自动驾驶与大数据驱动下的车险定价智能化转型：车企与险企的协同创新路径

摘"要：随着新能源汽车（特别是纯电动车）在公共出行领域的迅速崛起，以及大数据与人工智能技术的高速发展，自动驾驶技术在民用（无人出租车）与工业（无人矿卡）领域的正式运营，正深刻重塑车险行业的定价逻辑。传统基于车辆类型、驾驶员信息及历史出险记录的粗放定价策略，已难以适应当前智能化、数据密集型的行业环境。因此，车险行业亟须与车企紧密合作，利用大数据分析及人工智能算法，深入挖掘车辆行驶数据、驾驶员行为模式、车辆维护记录及电池健康状态等多元化信息，以实现车险定价的精细化与智能化转型。这一转型过程不仅要求车险公司具备先进的数据处理与分析能力，还需与车企在技术创新、产品定制及客户服务等方面形成协同效应，共同探索出适应未来自动驾驶时代的车险解决方案，从而确保车险行业的持续创新与健康发展。

关键词：车险定价；人工智能；新能源汽车；自动驾驶

中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1005-6432（2025）"02-0188-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.02.046

在保险保费的定价与调整过程中，其复杂性不言而喻，深受风险评估的精确性、风险预防措施的有效性、客户沟通机制的完善度，以及法律法规与监管政策框架的严格性等多维度因素的综合影响[1]。这些因素相互交织，形成了一个复杂而精细的系统，共同作用于保险保费的最终确定。

1"数据采集与处理

在探讨人工智能（AI）在车险领域的应用时，数据作为人工智能在车险领域应用的核心，其多样性、质量和隐私安全直接关系到AI模型的性能与业务价值的实现。这要求保险公司在技术、管理和法律等多个层面做好充分准备，以应对数据驱动下的新挑战与机遇。从数据这一核心要素出发，分析如何作用于性能优化与业务价值的实现。

1.1"数据源多样性

尽管无法完全模拟复杂的现实，但尽可能多的采集现实世界的数据，对世界的描述才能尽可能接近真实。首先，进行数据源整合，除了传统的驾龄、驾驶习惯、车辆品牌与性能等直接数据外，现代车险定价模型还应整合社交媒体行为、地理位置数据（如常行驶路线、夜间出行频率）、天气条件等间接但高度相关的数据源。这些数据能够提供更全面的用户画像，帮助模型更准确地评估风险。其次，对采集的数据进行交叉验证，不同来源的数据之间可以相互验证，提高数据的可靠性和预测精度。例如，通过对比用户的驾驶习惯数据与车辆维护记录，可以识别出潜在的驾驶风险或车辆维护问题。最后，可以考虑对实时数据流进行应用，实时数据的接入使得车险定价模型能够动态调整，反映驾驶行为的即时变化。例如，基于车联网技术的实时驾驶行为监测，可以即时调整保费，鼓励驾驶员安全驾驶。

1.2"数据精细化处理

通过不同渠道得到原始数据具备不同结构和形态，无法直接交给人工智能模型统一使用。首先，需要对数据进行清洗，对于车辆行驶数据、驾驶员个人数据等容易结构化的数据，可以直接利用机器学习算法自动识别并纠正数据中的错误、缺失值或异常值，提高数据处理的效率和准确性。对于雨雪雾等恶劣天气以及夜间或强光下的驾驶条件复杂的驾驶场景，则人工进行数据干预和标注。其次，需要将来自不同渠道、格式各异的数据转换为统一格式，并进行归一化处理，确保模型能够公平、有效地利用所有数据。最后，通过特征选择、特征提取和特征转换等手段，从原始数据中提取出对模型预测最有价值的特征，进一步提升模型的预测能力和泛化能力[2]。

1.3"数据隐私与安全措施

在获得了可以进行训练和学习的数据后，还需要考虑数据安全性，尤其在一个充满不确定性的国际环境下，首先，要对数据采集的渠道和数据储存进行合规性管理，严格遵守GDPR（通用数据保护条例）、《网络安全法》等相关法律法规，确保数据收集、存储、处理和应用的全过程合法合规，同时，实施数据最小化原则，仅收集和处理实现业务目标所必需的最少数据[3]。其次，采用先进的加密技术保护数据在传输和存储过程中的安全，防止数据泄露，并对敏感数据进行脱敏处理，确保在数据分析过程中不泄露个人隐私信息。最后，建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问敏感数据，并实施数据访问审计，记录数据访问的详细情况，以便在发生安全事件时进行追溯和调查[4]。

