車險鏈式自動化決策管理模式

[摘 要]站在新能源汽車和保險行業高質量發展歷史交匯點，如何提升車險自動化水平，實現車險業務自動決策、數據自動化挖掘，成為汽車保險行業高質量發展的重要課題。作為中國一汽集團產業金融的重要一環，鑫安汽車保險股份有限公司圍繞集團新能源產業發展布局，以全鏈風險管控為核心，以管理決策效率提升為重點，創新引入AI識別、駕駛行為分析等新一代數字技術，系統打造車險鏈式自動化決策管理模式，在大幅提升車險業務全流程管理效能的同時，促進了新能源汽車綜合用車成本下降，實現了車險經營管理的可跟蹤、可回溯。

[關鍵詞]新能源汽車；車險業務；自動化決策管理

一、公司簡介

鑫安汽車保險股份有限公司（簡稱“鑫安保險公司”）經原中國保險監督管理委員會批準于2012年6月15日成立，注冊資本為人民幣10億元，注冊地為吉林省長春市。

公司前五大股東為：一汽資本控股有限公司（持股比例20%）、一汽解放集團股份有限公司（持股比例17.5%）、一汽資產經營管理有限公司（持股比例17.5%）、長春一汽富維汽車零部件股份有限公司（持股比例17.5%）、富奧汽車零部件股份有限公司（持股比例17.5%）。

一直以來，鑫安保險公司始終依托中國一汽集團生產企業布局和遍布全國的汽車銷售網絡，為集團產業鏈上下游提供多樣化保險產品，通過創新型、集成型、戰略支持型等差異化保險方案，為“生產-流通-銷售-消費”各個環節提供全面保障。公司現已設立吉林分公司、山東分公司、天津分公司、四川分公司、青島分公司和江蘇分公司等六家省級分公司，在全國范圍內開展保險業務，其中涉及合作的汽車上下游經銷商達1300余家，合作的服務網絡覆蓋全球。

近年來，為提升保險經營管理水平，構建核心技術競爭能力，擴大市場業務規模，鑫安保險公司圍繞機動車輛保險（簡稱“車險”）業務，以數字化決策和管理精力最優分配為原則，實施全鏈條自動化決策管理，通過保險精算技術應用、模型架構搭建，產出了包括精算數據庫、聯合實驗室、定價模型、報價及監測系統等一系列技術成果。

在業務管理轉型方面，公司建立了貫穿承保篩選、理賠管控、業務回溯等全流程的自動化決策管理工具，并通過多維度數據監測、規則引擎優化與數字化決策流的建立，打通保險承保理賠管理循環，實現業務管理與模型管理同步升級，車險業務經營水平顯著提升。

截至目前，公司累計保險保障金額達14.78萬億元，實現保費收入54.12億元。其中，車險業務累計保險保障金額1.14萬億元，實現車險保費收入24.76億元，累計為289萬臺車輛提供車險服務。

二、實施背景

（一）順應新能源汽車產業發展形勢的需要

習近平主席在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上宣布：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和。”

交通領域是碳排放大戶，根據《中國移動能源環境管理年報（2021）》數據統計，交通領域碳排放約占我國碳排放總量的10%，其中公路運輸年均排放10億噸二氧化碳，占交通行業排放總量的85%左右。

“雙碳”目標下，國務院辦公廳于2020年發布《新能源汽車產業發展規劃（2021- 2035年）》，強調“發展新能源汽車是我國從汽車大國邁向汽車強國的必由之路，是應對氣候變化、推動綠色發展的戰略舉措”。規劃還明確提出我國新能源汽車發展的愿景：“到2025年，我國新能源汽車市場競爭力明顯增強。力爭到2035年，我國新能源汽車核心技術達到國際先進水平的發展愿景”。

