自動駕駛與大數據驅動下的車險定價智能化轉型：車企與險企的協同創新路徑

摘"要：隨著新能源汽車（特別是純電動車）在公共出行領域的迅速崛起，以及大數據與人工智能技術的高速發展，自動駕駛技術在民用（無人出租車）與工業（無人礦卡）領域的正式運營，正深刻重塑車險行業的定價邏輯。傳統基于車輛類型、駕駛員信息及歷史出險記錄的粗放定價策略，已難以適應當前智能化、數據密集型的行業環境。因此，車險行業亟須與車企緊密合作，利用大數據分析及人工智能算法，深入挖掘車輛行駛數據、駕駛員行為模式、車輛維護記錄及電池健康狀態等多元化信息，以實現車險定價的精細化與智能化轉型。這一轉型過程不僅要求車險公司具備先進的數據處理與分析能力，還需與車企在技術創新、產品定制及客戶服務等方面形成協同效應，共同探索出適應未來自動駕駛時代的車險解決方案，從而確保車險行業的持續創新與健康發展。

關鍵詞：車險定價；人工智能；新能源汽車；自動駕駛

中圖分類號：F49文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）"02-0188-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.02.046

在保險保費的定價與調整過程中，其復雜性不言而喻，深受風險評估的精確性、風險預防措施的有效性、客戶溝通機制的完善度，以及法律法規與監管政策框架的嚴格性等多維度因素的綜合影響[1]。這些因素相互交織，形成了一個復雜而精細的系統，共同作用于保險保費的最終確定。

1"數據采集與處理

在探討人工智能（AI）在車險領域的應用時，數據作為人工智能在車險領域應用的核心，其多樣性、質量和隱私安全直接關系到AI模型的性能與業務價值的實現。這要求保險公司在技術、管理和法律等多個層面做好充分準備，以應對數據驅動下的新挑戰與機遇。從數據這一核心要素出發，分析如何作用于性能優化與業務價值的實現。

1.1"數據源多樣性

盡管無法完全模擬復雜的現實，但盡可能多的采集現實世界的數據，對世界的描述才能盡可能接近真實。首先，進行數據源整合，除了傳統的駕齡、駕駛習慣、車輛品牌與性能等直接數據外，現代車險定價模型還應整合社交媒體行為、地理位置數據（如常行駛路線、夜間出行頻率）、天氣條件等間接但高度相關的數據源。這些數據能夠提供更全面的用戶畫像，幫助模型更準確地評估風險。其次，對采集的數據進行交叉驗證，不同來源的數據之間可以相互驗證，提高數據的可靠性和預測精度。例如，通過對比用戶的駕駛習慣數據與車輛維護記錄，可以識別出潛在的駕駛風險或車輛維護問題。最后，可以考慮對實時數據流進行應用，實時數據的接入使得車險定價模型能夠動態調整，反映駕駛行為的即時變化。例如，基于車聯網技術的實時駕駛行為監測，可以即時調整保費，鼓勵駕駛員安全駕駛。

1.2"數據精細化處理

通過不同渠道得到原始數據具備不同結構和形態，無法直接交給人工智能模型統一使用。首先，需要對數據進行清洗，對于車輛行駛數據、駕駛員個人數據等容易結構化的數據，可以直接利用機器學習算法自動識別并糾正數據中的錯誤、缺失值或異常值，提高數據處理的效率和準確性。對于雨雪霧等惡劣天氣以及夜間或強光下的駕駛條件復雜的駕駛場景，則人工進行數據干預和標注。其次，需要將來自不同渠道、格式各異的數據轉換為統一格式，并進行歸一化處理，確保模型能夠公平、有效地利用所有數據。最后，通過特征選擇、特征提取和特征轉換等手段，從原始數據中提取出對模型預測最有價值的特征，進一步提升模型的預測能力和泛化能力[2]。

