編者按：作為車險行業(yè)的數據和分析專家，精勵聯(lián)訊及其母公司律商聯(lián)訊風險信息有限公司借鑒國際成熟車險市場的經營理念和中國車險行業(yè)實踐經驗，研究從車風險新元素對中國車險市場可能帶來的影響。本文作者根據這些研究，深入探討了影響新能源車賠付風險的各類重要因子，希望能對新能源車保險的長期穩(wěn)定健康發(fā)展有所裨益。  

　　為全面落實“雙碳”目標，今年中央進一步提出要挖掘國內市場潛力，支持新能源汽車加快發(fā)展。配套該戰(zhàn)略，12月14日，中國保險行業(yè)協(xié)會發(fā)布了《新能源汽車商業(yè)保險專屬條款（試行）》。該條款解決了現(xiàn)行條款對新能源汽車的兩個“錯配”，即在保險責任上，為“三電”系統(tǒng)、停放充電等場景提供保障，實現(xiàn)風險保障與風險匹配；在費率上，建立專屬費率表，實現(xiàn)風險保費與風險價值匹配。 

　　順應綜改后行業(yè)風險精細化管理趨勢，精勵聯(lián)訊針對新能源汽車的動、靜態(tài)信息對車險行業(yè)綜改后的承保風險影響做了深入的研究和量化分析。 

　　部分傳統(tǒng)從車變量對于新能源車風險仍具有很強的解釋性 

　　保險公司現(xiàn)有定價模型普遍基于歷史燃油車的承保理賠數據搭建而成。傳統(tǒng)從車因子覆蓋了車輛的各種物理屬性。例如：車輛越大、越重，剎車難度就越高；車身越長，盲點區(qū)域也越大；零整比越高，理賠成本就越高。這些傳統(tǒng)因子不論對新能源車還是對燃油車都同樣適用。以下我們選取了三個傳統(tǒng)從車因子進行展示（圖1、2、3）。我們發(fā)現(xiàn)，不論是座位數，還是總質量、前輪距，都對新能源車的賠付率有很好的區(qū)分能力。

　　當然，新能源車尤其是純電動車與燃油車的物理構造有著本質的差異。各類電池、電機、電控的物理屬性、零配件價格信息可以更好地刻畫新能源車風險。只有把傳統(tǒng)從車因子和新能源靜態(tài)、動態(tài)因子結合使用建模，才能取得更好的效果。本文下面將深入探討新能源車所獨有的承保風險因子。 

　　新能源汽車承保風險因子  

　　靜態(tài)信息：  

　　新能源汽車的物理構造與燃油車的差異顯而易見。但如果聚焦比對新能源汽車，我們發(fā)現(xiàn)不同“三電系統(tǒng)”會有不同的賠付差異。以下是精勵聯(lián)訊結合部分新能源汽車物理特性和保險數據進行的單因子分析樣例。 

　　電池風險因子  

　　從發(fā)展趨勢來看，未來純電動車將主導我國新能源車市場。純電動車的電池種類繁多且其所用的正負極材料也很多元，例如：多元復合鋰、鎳鈷錳酸鋰、三元材料、磷酸鐵鋰等。經實踐數據證明，用多元復合鋰和鎳鈷錳酸鋰材料作為裝配電池材料的車險賠付低于行業(yè)平均（圖4）。

　　數據分析表明，電池質量越大風險越大（圖5）。 

　　分析表明，電池熱管理冷卻裝置分類中，“直冷”較“自然冷卻”和風冷的設計風險要高40%（圖6）。

　　除此之外，電池價格差異對賠付風險也有尤為顯著的差異效果。數據顯示，從組1到組5，隨著電池平均價格上升，風險也隨之呈上升趨勢（圖7）。

　　新能源車首年保值率折損嚴重，且二手車保值率低，其平均保值率比燃油車低15%左右，主要源于電池效能衰減。 

　　同時與燃油車主要部件零整比分析結果類似，電池價格零整比差異對賠付風險也同樣有顯著的差異效果。數據顯示，從組1到組4，隨著零整比比值上升，風險也隨之呈上升趨勢（圖8）。

　　電機風險因子  

　　與電池科技與時俱進的電機種類和效能也影響著新能源汽車承保風險。數據分析表明，不同電機的價格直接影響車險賠付結果。 

　　跟電池類似，電機的更換價格信息也是尤為重要的風險判別因素。隨著電機平均換件價格上升，風險也隨之呈上升趨勢（圖9）。

　　電機的零整比信息也是尤為重要的風險判別因素，即從組1到組3。隨著比值上升，風險也隨之呈上升趨勢（圖10）。

　　電控風險因子  

　　除了電池和電機外，“三電”中的電控系統(tǒng)隨著科技的發(fā)展，在新能源汽車風控成分中成為必不可少的元素。數據分析表明，隨著電控系統(tǒng)的價格升高（組1到組4）以及零整比的升高（組1到組5），車險賠付率也隨之升高（圖11、12）。

　　動態(tài)信息：  

　　在靜態(tài)信息發(fā)揮車型風險解釋差異的基礎上，通過大數據信息降噪處理后的動態(tài)信息更能錦上添花地對該車型下不同車輛進行風險差異。 

　　數據分析表明，日均行駛里程越長、夜間行駛時長占比越大、快充次數占比越高的車輛，出險頻度和賠付率越高（圖13、14、15）。

　　通過我們從靜態(tài)數據、動態(tài)數據及動加靜綜合數據的多維度研究，發(fā)現(xiàn)動、靜態(tài)數據的組合在合理信息降噪下能夠最大化地解釋新能源汽車承保風險差異。通過使用靜態(tài)數據、動態(tài)數據和動+靜數據，分別進行新能源汽車風險建模。將1-10分為模型的風險預估10組（由1到10預估風險升高），實際風險的差異分別達到4.2倍、5.3倍和6.5倍（圖16）。

　　總結  

　　新能源汽車產業(yè)發(fā)展符合未來汽車行業(yè)“電動化、智能化、網聯(lián)化、共享化”的發(fā)展趨勢，未來純電動汽車將主導我國新能源車市場。我國新能源汽車的專屬保險，無論是根據出廠時傳統(tǒng)從車物理信息和新能源專屬靜態(tài)信息對新車承保風險的差異和定價，還是運用里程、實時耗電等車輛動態(tài)信息對風險進一步區(qū)分，都對新能源車的風險細分和保險銷售決策提供重要輔助。 

　　車險經營者對新能源汽車風險特征的準確描述和細分，時不我待，勢在必行。只有先對新能源汽車風險因子具有深入的理解和量化，才能推動新能源汽車專屬保險的健康發(fā)展，培育與助力新能源汽車產業(yè)鏈的良性發(fā)展。 

　　（作者單位：精勵聯(lián)訊（北京）信息技術有限公司） 

　�。▓D片數據來源：精勵聯(lián)訊新能源車解決方案歷史應用數據）