2"保险产品设计

2.1"建立基于大数据与人工智能的风险评估模型

对于车辆行驶数据（如速度、加速度、急刹车次数）、车辆维修记录、用户驾驶历史、地理位置信息（如事故多发区）、天气条件、交通流量等数据，运用机器学习技术，对收集到的原始数据进行清洗、转换和特征提取，构建出能够反映驾驶风险的关键指标，如夜间行驶比例、超速频率、急变道次数等数据，采用深度学习、梯度提升树等算法，建立实时数据流处理机制，确保模型能够即时响应新的风险因素变化[5]，如新出现的道路施工、极端天气预警等，保持风险评估的时效性和准确性，结合历史赔付数据和风险特征，训练风险评估模型，模型需具备高准确率、低误报率和良好的泛化能力，以准确预测不同用户的潜在风险水平。

2.2"人工智能模型优化与迭代

在深入探讨人工智能模型优化与迭代的过程中，特别是在涉及定价策略优化与用户行为分析的背景下，可以从以下方面进一步丰富和深化内容[6]。

精细化A/B测试：确保A/B测试中的实验组与对照组在除定价策略外的所有变量上尽量保持一致，以准确衡量定价策略变化的影响。不仅限于单一价格点的调整，还可以测试价格区间、动态定价、捆绑销售、折扣策略等多种定价模型，探索不同策略对用户购买意愿、转化率及平均订单价值的综合影响。运用适当的统计方法（如T检验、卡方检验等）评估实验结果的显著性，确保观察到的差异并非偶然，而是真正由定价策略变化引起的。

用户反馈机制构建与数据分析：除了直接询问用户对定价的满意度外，还可以通过用户行为数据（如点击率、停留时间、购物车添加率、转化率等）间接评估定价策略的有效性。将用户反馈与赔付数据、利润分析等财务指标相结合，形成闭环反馈机制，动态调整定价模型，确保长期盈利能力和用户满意度的平衡。

自动化机器学习：利用贝叶斯优化、随机搜索等算法自动探索模型的最优超参数配置，减少人工试错成本，提高模型性能。借助神经架构搜索（NAS）等技术，自动发现最适合当前数据集的模型架构，特别是在处理复杂定价问题时，可以有效提升模型预测精度。通过自动化工具自动筛选、生成和转换特征，减少人工干预，提高特征质量，进而提升模型性能。

模型监控与持续改进：建立模型性能监控系统，实时跟踪模型的预测精度、稳定性及鲁棒性，一旦发现性能下降或异常波动，立即触发预警机制。随着市场环境、用户行为及数据分布的变化，不断引入新数据，更新模型训练集，保持模型的时效性和准确性，并定期组织模型评估会议，回顾模型表现，分析潜在问题，总结经验教训，为下一次迭代提供指导。

2.3"个性化保险产品

对于个性化数据构建需要综合用户基本信息（如年龄、性别、职业）、用户的驾驶行为数据（如行驶速度、急刹车频率、夜间行驶时间等）、车辆信息（如车型、使用年限、保养状况），以及地理位置数据（如常经路段、事故高发区等），构建精细化的用户画像，识别用户独特的驾驶行为模式，如稳健型、激进型、夜间频繁出行型等状态，并对识别出的高风险行为进行量化评估，如频繁超速增加的事故风险系数、夜间行驶对视线影响的量化评估等，评估每位车主的风险等级及特定需求，识别不同用户群体的保险需求和偏好，如新手司机关注的基础保障、商务人士需要的高额车损保障等。

基于此用户画像系统设计多层次、可定制的保险产品套餐。对于驾驶习惯良好、车辆保养得当的低风险用户，提供保费优惠的“安心驾享”套餐；对于常在复杂路况行驶的高风险用户，则推荐包含更多附加保障如“碰撞无忧”“涉水保障”的强化版套餐。同时，允许用户根据自身需求，自由组合险种与保额，甚至保险的时间，也并非完全一年一缴的方式，按出行方式实行单次计费等形式。最后，根据用户驾驶行为的变化和市场需求的演变，动态调整保险产品组合和价格策略，另外，也可以设计驾驶行为改善计划，如推送安全驾驶提醒、提供驾驶技能培训资源等，促进用户形成良好的驾驶习惯，保持产品的竞争力和吸引力，实现真正的“一人一策”，增强用户满意度和忠诚度。

3"深度定制服务与智能化升级

在竞争激烈的市场环境中，深度定制服务与智能化升级已成为企业区分于竞争对手、增强客户黏性的关键策略，核心在于深入理解客户需求，构建更完善的保险服务生态。

3.1"通过增值服务，打造全方位服务生态

随着车联网与自动驾驶技术的飞速跃进，保险公司正面临前所未有的机遇与挑战，促使它们积极探索如何将这些尖端科技深度融合至保险增值服务体系中，以打造更加智能化、个性化且高效便捷的用户体验。具体而言，保险公司可以从以下方面进行深入拓展。