在這一背景下，車企制定實施新能源汽車發展戰略，不僅是自身實現可持續發展的必然選擇，也是適應全球能源轉型的大勢所趨。

（二）破解新能源汽車保險行業困局的需要

近年來，在國家新能源發展戰略的加持下，新能源汽車銷量強勢增長。 2022年，我國新能源汽車全年銷售688.7萬輛，市場占有率提升至25.6%；自主品牌競爭力大幅提升，在全球新能源汽車銷量排名前十的企業集團中，我國占據3席，在動力電池裝機量前十企業中占據6席。

同時，我國新能源汽車配套環境日益優化。截至2022年底，全國累計建成充電樁521萬個、換電站1973座，建立動力電池回收服務網點超過1萬個，基本實現就近回收。

隨著新能源汽車產業的快速發展，我國保險行業也推出了綠色保險發展策略。2021年，中國保險行業協會發布了《新能源汽車商業保險專屬條款（試行）》，為新能源車輛提供更具針對性的專屬保障，推進新能源汽車保險保障和保險服務換代升級，支持國家“雙碳”綠色產業布局和保險行業可持續發展，新能源汽車保險市場規模也呈現出持續擴大的趨勢。2021年，我國新能源車險保費規模達到350億元，同比增長56%；2022年，我國新能源車險保費約708億元，同比增長102%。

然而，由于新能源汽車具有起步快、噪音低、高配件價格、高價值的三電系統以及年輕化的客群等特點，導致汽車保險的綜合成本顯著高于傳統燃油車，這也是造成新能源車企銷量掣肘的一大痛點。

根據行業數據顯示，新能源車險業務經營困局重重，行業頭部三家保險公司僅盈利1- 2個百分點，而中小型公司則普遍面臨虧損狀態。面對保險行業產品同質、利潤趨薄，中小型公司依靠傳統經營模式，已很難生存下去。

（三）落實集團新能源發展戰略的需要

中國一汽集團以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，全面貫徹黨的二十大精神及中央經濟工作會議精神，牢記習近平總書記視察一汽時的殷切囑托，立足新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局，緊密圍繞制造強國、質量強國等國家重大戰略部署，聚焦電動化、智能網聯化等關鍵核心技術突破攻關，探索智慧能源產業生態和創新出行商業模式，全力推動解決新能源產業鏈發展的重大關鍵問題。

特別是針對新能源汽車保險“價格高”的行業困局，中國一汽集團統籌主機廠與金融保險牌照優勢，打造集團新能源生態鏈，積極管控新能源汽車綜合用車成本，推動“碳達峰碳中和”戰略規劃穩步實施。

（四）公司業務轉型升級的需要

站在新能源汽車和保險行業高質量發展歷史交匯點，作為中國一汽集團所屬的專業保險公司，鑫安保險公司必須錨定產業鏈特色化保險公司愿景，構建鏈式自動化決策管理架構，努力推進智慧保險變革，積極管控新能源汽車保險成本，持續賦能集團產業布局。

為精準高效地管控新能源汽車保險成本，公司需要依托車輛、駕駛以及事故數據，以信息化的方式自動識別、判斷、管控汽車駕駛風險，以降低汽車駕駛過程事故發生率，促進新能源汽車總體風險減量。

在建立信息化管理流程的過程中，需要充分利用數據資源和自動化技術，以自動化決策模型代替傳統人工判斷，進一步提升管理決策效率和持續風險減量。

三、探索實踐

（一）項目概況

鑫安保險公司借鑒汽車生產企業產銷生態鏈打造車險鏈式自動決策管理模式，推進全流程決策自動化，提升業務效率及盈利能力。

車險鏈式自動化決策涉及車險的承保、理賠全流程，將傳統的人工調取BI數據輔助和人員經驗判斷的分析與決策方式轉化為系統自動決策；車險鏈式自動化決策優勢體現在減少人力成本、避免人員情緒波動而影響決策準確性、決策效率極高、決策考慮范圍全面等。（如圖1所示）

