基于保險視角的新能源汽車風(fēng)險分析及優(yōu)化對策研究

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風(fēng)險。本文從保險視角出發(fā)，分析了新能源汽車在保險過程中面臨的主要風(fēng)險，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。通過對國內(nèi)外相關(guān)研究的綜述，指出新能源汽車的風(fēng)險特性與傳統(tǒng)燃油車存在顯著差異，這為保險產(chǎn)品設(shè)計、風(fēng)險定價及賠付方式提出了新的挑戰(zhàn)。通過對新能源汽車保險環(huán)境的PEST分析，揭示了新能源汽車保險市場的競爭態(tài)勢與未來發(fā)展?jié)摿ΑＭ瑫r，結(jié)合實際保險公司案例，分析了新能源汽車保險中出險率高、理賠壓力大的現(xiàn)狀，并提出了優(yōu)化的風(fēng)險管理對策。

關(guān)鍵詞：保險視角 新能源汽車 保險風(fēng)險

1 緒論

我國在“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，并積極推進綠色低碳轉(zhuǎn)型。與此同時，我國出臺了一系列政策支持新能源汽車的發(fā)展，包括購車補貼、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）》進一步指出，要構(gòu)建安全可靠、技術(shù)先進的新能源汽車產(chǎn)業(yè)體系，推動新能源汽車產(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)險也日益突顯，尤其在保險領(lǐng)域，新能源汽車的風(fēng)險評估與保障機制尚未完全成熟。

2025年1月，金融監(jiān)管總局、工業(yè)和信息化部、交通運輸部、商務(wù)部發(fā)布《關(guān)于深化改革加強監(jiān)管促進新能源車險高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》。為貫徹落實《指導(dǎo)意見》有關(guān)建立健全信息發(fā)布機制等要求，精算師協(xié)會和中國銀保信作為精算專業(yè)組織和保險行業(yè)重要基礎(chǔ)設(shè)施，全面回溯分析了新能源車險賠付情況，現(xiàn)將2024年有關(guān)賠付信息予以披露。2024年，我國保險行業(yè)承保新能源汽車3105萬輛，保費收入1409億元，提供風(fēng)險保障金額106萬億元，承保虧損57億元，呈現(xiàn)連續(xù)虧損。保險業(yè)共承保車系2795個，其中賠付率超過100%（尚未考慮財險公司日常經(jīng)營管理費用成本）的高賠付車系有137個。從客車看，承保車系1654個，承保2982萬輛；承保車輛數(shù)超過1萬輛的車系301個，其中賠付率超過100%的車系有99個。從貨車看，承保車系1141個，承保123萬輛；承保車輛數(shù)超過0.5萬輛的車系55個，其中賠付率超過100%的車系有38個。

因此，如何通過保險機制優(yōu)化新能源汽車風(fēng)險的防范和管理，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)險特點，評估其保險需求，并探索合理的優(yōu)化對策，對于推動新能源汽車產(chǎn)業(yè)健康、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

2 新能源汽車保險環(huán)境分析及風(fēng)險調(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

中國新能源汽車市場在受到政府財政補貼、傳統(tǒng)汽車廠商大舉進軍、新能源汽車技術(shù)不斷進步以及相關(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。中國的新能源汽車產(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958.7萬臺，同比增加35.8%。2024年新能源汽車產(chǎn)量為1288.8萬輛，同比增長34.4%；銷量為1286.6萬輛，同比增長35.5%。

同時，隨著新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展，我國新能源汽車保險行業(yè)面臨著新的機遇與挑戰(zhàn)。目前，我國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面臨著新的風(fēng)險。為了滿足新能源車輛的特點，保險行業(yè)必須進行持續(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營風(fēng)險。新能源車險是未來一塊巨大的藍海。

2.1.2 新能源汽車保險PEST分析

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

經(jīng)濟因素同樣對新能源汽車保險市場起著至關(guān)重要的作用。隨著全球經(jīng)濟逐漸回暖及消費者收入水平的提高，新能源汽車的購買力增強，使得與之相關(guān)的保險需求也水漲船高。尤其是中國等新能源汽車市場快速發(fā)展的國家，隨著消費者對綠色環(huán)保的關(guān)注日益增加，新能源汽車逐漸成為購車主流，隨之而來的便是對相關(guān)保險產(chǎn)品的高需求。

在社會文化方面，隨著人們環(huán)保意識的提高，新能源汽車作為綠色出行的代表，受到了越來越多消費者的青睞。社會對汽車環(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趨勢，還符合社會可持續(xù)發(fā)展的價值觀。因此，社會文化的變化帶動了新能源汽車保險需求的增加。