1.3"數據隱私與安全措施

在獲得了可以進行訓練和學習的數據后，還需要考慮數據安全性，尤其在一個充滿不確定性的國際環境下，首先，要對數據采集的渠道和數據儲存進行合規性管理，嚴格遵守GDPR（通用數據保護條例）、《網絡安全法》等相關法律法規，確保數據收集、存儲、處理和應用的全過程合法合規，同時，實施數據最小化原則，僅收集和處理實現業務目標所必需的最少數據[3]。其次，采用先進的加密技術保護數據在傳輸和存儲過程中的安全，防止數據泄露，并對敏感數據進行脫敏處理，確保在數據分析過程中不泄露個人隱私信息。最后，建立嚴格的訪問控制機制，確保只有授權人員才能訪問敏感數據，并實施數據訪問審計，記錄數據訪問的詳細情況，以便在發生安全事件時進行追溯和調查[4]。

2"保險產品設計

2.1"建立基于大數據與人工智能的風險評估模型

對于車輛行駛數據（如速度、加速度、急剎車次數）、車輛維修記錄、用戶駕駛歷史、地理位置信息（如事故多發區）、天氣條件、交通流量等數據，運用機器學習技術，對收集到的原始數據進行清洗、轉換和特征提取，構建出能夠反映駕駛風險的關鍵指標，如夜間行駛比例、超速頻率、急變道次數等數據，采用深度學習、梯度提升樹等算法，建立實時數據流處理機制，確保模型能夠即時響應新的風險因素變化[5]，如新出現的道路施工、極端天氣預警等，保持風險評估的時效性和準確性，結合歷史賠付數據和風險特征，訓練風險評估模型，模型需具備高準確率、低誤報率和良好的泛化能力，以準確預測不同用戶的潛在風險水平。

2.2"人工智能模型優化與迭代

在深入探討人工智能模型優化與迭代的過程中，特別是在涉及定價策略優化與用戶行為分析的背景下，可以從以下方面進一步豐富和深化內容[6]。

精細化A/B測試：確保A/B測試中的實驗組與對照組在除定價策略外的所有變量上盡量保持一致，以準確衡量定價策略變化的影響。不僅限于單一價格點的調整，還可以測試價格區間、動態定價、捆綁銷售、折扣策略等多種定價模型，探索不同策略對用戶購買意愿、轉化率及平均訂單價值的綜合影響。運用適當的統計方法（如T檢驗、卡方檢驗等）評估實驗結果的顯著性，確保觀察到的差異并非偶然，而是真正由定價策略變化引起的。

用戶反饋機制構建與數據分析：除了直接詢問用戶對定價的滿意度外，還可以通過用戶行為數據（如點擊率、停留時間、購物車添加率、轉化率等）間接評估定價策略的有效性。將用戶反饋與賠付數據、利潤分析等財務指標相結合，形成閉環反饋機制，動態調整定價模型，確保長期盈利能力和用戶滿意度的平衡。

自動化機器學習：利用貝葉斯優化、隨機搜索等算法自動探索模型的最優超參數配置，減少人工試錯成本，提高模型性能。借助神經架構搜索（NAS）等技術，自動發現最適合當前數據集的模型架構，特別是在處理復雜定價問題時，可以有效提升模型預測精度。通過自動化工具自動篩選、生成和轉換特征，減少人工干預，提高特征質量，進而提升模型性能。

模型監控與持續改進：建立模型性能監控系統，實時跟蹤模型的預測精度、穩定性及魯棒性，一旦發現性能下降或異常波動，立即觸發預警機制。隨著市場環境、用戶行為及數據分布的變化，不斷引入新數據，更新模型訓練集，保持模型的時效性和準確性，并定期組織模型評估會議，回顧模型表現，分析潛在問題，總結經驗教訓，為下一次迭代提供指導。