較高的自動化決策率能夠保障車險全流程的高效運營。因車險不完全信息決策與工業自動化存在差異，指標因子設定范圍受不可抗力因素的影響較大，通過運用下一環節回溯上一環節，每一個環節的節點均嵌入檢測端口即“觀察窗”，定時查驗數據運轉的穩定情況，在異常預警環節，通過“觀察窗”優先排除數據異常導致的決策失準，全量數據指標跟蹤監測的模式確保決策的可實施性。同時，結合業務的發展情況不斷優化，保障流程的順暢運行。

（二）主要做法

“鏈式決策引擎”貫穿承保、理賠環節始末，是車險鏈式自動化決策的基礎。

1.承保環節

（1）報價環節

客戶通過手機端或PC端自助完成車險保費的報價與投保，鑫安保險公司可通過自動化決策功能向客戶推薦多種車險保費套餐供客戶選擇，或客戶自定義個性化車險服務。（如圖2所示）

客戶也可選擇人工服務。業務人員借助系統了解客戶的基本情況，與客戶溝通掌握其具體訴求并錄入系統，自動決策方案出具，并參考方案為客戶提供更好的服務，做到以客戶為中心，提供優質服務，比客戶更了解客戶。

具體實現方式：“車輛信息自動預填系統”保證客戶承保車輛的信息準確，作為數據信息采集的輔助工具，免去人工手動重復錄入，歷史信息準確高效的帶入，節省客戶等待時間；“定價模型系統”運用大數據基礎，區分判斷業務的品質，細分為ABCD四類業務，將客戶品質精細化區分，便于系統自動決策保費計算相關系數賦值；經過“鏈式決策引擎”的進一步篩選，完成車險保費報價。

（2）核保環節

“鏈式決策引擎”自動分析車輛相關信息、被保險人信息、風險因子、黑名單信息，確認是否自動核保通過。若觸發規則限制，則轉為人工核保，確保車輛承保環節無風險滲漏、信息獲取準確。

核保環節回溯報價環節“車輛信息自動預填系統”的數據自動錄入準確度，不斷調整優化預填信息與實際信息。

（3）出單環節

前端信息獲取、信息核對、自動化決策等環節完成后，出單環節進行承保全流程復盤，提高出單準確性和效率。

未來將借鑒理賠環節的智能AI功能，將承保影像資料進行智能AI識別，將車輛定型準確性、是否帶傷投保等信息通過智能AI識別圖片實現自動化分析和決策，減少人工審核和審核時長，提高承保環節的自核率。

2.理賠環節

承保環節與理賠環節銜接，通過理賠環節的客戶出險賠案中的影像資料和錄入基本信息，進行回溯承保環節的信息是否準確，有無承保環節車輛舊損未約定且在理賠環節索賠的情況。同時，不斷調整理賠規則，優化智能AI識別準確度、單證OCR識別準確度等，發揮“觀察窗”功能優勢。（如圖3所示）

（1）報案環節

客戶進入鑫安保險公司微信公眾號即可實現事故車輛一鍵自助報案，系統通過鏈式決策引擎自動決策是否自動派工。若觸發規則限制，系統自動將派工轉為傳統電話報案方式，坐席老師根據系統的風險提醒、派工提醒等提示精準派工。

未來將開發并推廣自動報案模式，集團自有品牌車型獲取客戶授權后，借助車聯網將車輛行駛過程中觸發的報案規則，自動決策是否自動報案，報案后根據行車記錄儀視頻資料排查事故風險，自動報案、查勘雙環節完成。

（2）查勘環節

查勘人員接到派工后第一時間聯系客戶，指導客戶可通過微信公眾號中的移動線上查勘，完成基本資料、現場照片上傳，無需等待查勘人員趕赴現場。

復雜事故類型，查勘員到達現場可通過手機端完成查勘任務處理，自助決策功能可確認任務流是否自動通過，并提示事故相應風險，避免信息收集不全面、風險排查不到位。

（3）定損環節

傳統的車輛定損類似工業流水作業，將維修單位上報的損失配件項目、工時項目、外修項目、施救費等錄入系統，上傳照片后提交。

之前，定損全部依賴前端查勘定損人員的操作和人工判斷，上線智能AI功能模塊后，實現自動分揀單證及車輛損失照片，通過智能AI識別車輛型號、車牌號、車架號、駕駛員等信息錄入是否準確，人員是否存在風險，配件錄入是否準確，自動判斷配件維修或更換。

