數據觀｜黃玉葉

發(fā)展新能源汽車是我國從汽車大國邁向汽車強國的必由之路，是應對氣候變化、推動綠色發(fā)展，助力“雙碳”目標的重要戰(zhàn)略舉措。近年來，隨著《新能源汽車產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》的深入實施，國家層面針對新能源汽車利好的政策頻出，尤其是今年以來，國家發(fā)改委為擴大新能源汽車消費，出臺延續(xù)和優(yōu)化新能源汽車車輛購置稅減免等政策，商務部推動“百城聯動”汽車節(jié)和“千縣萬鎮(zhèn)”新能源汽車消費季效果顯著，公安部進一步促進汽車消費，實行公安政務服務“一窗通辦”……使得一眾車企在新能源浪潮中迎來重大發(fā)展機遇。據公安部統(tǒng)計，截至2023年9月底，全國新能源汽車保有量達1821萬輛，占汽車保有量的5.5%，前三季度新注冊登記新能源汽車519.8萬輛，同比增長40%，占汽車新注冊登記量的28.6%。新能源汽車呈爆發(fā)式增長，市場滲透率不斷攀升，新能源車險市場“蛋糕”持續(xù)做大，成為各家財險公司的必爭之地。如何進階這片“新藍海”的贏家，是行業(yè)的拷問，也是時代的選擇。 10月19日，勵訊集團旗下律商聯訊風險信息（LexisNexis Risk Solutions，以下簡稱：律商風險)在京召開“律商風險中國成長之路”主題沙龍。律商風險中國區(qū)董事總經理戴海燕、產品總監(jiān)高偉、銷售總監(jiān)侯維強、數據科學總監(jiān)虞澤明等企業(yè)代表，圍繞新能源汽車保險趨勢發(fā)展與機遇挑戰(zhàn)分享了深度洞見和精彩觀點。 ?

新能源浪潮下車險行業(yè)當應勢而謀順勢而為

進入2023年，保險業(yè)在回暖中企穩(wěn)——保費止跌，新業(yè)務加速、投資市場漸進回暖。9月，各家財險公司先后公布了2023年上半年經營業(yè)績，數據顯示，人保財險上半年新能源車承保數量達282.4萬輛，同比增長54.4%，保費收入為126.3億元，同比增長54.7%，占車險總保費的比例為9.4%；太保產險上半年實現車險保費收入507.65億元，同比增長5.4%，其中，新能源車險同比增長65.1%。新能源車險又一次成為各界關注焦點。 高偉在對新能源車險風險暴露的剖析中指出，中國車險面臨三個趨勢，一是新能源車趨勢，二是智能駕駛（即高級駕駛輔助系統(tǒng)）趨勢，三是基于車險二次綜改高效出單的趨勢。目前，新能源車險賠付率主要受制于新能源車的電動機、動力電池、電控系統(tǒng)（“三電系統(tǒng)”），這是相較于傳統(tǒng)燃油車，大部分新能源車的整車成本有近一半來自“三電系統(tǒng)”，零配件成本更高、人工維修成本提升等因素也造成了更加高昂的維修和保養(yǎng)費用。2021年底，“三電系統(tǒng)”被正式納入保障范圍，形成新能源汽車獨立定價體系，這也意味著過往新車保險的估算邏輯曲線已然發(fā)生變化。對此，律商風險聚焦“三電系統(tǒng)”領域研究，通過數據挖掘和大數據算法，推出基于6類信息構建的風險暴露描述綜合體系，該體系突破了傳統(tǒng)以年齡、性別為車險導向的瓶頸，將人維度的信息具象化。 ?

