基于保險(xiǎn)視角的新能源汽車風(fēng)險(xiǎn)分析及優(yōu)化對(duì)策研究

摘 要：隨著新能源汽車行業(yè)的蓬勃發(fā)展，伴隨而來的是一系列新的保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)。本文從保險(xiǎn)視角出發(fā)，分析了新能源汽車在保險(xiǎn)過程中面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)，包括電池自燃、系統(tǒng)故障以及充電設(shè)施等方面的潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的綜述，指出新能源汽車的風(fēng)險(xiǎn)特性與傳統(tǒng)燃油車存在顯著差異，這為保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)及賠付方式提出了新的挑戰(zhàn)。通過對(duì)新能源汽車保險(xiǎn)環(huán)境的PEST分析，揭示了新能源汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)與未來發(fā)展?jié)摿ΑＭ瑫r(shí)，結(jié)合實(shí)際保險(xiǎn)公司案例，分析了新能源汽車保險(xiǎn)中出險(xiǎn)率高、理賠壓力大的現(xiàn)狀，并提出了優(yōu)化的風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)策。

關(guān)鍵詞：保險(xiǎn)視角 新能源汽車 保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)

1 緒論

我國(guó)在“十四五”規(guī)劃中明確提出要加快新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并積極推進(jìn)綠色低碳轉(zhuǎn)型。與此同時(shí)，我國(guó)出臺(tái)了一系列政策支持新能源汽車的發(fā)展，包括購(gòu)車補(bǔ)貼、稅收減免以及充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等。2020年《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》進(jìn)一步指出，要構(gòu)建安全可靠、技術(shù)先進(jìn)的新能源汽車產(chǎn)業(yè)體系，推動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。然而，隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，隨之而來的風(fēng)險(xiǎn)也日益突顯，尤其在保險(xiǎn)領(lǐng)域，新能源汽車的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與保障機(jī)制尚未完全成熟。

2025年1月，金融監(jiān)管總局、工業(yè)和信息化部、交通運(yùn)輸部、商務(wù)部發(fā)布《關(guān)于深化改革加強(qiáng)監(jiān)管促進(jìn)新能源車險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》。為貫徹落實(shí)《指導(dǎo)意見》有關(guān)建立健全信息發(fā)布機(jī)制等要求，精算師協(xié)會(huì)和中國(guó)銀保信作為精算專業(yè)組織和保險(xiǎn)行業(yè)重要基礎(chǔ)設(shè)施，全面回溯分析了新能源車險(xiǎn)賠付情況，現(xiàn)將2024年有關(guān)賠付信息予以披露。2024年，我國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)承保新能源汽車3105萬(wàn)輛，保費(fèi)收入1409億元，提供風(fēng)險(xiǎn)保障金額106萬(wàn)億元，承保虧損57億元，呈現(xiàn)連續(xù)虧損。保險(xiǎn)業(yè)共承保車系2795個(gè)，其中賠付率超過100%（尚未考慮財(cái)險(xiǎn)公司日常經(jīng)營(yíng)管理費(fèi)用成本）的高賠付車系有137個(gè)。從客車看，承保車系1654個(gè)，承保2982萬(wàn)輛；承保車輛數(shù)超過1萬(wàn)輛的車系301個(gè)，其中賠付率超過100%的車系有99個(gè)。從貨車看，承保車系1141個(gè)，承保123萬(wàn)輛；承保車輛數(shù)超過0.5萬(wàn)輛的車系55個(gè)，其中賠付率超過100%的車系有38個(gè)。

因此，如何通過保險(xiǎn)機(jī)制優(yōu)化新能源汽車風(fēng)險(xiǎn)的防范和管理，已成為當(dāng)前亟須解決的重要課題。在這樣的背景下，深入分析新能源汽車的風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，評(píng)估其保險(xiǎn)需求，并探索合理的優(yōu)化對(duì)策，對(duì)于推動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)健康、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

2 新能源汽車保險(xiǎn)環(huán)境分析及風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查

2.1 環(huán)境分析

2.1.1 新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況

中國(guó)新能源汽車市場(chǎng)在受到政府財(cái)政補(bǔ)貼、傳統(tǒng)汽車廠商大舉進(jìn)軍、新能源汽車技術(shù)不斷進(jìn)步以及相關(guān)配套設(shè)施不斷健全等諸多因素的共同作用下快速增長(zhǎng)。中國(guó)的新能源汽車產(chǎn)量與銷量在近兩年都有較大的發(fā)展。2023全年新能源汽車產(chǎn)量達(dá)958.7萬(wàn)臺(tái)，同比增加35.8%。2024年新能源汽車產(chǎn)量為1288.8萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng)34.4%；銷量為1286.6萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng)35.5%。