同時，案件提交環節自動形成風險報告，由查勘定損人員逐一排查風險后提交，萬元以內的車輛定損自動核損通過率提升明顯。（如圖4所示）

錄入環節將乘用車及商用車進行細化分解，乘用車大多數為家用轎車，而商用車以卡車居多，因兩者業務結構差異，承保利潤、理賠管控方式均不同，細化后規則互斥功能的增加，避免理賠環節因錄入規范性或人員能力不足而導致的理賠滲漏風險。

同時，由于車輛維修地點、維修方式多樣化，車輛各品牌構造及配件價格差異較大，導致大部分查勘定損人員無專業參考依據，全部憑借經驗處理，造成人工審核的核減率高、往復退回次數較多、溝通時間長等一系列問題。

公司建設規范的商用車平臺，通過規則植入、不斷優化，將商用車定損標準化、規范化、統一化，減少人工處理的煩瑣操作，逐步提升自動決策功能。同時，及時發現反饋人工審核過程中的問題，保證商用車業務的順利開展。

機構大案崗定期運用BI報表這一“觀察窗”，監測本機構的車輛、人員、維修單位的理賠情況，根據前置規則監控模塊及時優化規則。保證機構萬元以內的車輛定損的高效運行，擠壓理賠水分，防范風險滲漏等。（如圖5所示）

（4）審核環節

總部監測各機構的整體定損情況，風險預警提示后，著重分析預警原因，協助機構優化規則。

對單任務流萬元以上的大額案件，人工精細化審核處理車輛的配件價格、損失項目、事故風險排查等。同時，在日常大額案件審核過程中，尋找規則不足之處，逐步優化規則和系統，確保大額賠案的準確審核處理。

理算、核賠流程作為結案前的重要“觀察窗”，全面監控責任比例劃分、事故風險、錄入規范等，監測各環節是否存在可優化點，確保自動決策穩定運行。

（5）跟蹤環節

承保、理賠質檢工作將觸發的風險點歸類總結，定期抽檢各環節的單證及案件、追償案件的跟蹤、保單批單的調整、信息整合與運用、規則優化調整等。

借助氣泡圖、車險日報表、數據大屏等“觀察窗”讓車險承保、理賠全流程平穩運行，對未來各機構及各業務板塊的相應數據走勢作出預測，自動化決策精準指導業務走勢。（如圖6所示）

預警提醒嵌入“釘釘客戶端”“公司郵箱”“短信通知”等即時通訊工具，保證預警的及時性，運用類似“高響應比優先調度算法（Highest Response RatioNext）”處理提醒頻度。

車險鏈式自動化決策，從承保到理賠，從報價到結案，環環相扣，層層復盤，確保決策效率高于人工決策，決策準確度高于人工判斷，在不斷優化系統、優化規則以及智能AI的逐步應用，未來車險將由傳統模式向智能化、網聯化逐步蛻變。（如圖7所示）

四、實施成效

在打造車險鏈式自動化決策管理模式過程中，鑫安保險公司通過建立系統自動決策模型，以自動決策替代人工決策，提升了對業務品質的精細化把控能力；通過數據深度挖掘，建立可視化管理工具，實現了車險經營數據的實時更新、秒級監控，問題立見立改，有效支撐公司車險經營業績指標逐步提升，同時節約了人工重復性調取數據的時間成本，提高人工效能。

同時，圍繞業務各環節，創新建立了報價測算、賠付趨勢跟蹤、純成本率動態監控等業務品質把控工具，引入SQL＼Python＼FineBI等先進技術，有效提升了問題解決能力，并通過揭榜計劃、拓渠道提產能、數據監控等創新管理機制，充分激發業務活力，提高渠道產能。