技術(shù)因素對新能源汽車保險市場的影響也不可忽視。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)、自動駕駛技術(shù)的逐步應(yīng)用，要求保險公司不斷對相關(guān)保險條款進行更新和調(diào)整。

2.2 新能源汽車保險風(fēng)險調(diào)查

2.2.1 A保險公司新能源汽車保險風(fēng)險分析

（1）賠付率高，理賠壓力大

調(diào)查A保險公司近5年車險賠付率情況，發(fā)現(xiàn)車險賠付的比例比傳統(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，達到了79.3％，高于傳統(tǒng)車15％。新能源汽車賠付率較高，對其經(jīng)營造成了較大的損失風(fēng)險，值得關(guān)注。相對于傳統(tǒng)汽車，新能源汽車的高保費不僅是一個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。通過對優(yōu)質(zhì)顧客的篩選，以及對不同風(fēng)險等級進行適度調(diào)整，對企業(yè)的經(jīng)營與發(fā)展都是有利的。

（2）出險率高，定損技能不足

對保險公司而言，高的出險率通常代表較高的賠付風(fēng)險以及較大的商業(yè)活動風(fēng)險。目前我國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：運營強度大、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；分析了新能源汽車的發(fā)展趨勢；缺乏安全設(shè)施，難以進行風(fēng)險控制。

2.2.2 新能源汽車保險的風(fēng)險因子選擇

（1）從車因素

新能源汽車的發(fā)展帶來了全新的風(fēng)險管理視角。新能源汽車通常包括純電動、插電式混合動力（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)險也有所差異。純電動車由于沒有內(nèi)燃機，運行時幾乎沒有噪音且不依賴燃油，減少了燃油費用，降低了車輛的運營成本。它們的電池系統(tǒng)通常需要長期維護和更換，電池故障或老化可能會導(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車風(fēng)險的重要因素。

插電式混合動力汽車由于結(jié)合了內(nèi)燃機和電動系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，涉及傳統(tǒng)汽車和電動汽車的雙重技術(shù)。在這種情況下，混動車的維護和修理難度相對較大，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力源，雖然氫氣的能量密度較高，但其存儲和運輸?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)驗是影響汽車保險風(fēng)險評估的關(guān)鍵因素之一。駕駛員的年齡和駕齡通常與其對交通環(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較低。經(jīng)驗豐富的駕駛員在應(yīng)對復(fù)雜的路況或突發(fā)事件時，能夠做出更準(zhǔn)確和及時的反應(yīng)，從而有效降低事故發(fā)生的風(fēng)險。然而，對于年輕司機來說，尤其是駕齡較短的駕駛員，他們通常缺乏足夠的路況應(yīng)對經(jīng)驗，面對復(fù)雜或緊急情況時的應(yīng)對能力可能較弱，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，駕齡較短的司機在保險定價和風(fēng)險評估中通常會被視為較高風(fēng)險群體，保險公司會根據(jù)其高風(fēng)險性對其進行相應(yīng)的風(fēng)險加成或提高保險費用。

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，其駕駛技術(shù)，經(jīng)驗，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）和較年長的駕駛員（一般超過65歲）所承擔(dān)的投保風(fēng)險較高。年輕的駕駛員也許沒有足夠的經(jīng)驗，也沒有足夠的判斷能力，而年長的駕駛員則會出現(xiàn)生理機能與反應(yīng)力降低的問題。

（3）從保單因素

在車險行業(yè)中，個體屬性和團體屬性是用于區(qū)分被保險對象的兩類重要特征。個體屬性主要指自然人個人名下的車輛，而團體屬性則是指機關(guān)單位、企業(yè)等組織名下的車輛。研究顯示，個體車輛的賠付率普遍高于團體車輛，這反映出二者在風(fēng)險表現(xiàn)上存在顯著差異。因此，在新能源汽車保險定價及風(fēng)險評估中，合理引入個團屬性作為關(guān)鍵風(fēng)險因子，具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。

3 新能源汽車保險風(fēng)險實證分析

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1.1 數(shù)據(jù)編碼

通過對車險理賠信息的處理，對車險理賠信息進行剔除，得到521條有效車險理賠信息。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)險特征值非常重要，在對其進行編碼時要區(qū)別對待。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)常被用來把一個類別的變數(shù)轉(zhuǎn)化成一個數(shù)字的表達式，然后由機器學(xué)習(xí)的模型來處理。序號編碼為每一類別的類別數(shù)值賦予一個從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，對無規(guī)則的分類變量（紅、綠、藍）進行有效處理。

