数字时代车险改革与创新产品设计：基于“行驶风险地图”的“车险行程保单”之探索

在数字技术飞速发展与新能源汽车市场迅猛崛起的双重驱动下，中国车险行业正经历深刻变革。2024年，中国车险保费收入达到9136.73亿元，首次突破9000亿大关，但增速落后于财产险行业。新能源汽车的复杂技术特点给传统车险定价模型带来了巨大挑战，导致赔付成本上升，产品适配性不足。在此背景下，“车险行程保单”作为一种创新的保险产品设计应运而生，其依托车联网技术与互联网模式，采用“一单一价一结”的动态定价机制，为商用车领域UBI保险的落地提供了可行路径。

“车险行程保单”是一种基于实时驾驶行为与运单数据的动态保险产品，具有以下显著核心特征：

按需计费：区别于传统年度保单的固定定价模式，它以单次行程为计价单位，综合考虑行驶路线、时长、路况、驾驶行为等多维度因素进行动态定价。这种 “按使用付费”（Pay - As - You - Drive，PAYD）的方式，能够根据车辆实际使用情况灵活调整保费，使保费定价更加公平合理，精准匹配每一次行程的风险水平，避免了传统保单 “一刀切” 的弊端。

数据驱动：借助先进的车联网设备，该保单能够实时采集丰富的车辆运行数据，包括急刹车、超速、夜间行驶、行驶轨迹等驾驶行为信息。同时，运用区块链技术保障数据的安全性与可信度，确保数据在采集、传输和存储过程中的完整性和不可篡改性，为精准定价和风险评估提供坚实可靠的数据基础。

新能源汽车的挑战：2024 年新能源车险综合赔付率大幅高于传统车辆，新能源汽车复杂的设计，如电池损耗、自动驾驶系统故障等问题，使得传统定价模型难以准确评估风险。以电池为例，其在新能源汽车成本中占比较高，且电池损耗的检测和定损缺乏统一标准，导致保险公司在理赔时面临诸多难题，赔付成本居高不下，传统车险产品难以有效应对这些风险。

市场痛点：在网约车、货运车等高频使用场景中，用户对灵活投保与精准定价的需求极为迫切。传统年度保单无法根据实际出行情况调整保费，例如网约车司机每日行驶里程和时间差异较大，按照传统保单缴费，司机可能承担不必要的保险成本，无法满足其碎片化出行的保险需求。

“行驶风险地图”的核心逻辑与技术创新在于建立动态风险评估体系。

“行驶风险地图”突破了传统车险以静态数据（如车型、驾驶人年龄）为主的定价模式，通过整合以下动态数据构建多维风险评估模型：

实时路况：结合高精度北斗导航与交通大数据，识别事故高发路段（如急转弯、陡坡）、拥堵时段等风险因子；

环境变量：天气（雨雪、雾霾）、光照条件（夜间/白天）等对驾驶安全的影响；

历史事故数据：通过机器学习分析区域事故频率与严重程度，形成风险热力图；

驾驶行为数据：急加速、急刹车、超速频率等行为特征与特定路段风险关联性。

数据融合：车联网设备实时采集车辆状态与位置信息，结合第三方地图平台（如高德、百度）的路况数据，实现毫秒级更新；

模型构建：采用Logistic回归与随机森林算法，量化不同路段风险权重，并通过深度学习预测动态风险概率；

可视化呈现：保险公司后台系统生成交互式风险地图，标注不同颜色标识风险等级（如红色为高风险区），供精算师与用户参考。

车联网与大数据分析、区块链与智能合约、人工智能定价模型等技术的应用，可为“车险行程保单”提供强大的技术支持：

车联网（IoT）与大数据分析：通过车载智能终端设备，“车险行程保单” 能够实时采集车辆的速度、位置、行驶轨迹、急刹车次数、油耗等丰富的驾驶数据，并结合高精度地图与实时交通流量信息，精准评估单次行程的风险系数。车联网技术的实时监测功能，使保险公司能够全面掌握车辆的运行状态，而大数据分析则能对海量的驾驶数据进行深度挖掘和分析，识别潜在风险因素，为动态定价提供科学、准确的依据。

区块链与智能合约：区块链技术的去中心化、不可篡改和可追溯特性，有效保障了数据的安全性和可信度，防止数据被恶意篡改和伪造。智能合约则基于预设的规则和条件，能够自动执行理赔流程。在事故发生后，智能合约可以快速、准确地触发理赔，减少人为干预，提高理赔效率，为用户提供更加便捷、高效的服务。