一是車險鏈式自動化決策中的互斥功能，可自定義配件包含互斥重復賠付金額減損10萬元，自定義配件市場價格減損6.9萬元，自定義項目賠付超過車輛實際價值減損50萬元，配件市場價格超4s店價格減損20萬元，總計每年可至少減損86.9萬元。

二是商用車模塊可提升系統支持率、系統點選率、配件自定義率等指標，互斥功能模塊嵌入保證風險管控更精準。商用車配件覆蓋率提升至90%，價格準確率提升至95%，配件互斥準確率提升至91%。

三是萬元以內車輛定損任務流的自動核損率由20%提升至40%，減少約一個人力成本。轉變原有模式及流程，以一萬元作為車輛定損任務流自核分水嶺，機構在智能AI及自核規則輔助下，小額萬元以內車輛定損任務流自動通過，機構管理人員優化規則、監測指標。

四是承保、理賠自動決策功能結合，避免人工每天調整核保自核規則、測試規則，節省上線時長，理賠根據賠案的驗證，聯動承保環節自動優化規則，節省人工成本、精準預警高風險業務。預計可每年節省約一個人力成本，人員由基礎操作工作內容，逐步轉化為數據分析、規則制定和維護等工作模式。

五是2022年車行代理渠道保費同比提升58%；新單利潤持續提升，2022年AB類業務占比由上年29%提升至49%；車險現金流同比提升194%；滾動12個月車險滿期賠付率穩定下降21%。

五、經驗總結

（一）保險領域應用

對于保險行業來說，通過對大量的保險數據進行深入挖掘和分析，可以得出客戶群體的特征、購買習慣、賠償情況等信息，從而為產品定價提供科學依據。

通過數據挖掘研究，可以建立更準確的客戶風險評估模型，避免不合理的價格差異，為消費者提供更加公平和合理的保險產品價格。

通過數智化工具管理和篩選前端業務，可以實現業務管理流程的自動化和智能化，有效改善業務品質。

通過利用自然語言處理和機器學習等技術，對核保業務進行自動化和智能化處理，顯著提高核保效率和準確性，有效改善業務品質。

數據的挖掘和模型的使用，還可以幫助保險公司更好地了解客戶需求和市場趨勢，推出更適應市場需求的保險產品和服務，促進保險產業的創新和發展。

這些方法都可以提高保險行業的核保效率、理賠工作效率和服務質量，同時幫助企業更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度，推動保險行業朝著更加智能化和創新化的方向發展。

（二）成本后置化場景應用

在制造業領域，產品的售后三包非常重要，尤其是對于大型耐用消費品。由于客戶使用的環境、使用習慣以及使用條件的差異，大型耐用消費品售后服務中包修、包退、包換等成本也會有所不同。

然而，很多企業在定價時往往沒有將這種差異化的成本考慮進去，導致最終對所有客戶的銷售價格都是一樣的。這種做法不僅無法體現出售后服務成本的差異化，也無法激勵企業提供更好的售后服務。借鑒車險定價及自動化決策模式，可以幫助企業在定價時考慮到售后服務的成本差異化，更好地滿足客戶的需求，提高客戶的滿意度。

（三）產業鏈金融領域應用

以產業鏈生態需求為依托，創新智能技術應用，為產業金融發展提供借鑒。

鑫安保險公司作為中國一汽集團產業金融的重要一環，始終將支持集團主業發展的責任扛在肩上。在集團新能源發展戰略攻堅克難的關鍵時期，公司通過打造應用車險鏈式自動化決策管理模式，全方位提供了品牌保險專業支持。隨著相關關鍵技術環節的打通，將進一步實現車險保費價格水平的降低，進而減少集團品牌車輛使用成本，在市場競爭中取得相對價格優勢，促進集團產業發展。

六、展望與思考

（一）擴大數據平臺，提升服務能力

隨著汽車電子、車載軟硬件及通信傳輸技術的發展，智能網聯汽車已成為重要的交互終端，汽車將不再只是一種交通工具，而是逐漸演變為一個智能化的移動空間。車主可以通過車載系統與車輛進行互動，實現語音控制、手勢識別等操作，使駕駛變得更加便捷和智能化。