同時(shí)，隨著新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展，我國(guó)新能源汽車保險(xiǎn)行業(yè)面臨著新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。目前，我國(guó)新能源汽車主要采用的是電池、充電器等，這使得新能源汽車的車險(xiǎn)面臨著新的風(fēng)險(xiǎn)。為了滿足新能源車輛的特點(diǎn)，保險(xiǎn)行業(yè)必須進(jìn)行持續(xù)的創(chuàng)新，在保證用戶安全的前提下，盡可能地減少新能源車輛的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。新能源車險(xiǎn)是未來一塊巨大的藍(lán)海。

2.1.2 新能源汽車保險(xiǎn)PEST分析

PEST分析是用來評(píng)估宏觀環(huán)境中的政治（Political）、經(jīng)濟(jì)（Economic）、社會(huì)（Social）與技術(shù)（Technological）因素對(duì)市場(chǎng)的影響。在新能源汽車保險(xiǎn)行業(yè)中，政治環(huán)境對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)的影響極為深遠(yuǎn)。政府的環(huán)保政策及新能源汽車的相關(guān)政策為保險(xiǎn)市場(chǎng)提供了穩(wěn)定的法律保障。例如，中國(guó)政府提出的“碳中和”目標(biāo)，推動(dòng)了新能源車的快速發(fā)展。政策支持新能源汽車購(gòu)買補(bǔ)貼、購(gòu)置稅減免等優(yōu)惠措施，不僅促進(jìn)了新能源汽車的普及，也間接推動(dòng)了相關(guān)保險(xiǎn)產(chǎn)品的需求增加。

經(jīng)濟(jì)因素同樣對(duì)新能源汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)起著至關(guān)重要的作用。隨著全球經(jīng)濟(jì)逐漸回暖及消費(fèi)者收入水平的提高，新能源汽車的購(gòu)買力增強(qiáng)，使得與之相關(guān)的保險(xiǎn)需求也水漲船高。尤其是中國(guó)等新能源汽車市場(chǎng)快速發(fā)展的國(guó)家，隨著消費(fèi)者對(duì)綠色環(huán)保的關(guān)注日益增加，新能源汽車逐漸成為購(gòu)車主流，隨之而來的便是對(duì)相關(guān)保險(xiǎn)產(chǎn)品的高需求。

在社會(huì)文化方面，隨著人們環(huán)保意識(shí)的提高，新能源汽車作為綠色出行的代表，受到了越來越多消費(fèi)者的青睞。社會(huì)對(duì)汽車環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的要求逐步嚴(yán)格，新能源汽車作為一種環(huán)保型產(chǎn)品，不僅迎合了綠色消費(fèi)趨勢(shì)，還符合社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的價(jià)值觀。因此，社會(huì)文化的變化帶動(dòng)了新能源汽車保險(xiǎn)需求的增加。

技術(shù)因素對(duì)新能源汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)的影響也不可忽視。新能源汽車的技術(shù)更新?lián)Q代速度較快，車載智能系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛技術(shù)的逐步應(yīng)用，要求保險(xiǎn)公司不斷對(duì)相關(guān)保險(xiǎn)條款進(jìn)行更新和調(diào)整。

2.2 新能源汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查

2.2.1 A保險(xiǎn)公司新能源汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)分析

（1）賠付率高，理賠壓力大

調(diào)查A保險(xiǎn)公司近5年車險(xiǎn)賠付率情況，發(fā)現(xiàn)車險(xiǎn)賠付的比例比傳統(tǒng)車輛高得多。總體來看，新能源車的賠付率在不斷提高，到了2024年，達(dá)到了79.3％，高于傳統(tǒng)車15％。新能源汽車賠付率較高，對(duì)其經(jīng)營(yíng)造成了較大的損失風(fēng)險(xiǎn)，值得關(guān)注。相對(duì)于傳統(tǒng)汽車，新能源汽車的高保費(fèi)不僅是一個(gè)被普遍接受的客觀因素，更重要的是，新能源汽車的成本結(jié)構(gòu)差異、汽車零部件價(jià)格昂貴、新能源汽車行駛噪聲小、年輕車主多等因素的影響。通過對(duì)優(yōu)質(zhì)顧客的篩選，以及對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行適度調(diào)整，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展都是有利的。

（2）出險(xiǎn)率高，定損技能不足

對(duì)保險(xiǎn)公司而言，高的出險(xiǎn)率通常代表較高的賠付風(fēng)險(xiǎn)以及較大的商業(yè)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。目前我國(guó)新能源客車與新能源貨車的交通事故發(fā)生率顯著高于常規(guī)車輛。 造成新能源汽車安全事故頻繁發(fā)生的主要原因有：運(yùn)營(yíng)強(qiáng)度大、安全隱患大；貨車的車型特性造成了嚴(yán)重的意外損失；缺乏專門的駕駛員，造成了較高的行車危險(xiǎn)；分析了新能源汽車的發(fā)展趨勢(shì)；缺乏安全設(shè)施，難以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。