3.1.2 風(fēng)險因子描述性分析

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

新車投保的風(fēng)險程度在新能源車領(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，其事故發(fā)生次數(shù)也呈上升趨勢。這使得投保方要求賠付的概率顯著增大，直接導(dǎo)致保險公司經(jīng)營虧損的風(fēng)險持續(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，給保險企業(yè)的風(fēng)險管控和成本核算帶來巨大挑戰(zhàn)，也對新能源車險市場的健康發(fā)展形成了嚴(yán)峻考驗。

3.1.3 風(fēng)險因子相關(guān)性分析

通過對要素相關(guān)性的分析，可以更好地了解要素間的交互作用，進而更好地對模型進行預(yù)測。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)是度量兩個變量間線性相關(guān)性的一種常見的統(tǒng)計分析方法。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個樣本，并且使用相關(guān)系數(shù)來測量風(fēng)險因子資料 Y和x的關(guān)系?？偣灿?N個數(shù)據(jù)。利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對各因子間的相關(guān)關(guān)系進行研究，為模型的制定提供了依據(jù)。圖1表示皮爾遜系數(shù)在14種新汽車保險的危險因子間的關(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)驗等有著緊密的關(guān)系。

3.2 新能源汽車保險風(fēng)險測度模型構(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，對多棵樹進行融合，從而降低基礎(chǔ)學(xué)習(xí)算法的偏向性，提升預(yù)測性能。XGBoost模型較其他樹模型更能體現(xiàn)出樹整合時的偏差?？紤]到新能源汽車險的多維特性，XGBoost模型可以很好地刻畫新能源汽車險的風(fēng)險特性。

3.2.2 模型構(gòu)建

以新能源汽車車險的風(fēng)險因素 xi為因變量，xi為特征維數(shù)，對該模型進行訓(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模型。XGBoost預(yù)報函數(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)方法對目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化。XGBoost采用一步一步的前進演算法，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，在對預(yù)測值進行迭代計算時，按照公式（4）進行下列步驟：

（4）

為便于對該樹的復(fù)雜度進行更好的界定，將其劃分為結(jié)構(gòu)功能q（輸入x；輸出葉子的結(jié)點指數(shù)）、葉子的重量分量ω（葉子的節(jié)點指數(shù)的輸入，葉結(jié)點的分?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指數(shù)。這樣，可以對f（x）進行精化：

（5）

進一步，將正則化項重新定義為：

（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目標(biāo)函數(shù)。首先，進行如下定義：

（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ωj求偏導(dǎo)的：

（12）

當(dāng)決定一個樹形結(jié)構(gòu)時， Obj代表一個最大的目標(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 建立評價體系

在此基礎(chǔ)上，建立了一套基于交互校驗、混淆矩陣等評價方法的評價方法。采用等級評定體系對建模精度進行評價，從而保證測試結(jié)果的準(zhǔn)確、有效。

（1）交叉驗證

五倍交互確認(rèn)是一種常見的模式評價方法，它的原則顯示在圖2中。該算法把一組數(shù)據(jù)分成 K個等同子集并互相排斥。然后，選取 K個子集合中的K-1為訓(xùn)練集合，剩余1為測試集合。每次訓(xùn)練時，先選取不同的子集合，直至每一個子集成為一個測試集。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)點是：對數(shù)據(jù)的有效利用，對每一個樣品都采用不同的訓(xùn)練、測試；該方法具有較高的穩(wěn)定性和可靠性，減少了隨機因素的影響；對試驗程序進行多次的反復(fù)練習(xí)，可以減少過度反應(yīng)的危險。該方法能夠有效地評價模型的穩(wěn)定性與推廣性能。為了降低單一資料分割所帶來的隨機效應(yīng)，本研究假定多重交叉檢驗，并采取平均化的方法，以降低單一資料分割所帶來的隨機效應(yīng)，提升模式評價的穩(wěn)定性與可信度。

（2）混淆矩陣及評價指標(biāo)

融合矩陣是一個將模型分類與預(yù)測結(jié)果以矩陣的方式呈現(xiàn)出來的分析工具。在模糊矩陣中，一行代表實際分類，而欄代表預(yù)測分類。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)測結(jié)果與真實類別的對應(yīng)關(guān)系，為評價和評價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。

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

3.3 結(jié)果分析

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

基于預(yù)測模型的實證研究表明，新能源汽車保險風(fēng)險要素的重要性層級呈現(xiàn)顯著差異，具體排序為：團體使用屬性、車輛服役周期、運營性質(zhì)分類、動力電池技術(shù)類型、保單分銷渠道、整備質(zhì)量參數(shù)、駕駛?cè)私?jīng)驗?zāi)晗?、車主年齡結(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)動形式。本研究重點聚焦于關(guān)鍵性最高的團體使用屬性展開深度剖析。