保險公司需要通過建立安全的數據平臺和傳輸通道，為車主數據安全提供保障。同時，通過對這些數據的準確評估，保險公司能夠更好地了解車主的需求和風險水平，優化完善保險定價模型，為車主提供更準確的保險產品和優惠政策，使其能夠享受到更合適的保險服務。

除了評估風險和定價之外，借助數智化技術的提升，保險公司還能夠監控車輛的故障和異常情況。通過對車輛數據的分析，及時向客戶提供故障診斷和維修提醒，幫助客戶在車輛出現故障時能夠及時采取措施進行修復，降低因故障而帶來的不便和損失。這種及時、精準的服務能夠增強客戶對保險公司的信任感，提升客戶滿意度。

另外，通過了解車主的駕駛習慣和行為，保險公司能夠為客戶提供相應的安全駕駛建議和培訓，幫助其提高駕駛水平，減少事故發生的概率，為客戶提供全方位的服務和支持。

隨著數據平臺的擴增，保險公司的車險自動化決策系統也將得到更多的有效訓練。通過大量數據的模擬和優化，保險公司能夠不斷完善決策系統，使其在定價、風險評估等方面發揮更大的作用。這種循環優化和改進提升，能夠提高保險公司的運營效率和服務質量，為客戶提供更好的保險體驗。

（二）推進模型應用，實現風險減量

風險減量服務是指保險公司通過運用各種方法和技術，幫助客戶降低風險發生的概率和損失的程度，從而提高社會的抗風險能力和降低社會的風險成本，是保險行業服務實體經濟發展的有效手段之一。

首先，通過運用車聯網數據進行合理定價，可以讓駕駛行為更為穩健的客戶享受更低的保險價格，從而推動改善客戶的駕駛行為，降低保險事故的發生概率。車聯網技術可以實時監測車輛的行駛狀態和駕駛行為，如車速、急剎車、急加速等，再根據這些數據進行風險評估和定價，向更高風險的客戶收取更高的保險費用，向更低風險的客戶收取較低的保險費用。這種差異化定價的機制可以激勵駕駛行為較差的客戶逐步向低風險客戶轉化，減少交通事故的發生，從而降低社會的交通事故風險和相關的經濟成本。

其次，通過分析保險理賠數據，識別風險因素，改善車輛結構設計，可以減少事故發生后的損失烈度，有效發揮保險的風險管理特征。通過對大量的理賠數據進行分析和挖掘，了解事故發生的原因和影響因素，從而提供針對性的風險管理措施，降低事故發生后的賠付金額，減少社會的經濟損失。

隨著經濟社會的快速發展和人們對安全關注度的普遍提高，對于風險減量的需求也越來越高，公司通過提供風險減量服務，不僅能滿足社會公眾的需求和期盼，還有助于提高保險產品的附加值和競爭力。

（三）引領模式轉變，促進多方共贏

在傳統模式下，車企往往只承擔汽車生產制造任務，交付、維修、增值服務都由經銷商承擔，車企與用戶連接較弱。

新能源汽車時代下，人、車、廠關系正在重構，綜合服務重心由經銷商向車企轉移。

車險做為汽車生態鏈中不可或缺的一環，具有天然的客戶黏性優勢，借助車險服務能力的提升以及風險減量作用的發揮，將進一步打通車主服務的有效入口。

通過車險在汽車消費生態鏈的價值發揮，能夠促成車企直面終端消費者，滲透汽車產業價值全鏈條，成為消費者用車綜合服務的主要提供方。

未來，車輛交付僅是車企創造價值的起點，后續以車險為服務抓手，車企能夠開拓更多車后生態、車主權益等服務體系，最終實現重構汽車產銷利益格局，從而實現客戶、車企、保險公司、經銷商、車后市場等多方利益共贏。

編輯/王盈 統籌/李蘇