数据驱动精准定价与风险评估：利用车联网技术实时收集车辆行驶数据（如速度、路线、驾驶行为等），结合大数据分析，保险公司能够更精准地评估车辆风险，实现保费的个性化定制。

预防性保险服务：保险公司可以与汽车制造商合作，利用车辆传感器和算法分析，提前识别潜在故障或事故风险，提供预防性维护建议或保险服务，减少事故发生的概率，同时降低赔付成本。

即时理赔与自动化处理：车联网技术使得车辆事故信息能够即时上传至保险公司系统，结合自动驾驶车辆的详细数据记录，保险公司可以快速判断事故责任，启动自动化理赔流程，大大缩短理赔周期，提升用户体验。

增值服务创新：基于车联网与自动驾驶技术，保险公司还可以创新推出一系列增值服务，如紧急救援服务优化（自动定位、快速响应）、道路安全提示（基于实时路况和驾驶行为）、车辆健康管理（定期报告车辆健康状况）等，全方位提升车主的用车安全与便利性。

个性化驾驶培训与指导：结合驾驶行为数据分析，保险公司可以为车主提供个性化的驾驶培训建议，帮助驾驶员改善驾驶习惯，降低事故风险。

智能风险管理与预警：实时监测和预警，有效管理潜在风险，为保险公司提供科学决策支持，同时也为车主提供更加安心的用车环境。

道路救援服务：利用车联网技术实时监测车辆状态，一旦检测到异常（如故障、事故）立即触发救援流程，通过GPS定位快速调度最近的服务团队前往现场，缩短救援响应时间。同时，结合AI客服系统，提供24小时在线咨询服务，解答用户疑问，指导初步自救措施。

驾驶辅助与安全培训：结合自动驾驶技术，开发驾驶辅助应用，如智能避障提醒、疲劳驾驶监测等，提升驾驶安全性。同时，定期举办线上/线下安全驾驶培训课程，邀请专业教练讲解驾驶技巧与交通规则，增强用户的安全意识。

3.2"优化理赔流程，提升效率与透明度

通过融合人工智能技术、区块链技术及客户自助服务平台等先进手段，对理赔流程进行全面优化与革新，旨在为客户带来更加优质的保险服务体验。

首先，引入智能定损技术代替传统的人工定损模式，通过图像识别与深度学习技术，系统能够自动识别车辆损伤情况，精确评估损失程度，并即时生成定损报告。不仅可以显著提高定损的准确性与效率，还可以通过用户自助报案，简化报案流程。

其次，引入智能审核系统代替传统人工审核模式，利用机器学习算法，有效识别并排除虚假理赔与重复理赔行为，从而降低了欺诈风险。为了确保理赔流程的透明度与公信力，可以引入区块链技术，通过分布式账本记录理赔全过程，确保每一步操作都可追溯、可验证。这种全程透明化的设计让客户能够清晰地了解理赔进度与结果，增强客户对理赔结果信任度，保障理赔数据的真实性与完整性。

最后，为了进一步提升服务便捷性与透明度，可以提供保单查询、理赔申请、进度跟踪等功能，并融入丰富的保险知识库与在线客服支持，客户可以随时随地通过这些平台获取所需信息与服务支持，享受更加便捷、高效、透明的保险理赔体验。

3.3"用户反馈与满意度收集，持续优化产品与服务的闭环

用户反馈与满意度收集是构建并持续优化产品与服务闭环中不可或缺的一环，它不仅是理解市场需求的窗口，更是推动企业创新与进步的驱动力。通过建立有效的反馈机制，收集并分析客户意见，可以及时发现服务中的不足，快速响应客户需求变化，实现产品与服务的持续优化。

在构建并持续优化产品与服务的闭环体系中，可以采取以下一系列措施。首先，建立多元化、全渠道的用户反馈收集体系，涵盖线上（官网、App、社交媒体、在线调查）与线下（客户服务热线、门店体验、面对面访谈）多种渠道，确保能够全面覆盖并精准捕捉不同用户群体的偏好与需求。其次，注重数据分析与挖掘的深度与广度，运用先进的数据分析工具和技术，对收集到的用户反馈进行深度剖析，识别用户行为的趋势、痛点及潜在需求，并结合用户画像技术，实现反馈数据的个性化解读，为产品改进和服务优化提供精准且富有洞察力的指导。同时，积极鼓励用户参与到产品与服务的设计、开发与改进过程中来，激发用户创造力，实现产品与服务的共同进化。最后，建立科学的满意度监测与评估体系，定期或不定期地对用户满意度进行量化评估，通过对比历史数据与行业基准，识别改进空间，并设定明确的提升目标与计划。