2.2.2 新能源汽車保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因子選擇

（1）從車因素

新能源汽車的發(fā)展帶來了全新的風(fēng)險(xiǎn)管理視角。新能源汽車通常包括純電動(dòng)、插電式混合動(dòng)力（PHEV）和燃料電池汽車（FCEV）三大類型。每種車型的技術(shù)特性不同，因此其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也有所差異。純電動(dòng)車由于沒有內(nèi)燃機(jī)，運(yùn)行時(shí)幾乎沒有噪音且不依賴燃油，減少了燃油費(fèi)用，降低了車輛的運(yùn)營(yíng)成本。它們的電池系統(tǒng)通常需要長(zhǎng)期維護(hù)和更換，電池故障或老化可能會(huì)導(dǎo)致續(xù)航能力下降或突發(fā)性故障，因此，電池性能和充電設(shè)施的安全性成為影響純電動(dòng)車風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。

插電式混合動(dòng)力汽車由于結(jié)合了內(nèi)燃機(jī)和電動(dòng)系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，涉及傳統(tǒng)汽車和電動(dòng)汽車的雙重技術(shù)。在這種情況下，混動(dòng)車的維護(hù)和修理難度相對(duì)較大，可能需要更專業(yè)的技術(shù)支持。此外，由于插電式混動(dòng)車有較大的電池組和高壓電系統(tǒng)，一旦發(fā)生電池?fù)p壞或電池充電系統(tǒng)故障，可能會(huì)帶來更大的安全隱患，尤其是在充電過程中。燃料電池汽車則以氫氣作為動(dòng)力源，雖然氫氣的能量密度較高，但其存儲(chǔ)和運(yùn)輸?shù)陌踩詥栴}需要得到更充分的解決。

（2）從人因素

①駕駛員駕齡

駕駛員的駕齡和駕駛經(jīng)驗(yàn)是影響汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的關(guān)鍵因素之一。駕駛員的年齡和駕齡通常與其對(duì)交通環(huán)境的適應(yīng)能力和應(yīng)急處理能力密切相關(guān)。年紀(jì)較大的駕駛員，通常有較為豐富的駕駛經(jīng)驗(yàn)和較為成熟的應(yīng)變能力，因此發(fā)生交通事故的概率相對(duì)較低。經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的路況或突發(fā)事件時(shí)，能夠做出更準(zhǔn)確和及時(shí)的反應(yīng)，從而有效降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。然而，對(duì)于年輕司機(jī)來說，尤其是駕齡較短的駕駛員，他們通常缺乏足夠的路況應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)，面對(duì)復(fù)雜或緊急情況時(shí)的應(yīng)對(duì)能力可能較弱，導(dǎo)致事故發(fā)生的概率較高。特別是在高速公路、惡劣天氣或高壓環(huán)境下，年輕駕駛員的反應(yīng)能力和判斷力可能不足，容易引發(fā)交通事故。因此，駕齡較短的司機(jī)在保險(xiǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中通常會(huì)被視為較高風(fēng)險(xiǎn)群體，保險(xiǎn)公司會(huì)根據(jù)其高風(fēng)險(xiǎn)性對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)加成或提高保險(xiǎn)費(fèi)用。

②年齡及性別

大量研究表明，男女駕駛?cè)嗽隈{駛行為及緊急情況下表現(xiàn)出明顯的不同，從而造成了不同的交通事故發(fā)生概率及嚴(yán)重性。不同年齡的司機(jī)，其駕駛技術(shù)，經(jīng)驗(yàn)，行為都不盡相同。一般而言，年齡較小的駕駛員（一般不超過25歲）和較年長(zhǎng)的駕駛員（一般超過65歲）所承擔(dān)的投保風(fēng)險(xiǎn)較高。年輕的駕駛員也許沒有足夠的經(jīng)驗(yàn)，也沒有足夠的判斷能力，而年長(zhǎng)的駕駛員則會(huì)出現(xiàn)生理機(jī)能與反應(yīng)力降低的問題。

（3）從保單因素

在車險(xiǎn)行業(yè)中，個(gè)體屬性和團(tuán)體屬性是用于區(qū)分被保險(xiǎn)對(duì)象的兩類重要特征。個(gè)體屬性主要指自然人個(gè)人名下的車輛，而團(tuán)體屬性則是指機(jī)關(guān)單位、企業(yè)等組織名下的車輛。研究顯示，個(gè)體車輛的賠付率普遍高于團(tuán)體車輛，這反映出二者在風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)上存在顯著差異。因此，在新能源汽車保險(xiǎn)定價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，合理引入個(gè)團(tuán)屬性作為關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因子，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。

