蚂蚁金服入局商业车险图谋共创 风险定价亟待完善

­　　本报记者 李致鸿 北京报道

­　　导读

­　　其实，根据个人身份、行为习惯提升商业车险风险定价的准确性，在美国等国际市场已是比较成熟的技术，但是国内多数保险公司缺乏这类数据，导致精准定价能力不足，面临承保亏损的窘境。

­　　商业车险二次费率改革渐行渐近，蚂蚁金服突然入局令业界遐想万千。

­　　端午假期最后一天，蚂蚁金服对外宣布，向保险业开放“车险分”平台，即通过蚂蚁金服大数据、人工智能、数据建模等方面的技术，为商业车险风险定价由“从车”（与车相关）向“从人”（与人相关）因素转变提供依据。

­　　蚂蚁金服此举似欲在商业车险领域建立一个共创空间。长期以来，商业车险导致拼费用、抢规模等现象屡禁不止，并且由于缺乏与人相关的风险定价数据等因素影响，始终难以走出承保亏损的泥潭，违背费率改革的初衷。

­　　蚂蚁金服“车险分”平台能否入局成功，以及其“构想”是否能够重拾行业初衷，开启多方理想的发展境界，值得进一步观察。

­　　风险定价亟待完善

­　　太平财险党委委员、副总经理戴曙燕告诉21世纪经济报道记者，通常而言，商业车险的风险定价因素由“从车”与“从人”信息两部分组成。目前，国内商业车险的风险定价更多考虑“从车”信息，如车型、车龄、配置、车辆等。

­　　然而，恰恰是“从人”信息对商业车险的风险定价起着决定性因素。其实，根据个人身份、行为习惯提升商业车险风险定价的准确性，在美国等国际市场已是比较成熟的技术，但是国内多数保险公司缺乏这类数据，导致精准定价能力不足，面临承保亏损的窘境。

­　　根据21世纪经济报道记者梳理，2016年，仅有14家保险公司商业车险承保盈利，41家亏损的公司亏损总额达到63亿元，行业亏损比例达到75%。

­　　“以往，国内车辆多数属于单位用车，‘从车’信息容易确定。随着社会经济的发展，私家车数量增加，与人的因素关联越来越为紧密，保险公司容易收集的‘从人’因素包括性别、年龄、身份证号码（区分常住地）、驾龄、驾照类型等，但是还需获取更多的变量和数据，如职业、常用行驶路线、银行信用等级等。”究其原因，安盛天平首席战略官、健康险事业部CEO袁颖晖对21世纪经济报道记者如此分析。

­　　面对上述问题，蚂蚁金服“车险分”平台能否提供多维度数据，如何保证数据安全、信任等问题备受关注，这也是其能否推广的关键因素。

­　　蚂蚁金服保险事业群副总裁李冠如对21世纪经济报道记者的说法是，蚂蚁金服将“从人”信息通过人工智能等技术进行挖掘，对车主进行精准画像和风险分析，量化为300到700不等的车险标准分，分数越高代表风险越低。“保险公司在获得用户授权的情况下，可以查询用户的车险标准分，或是结合自身数据对职业特性风险度、身份特质风险度、信用历史、消费习惯、驾驶习惯、稳定水平等标签进行加工建模，得到自己的车险专用分，从而进行风险定价。”

­　　看重数据信任和有效性

­　　更为关键的是，蚂蚁金服“车险分”平台对商业车险现有市场格局和经营主体会否产生影响，具体产生什么样的影响？

­　　在商业车险费率改革后，因为NCD（无赔款优待系数）的引进，使得综合赔付率降低，使得大型公司在成本管控、分摊上的优势放大，具有更大空间投向前端费用，市场集中度进一步提高。在此背景下，市场主体为了追求市场份额或者业务，必然需要进行费用比拼，导致综合费用率持续攀升，综合费用率与综合赔付率倒挂，综合成本率居高不下。

­　　某财险公司战略部门人士对21世纪经济报道记者表示，“商业车险市场必须从单一费用竞争转变为品牌、服务等多元化竞争，如果能够根据自身风险识别能力、风险成本情况和风险定价能力，对不同风险水平的机动车和驾驶人厘定不同费率，则可提高风险定价精准度，降低理赔成本。”

­　　他续称，“作为中小保险公司而言，必然乐见成本的下降，但是其缺乏相关数据积累，而蚂蚁金服‘ 车险分 ’ 平台能否成功入局，要看双方信任的磨合以及数据的有效性，这需要信息的反馈。不过，在费用比拼持续的态势下，中小保险公司能否有定力提高风险定价能力，进行差异化服务，值得进一步观察。”

­　　对于中小保险公司的出路，某财险公司负责人对21世纪经济报道记者表示，“一是共享、二是细分，三是退出。中小保险公司由于没有规模，发展商业车险无法摊薄固定成本，可以借助信息中介力量，国外类似的第三方机构已经比较成熟，这种平台并非强制性，而是保险公司自己选择。中小保险公司可以考虑深入钻研某一领域，研究得更为深入，寻求差异化发展之路。”

­　　显然，蚂蚁金服的共创“图谋”抓住了行业“渴望”，但其建立的模式是否能开启一个多方理想的共享空间，则有待市场考量。