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編者薦語：　　律商風險在近40年的實踐中，歷練出在數據、技術、算法、分析、行業專長5個方面的核心能力，為客戶設計高質量解決方案，以賦能其對消費者客戶的個性化智慧決策。　　作者保觀　　2022年已過，與其他險種穩步增長相比，作為財險行業的當家險種車險所交出的成績單，表現只能說是繼續承壓下行：數據顯示，截至2022年6月底，車險保費占比又一次跌落至50%以下，為49.7%。　　從2022年上半年數據看，我們得認清的一個現實是，車險業務已不再是財險增長的最大驅動力，而農險、責任險和健康險業務正逐漸成為拉動財險市場增長的新引擎。　　但是新能源汽車爆發式增長也從側面帶動著新能源車險的需求釋放，兩方交叉影響下，車險來到了發展的十字路口，市場未來發展不確定性增加，行業變革航行至深水區。　　圍繞車險變革的問題隨之而來：車險市場面臨了哪些困難和挑戰?新能源車險落地滿一年，如何破解風控難題和提高風險評價的準確性?2023年車險市場的發展重點又在哪里?　　帶著這些疑問，近日，我們在直播中連線了律商聯訊風險信息(以下簡稱“律商風險”)數據科學總監虞澤明，律商風險產品總監高偉，一起討論車險發展的新局勢與新要求。　　作為勵訊集團旗下，定位于全球領先、深耕中國的保險數據和分析專家，律商風險在近40年的實踐中，歷練出在數據、技術、算法、分析、行業專長5個方面的核心能力，為客戶設計高質量解決方案，以賦能其對消費者客戶的個性化智慧決策。其中，在聚焦于服務車險行業方面，律商風險為客戶推出了從展業到理賠的保單全生命周期管理中的多個解決方案，以提升流程效率，降低業務風險，現已成為中國市場99%的車險公司長期合作伙伴。　　“為了更好地迎接車險市場的這場持續變革，我認為數據分析和精準量化是整個車險市場需把握的核心方向”，對于車險變革之趨勢，虞老師更看重“數據”這一關鍵因素。而除去“數據”，兩位老師也從其他角度與我們做了深入的探討，給我們帶來了一些十分有價值的思考，本文的主要內容也來自該場直播。　　1.各大保司在車險市場面臨哪些挑戰?　　縱觀車險市場的發展歷程，風險的精準量化一直是行業特別關注的問題。2020年9月車險綜改把商業險自主定價系數范圍確定為0.65-1.35后，消費者可以感受到市場上的車險保費差異突然變大了。不久前，銀保監會把商業車險自主定價范圍進一步擴大為0.5-1.5。我們可以預期對于同樣的業務，不同保險公司的保費差異會進一步拉大。　　在行業費率表的基礎上，各家保險公司勢必會通過對風險的理解來制定價格策略以及核保策略，這對于其自身風險的理解和量化核心能力有著極高的要求。那么，具體有哪些風險?各保司又該如何提高風險評價的準確性?　　虞老師認為風險主要有四大類，即從人、從車、從路、從用風險。　　從車風險來看，行業費率表就使用了品牌車系車齡等從車因子。眾所周知，車輛的物理屬性與風險息息相關，一輛高端跑車跟一輛舒適型的轎車，其價格、制造工藝、原材料都是不一樣的。舉例而言，有些車是碳纖維的車身，有些車像越野車或者皮卡是高性能鋼的。這兩種材料的不同，導致在一個碰撞事故中，對材料或零配件的形變結果是不一樣的，隨之的維修成本也就不一樣。不同的品牌、不同的車系、不同種類的車的風險程度也不一樣，這就導致了維修成本不一樣、保險理賠成本不一樣、保費也不一樣。　　那么對于同一款車，為什麼風險以及保費也存在差異?這就涉及到人的因素了。即使是同一輛車，不同的人開，風險也是不同的。比如：有的人性格沉穩一些，開車也比較保守。而性格激進的人或許會頻繁急加速、急剎車、頻繁變道，這類人的出險次數就會比前者高，賠付成本也會比前者高。　　與從人因素息息相關的是從路、從用因素。有的人開車只是用來代步買菜、接孩子，車開的少，而且一般在熟悉區域開，相對安全。而另一些人喜歡周末去自駕游，跑長途，環境不熟悉，自然也更容易發生交通事故。　　另外，要提高風險評價的準確性，就離不開數據分析、建模。這里面包含三個層次。　　一是數據。比如，律商風險有著非常廣泛的數據維度。可以從車的屬性，到駕駛行為，以及用戶的消費行為，去判斷這個人本身的風險偏好、謹慎程度。　　二是算法。律商風險也可以通過算法創新，從海量數據維度中提煉出對于風險識別尤其有效的因子，通過嚴謹的建模流程，來建立具有良好泛化能力的、普適性的風險評分模型。　　三是模型可解釋性。一個數據模型如果是一個黑匣子，很神秘，那么就不容易被接受。不管是保險公司的業務員也好，消費者也好，在得到這樣一個模型結果之后，很有可能不理解，就會對它的落地推廣造成障礙。風險評價再準確，如果只是停留在學術研究層面無法落地，那么就無法帶來價值。　　而在這個方向，律商風險通過海外銀行信用風險的案例得出的經驗，提供了很好的解題思路。律商風險在挖掘銀行信用數據之后，從里面提煉出了人的謹慎度、責任心、冒險意愿維度去解釋模型結果，在實際落地應用中得到了較好的反饋。正是基于這樣的海外經驗，也基于本土的大量努力之后，律商風險打開了模型的黑匣子，讓自身的評分結果更容易被保險公司以及廣大消費者所接受。　　2.新能源車險敞口向上，該如何破解風控難題?　　