人工智能定价模型：利用机器学习算法对历史事故数据、驾驶行为数据以及车辆相关信息进行分析和学习，实现动态保费调整。例如，频繁夜间行驶、急加速和急刹车次数较多、长时间连续驾驶的司机，因其驾驶行为风险较高，需支付更高保费；而安全驾驶记录良好、驾驶行为规范的司机，则可享受保费折扣。

“车险行程保单”以单次驾驶行程为单位，通过“行驶风险地图”动态调整保费。风险干预与用户激励机制包括预警功能和保费返还机制。精准理赔优化则通过风险地图快速定位事故路段的历史风险等级，辅助判断责任归属。

精准风险评估与定价

按里程与风险定价：借助“行驶风险地图”，“车险行程保单”可以根据车辆的实际行驶里程和经过路段的风险等级动态计算保费。例如，车辆在高风险路段行驶时，保费会相应增加；而在低风险路段行驶时，保费则会降低。

个性化定价：这种模式打破了传统车险“一刀切”的定价方式，实现了真正意义上的个性化定价。对于驾驶行为良好、行驶路线安全的司机，保费会显著降低，从而激励司机更安全地驾驶。

“行程保单”以单次驾驶行程为单位，通过风险地图动态调整保费。例如：用户规划从A到B的路线时，系统自动计算途经路段的综合风险值，生成差异化保费（如选择绕行高风险区可降低保费），若实际行驶路线偏离规划路径，系统实时追踪并重新核算保费，结合驾驶行为数据（如超速次数）进行微调。

数据驱动的风险管理

实时数据监控：通过车联网技术，“车险行程保单”可以实时监控车辆的行驶数据，并将其与“行驶风险地图”进行匹配，实时评估风险。这种实时监控不仅可以用于保费计算，还可以在发现高风险驾驶行为时及时发出预警，帮助司机纠正不良驾驶习惯。

风险减量管理：基于“行驶风险地图”，保险公司可以为司机提供更精准的风险管理建议，例如建议避开高风险路段或调整行驶时间。这种主动的风险管理方式有助于降低事故发生率，提高整体道路安全。风险干预与用户激励

预警功能：车辆进入高风险区域时，车载设备触发语音提示，建议减速或改道，降低事故概率；

保费返还机制：若用户全程遵守安全驾驶建议，系统按风险规避比例返还部分保费，形成正向激励。

事故发生时，风险地图可快速定位事故路段的历史风险等级，辅助判断责任归属（如该路段事故高发可能涉及道路设计缺陷）；结合车辆传感器数据（如碰撞瞬间车速、制动状态），实现理赔自动化审核，缩短处理周期。

“车险行程保单”通过动态定价机制降低逆选择风险，提升客户粘性，促进绿色出行。在新能源网约车UBI试点中，通过整合平台运单数据和车辆电池健康度等信息，实现精准定价。市场与客户需求的精准匹配

满足运营车辆需求：网约车和出租车等运营车辆的行驶里程和风险特征与私家车有很大不同。传统的车险产品往往难以满足其需求，而“车险行程保单”则可以根据其实际运营情况提供更贴合需求的保险服务。动态定价机制使得高风险用户需要支付更高的保费，有效减少了高风险用户对保险池的侵蚀。通过精准定价，保险公司能够更好地筛选风险，合理配置保险资源，提高盈利能力，保障保险市场的稳定运行。

提升客户粘性：保费与收入直接挂钩，接单越多、保费分摊越低，司机的经济负担得到有效减轻，对平台和保险产品的认可度大幅提高，增强了客户粘性。同时，良好的客户体验也有助于平台吸引更多司机加入，形成良性循环，促进平台业务的持续增长。

促进绿色出行：新能源车险行程保单通过设置折扣激励低碳驾驶行为，如减少空驶里程、合理控制车速、避免急加速和急刹车等，助力 “双碳” 目标实现。也有助于降低司机的能耗成本，提高经济效益。

新能源网约车 UBI 试点：保险公司与网约车出行平台合作，为新能源网约车提供行程保单服务。试点项目应覆盖多个城市，涉及不同区域的运营场景，包括一线城市的繁华商业区、二线城市的交通枢纽以及旅游城市的热门景点周边等，旨在为新能源网约车司机提供更贴合实际需求的保险保障。发挥 “车险行程保单” 在新能源网约车领域的显著的优势，有效降低风险，提高保险公司的经营效益，同时也为司机减轻经济负担，实现保险公司与司机的双赢。

客户体验提升：这种创新的UBI产品不仅能让司机享受到更公平合理的保费，还能通过实时风险管理服务提升驾驶安全性和舒适性。

推动车险数字化转型。“车险行程保单”结合“行驶风险地图”，是车险行业数字化转型的重要一步。它不仅提升了保险公司的定价能力和风险管理水平，还为整个行业提供了新的发展方向。