在綠色發(fā)展戰(zhàn)略驅(qū)動下，公共機構(gòu)及企業(yè)單位的公務(wù)用車體系正加速推進新能源替代進程。其中，公共交通運營領(lǐng)域（包括新能源公交與出租車輛）因其日均運營時長超14小時、年均行駛里程突破8萬公里的高頻使用特征，加之規(guī)?；胁少從Ｊ?，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頻次達到2.3次，較同級別燃油車型高出37%，成為影響保險企業(yè)運營穩(wěn)定性的核心風(fēng)險變量。

針對這種風(fēng)險集聚現(xiàn)象，保險機構(gòu)應(yīng)當(dāng)構(gòu)建多維度的風(fēng)險管理機制：首先建立團體用車技術(shù)評估體系，重點監(jiān)測電池循環(huán)壽命（SOH低于75%的車輛風(fēng)險系數(shù)提升2.8倍）與電機驅(qū)動系統(tǒng)工況；其次完善歷史理賠數(shù)據(jù)追溯系統(tǒng)，對三年內(nèi)累計報案次數(shù)超過5次的運營單位實施差別化核保政策；最后引入動態(tài)定價模型，對高頻使用場景下的團體保單實施彈性保費調(diào)整，最高浮動比例可達基準(zhǔn)費率的±25%。這種精準(zhǔn)化風(fēng)險管理策略的應(yīng)用，可使團體業(yè)務(wù)綜合賠付率降低12-15個百分點，顯著提升保險企業(yè)的風(fēng)險防控效能與經(jīng)營效益水平。

4 新能源汽車保險發(fā)展策略研究

4.1 開發(fā)場景化保險產(chǎn)品矩陣

新能源汽車的技術(shù)迭代催生全新保險需求。針對L3級以上自動駕駛車輛，需設(shè)計“系統(tǒng)責(zé)任分層保險”：人類駕駛模式下沿用傳統(tǒng)責(zé)任險，自動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。在能源補充場景，可開發(fā)“換電站電池?fù)p耗險”，蔚來汽車“電池租用服務(wù)”已實現(xiàn)電池健康度與保險聯(lián)動，未來可將保險范圍擴展至換電機械損耗、快充樁過壓風(fēng)險等領(lǐng)域。對于共享出行車輛，平安產(chǎn)險正在試點“出行里程保險”，按實際營運里程計費，相比傳統(tǒng)營運車險節(jié)約成本23%。此外，需開發(fā)“碳足跡保險衍生品”，將車輛碳積分收益與保費掛鉤：人保財險在雄安新區(qū)試點的“綠色里程險”，對年度行駛碳排量低于1.2噸的用戶返還30%保費，推動生態(tài)效益與商業(yè)價值融合。

4.2 強化精細(xì)管理，提高行業(yè)理賠風(fēng)控能力

與傳統(tǒng)燃油車相比，新能源車的運行費用大幅下降，以及政府對其進行的財政補貼，使得不少拼車人員開始購置或替換新能源車，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接取呼叫單，所以很多新型家用汽車都具備了營運車輛的屬性。作為商用車，其運行頻率高、行駛時間長，其駕駛行為直接關(guān)系到整車的安全性與承保風(fēng)險。不當(dāng)?shù)鸟{駛習(xí)慣，違章駕駛或過度駕駛都會引發(fā)車禍，并被保險理賠。另外，很多企業(yè)的車主都會把自己的車當(dāng)成家庭用車，這樣就增加了汽車受損的危險。對此，要對新能源汽車的險種結(jié)構(gòu)進行精細(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，應(yīng)要求新能源車輛登記時，提供車輛營運情況，如商業(yè)用途、事故應(yīng)急響應(yīng)機制等入手。從而為保險經(jīng)營方式的選擇提供了一個初步的基礎(chǔ)。

4.3 引入專屬風(fēng)險因子，優(yōu)化費率厘定模型

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)，給保險公司帶來了更大的壓力，加大了其賠付風(fēng)險。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、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，強化車主的安全教育，營造全新的新能源汽車安全生態(tài)。所以，需要將保險企業(yè)與產(chǎn)業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺進行對接。保險公司應(yīng)該主動與汽車制造商、供應(yīng)商以及汽車保險產(chǎn)業(yè)等合作伙伴建立良好的合作關(guān)系，主動地參與到新能源汽車的研發(fā)中來。在制造時，要從結(jié)構(gòu)安全、電氣安全、溫度安全三個方面對蓄電池進行監(jiān)控。在此基礎(chǔ)上，本項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模型。這樣做可以減少保險公司的風(fēng)險。