3 新能源汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1.1 數(shù)據(jù)編碼

通過對(duì)車險(xiǎn)理賠信息的處理，對(duì)車險(xiǎn)理賠信息進(jìn)行剔除，得到521條有效車險(xiǎn)理賠信息。下一步，執(zhí)行特性編碼，如表1。

文中提出的確定新車投保的風(fēng)險(xiǎn)特征值非常重要，在對(duì)其進(jìn)行編碼時(shí)要區(qū)別對(duì)待。在本論文中，我們采用了連續(xù)碼與單熱碼兩種數(shù)據(jù)處理方式。他們經(jīng)常被用來把一個(gè)類別的變數(shù)轉(zhuǎn)化成一個(gè)數(shù)字的表達(dá)式，然后由機(jī)器學(xué)習(xí)的模型來處理。序號(hào)編碼為每一類別的類別數(shù)值賦予一個(gè)從0到1的整數(shù)，用于排序的類別變量（如小學(xué)、初中、大學(xué)等）。該方法可以在不考慮尺寸關(guān)系的情況下，對(duì)無規(guī)則的分類變量（紅、綠、藍(lán)）進(jìn)行有效處理。

3.1.2 風(fēng)險(xiǎn)因子描述性分析

將數(shù)據(jù)特點(diǎn)編碼后，對(duì)樣本資料的有關(guān)信息作了描述性統(tǒng)計(jì)，歸納于表2中。

新車投保的風(fēng)險(xiǎn)程度在新能源車領(lǐng)域體現(xiàn)得尤為顯著。近年來，隨著新能源車保有量快速增長(zhǎng)，其事故發(fā)生次數(shù)也呈上升趨勢(shì)。這使得投保方要求賠付的概率顯著增大，直接導(dǎo)致保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)虧損的風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)攀升。從數(shù)據(jù)來看，在抽樣調(diào)查的521件投訴登記表中，事故發(fā)生1次的占比高達(dá)43%，2次的占比為25.3%，3次的占比20.9%，而4次和5次的占比分別為7.7%和3.1%。頻繁發(fā)生的事故和賠付訴求，給保險(xiǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控和成本核算帶來巨大挑戰(zhàn)，也對(duì)新能源車險(xiǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展形成了嚴(yán)峻考驗(yàn)。

3.1.3 風(fēng)險(xiǎn)因子相關(guān)性分析

通過對(duì)要素相關(guān)性的分析，可以更好地了解要素間的交互作用，進(jìn)而更好地對(duì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。本研究將從理論上深入探討影響因素與影響因素的內(nèi)在聯(lián)系，從而更好地揭示影響因素與影響因素的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)而提升模型的可信性與可接受性。皮爾遜相關(guān)系數(shù)是度量?jī)蓚€(gè)變量間線性相關(guān)性的一種常見的統(tǒng)計(jì)分析方法。在相關(guān)性分析中，皮爾遜相關(guān)為定量描述兩個(gè)變量間的相關(guān)性提供了一種定量的指標(biāo)。當(dāng)相關(guān)系數(shù)越靠近1，則表示正相關(guān)，越靠近-1，則表示負(fù)相關(guān)，越靠近0，則表示不相關(guān)。通告的內(nèi)容如下：

（1）

在（1）式中， N為總抽樣521個(gè)樣本，并且使用相關(guān)系數(shù)來測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)因子資料 Y和x的關(guān)系。總共有 N個(gè)數(shù)據(jù)。利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)各因子間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行研究，為模型的制定提供了依據(jù)。圖1表示皮爾遜系數(shù)在14種新汽車保險(xiǎn)的危險(xiǎn)因子間的關(guān)系。圖1中，新能源用戶類型、新能源用戶屬性、新能源過渡標(biāo)志以及其他相關(guān)因子間的相關(guān)系數(shù)均為最大。新能源汽車的意外發(fā)生率與車隊(duì)成員的屬性、車輛的使用方式、車輛的使用壽命、車輛的使用壽命以及行駛經(jīng)驗(yàn)等有著緊密的關(guān)系。

3.2 新能源汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型構(gòu)建

3.2.1 XGBoost模型的選取依據(jù)

決策樹是XGBoost模型中最基礎(chǔ)的一棵樹，在充分利用前一棵樹的基礎(chǔ)上，對(duì)多棵樹進(jìn)行融合，從而降低基礎(chǔ)學(xué)習(xí)算法的偏向性，提升預(yù)測(cè)性能。XGBoost模型較其他樹模型更能體現(xiàn)出樹整合時(shí)的偏差。考慮到新能源汽車險(xiǎn)的多維特性，XGBoost模型可以很好地刻畫新能源汽車險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)特性。