车企（如特斯拉、比亚迪）通过整合风险地图与车机系统，将保险服务嵌入用户生态链，增强用户粘性；

中小保险公司可依托第三方科技平台获取风险地图数据，突破传统巨头的数据垄断。

数据隐私与安全：用户对行车数据的隐私安全高度关注，担心数据被滥用。在 “车险行程保单” 的应用场景中，从数据采集环节来看，车联网设备在收集大量行车数据时，如何确保采集的合法性和最小必要原则的落实存在挑战。部分保险公司可能存在过度采集数据的嫌疑，超出了保险业务风险评估所必需的范围，这无疑增加了用户数据泄露的风险。在数据传输过程中，尽管采用了加密技术，但面对日益复杂的网络攻击手段，数据传输的安全性仍难以得到绝对保障。黑客可能会利用网络漏洞，窃取传输中的数据，或者篡改数据内容，影响保险产品的定价和风险评估的准确性。在数据存储方面，随着数据量的不断增长，存储系统的安全性和稳定性面临考验。一旦存储系统出现故障或被攻击，大量用户数据将面临泄露风险。而且，当保险公司与第三方合作进行数据分析或业务拓展时，数据的共享和授权管理也存在诸多问题。如何确保第三方在合法合规的前提下使用数据，防止数据被二次滥用，是亟待解决的难题。虽然国家数据局印发的《可信数据空间发展行动计划（2024 - 2028 年）》以及六部委发布的《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》为数据安全提供了政策指导，但在实际操作中，如何将政策落实到位，仍面临诸多挑战。例如，不同地区、不同企业对于数据分类分级的标准理解和执行存在差异，导致在数据流通和共享过程中，安全保障措施难以统一实施。

技术成本高企：中小保险公司缺乏车联网设备部署能力，设备采购和安装成本高昂，如一套完整的车联网设备及配套服务，每年的成本对于中小保险公司来说可达数百万元。AI 模型开发和大数据分析需要专业的技术团队和大量资金投入，中小保险公司难以承担。这导致市场集中度进一步加剧，大型保险公司凭借技术和资金优势占据主导地位，中小保险公司在创新产品推广方面面临巨大压力。此外，技术的快速更新换代也要求保险公司持续投入资金进行技术升级和维护，进一步增加了中小保险公司的运营成本。

完善数据治理：由行业协会或监管部门牵头，建立统一的行业级数据共享平台—“可信数据空间”。采用先进的加密技术，如量子加密算法，对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，运用数据脱敏技术，对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。例如，将用户的姓名、身份证号等敏感信息进行加密或替换，只保留与风险评估相关的必要数据。积极应用联邦学习技术，允许各方在不共享原始数据的情况下进行联合建模。多家保险公司可以通过联邦学习技术，共同训练风险评估模型，提高模型的准确性和泛化能力，同时保护各自的数据隐私。完善相关法律法规，明确数据采集、使用和共享的规范，加大对数据泄露行为的处罚力度。

政策先行先试：在自贸区或新能源汽车示范区设立 “监管沙盒”，允许创新产品在局部地区突破现有法规限制，进行试点推广。通过 “监管沙盒”，监管部门可以在可控环境下对行程保单进行监测和评估，积累监管经验，为全面推广提供依据。监管部门应制定针对行程保单的专项政策，明确动态定价的合法性，规范数据采集和使用流程，为保险公司提供明确的政策指引。例如，规定保险公司在采集数据前需获得用户明确授权，且数据使用应遵循最小必要原则；明确动态定价的计算方法和调整范围，确保定价的公平合理。建立监管协调机制，加强不同地区、不同部门之间的沟通与协作，避免出现监管冲突和空白。

行驶风险地图可为自动驾驶系统提供实时路况风险评估，优化路径规划算法；同时，自动驾驶数据（如传感器冗余度）可反向完善风险地图的精度。

结合共享出行、货运物流等场景，推出分时保险、按需保险等创新产品，例如货运车辆途经高风险山区时临时加保。

“车险行程保单” 作为数字时代车险改革的创新成果，是数字技术与保险业务深度融合的结晶，也是保险行业应对新能源革命和用户需求升级的必然选择。它在提升行业效益、满足市场需求、促进绿色出行等方面将展现出巨大潜力。

在推广过程中，“车险行程保单” 也会面临着数据隐私与安全、监管滞后、技术成本高企等诸多挑战。通过完善数据治理、政策先行先试、技术普惠化等对策建议，可以有效应对这些挑战，推动 “车险行程保单” 的广泛应用。