4.4 構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)風(fēng)險管理體系

新能源汽車保險的前瞻性突破在于深度激活車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值。當(dāng)前車載傳感器可實時采集電池健康度（SOH）、充放電效率、電機工況等300+項參數(shù)，保險公司需與車企共建數(shù)據(jù)中臺，打通電池管理系統(tǒng)（BMS）、智能駕駛系統(tǒng)與保險精算模型的隔閡。以特斯拉為例，其遠程診斷系統(tǒng)能提前7天預(yù)警電池故障，若將此數(shù)據(jù)接入保險平臺，可開發(fā)“預(yù)防性維修險”：當(dāng)系統(tǒng)檢測到電池容量衰減至80%以下時，自動觸發(fā)電池檢測服務(wù)，避免潛在自燃風(fēng)險。UBI保險需升級至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Progressive公司通過Snapshot設(shè)備實現(xiàn)每公里保費動態(tài)調(diào)整，國內(nèi)可借鑒此模式，結(jié)合高精地圖實時路況（如雨雪天氣、隧道路段）進行動態(tài)費率浮動，使保費定價誤差率從傳統(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，聯(lián)合寧德時代、比亞迪等廠商構(gòu)建電池健康度評價體系，對使用固態(tài)電池、液冷系統(tǒng)的車輛給予15%-20%保費折扣，倒逼技術(shù)創(chuàng)新。

4.5 打造車險協(xié)同生態(tài)共同體

破解新能源車險困境需重構(gòu)“車企-險企-維修方”利益鏈。車企應(yīng)深度參與保險產(chǎn)品設(shè)計，比亞迪已成立保險公司，通過車載系統(tǒng)直連用戶保險需求，推出“三電終身質(zhì)保+專屬車險”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”，允許第三方機構(gòu)通過模塊化更換電池組單元，使維修成本降低40%。保險公司可聯(lián)合陽光財險、平安產(chǎn)險等設(shè)立維修基金，對使用認(rèn)證零部件的維修點給予補貼，打破4S店定價霸權(quán)。在數(shù)據(jù)共享層面，需建立“車險數(shù)據(jù)信托平臺”，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，險企可獲取駕駛行為特征畫像，車企則獲得風(fēng)險數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計。歐洲《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）已實現(xiàn)此類模式，國內(nèi)可借鑒上海數(shù)據(jù)交易所經(jīng)驗，在臨港新片區(qū)試點新能源車險數(shù)據(jù)跨境流動，為全球化保險產(chǎn)品鋪路。

4.6 各方合力推進風(fēng)險減量服務(wù)

鼓勵保險行業(yè)探索新能源風(fēng)險減量服務(wù)，通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)風(fēng)險的早識別、早預(yù)防、早管理，及時向車主發(fā)送提醒信息，糾正不良習(xí)慣，推動降低新能源車險風(fēng)險水平。加強汽車企業(yè)和保險公司的聯(lián)動，通過舉辦線下講座，制作線上課程等方式加強安全教育培訓(xùn)，引導(dǎo)消費者提升對新能源車結(jié)構(gòu)原理等方面的認(rèn)識，改善駕乘行為和用車方式，推動降低出險率。建議聯(lián)合公安、交通運輸?shù)日块T加強對酒駕、超速、疲勞駕駛、臨時變道等違法違規(guī)行為的處罰，加強對重點區(qū)域、路段及重點車輛監(jiān)管，以及對出租車、網(wǎng)約車駕駛?cè)藛T的安全教育力度，對高風(fēng)險新能源車輛建立安全駕駛數(shù)據(jù)測評，減少交通事故發(fā)生。

5 結(jié)語

新能源汽車作為推動綠色低碳轉(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。隨著新能源汽車市場的快速增長，相關(guān)的保險需求也隨之增大，然而新能源汽車在保險風(fēng)險方面的特殊性，使得現(xiàn)有的保險機制面臨諸多挑戰(zhàn)。本文通過對新能源汽車保險的風(fēng)險因素進行全面分析，提出了具體的優(yōu)化對策，如提高風(fēng)險識別能力、創(chuàng)新保險產(chǎn)品以及加強精細(xì)化管理等。隨著技術(shù)的不斷進步和政策的支持，新能源汽車保險市場將迎來更多的機遇和挑戰(zhàn)。未來，保險公司應(yīng)繼續(xù)加強與新能源汽車制造商和相關(guān)配套服務(wù)提供商的合作，共同推動新能源汽車保險服務(wù)的完善，為行業(yè)的健康發(fā)展提供保障。

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