探索建立新能源车险风险分级制度
文/毅夫 湖南
新能源汽车与传统燃油车在动力系统、车身结构、智能配置等方面存在显著差异，导致其风险特征、维修成本大不相同。传统车险基于统一标准定价和承保的方式，难以精准匹配新能源汽车的实际风险状况。例如新能源汽车的电池系统是核心部件，其安全性和稳定性直接影响车辆风险，但传统车险并未对此进行针对性考量。新能源汽车的智能驾驶辅助功能在提升便利性同时，也带来了系统故障、数据安全等新的风险场景，电池的维修和更换成本高昂，且存在自燃等特殊风险，这些都使得建立保险车型风险分级制度迫在眉睫。
一、建立新能源车险风险分级制度的必要性
2024年，我国保险行业承保新能源汽车3105万辆，承保车系2795个，其中赔付率超过100%的高赔付车系137个，保费收入1409亿元，提供风险保障金额106万亿元，承保亏损57亿元。由于新能源汽车的历史数据
积累不足，保险公司难以准确评估其风险水平，导致保费定价缺乏科学依据。新能源汽车技术的快速迭代也给险企的风险评估带来挑战。根据原中国银保监会的数据，新能源车的平均保费比传统燃油车高出约20%，而赔付率则高出近10个百分点。这些因素共同导致了新能源车险市场的高赔付率和高保费问题，制约了市场的健康发展。
保险车型风险分级制度是一种基于车辆风险特征进行分类和定价的机制，其核心思想是：通过对车辆的各项风险因素进行量化评估，将具有相似风险特征的车辆归为同一等级，并据此制定差异化的保费标准。笔者认为，建立新能源车险风险分级制度在现阶段具有十分重要的现实意义：
一是有助于提高保险公司风险识别和定价能力。新能源车保险定价需量化风险因素，精准识别车型风险差异，制定差异化费率，避免不合理定价。这有助于保险公司提前识别高风险车型，采取风险防范措施，如与车企合作提升安全技术、为高风险车主提供增值服务等，以此降低赔付率，提升管理能力。同时，基于风险差异的定价方式使消费者支付更公平合理的保费。此外，保险公司还可构建产业链安全指数评价体系，测算产业链风险，分析各环节风险等级，制定预警方案，助力行业健康发展。
二是有助于促进新能源车险市场健康发展。透明机制可以使消费者清晰了解保费与风险之间的对应关系，从而增强对新能源车险的信任度，提高投保意愿。通过优化自主定价系数浮动范围，使车险价格与风险更为匹配，消费者将更愿意为合理的保障付费。透明的风险评估和定价机制也可以为保险公司开发创新产品提供坚实基础。保险公司可根据不同车型、使用场景和驾驶行为等多维度数据，设计出更具针对性和多样化的保险产品。透明机制还能推动新能源汽车数据跨行业合规共享，促进保险公司与车企、监管部门等多方合作，进一步提升定价精准度和合理性，降低保险公司赔付压力，为消费者提供更优质、实惠的保险服务。
三是有助于制定更加科学合理的行业政策。风险分级制度不仅有助于企业识别和管理风险，还能为监管部门提供有力的决策支持。通过系统化的风险评估和分级，监管单位可以更精准地掌握行业风险分布，从而制定更具针对性和科学性的政策，有效提升监管效率，避免“一刀切”的监管模式，使监管资源得到更合理配置。保险企业通过风险分级制度可以更清晰了解自身风险状况，从而采取相应的风险管理措施，提升风险防控能力。监管部门可以根据风险分级结果，提前预警和处置高风险企业或领域，防止风险的扩散和蔓延。
四是有助于消费者做出适合自己的选择。风险分级制度为消费者提供公平合理的保险选择，车主可根据车辆风险等级精准挑选保险产品和费率，避免传统车险“一刀切”定价的不公平现象。良好的驾驶行为和车辆维护可降低风险评级，享受费率优惠，激励车主注重安全与规范，增强对保险公司的信任。同时，该制度也能推动保险公司实现定价、承保、理赔的精细化管理，借助大数据和人工智能技术，更精准评估风险，制定个性化方案，满足不同需求，提升市场透明度与公正性。
二、实施风险分级制度的挑战