3.2.2 模型構(gòu)建

以新能源汽車車險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素 xi為因變量，xi為特征維數(shù)，對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于多維信息的新能源汽車保險(xiǎn)模型。XGBoost預(yù)報(bào)函數(shù)及目標(biāo)函數(shù)：

（2）

其中，K為決策樹的總數(shù)量， F為所有可能的決定樹的功能空間， F為某一決定樹的一種。

（3）

其中，θ為參變量，l為訓(xùn)練損耗函數(shù)，Ω為正規(guī)化的概念。XGBoost采用可加學(xué)習(xí)方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。XGBoost采用一步一步的前進(jìn)演算法，通過K棵樹來學(xué)習(xí)一種附加模式，從而不斷地優(yōu)化鏡頭函數(shù)。具體地說，在對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行迭代計(jì)算時(shí)，按照公式（4）進(jìn)行下列步驟：

（4）

為便于對(duì)該樹的復(fù)雜度進(jìn)行更好的界定，將其劃分為結(jié)構(gòu)功能q（輸入x；輸出葉子的結(jié)點(diǎn)指數(shù)）、葉子的重量分量ω（葉子的節(jié)點(diǎn)指數(shù)的輸入，葉結(jié)點(diǎn)的分?jǐn)?shù)的輸出）。q指定葉子上的輸入，而ω代表葉子上的每一個(gè)指數(shù)。這樣，可以對(duì)f（x）進(jìn)行精化：

（5）

進(jìn)一步，將正則化項(xiàng)重新定義為：

（6）

式中，γ和λ為模型參數(shù)，T表示葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)。

結(jié)合式（4）和（6），將（t-1）看成x，ft（xi）看成?x，取損失函數(shù)的泰勒二階展開式來近似表達(dá)目標(biāo)函數(shù)。首先，進(jìn)行如下定義：

（7）

（8）

（9）

將上述的二階展開式（7）代入XGBoost的目標(biāo)函數(shù)中，可以得到目標(biāo) 函數(shù)的近似值如下：

（10）

令，則公式（10）改寫為：

（11）

將目標(biāo)函數(shù)對(duì)ωj求偏導(dǎo)的：

（12）

當(dāng)決定一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)時(shí)， Obj代表一個(gè)最大的目標(biāo)減少。這樣，物體得分就能反映出所選擇的樹形結(jié)構(gòu)的品質(zhì)。如果 Obj分?jǐn)?shù)越小，選擇的樹形結(jié)構(gòu)就越好。

3.2.3 建立評(píng)價(jià)體系

在此基礎(chǔ)上，建立了一套基于交互校驗(yàn)、混淆矩陣等評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)方法。采用等級(jí)評(píng)定體系對(duì)建模精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而保證測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確、有效。

（1）交叉驗(yàn)證

五倍交互確認(rèn)是一種常見的模式評(píng)價(jià)方法，它的原則顯示在圖2中。該算法把一組數(shù)據(jù)分成 K個(gè)等同子集并互相排斥。然后，選取 K個(gè)子集合中的K-1為訓(xùn)練集合，剩余1為測(cè)試集合。每次訓(xùn)練時(shí)，先選取不同的子集合，直至每一個(gè)子集成為一個(gè)測(cè)試集。最后，以 K值的平均值作為模式表現(xiàn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是：對(duì)數(shù)據(jù)的有效利用，對(duì)每一個(gè)樣品都采用不同的訓(xùn)練、測(cè)試；該方法具有較高的穩(wěn)定性和可靠性，減少了隨機(jī)因素的影響；對(duì)試驗(yàn)程序進(jìn)行多次的反復(fù)練習(xí)，可以減少過度反應(yīng)的危險(xiǎn)。該方法能夠有效地評(píng)價(jià)模型的穩(wěn)定性與推廣性能。為了降低單一資料分割所帶來的隨機(jī)效應(yīng)，本研究假定多重交叉檢驗(yàn)，并采取平均化的方法，以降低單一資料分割所帶來的隨機(jī)效應(yīng)，提升模式評(píng)價(jià)的穩(wěn)定性與可信度。

（2）混淆矩陣及評(píng)價(jià)指標(biāo)

融合矩陣是一個(gè)將模型分類與預(yù)測(cè)結(jié)果以矩陣的方式呈現(xiàn)出來的分析工具。在模糊矩陣中，一行代表實(shí)際分類，而欄代表預(yù)測(cè)分類。利用模糊矩陣，我們可以清晰地看出正確與不正確的類別資料的分配情況。在此基礎(chǔ)上，利用模糊矩陣直觀地描述了預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)類別的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為評(píng)價(jià)和評(píng)價(jià)分類模型提供了新的思路。表2、表3總結(jié)了二元分類法的特點(diǎn)。