2.3"個性化保險產品

對于個性化數據構建需要綜合用戶基本信息（如年齡、性別、職業）、用戶的駕駛行為數據（如行駛速度、急剎車頻率、夜間行駛時間等）、車輛信息（如車型、使用年限、保養狀況），以及地理位置數據（如常經路段、事故高發區等），構建精細化的用戶畫像，識別用戶獨特的駕駛行為模式，如穩健型、激進型、夜間頻繁出行型等狀態，并對識別出的高風險行為進行量化評估，如頻繁超速增加的事故風險系數、夜間行駛對視線影響的量化評估等，評估每位車主的風險等級及特定需求，識別不同用戶群體的保險需求和偏好，如新手司機關注的基礎保障、商務人士需要的高額車損保障等。

基于此用戶畫像系統設計多層次、可定制的保險產品套餐。對于駕駛習慣良好、車輛保養得當的低風險用戶，提供保費優惠的“安心駕享”套餐；對于常在復雜路況行駛的高風險用戶，則推薦包含更多附加保障如“碰撞無憂”“涉水保障”的強化版套餐。同時，允許用戶根據自身需求，自由組合險種與保額，甚至保險的時間，也并非完全一年一繳的方式，按出行方式實行單次計費等形式。最后，根據用戶駕駛行為的變化和市場需求的演變，動態調整保險產品組合和價格策略，另外，也可以設計駕駛行為改善計劃，如推送安全駕駛提醒、提供駕駛技能培訓資源等，促進用戶形成良好的駕駛習慣，保持產品的競爭力和吸引力，實現真正的“一人一策”，增強用戶滿意度和忠誠度。

3"深度定制服務與智能化升級

在競爭激烈的市場環境中，深度定制服務與智能化升級已成為企業區分于競爭對手、增強客戶黏性的關鍵策略，核心在于深入理解客戶需求，構建更完善的保險服務生態。

3.1"通過增值服務，打造全方位服務生態

隨著車聯網與自動駕駛技術的飛速躍進，保險公司正面臨前所未有的機遇與挑戰，促使它們積極探索如何將這些尖端科技深度融合至保險增值服務體系中，以打造更加智能化、個性化且高效便捷的用戶體驗。具體而言，保險公司可以從以下方面進行深入拓展。

數據驅動精準定價與風險評估：利用車聯網技術實時收集車輛行駛數據（如速度、路線、駕駛行為等），結合大數據分析，保險公司能夠更精準地評估車輛風險，實現保費的個性化定制。

預防性保險服務：保險公司可以與汽車制造商合作，利用車輛傳感器和算法分析，提前識別潛在故障或事故風險，提供預防性維護建議或保險服務，減少事故發生的概率，同時降低賠付成本。

即時理賠與自動化處理：車聯網技術使得車輛事故信息能夠即時上傳至保險公司系統，結合自動駕駛車輛的詳細數據記錄，保險公司可以快速判斷事故責任，啟動自動化理賠流程，大大縮短理賠周期，提升用戶體驗。

增值服務創新：基于車聯網與自動駕駛技術，保險公司還可以創新推出一系列增值服務，如緊急救援服務優化（自動定位、快速響應）、道路安全提示（基于實時路況和駕駛行為）、車輛健康管理（定期報告車輛健康狀況）等，全方位提升車主的用車安全與便利性。

個性化駕駛培訓與指導：結合駕駛行為數據分析，保險公司可以為車主提供個性化的駕駛培訓建議，幫助駕駛員改善駕駛習慣，降低事故風險。

智能風險管理與預警：實時監測和預警，有效管理潛在風險，為保險公司提供科學決策支持，同時也為車主提供更加安心的用車環境。

道路救援服務：利用車聯網技術實時監測車輛狀態，一旦檢測到異常（如故障、事故）立即觸發救援流程，通過GPS定位快速調度最近的服務團隊前往現場，縮短救援響應時間。同時，結合AI客服系統，提供24小時在線咨詢服務，解答用戶疑問，指導初步自救措施。