一是数据获取与共享难。新能源汽车相关数据目前分散在车企、保险公司、政府部门等多个主体，实现数据的有效收集和共享面临诸多挑战。一方面，数据产权归属不明晰，企业担心数据共享会损害自身商业利益。另一方面，数据安全和隐私保护问题也制约了数据的自由流通。
二是技术实现难。保险车型风险分级的技术实现难度较大，需要多维度数据收集与分析。车辆技术参数是基础，如电池容量、续航里程、充电功率、电机性能等，这些数据能反映车辆性能和潜在风险点。例如，电池容量越大，热失控风险越高；高充电功率虽缩短充电时间，但增加故障风险。同时，车辆使用数据也至关重要，通过车载传感器和车联网技术，可实时收集行驶速度、加速度、制动情况、行驶轨迹等信息，以及智能驾驶功能的使用频率、操作习惯和系统报错记录等等。这些数据都能为险企的风险评估提供依据，如频繁急加速、急刹车会增加零部件磨损和故障概率，进而影响保险风险评级。
三是市场接受难。新的风险分级制度可能会改变现有的保费结构，如何让消费者理解和接受这一变化也是一个挑战。对此，保险公司应加强宣传和沟通，提高制度的透明度，同时可以考虑设置过渡期，逐步推进新制度的实施。我们可以参考英国保险协会（ABI）在推广车险定价改革时的做法，通过多种渠道向消费者解释新制度的优势和必要性。
三、建立新能源车险风险分级制度的建议
（一）建立全面的数据收集与分析系统。在技术参数方面，重点关注新能源汽车的电池类型、续航里程、电机效能、电控系统等关键指标，这些因素直接影响车辆的性能和风险水平。例如，电池的热管理方式、电池质量、零整比等都是影响赔付风险的重要因素。车辆的使用数据，如日均行驶里程、夜间行驶时长占比、快充次数占比等动态信息，也是评估风险的关键。维修记录和事故数据则提供了车辆实际使用中的风险暴露情况。通过分析维修记录，可以了解车辆的易损部件和故障频率；而事故数据则有助于识别高风险驾驶行为和车辆设计缺陷。这些数据的收集需要与车企、维修机构、保险公司等多方合作，打破数据壁垒，形成统一的数据管理平台。在数据分析方面，充分利用大数据和人工智能技术是关键。通过机器学习算法（如XGBoost、随机森林等），可以对海量数据进行深度挖掘和分析，识别出影响新能源车险风险的关键因素。该系统还应具备数据预处理和异常值检测功能，以确保数据质量。通过数据清洗、去重、填补缺失值等操作，去提高数据的可用性。利用大数据平台（如Hadoop、Spark）进行数据存储和计算，能够有效提升数据处理效率。
（二）进行风险因素识别与权重分配。通过数据分析识别风险因素，并结合专家评估和机器学习算法确定权重，为新能源车险的风险管理提供科学依据，提升风险识别和定价的精准度。通过对大量数据的分析，可以识别出对新能源车险风险影响较大的因素，如电池类型、续航里程、充电方式等。例如，数据显示不同电池材料的车险赔付率存在差异，而电池的零整比、热管理冷却装置类型等也会影响风险。续航里程越长、快充次数占比越高的车辆，其出险频度和赔付率也会越高。为了科学确定各因素的权重，我们可以结合专家评估和机器学习算法。专家评估法通过邀请领域专家对各因素进行打分，根据专家的主观判断确定权重。这种方法的优点是能够充分利用专家的经验和知识，但也可能存在主观性。为弥补这一不足，可以结合机器学习算法，如随机森林、神经网络等，通过训练模型自动学习各因素的权重。这些算法能够处理大量数据，发现数据中的复杂关系，从而提高权重分配的客观性和准确性。此外，还可采用组合赋权法，如将层次分析法与信息熵法结合。层次分析法通过专家对因素两两比较确定权重，而信息熵法基于数据的离散程度分配权重，两者结合可以平衡主观与客观因素。这种综合方法能够更好地反映各因素对整体风险的贡献度，提高风险评估的科学性与可靠性。
（三）建立风险等级划分与保费定价模型。综合考虑风险等级、历史赔付数据、市场供需等因素，确保定价合理且具竞争力，并建立动态调整机制，根据市场变化和技术进步及时更新。通过对车辆自身风险、使用环境风险、驾驶行为风险等多因素综合评估，构建风险等级划分模型，基于电池、电机、电控等关键部
