中路保险携手银保信创新攻坚 自主可控技术让车险定价更精准

随着车险综合改革深入推进与新能源车险市场快速发展，保险公司面临定价精细化与风险控制的双重挑战。2025年，《金融监管总局 工业和信息化部 交通运输部 商务部关于深化改革加强监管促进新能源车险高质量发展的指导意见》明确提出，“对新能源商业车险自主定价系数浮动范围进行合理优化，有效发挥市场机制作用，促进新能源车险价格与风险更为匹配，提升市场经营主体的定价科学性”。在此背景下，中国银保信自主研发数据分析工具，助力中路财险构建自主可控的车险定价体系，实现风险减量目标。

车险定价面临新挑战

自2020年我国推行车险综合改革以来，车险以市场化为导向重塑定价机制，从而更精准地反映市场供需和风险状况。车险综改一方面激发市场活力，提升消费者福利；另一方面增加保险公司定价精细化管理挑战。2023年，车险自主定价系数的进一步放开，赋予保险公司更大定价自主权，同时也增加了风险控制的复杂性。2024年，我国车险保费规模达9137亿元，占整个财产险行业总规模的54%。其中，新能源车险市场爆发式增长的同时，出现经营亏损情况，这为保险公司车险自主定价能力带来新的难题。随着智能化新车型的不断入市，传统基于历史数据和经验的定价模型难以精准衡量其风险，导致保险公司在保费定价与风险匹配方面出现失衡，对经营效益产生了较为严重的影响。

此外，保险公司在定价工具方面长期依赖国外数据分析软件产品，存在信息安全风险和供应链断裂风险。中小保险公司由于定价分析工作技术门槛较高等情况，在数字化工具和风险减量技术能力方面相对较弱，制约了行业整体定价能力提升。

自主研发工具赋能精准建模

为解决行业痛点，同时积极响应国家关于金融领域关键软硬件技术自主创新的政策导向，中国银保信自主研发了一款数据分析软件，为金融机构搭建了一个有力的数据处理与分析工具。

软件具备文件管理、数据处理、数据分析、统计建模等功能，并预制了车险定价等多个解决方案。文件管理支持常见数据文件格式的高效传输和检索，为后续分析奠定基础。数据处理模块运用数据清洗算法，识别并剔除异常数据，通过数据转换与整合技术，提升数据质量。数据分析采用经典的统计分析方法，如因子分析、相关性分析，整合多源数据，挖掘潜在规律，构建全方位风险画像，识别风险因素。统计建模功能基于分析结果构建风险预测模型，结合机器学习等算法，深度剖析风险因素关联性，提高预测准确性。针对车险定价等业务，提供定制化解决方案，整合各功能模块，实现从数据处理到定价决策的一站式服务。

创新方法实现风险减量

在联合中路财险的实践案例中，遵循“问题分析—解决方案—监测反馈”的精算管理基本逻辑，在异常值处理、因子选择、因子分组、因子系数优化、自主定价系数优化等关键流程环节均有所创新，有效提升了模型预测的准确性与稳健性。

预测因子异常值处理。一方面采用定性分析的方式，通过箱线图等方法观察异常值、缺失值等分布情况，进而判断该字段是否可用；另一方面开展定量分析，对于一些新型数值型因子设定替换标准，比如计算80%分位数与20%分位数间距作为参考阈值，个体样本上限不得超过80%分位数的n倍参考阈值，下限不得超过20%分位数以下的n倍参考阈值，n可依据因子分布特点进行设定。

预测因子重要性选择。随着新型预测因子持续增多，平衡模型复杂度和因子重要性成为影响模型效率和精准度的关键工作。选用基于机器学习模型的预测因子贡献度来筛选与风险识别关联度较高的因子，有助于在众多因子的共同作用下，排除共线性等信息重叠的干扰，从众多新型因子中筛选出重要性较高的因子，供更高层级模型使用。

预测因子自动先验分组。本实践使用基于机器学习决策树方法进行分箱，对连续型变量进行基于预测能力的智能离散化，可以依据新型预测因子对目标变量影响的差异性进行自动分组，进而形成因子水平分组的先验参考。

预测因子多模型系数优化。为降低单模型预测存在的不确定性，提升数据可信程度，本实践借助机器学习模型（ML），诊断各因子分组水平下广义线性模型（GLM）与终极赔付率的差异，为相应因子分组系数优化提供参考方向，以实现对广义线性模型预测结果的校正。该方法尤其在数据量较少的测算模型中更能发挥作用。

风险预测成本可信性优化。对于数据量充足度欠佳的测算模型，需要借助更多外部数据的支撑。本实践借助全国车险平台车险风险精准评价值的量化风险评分（当前各公司可自主获取），对公司生成的自主定价系数进行规则化应用调整，辅助优化公司自主定价偏离行业车险风险评分的程度，优化风险识别合理性。

实践显示，模型优化是推动定价体系效能持续提升的关键。保险公司可定期汇集新单数据和新型风险预测因子数据，运用因子异常值处理、因子重要性评估、因子自动先验分组、因子系数多模型优化、风险预测成本可信性优化等方法，结合单因子分析、置信度检核、模型收敛等传统方法，适时调整模型参数、更新算法、评估性能，以保障模型能够契合市场发展需求。