公開數據顯示，2022年我國新能源汽車保有量已達1310萬輛，同比增長67.13%，呈高速增長態勢。隨著新能源汽車發展步伐加快，專屬車險也已相繼出臺，其車險評分所用數據來源及如何破解風控難題備受市場關注。　　首先，跨行業數據賦能是新能源車險數據來源的重要渠道。在傳統燃油車車險定價理念下，保司可以基于歷史數據的分析和提煉，對未來風險的不確定性進行一定程度的量化。而由于新能源汽車剛剛起步，其電池信息、電機信息及理賠信息，都還沒有歷史數據作為參考評估。但我們能夠從整車維度上，將電池種類、電機類型、電池容量、續航里程等等信息，來對未來可能產生的風險進行預判。比如，律商風險有自己的數據加工體系，在通過不同的合規渠道獲得數據并進行加工整合后，形成可以用于建設風險評分的數據，這也對后期打造數據標準化奠定了堅實基礎。　　其次，要想真正破解新能源車險風控難題，克服其承保中的風險精準量化和差異化風險因子是關鍵。以律商風險新能源車險“動靜合一“評分解決方案為例。律商風險為客戶引入了從人、從車、從路、從用4個方面的動態和靜態信息以提升每輛承保車輛的風險水平精準評估。例如，車輛越大、越重，剎車難度就越高;車身越長，盲點區域也越大;零整比越大，理賠成本就越高等。在靜態信息發揮車型風險解釋差異的基礎上，通過大數據信息降噪處理后的動態信息更能錦上添花地對該車型下不同車輛進行風險差異分析，從而給出相應折扣、增費和費用。　　另一方面，值得關注的是蔚來等新能源車企也拿到了保險經紀牌照，那么，這些車企在新能源車險的風控方面會有哪些優劣勢?　　在優勢方面，一是新能源車企服務更完善。新能源車企以車險為入口既打通了車主用車生命全周期，也培養了新的投保業務模式和收入增長空間。車企與用戶直連互通，通過車主保險服務新生態提升用戶粘性和品牌忠誠度，拓展為全鏈條出行服務商，例如車企經紀公司出單的車輛在電池事故損壞后，可第一時間被送回廠更換，同時申報理賠。　　二是數據更完備。新能源車企的天生數據優勢將為險企提供可靠UBI定價基礎、降低定損理賠難度、豐富客群資源，從而形成業務和服務不斷優化的閉環。　　而在劣勢方面，一是由于車險具備屬地化特征，要做好車險服務，全國范圍線下服務網絡是其保證用戶服務的基礎。而目前的新能源車企發展時間較短，這樣的重資產服務網絡需要長期的積累，才能不斷提升理賠服務的便捷和風控的完善。　　二是新能源車企搭建保險風控系統的挑戰很大。比如，在車險電子化方面，新能源車企必須具備一套成熟的線上系統，實現報價、支付、出單、理賠、結算、管理等功能，同時也要與保險公司報價、核保系統深度對接，而不同省市不同保險公司的接口、承保規則都存在差異，這些都對新能源車企資金和時間成本有很大的考驗。　　3.展望2023年，如何把握車險業務重點?　　在談到車險市場2023年的發展趨勢上，高老師有自己獨到的見解。　　第一，風險細分方面。隨著0.5-1.5的折扣系數放開，風險篩選將向更為精細化、定價精準度要求方向提升，各大保司能做到有效差異化的核心，一定是基于對所投保的客群有足夠了解，做好做足從車、從人、從用、從環境的多維度信息儲備，保司更可通過對各風險因子的細分，可以將保費更加透明化。比如，零整比低的、車身結構更穩定的車保費更低;駕車平穩、越謹慎駕駛的車主會有更大的折扣;夜間開車少的保費更低等。　　第二，續保方面。在保費發展和成本管控的雙重壓力下，市場對于續保客戶的留存及管理的需求將提升，但是續保提效的挑戰也是客觀存在的。首先，無法及時知道客戶投保意向和風險狀態是否有變化。比如，在提高三者險保額、用戶換工作、家庭情況發生變化的情況下，客戶的投保意向也會發生很大改變。其次，保司無法及時知道客戶是否被競爭對手報價了。最后，就算知道了也無很有針對性的挽留策略，數據分析表明，越臨近保險到期日，客戶被詢價后流失的概率越大。基于此，律商風險為客戶搭建了有效的續保風控機制，能夠及時準確地告知客戶續保車主的需求，并快速觸達并合理有效地挽留。　　第三，在保中風險監控方面。保司在從展業、報價、核保、定價、續保、理賠，全生命周期中都要考慮到風險暴露變化的差異，以及做相應的風險管控機制。在從事車險全流程服務時，保司從展業端做進來，到詢報價、承保、理賠和續保的全生命周期中，核保時點和定價時點，是風險管控最重要的方面。但是在綜改后的風險篩選精細化上，核保和定價兩個環節已不再是主要責任，而是成為貫穿展業到續保全承保流程的管理目標，這樣就使得保司讓好不容易做進來的任何優質業務，不會被輕易流失掉。　　總的來看，律商風險無疑是這一領域的領袖。在過去的發展探尋中，律商風險在車險領域的數據獲取、分析以及風險處理方面獲得了長足的進展。對未來的發展規劃上，律商風險也有著非常清晰的目標：通過數據與分析，幫助客戶在展業到續保的承保管理中，提升流程效率，降低業務風險，從而使客戶所服務的終端消費者們獲得更優的保險購買體驗。　　同時，對于車險公司來說，在車險持續變革的浪潮中，更需要勇于自我顛覆，打破固定的思維模式，不斷加強數據和分析技術創新，在實踐中實現進一步突破。　　(來源：新視線)

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