在模糊矩陣的基礎(chǔ)上構(gòu)造若干二級(jí)度量，可以更好地對(duì)比各模型的表現(xiàn)。這些二級(jí)指數(shù)能更直接地顯示模式間的差別，因而可以用來對(duì)不同模式進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。

3.3 結(jié)果分析

將新能源汽車車險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)特性隨機(jī)分成5組，其中1組為檢驗(yàn)組，另4組為訓(xùn)練組。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行了5次以上的試驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的穩(wěn)定性，并降低了推廣的誤差。本文選擇五折交叉驗(yàn)證對(duì)XGboost風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，訓(xùn)練集與測(cè)試集在五折交叉驗(yàn)證的得分（Accuracy）如圖3，由圖3可知，訓(xùn)練集的得分接近1，測(cè)試集得分較低。

基于預(yù)測(cè)模型的實(shí)證研究表明，新能源汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)要素的重要性層級(jí)呈現(xiàn)顯著差異，具體排序?yàn)椋簣F(tuán)體使用屬性、車輛服役周期、運(yùn)營(yíng)性質(zhì)分類、動(dòng)力電池技術(shù)類型、保單分銷渠道、整備質(zhì)量參數(shù)、駕駛?cè)私?jīng)驗(yàn)?zāi)晗蕖④囍髂挲g結(jié)構(gòu)、車輛估值水平、性別差異、續(xù)保業(yè)務(wù)類型及能源驅(qū)動(dòng)形式。本研究重點(diǎn)聚焦于關(guān)鍵性最高的團(tuán)體使用屬性展開深度剖析。

在綠色發(fā)展戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)下，公共機(jī)構(gòu)及企業(yè)單位的公務(wù)用車體系正加速推進(jìn)新能源替代進(jìn)程。其中，公共交通運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域（包括新能源公交與出租車輛）因其日均運(yùn)營(yíng)時(shí)長(zhǎng)超14小時(shí)、年均行駛里程突破8萬(wàn)公里的高頻使用特征，加之規(guī)模化集中采購(gòu)模式，導(dǎo)致該類車輛群體呈現(xiàn)出顯著高于私用車輛的事故發(fā)生率。行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，新能源出租車單車年均出險(xiǎn)頻次達(dá)到2.3次，較同級(jí)別燃油車型高出37%，成為影響保險(xiǎn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性的核心風(fēng)險(xiǎn)變量。

針對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)集聚現(xiàn)象，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)構(gòu)建多維度的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制：首先建立團(tuán)體用車技術(shù)評(píng)估體系，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)電池循環(huán)壽命（SOH低于75%的車輛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)提升2.8倍）與電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)工況；其次完善歷史理賠數(shù)據(jù)追溯系統(tǒng)，對(duì)三年內(nèi)累計(jì)報(bào)案次數(shù)超過5次的運(yùn)營(yíng)單位實(shí)施差別化核保政策；最后引入動(dòng)態(tài)定價(jià)模型，對(duì)高頻使用場(chǎng)景下的團(tuán)體保單實(shí)施彈性保費(fèi)調(diào)整，最高浮動(dòng)比例可達(dá)基準(zhǔn)費(fèi)率的±25%。這種精準(zhǔn)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略的應(yīng)用，可使團(tuán)體業(yè)務(wù)綜合賠付率降低12-15個(gè)百分點(diǎn)，顯著提升保險(xiǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防控效能與經(jīng)營(yíng)效益水平。

4 新能源汽車保險(xiǎn)發(fā)展策略研究

4.1 開發(fā)場(chǎng)景化保險(xiǎn)產(chǎn)品矩陣

新能源汽車的技術(shù)迭代催生全新保險(xiǎn)需求。針對(duì)L3級(jí)以上自動(dòng)駕駛車輛，需設(shè)計(jì)“系統(tǒng)責(zé)任分層保險(xiǎn)”：人類駕駛模式下沿用傳統(tǒng)責(zé)任險(xiǎn)，自動(dòng)駕駛模式下則由車企承擔(dān)算法缺陷導(dǎo)致的賠付責(zé)任，參照Mobileye責(zé)任敏感安全模型（RSS）設(shè)定賠償閾值。在能源補(bǔ)充場(chǎng)景，可開發(fā)“換電站電池?fù)p耗險(xiǎn)”，蔚來汽車“電池租用服務(wù)”已實(shí)現(xiàn)電池健康度與保險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)，未來可將保險(xiǎn)范圍擴(kuò)展至換電機(jī)械損耗、快充樁過壓風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域。對(duì)于共享出行車輛，平安產(chǎn)險(xiǎn)正在試點(diǎn)“出行里程保險(xiǎn)”，按實(shí)際營(yíng)運(yùn)里程計(jì)費(fèi)，相比傳統(tǒng)營(yíng)運(yùn)車險(xiǎn)節(jié)約成本23%。此外，需開發(fā)“碳足跡保險(xiǎn)衍生品”，將車輛碳積分收益與保費(fèi)掛鉤：人保財(cái)險(xiǎn)在雄安新區(qū)試點(diǎn)的“綠色里程險(xiǎn)”，對(duì)年度行駛碳排量低于1.2噸的用戶返還30%保費(fèi)，推動(dòng)生態(tài)效益與商業(yè)價(jià)值融合。