“律商風險在美國市場成熟，有非常完備詳盡的從人信息，并運用從人信息落地于承保定價環(huán)節(jié)。律商風險引入了以人為單位從人信息的三個風險評估指標——專注度、謹慎度和規(guī)律性，能夠從紛繁復雜的數據源中提煉出哪些車主和駕駛員是規(guī)律的、謹慎的，也就是低風險的。”高偉介紹到。 站在銷售角度，侯維強認為，新能源浪潮下車險行業(yè)當應勢而謀順勢而為?！败囯U個性化、定制化、差異化是車險市場從粗放發(fā)展到精細發(fā)展的必由之路，律商風險將一直致力于助力中小險企快速精準轉型。”侯維強表示，目前，中小保司受限于人才儲備、數據積累、模型構架、算力支撐等短板，還在新能源車險業(yè)務的邊緣觀望，而律商風險正在做的事情，就是讓他們順利拿到“入場券”。 ?

為積極響應行業(yè)發(fā)展新能源車專屬保險產品的需求，律商風險早在2021年12月就推出了一站式新能源車險解決方案，運用國際先進的數據整合能力和大數據分析技術，創(chuàng)新地組合車輛共性的靜態(tài)數據、新能源車特有的靜態(tài)數據、以及新能源車動態(tài)數據，從‘動’和‘靜’兩個維度精準量化評估新能源車的賠付風險。通過數據、評分、報價系統(tǒng)的靈活組合，一站式滿足不同車險公司在新能源車險產品的營銷、核保和定價等經營核心環(huán)節(jié)中的數據和決策支持的需求。今年初，律商風險“新能源車險解決方案”入選第一批中英現代產業(yè)合作示范項目，該項目是中英現代產業(yè)合作伙伴關系框架下的具體落實，旨在遴選國內中英工業(yè)合作的優(yōu)秀樣本。 這套以評分為基礎的新能源車險風險監(jiān)控體系，即“兩靜一動”風險評估，通過對“動和靜”兩個維度數據的綜合交叉，合理準確地量化新能源車的風險。律商風險發(fā)現，不同的電池種類，磷酸鐵鋰、三元鋰電池，使用頻次不同，快充次數不同，電池效能衰減的程度也不同。律商風險構建了一套完備的關于新能源車特定參數、特定指標的風險管理體系，以及根據秒級打點數據，生成了律商風險全中國每一輛新能源車，逐月的風險變化監(jiān)控，以滿足更細顆粒度的風險評估和風險預判，來完成風險減量的基礎。 新能源車企涉“險”現象的“機”與“變”

2022年以來，蔚來、小鵬、理想、比亞迪、特斯拉等頭部車企紛紛涉“險”。業(yè)內人士分析，新能源車企了解車主和客戶信息以及汽車自身的風險信息，進軍保險市場，不僅可以借助其信息優(yōu)勢，降低自家車險保費，還可以為車主提供一站式服務體驗，增強市場競爭力。同時，由于新能源車比傳統(tǒng)燃油車擁有更高的出險率和案均賠付金額，未來幾年新能源車均保費仍將走高。 在律商風險看來，需要辯證領會這一熱象背后的“機”與“變”。侯維強分析，除了保險經紀公司，主機廠也直接收購財險公司，完全控股進入財險公司做保險，可以考慮主機廠的動機為縱向做行業(yè)鏈的整合。這么做的優(yōu)勢主要有兩點，一是主機廠本身具有很多豐富的主機數據、車聯網數據，可以基于這些數據做精準保險定價。二是行業(yè)鏈的整合可以把生態(tài)客戶、生態(tài)運營連接成一個閉環(huán)，主機廠做汽車，保險是最重要的汽車后市場，兩個部分整合起來，主機廠通過精準的用戶畫像，可以大幅提升客戶的粘性與體驗。然而，對于保險端而言，盡管主機廠做保險有以上優(yōu)勢，但仍然存在一些無法短期內構建起來的能力，如行業(yè)數據、專業(yè)人才、服務網絡等，這也成為主機廠的硬傷。 侯維強建議，保險公司面對主機廠進軍保險行業(yè)的情況時，不光要加強自己本身具有的行業(yè)優(yōu)勢，同樣要把相較主機廠的數據、精準定價能力的短板盡快補上。針對新能源車，保險公司需要補充靜態(tài)數據、從用動態(tài)數據和從人數據，多維度交叉形成一個更立體的定價體系，這樣可以迎接主機廠帶來的挑戰(zhàn)。此外，主機廠向下形成行業(yè)閉環(huán)的同時，保險公司也要往上經營好自己的客戶閉環(huán)。 ?