件续航里程、充电时间、使用寿命等性能指标量化打分，考虑温度、湿度、路况等因素，极端天气和复杂路况会增加风险。通过车联网数据评估超速、急刹车、疲劳驾驶等驾驶行为。运用层次分析法（AHP）将风险因素分为车辆自身、使用环境、驾驶行为三个层次，分别赋予权重（如40%、30%、30%）。各层次内部进一步细化指标并赋予权重。利用历史数据训练机器学习模型，通过监督学习算法（如决策树、随机森林）优化风险评估，定期更新模型以适应新风险特征。根据风险评估结果，将车型划分为低、中、高风险等级，对应风险系数分别为0.8、1.0、1.2。结合风险系数、历史赔付数据和市场供需状况定价。历史赔付数据用于评估赔付成本，市场供需影响保费竞争力。定期评估市场变化、技术进步和风险特征变化，及时调整风险分级和定价模型，优化定价策略。通过以上方法，去构建较为科学合理的风险等级划分与保费定价模型，有效平衡风险与收益，提升保险服务质量和市场竞争力。
（四）建立行业数据共享平台，制定统一的数据标准和共享机制，加强数据安全和隐私保护。建议建立第三方数据监管平台，利用区块链等技术确保数据真实可靠；推动跨行业合作，如车企与保险公司通过数据共享优化车险定价；完善数据安全责任共担机制，加强上下游协同，确保数据在全产业链的安全管理。政府也可通过建立公共数据平台，整合多源数据，推动数据共享。欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）为数据保护提供了成熟的经验和框架。GDPR强调数据主体的权利，如知情权、访问权、删除权等，并要求企业采取适当的技术和管理措施来保护数据。在建立行业数据共享平台时，我们可以参考GDPR的相关规定，结合中国现有的法律法规，制定符合国情的数据保护措施。例如，通过数据加密、访问控制等技术手段，保障数据在传输和存储过程中的安全性；明确数据共享的规范和要求，确保数据共享的合法性和合规性。加强数据安全基础设施建设，完善数据分类分级保护制度，提升数据安全保障水平。
（五）构建新能源车险风险分级制度。通过精准定价、激励安全驾驶和防范行业系统性风险三大核心目标，实现新能源车保险市场可持续发展。制度设计可以围绕车辆自身属性、车主行为与使用模式以及外部环境因素三大风险分级维度展开，涵盖技术参数、驾驶习惯、气候条件等具体指标。技术支撑体系通过数据整合、风险评估模型和监管合规手段，为制度实施提供保障。试点验证、政策协同和市场落地三个阶段，稳步推进。借鉴美国ZEV保险计划、欧盟碳排放交易机制等国际经验，应对数据孤岛、消费者公平争议和技术伦理风险等挑战。通过数据驱动和动态定价实现消费者、企业和社会的多方平衡，推动新能源汽车产业安全升级，助力“双碳”目标实现。
（六）多措并举提高客户对新风险分级制度接受度。利用社交媒体、官方网站、线下活动、邮件、短信等渠道，发布图文、视频、案例分析等宣传资料，直观介绍新制度优势和必要性。根据客户风险等级和需求，进行差异化沟通。高风险客户重点解释精准评估与合理保障，低风险客户强调保费优惠和性价比。清晰阐述新制度的分级标准、风险评估方法、保费调整机制等内容，让客户理解其对保费和保障的影响；公开实施流程，如数据收集、风险评估、保费计算等，增强客户的信任度。设置过渡期，提供新旧保费结构选择或新制度保费优惠，减轻客户负担；收集客户反馈，优化制度；提供定制化投保方案，满足个性化需求。除基本产品保障外，提供风险管理咨询、健康检查、安全培训等增值服务，提升客户体验和认可度。举办保险知识讲座，发布科普文章，制作知识手册，帮助客户更加理解保险价值，为接受新制度打下基础；强调新制度相比旧制度的优势，如公平定价、精准评估、个性化保障等等。通过简化保险购买和理赔流程，减少手续和等待时间，提升客户满意度；建立快速响应机制，及时解答客户疑问，展现保险的专业与贴心。