4"构建全面风险管理体系

尽管有人工智能模型可以进行整个保险过程的优化，但是在保险行业及任何金融服务领域，风险监控是确保业务稳健运行、保护客户利益及企业资产安全的核心职能，通过制定精准的风险应对策略、构建完善的风险监控与预警系统以及持续优化风险管理与控制流程，保险公司可以更有效地识别、评估、监控和应对各类风险，确保业务稳健发展，保护客户和企业利益[7]。当然，人工智能在风险管理方面也可以进行分析和细化。

4.1"风险监控与预警系统的构建

通过机器学习算法对大量理赔数据进行分析，系统能够预测潜在的理赔风险点，并提前介入管理，这种前瞻性的风险管理策略有助于优化理赔策略、加强风险防控措施，从而降低理赔成本并提升整体运营效率。

在当今复杂多变的商业环境中，构建一套高效、全面的风险监控与预警系统是企业稳健运营的关键。首先，需确立一个多维度、精细化的监控指标体系，不仅涵盖传统意义上的市场风险与信用风险，还深度融入操作风险、技术风险乃至法律合规风险等多重视角，实现对内外部环境的全方位扫描，确保对各类潜在风险因素的无缝覆盖与精准识别。例如，市场风险监控可依托宏观经济数据、行业动态及市场情绪分析；信用风险则通过信用评级、违约概率预测等手段进行；而操作风险与技术风险则需结合内部流程审计、系统稳定性监测及数据安全评估等多方面数据综合评估。

为实现风险的早发现、早预警、早处置，系统需集成先进的数据分析工具和算法，对监控指标进行7×24小时不间断的实时监控与深度挖掘。这些工具包括但不限于机器学习模型、大数据分析平台及自然语言处理技术等，它们能够自动识别数据中的异常模式、趋势偏离及潜在关联，为风险预警提供科学依据。同时，系统应建立分级预警机制，根据风险的紧急程度、影响范围及潜在损失大小，设定不同级别的预警阈值与响应流程。一旦触发预警，系统将立即启动应急响应预案，包括但不限于风险隔离、资源调配、信息通报及后续跟进措施，以确保风险得到及时有效控制，最大限度地减少对企业运营的影响与损失。此外，通过定期回顾与复盘，不断优化预警模型与应急方案，提升系统的智能化水平与适应性，为企业稳健发展保驾护航。

4.2"风险管理与控制的持续优化

在快速变化的市场环境中，企业风险管理与控制的持续优化不仅是生存之本，更是发展的驱动力。首先，构建并强化风险文化是企业风险管理的基石，从高层管理到基层员工，每个人都应将风险管理视为己任，融入日常工作的每一个环节。通过定期培训、案例分享、文化建设活动等形式，不断提升员工的风险意识与责任意识，确保风险管理理念深入人心，风险管理措施得到有效执行。这种文化氛围的营造，能够为企业筑起一道坚固的风险防线。

为了确保风险管理体系的有效性，定期的风险评估与审计是不可或缺的环节，可以通过组织由内外部专家组成的专业团队，采用先进的风险评估方法与工具，对企业面临的各类风险进行全面、深入的评估。同时，结合内部审计，对风险管理体系的完整性、有效性及合规性进行验证，及时发现并纠正存在的问题与漏洞。

此外，持续优化产品与服务、强化与客户的沟通互动也是保险公司保持领先地位的关键。在激烈的市场竞争中，保险公司需紧跟市场需求变化，不断创新产品与服务模式，提升客户体验与满意度。通过加强客户关系管理、优化理赔流程、提供个性化服务等方式，增强客户黏性与忠诚度。同时，积极利用社交媒体、移动应用等渠道加强与客户的互动与沟通，收集客户反馈与建议，为产品与服务的持续优化提供有力支持。

参考文献：

[1]庄豪楠.江苏省机动车辆保险赔付率的影响因素研究[D].合肥：安徽财经大学，2020.

[2]郑士芹.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].互联网周刊，"2024（9）：30-32.

[3]栾佳.公共数据授权运营中数据安全保障研究[D].烟台：烟台大学，2024.

[4]黄雄义.为保障金融数据安全提供法治支撑[J].中国金融家，"2024（5）：31-32.

[5]杨超.面向典型城市应用场景的自动驾驶汽车决策规划算法研究[D].重庆：重庆交通大学，2024.

[6]曾辉.王倩，赵普，大数据环境下的人工智能算法设计研究[J].产业创新研究，2024（12）：16-18.

[7]曲振涛.中银保险车险欺诈风险管理研究[D].西安：西安理工大学，2018.