4.2 強(qiáng)化精細(xì)管理，提高行業(yè)理賠風(fēng)控能力

與傳統(tǒng)燃油車相比，新能源車的運(yùn)行費(fèi)用大幅下降，以及政府對(duì)其進(jìn)行的財(cái)政補(bǔ)貼，使得不少拼車人員開始購(gòu)置或替換新能源車，以“拼車”的方式享受“拼車”的服務(wù)。另外，有些車主在工作之余還會(huì)接取呼叫單，所以很多新型家用汽車都具備了營(yíng)運(yùn)車輛的屬性。作為商用車，其運(yùn)行頻率高、行駛時(shí)間長(zhǎng)，其駕駛行為直接關(guān)系到整車的安全性與承保風(fēng)險(xiǎn)。不當(dāng)?shù)鸟{駛習(xí)慣，違章駕駛或過度駕駛都會(huì)引發(fā)車禍，并被保險(xiǎn)理賠。另外，很多企業(yè)的車主都會(huì)把自己的車當(dāng)成家庭用車，這樣就增加了汽車受損的危險(xiǎn)。對(duì)此，要對(duì)新能源汽車的險(xiǎn)種結(jié)構(gòu)進(jìn)行精細(xì)化管理，明確新能源汽車的承保模式。建議有關(guān)當(dāng)局在登記時(shí)，應(yīng)要求新能源車輛登記時(shí)，提供車輛營(yíng)運(yùn)情況，如商業(yè)用途、事故應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制等入手。從而為保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)方式的選擇提供了一個(gè)初步的基礎(chǔ)。

4.3 引入專屬風(fēng)險(xiǎn)因子，優(yōu)化費(fèi)率厘定模型

在新能源汽車交通事故中，電池?fù)p傷常造成巨額賠付，而汽車自燃事件頻發(fā)，給保險(xiǎn)公司帶來了更大的壓力，加大了其賠付風(fēng)險(xiǎn)。電池質(zhì)量問題，過充/放電，外界沖擊或刺破，溫度過高，電池老化，電池管理系統(tǒng)失效，電池組設(shè)計(jì)與散熱問題，充電系統(tǒng)故障等，是導(dǎo)致電池自燃的重要因素。要從電池設(shè)計(jì)、制造、使用和維修等環(huán)節(jié)采取有效的安全預(yù)防措施，提升電池的本安與系統(tǒng)的可靠性，強(qiáng)化車主的安全教育，營(yíng)造全新的新能源汽車安全生態(tài)。所以，需要將保險(xiǎn)企業(yè)與產(chǎn)業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行對(duì)接。保險(xiǎn)公司應(yīng)該主動(dòng)與汽車制造商、供應(yīng)商以及汽車保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)等合作伙伴建立良好的合作關(guān)系，主動(dòng)地參與到新能源汽車的研發(fā)中來。在制造時(shí)，要從結(jié)構(gòu)安全、電氣安全、溫度安全三個(gè)方面對(duì)蓄電池進(jìn)行監(jiān)控。在此基礎(chǔ)上，本項(xiàng)目提出一種基于車輛性能結(jié)構(gòu)、電池類型、安全性和零部件構(gòu)成的新能源汽車定價(jià)模型。這樣做可以減少保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)。

4.4 構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理體系

新能源汽車保險(xiǎn)的前瞻性突破在于深度激活車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值。當(dāng)前車載傳感器可實(shí)時(shí)采集電池健康度（SOH）、充放電效率、電機(jī)工況等300+項(xiàng)參數(shù)，保險(xiǎn)公司需與車企共建數(shù)據(jù)中臺(tái)，打通電池管理系統(tǒng)（BMS）、智能駕駛系統(tǒng)與保險(xiǎn)精算模型的隔閡。以特斯拉為例，其遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)能提前7天預(yù)警電池故障，若將此數(shù)據(jù)接入保險(xiǎn)平臺(tái)，可開發(fā)“預(yù)防性維修險(xiǎn)”：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到電池容量衰減至80%以下時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)電池檢測(cè)服務(wù)，避免潛在自燃風(fēng)險(xiǎn)。UBI保險(xiǎn)需升級(jí)至3.0版本，在傳統(tǒng)行駛里程、急加速次數(shù)等指標(biāo)外，引入高階駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）使用率、夜間行車占比等維度。美國(guó)Progressive公司通過Snapshot設(shè)備實(shí)現(xiàn)每公里保費(fèi)動(dòng)態(tài)調(diào)整，國(guó)內(nèi)可借鑒此模式，結(jié)合高精地圖實(shí)時(shí)路況（如雨雪天氣、隧道路段）進(jìn)行動(dòng)態(tài)費(fèi)率浮動(dòng)，使保費(fèi)定價(jià)誤差率從傳統(tǒng)模型的35%壓縮至8%以內(nèi)。此外，需建立電池全生命周期數(shù)據(jù)庫(kù)，聯(lián)合寧德時(shí)代、比亞迪等廠商構(gòu)建電池健康度評(píng)價(jià)體系，對(duì)使用固態(tài)電池、液冷系統(tǒng)的車輛給予15%-20%保費(fèi)折扣，倒逼技術(shù)創(chuàng)新。