面對新能源時代機遇和挑戰(zhàn)，侯維強也給出了律商風險解決方案——“ADAS數據庫”。律商風險有覆蓋全行業(yè)99%以上的車型信息，為突出ADAS的特殊性，律商風險憑借近10年的數據庫經驗，獨立構建了一個ADAS數據庫，把行業(yè)內100多個廠商，14,000個車型的信息進行標準化處理，可供車險保司進行信息查詢。律商風險還把ADAS數據做成了一個評級，以更方便地讓保司客戶知道每輛車是否配置ADAS，風險是高是低。 ?

數據驅動與AI算力“雙引擎”加速新能源車險崛起

新能源車險領域，馬太效應日益凸顯。頭部險企新能源保費呈爆發(fā)式增長，三、四梯隊的中小險企因為技術、數據、市場等方面的限制而對新能源車險持較為謹慎的態(tài)度，在車險經營和參與上比較被動，很難搶占市場戰(zhàn)略制高點。隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能（AI）等新一代信息技術的滲透發(fā)展，瞄準保險創(chuàng)新的科技服務企業(yè)正努力探索技術解決方案，與保險公司、車企聯手，改變傳統(tǒng)保險服務模式，推動智能車險走上前臺、落地開花。這或許將成為新能源車險破壁的契機。 作為全球領先、深耕中國的保險數據和分析專家，在車險領域，律商風險覆蓋了4.17億輛車的可信數據，包括動態(tài)數據和靜態(tài)數據，負責數據科學板塊的負責人虞澤明表示，基于大數據、人工智能等信息技術發(fā)展起來的智能保險，將會成為車險未來的主流發(fā)展方向，是時代進化的自然選擇。 根據虞澤明介紹，律商風險早在90年代初就開始探索和布局AI產品以及工具，過去兩年時間里，公司已經上線52個模型，包括機器學習模型、廣義線性模型等。ChatGPT等大型語言模型的出現，將在科研、商業(yè)和政治領域帶來重大變革，律商風險同樣傾注了研究。在核保定價端，風險評分領域，律商風險其實已經有很好的結構化數據應用了。以理賠為例，利用生成式AI模型，基于官方報告以及理賠文件描述提煉出關鍵詞，圍繞關鍵詞再去建模對案件進行輕松分類。以往靠人力去完成這項工作相當吃力，然而律商風險靠生成式AI提煉使用往期文本后，可以很好地提高模型精準度。 事實證明，生成式AI在保險領域的應用非常廣泛。應用在具體服務方面，它可以7×24小時不停地運作，比真人客服更加懂客戶，并能基于客戶基本信息，完成銷售答疑和產品推薦；基于客戶滿意度還能預測續(xù)保概率，提前執(zhí)行某些針對性的挽回客戶的動作，這體現了生成式AI在非結構化數據挖掘當中的絕對優(yōu)勢。應用在調度類服務方面，可以協助完成理賠反詐排除，事先構建知識圖譜，根據已有數據、關鍵詞進行快速分析判斷，并給出解決方案。 隨著新能源汽車產品的升級和駕駛數據的積累，市場對車險產品的要求也更加細化和精準。同時，越來越多的年輕人正在成為新能源汽車的主流消費群體，對車險配套服務也提出了更多、更新的個性化需求，這些都要求車險產品設計、定價、核保、理賠等配套服務不斷更新迭代?！斑@給智能保險帶來很大發(fā)展空間”，虞澤明強調。