駕駛輔助與安全培訓：結合自動駕駛技術，開發駕駛輔助應用，如智能避障提醒、疲勞駕駛監測等，提升駕駛安全性。同時，定期舉辦線上/線下安全駕駛培訓課程，邀請專業教練講解駕駛技巧與交通規則，增強用戶的安全意識。

3.2"優化理賠流程，提升效率與透明度

通過融合人工智能技術、區塊鏈技術及客戶自助服務平臺等先進手段，對理賠流程進行全面優化與革新，旨在為客戶帶來更加優質的保險服務體驗。

首先，引入智能定損技術代替傳統的人工定損模式，通過圖像識別與深度學習技術，系統能夠自動識別車輛損傷情況，精確評估損失程度，并即時生成定損報告。不僅可以顯著提高定損的準確性與效率，還可以通過用戶自助報案，簡化報案流程。

其次，引入智能審核系統代替傳統人工審核模式，利用機器學習算法，有效識別并排除虛假理賠與重復理賠行為，從而降低了欺詐風險。為了確保理賠流程的透明度與公信力，可以引入區塊鏈技術，通過分布式賬本記錄理賠全過程，確保每一步操作都可追溯、可驗證。這種全程透明化的設計讓客戶能夠清晰地了解理賠進度與結果，增強客戶對理賠結果信任度，保障理賠數據的真實性與完整性。

最后，為了進一步提升服務便捷性與透明度，可以提供保單查詢、理賠申請、進度跟蹤等功能，并融入豐富的保險知識庫與在線客服支持，客戶可以隨時隨地通過這些平臺獲取所需信息與服務支持，享受更加便捷、高效、透明的保險理賠體驗。

3.3"用戶反饋與滿意度收集，持續優化產品與服務的閉環

用戶反饋與滿意度收集是構建并持續優化產品與服務閉環中不可或缺的一環，它不僅是理解市場需求的窗口，更是推動企業創新與進步的驅動力。通過建立有效的反饋機制，收集并分析客戶意見，可以及時發現服務中的不足，快速響應客戶需求變化，實現產品與服務的持續優化。

在構建并持續優化產品與服務的閉環體系中，可以采取以下一系列措施。首先，建立多元化、全渠道的用戶反饋收集體系，涵蓋線上（官網、App、社交媒體、在線調查）與線下（客戶服務熱線、門店體驗、面對面訪談）多種渠道，確保能夠全面覆蓋并精準捕捉不同用戶群體的偏好與需求。其次，注重數據分析與挖掘的深度與廣度，運用先進的數據分析工具和技術，對收集到的用戶反饋進行深度剖析，識別用戶行為的趨勢、痛點及潛在需求，并結合用戶畫像技術，實現反饋數據的個性化解讀，為產品改進和服務優化提供精準且富有洞察力的指導。同時，積極鼓勵用戶參與到產品與服務的設計、開發與改進過程中來，激發用戶創造力，實現產品與服務的共同進化。最后，建立科學的滿意度監測與評估體系，定期或不定期地對用戶滿意度進行量化評估，通過對比歷史數據與行業基準，識別改進空間，并設定明確的提升目標與計劃。

4"構建全面風險管理體系

盡管有人工智能模型可以進行整個保險過程的優化，但是在保險行業及任何金融服務領域，風險監控是確保業務穩健運行、保護客戶利益及企業資產安全的核心職能，通過制定精準的風險應對策略、構建完善的風險監控與預警系統以及持續優化風險管理與控制流程，保險公司可以更有效地識別、評估、監控和應對各類風險，確保業務穩健發展，保護客戶和企業利益[7]。當然，人工智能在風險管理方面也可以進行分析和細化。

4.1"風險監控與預警系統的構建

通過機器學習算法對大量理賠數據進行分析，系統能夠預測潛在的理賠風險點，并提前介入管理，這種前瞻性的風險管理策略有助于優化理賠策略、加強風險防控措施，從而降低理賠成本并提升整體運營效率。

