因此，市场的机会在于构建Wrapper协议——即在前端向用户销售体验友好的保单和统一流动性保险基金，而在后端利用预测市场的机制进行自动化的风险对冲。

保险购买者寻求的是确定性与保障——即支付相对范围内固定的费用，获得安心，而不是面对买卖价差、滑点和价格波动 。

并非所有风险都适合通过预测市场进行参数化封装。适合的品类必须具备二元性、数据源客观性以及领域高流动性或高频换SKU的潜质。

架构
以航旅延误与中断险为例，采用流动性树模式 ，在这种模式下，不需要为每个航班寻找特定的交易对手。所有保费注入一个巨大的LP，该LP作为所有航班延误赌注的庄家。由于航班延误在统计上大致符合大数定律，LP池可以稳定承保。

假设北京飞上海的CA1234航班在过去一年中延误率是15%。

公平赔率：6.66倍（1/0.15）。

定价：协议设定保费为赔付额的18%（含3%的利润边际和风险缓冲）。用户支付18 USDT，延误则获赔100 USDT。

理想的保险协议应是一个混合路由器，拿到AMM钱但是去自动化OrderBook，它允许所有LP将资金存入一个单一的USDC池。这个池按事件参与度拆分资金，同时为成千上万个不同的事件提供流动性。

在技术实现上即为一个Middleware，设置消费者前端（相对范围Fix的定价引擎）、流动性层（在底层预测市场批量购买“Yes”份额进行对冲）、Vault层（LP Tree型风险基金）、再保险层（穿仓基金）。

目前的DeFi保险巨头Nexus Mutual采用“互助”模式，资金效率低下（资本被锁定在特定资金池），且理赔依赖社区投票，存在利益冲突（拒绝赔付以保护资金池）。 基于预测市场的封装方案优势在于：

风险
基差风险
这是参数化保险最大的敌人。即预言机判定的条件未触发。
解决方案：引入标量市场而非二元市场。保单不是赔付0或1，而是根据脱钩程度线性赔付。

尾盘风险
预测市场在处理<1%概率事件时，定价往往过高，对Vault的资金利用率较低。
解决方案：协议需要发行治理代币，作为对流动性提供者的额外激励，以压低保费，使其具有商业竞争力 。其他可联合未来生态内流动性借贷协议，拉高资金利用率。 November 11, 2025

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