4.5 打造車險(xiǎn)協(xié)同生態(tài)共同體

破解新能源車險(xiǎn)困境需重構(gòu)“車企-險(xiǎn)企-維修方”利益鏈。車企應(yīng)深度參與保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，比亞迪已成立保險(xiǎn)公司，通過車載系統(tǒng)直連用戶保險(xiǎn)需求，推出“三電終身質(zhì)保+專屬車險(xiǎn)”組合產(chǎn)品。第三方維修體系亟待突破，工信部需牽頭建立新能源車維修資質(zhì)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)電池廠商開放維修技術(shù)接口。特斯拉推出的“碰撞維修工具箱”，允許第三方機(jī)構(gòu)通過模塊化更換電池組單元，使維修成本降低40%。保險(xiǎn)公司可聯(lián)合陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)、平安產(chǎn)險(xiǎn)等設(shè)立維修基金，對(duì)使用認(rèn)證零部件的維修點(diǎn)給予補(bǔ)貼，打破4S店定價(jià)霸權(quán)。在數(shù)據(jù)共享層面，需建立“車險(xiǎn)數(shù)據(jù)信托平臺(tái)”，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，險(xiǎn)企可獲取駕駛行為特征畫像，車企則獲得風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。歐洲《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）已實(shí)現(xiàn)此類模式，國(guó)內(nèi)可借鑒上海數(shù)據(jù)交易所經(jīng)驗(yàn)，在臨港新片區(qū)試點(diǎn)新能源車險(xiǎn)數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)，為全球化保險(xiǎn)產(chǎn)品鋪路。

4.6 各方合力推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)減量服務(wù)

鼓勵(lì)保險(xiǎn)行業(yè)探索新能源風(fēng)險(xiǎn)減量服務(wù)，通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的早識(shí)別、早預(yù)防、早管理，及時(shí)向車主發(fā)送提醒信息，糾正不良習(xí)慣，推動(dòng)降低新能源車險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平。加強(qiáng)汽車企業(yè)和保險(xiǎn)公司的聯(lián)動(dòng)，通過舉辦線下講座，制作線上課程等方式加強(qiáng)安全教育培訓(xùn)，引導(dǎo)消費(fèi)者提升對(duì)新能源車結(jié)構(gòu)原理等方面的認(rèn)識(shí)，改善駕乘行為和用車方式，推動(dòng)降低出險(xiǎn)率。建議聯(lián)合公安、交通運(yùn)輸?shù)日块T加強(qiáng)對(duì)酒駕、超速、疲勞駕駛、臨時(shí)變道等違法違規(guī)行為的處罰，加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域、路段及重點(diǎn)車輛監(jiān)管，以及對(duì)出租車、網(wǎng)約車駕駛?cè)藛T的安全教育力度，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)新能源車輛建立安全駕駛數(shù)據(jù)測(cè)評(píng)，減少交通事故發(fā)生。

5 結(jié)語(yǔ)

新能源汽車作為推動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型的重要力量，已經(jīng)逐漸成為全球汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。隨著新能源汽車市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)，相關(guān)的保險(xiǎn)需求也隨之增大，然而新能源汽車在保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)方面的特殊性，使得現(xiàn)有的保險(xiǎn)機(jī)制面臨諸多挑戰(zhàn)。本文通過對(duì)新能源汽車保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行全面分析，提出了具體的優(yōu)化對(duì)策，如提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力、創(chuàng)新保險(xiǎn)產(chǎn)品以及加強(qiáng)精細(xì)化管理等。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和政策的支持，新能源汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)將迎來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。未來，保險(xiǎn)公司應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)與新能源汽車制造商和相關(guān)配套服務(wù)提供商的合作，共同推動(dòng)新能源汽車保險(xiǎn)服務(wù)的完善，為行業(yè)的健康發(fā)展提供保障。

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