在當今復雜多變的商業環境中，構建一套高效、全面的風險監控與預警系統是企業穩健運營的關鍵。首先，需確立一個多維度、精細化的監控指標體系，不僅涵蓋傳統意義上的市場風險與信用風險，還深度融入操作風險、技術風險乃至法律合規風險等多重視角，實現對內外部環境的全方位掃描，確保對各類潛在風險因素的無縫覆蓋與精準識別。例如，市場風險監控可依托宏觀經濟數據、行業動態及市場情緒分析；信用風險則通過信用評級、違約概率預測等手段進行；而操作風險與技術風險則需結合內部流程審計、系統穩定性監測及數據安全評估等多方面數據綜合評估。

為實現風險的早發現、早預警、早處置，系統需集成先進的數據分析工具和算法，對監控指標進行7×24小時不間斷的實時監控與深度挖掘。這些工具包括但不限于機器學習模型、大數據分析平臺及自然語言處理技術等，它們能夠自動識別數據中的異常模式、趨勢偏離及潛在關聯，為風險預警提供科學依據。同時，系統應建立分級預警機制，根據風險的緊急程度、影響范圍及潛在損失大小，設定不同級別的預警閾值與響應流程。一旦觸發預警，系統將立即啟動應急響應預案，包括但不限于風險隔離、資源調配、信息通報及后續跟進措施，以確保風險得到及時有效控制，最大限度地減少對企業運營的影響與損失。此外，通過定期回顧與復盤，不斷優化預警模型與應急方案，提升系統的智能化水平與適應性，為企業穩健發展保駕護航。

4.2"風險管理與控制的持續優化

在快速變化的市場環境中，企業風險管理與控制的持續優化不僅是生存之本，更是發展的驅動力。首先，構建并強化風險文化是企業風險管理的基石，從高層管理到基層員工，每個人都應將風險管理視為己任，融入日常工作的每一個環節。通過定期培訓、案例分享、文化建設活動等形式，不斷提升員工的風險意識與責任意識，確保風險管理理念深入人心，風險管理措施得到有效執行。這種文化氛圍的營造，能夠為企業筑起一道堅固的風險防線。

為了確保風險管理體系的有效性，定期的風險評估與審計是不可或缺的環節，可以通過組織由內外部專家組成的專業團隊，采用先進的風險評估方法與工具，對企業面臨的各類風險進行全面、深入的評估。同時，結合內部審計，對風險管理體系的完整性、有效性及合規性進行驗證，及時發現并糾正存在的問題與漏洞。

此外，持續優化產品與服務、強化與客戶的溝通互動也是保險公司保持領先地位的關鍵。在激烈的市場競爭中，保險公司需緊跟市場需求變化，不斷創新產品與服務模式，提升客戶體驗與滿意度。通過加強客戶關系管理、優化理賠流程、提供個性化服務等方式，增強客戶黏性與忠誠度。同時，積極利用社交媒體、移動應用等渠道加強與客戶的互動與溝通，收集客戶反饋與建議，為產品與服務的持續優化提供有力支持。

參考文獻：

[1]莊豪楠.江蘇省機動車輛保險賠付率的影響因素研究[D].合肥：安徽財經大學，2020.

[2]鄭士芹.機器學習算法在數據挖掘中的應用[J].互聯網周刊，"2024（9）：30-32.

[3]欒佳.公共數據授權運營中數據安全保障研究[D].煙臺：煙臺大學，2024.

[4]黃雄義.為保障金融數據安全提供法治支撐[J].中國金融家，"2024（5）：31-32.

[5]楊超.面向典型城市應用場景的自動駕駛汽車決策規劃算法研究[D].重慶：重慶交通大學，2024.

[6]曾輝.王倩，趙普，大數據環境下的人工智能算法設計研究[J].產業創新研究，2024（12）：16-18.

[7]曲振濤.中銀保險車險欺詐風險管理研究[D].西安：西安理工大學，2018.