2025年5月29日，由中国汽车工程学会汽车大数据应用分会、北京理工大学联合主办的“2025汽车大数据应用产业大会暨中国汽车工程学会汽车大数据应用分会成立大会”在北京亦庄隆重召开。大会以“数智驱动 擎启新章”为主题，聚焦汽车大数据在电动化、智能化、网联化转型中的核心作用。
大会专题报告环节，中央财经大学国家风险治理与保险服务创新发展研究中心主任、教授李晓林以《汽车大数据赋能，重塑保险与风险结构的基准》为题，从同质风险划分、精准定价与个性化服务、丰富演和路径与生态多个角度，阐述了汽车大数据数据将更深度赋能保险行业，推动保险业从“风险承担者”向“风险管理伙伴”转型，最终实现多方共赢的未来方向。
中央财经大学国家风险治理与保险服务创新发展研究中心主任、教授李晓林
以下为演讲回顾：
我们的新能源车险正在亏损，亏损得还蛮严重，但是国家还在支持汽车产业发展，保险也还在继续服务。这里边其实存在一些没能做好的地方，应该让保险公司和汽车企业双方商量一下怎么把它做好。数据是一个重要的问题，怎样让数据发挥更好的作用？今天我从六个方面和各位汇报一下想法。
背景：结构决定论 要素治理与结构治理
面对风险问题我认为一切由结构决定，为了处理人和客观世界的关系，把它解析为八要素结构。沙漠里发生地震和我无关，我的问题是城市里不要发生地震，为了处理我和地震的关系，我希望把房子盖成木头的，希望房子又长又宽但不要太高，希望把家具固定住，这样地震来临对我来说就不是房屋倒塌，而只是一点震动。为了处理解析与客观世界的关系，就用了八要素结构去探讨跟风险相关的事务。
这是要素之间的关系，右边是要素内部结构，左边是组合叠加结构。不同的叠加方式、组合方式风险也不同。回过头来说八要素之间的关系，关系决定一切，有风险关系、非风险关系。砖瓦木石有可能成为建筑垃圾，也可能成为房子，区别就是结构不同，结构做好就是价值，结构做不好就是风险。
举个例子：刹车失灵是因素，作用于机动车造成碰撞产生车毁人伤带来财务支出，车主要承担有动力改变环境。对刹车失灵来说，我们说它的环境是技术和材料，不是道路交通。所以处理这八要素，写的是要素治理和结构治理，我们希望要素得到治理，就是刹车不要失灵或者少失灵；又希望做结构治理，就是关系治理，即刹车失灵后少发生碰撞，我们开的慢一点，发生碰撞时就会少出现车毁人伤，还有安全带、气囊，也可避免车毁人伤出现导致过高的财务支出。还有其他方式，比如保险或者其他财务转移方式等等等等。我们既做要素的治理也做要素关系的治理。
要素关系，中间是事物要素，左边是风险关系，右边是价值关系，我们希望瓦解风险关系，促成价值关系。风险关系和其他不同是风险不可加，所谓不可加就是一万个小地震凑不成一个大地震，所以风险要分级，不是小风险加成大风险，大是大、小是小，这是我们要做的。
在这个情况下我们开始探讨保险可以干什么。
1.解析风险要素，洞察风险规律，划分同质风险，演和风险结构
第一个问题，要划分出同质风险，对保险基本规律有认识，这点要依赖数据。保险就是算法，对被保险人怎么收钱，出事故了怎么发钱就是算法。这个算法当然依赖数据，保险卖的就是算法，所以算法本身既是生产力，也是生产关系，为了实现这个算法我们就需要划分同质风险。做组合处理叫演和风险，演和是我造的一个词，它是做结构处理、组合处理、隔离处理和匹配处理。砖瓦木石怎么组合，哪些地方要隔离，哪些要匹配？保险的初始职能是组合处理，组合处理是基础，把发生事故的车和未发生事故的车组合到一起，最后事故损失按大数法则就稳定了。
2.核准客户画像，构建个性服务，精准按需投保，合理差异保费
我们所做的都取决于数据，数据帮助我们认识风险关系、价值关系。有了这些具体做业务时就需要构建一些个性化服务，个性化服务需要客户画像，所以首先数据要核准客户画像，画像是为了能够做同质风险解析。个性化服务，包括解析是为了造险种，有了险种后做一些和用户有针对性的服务与管理，让用户有很好的体验。同时，通过个性化服务提高转化率、客户忠诚度，总之最后把它换成市场的钱，就能够产生价值。
再就是定价怎么更精准一点，更精准就涉及到客户细分，我们划分同质风险时划分得细一点，高风险的人承担保费高一点，低风险的人获得更好的优惠，通过一些数据处理捕捉UBI，最后把风险更细分，比较典型的成果是保费可以降低30%。
3.识别事故近因，精准查勘定损，提升理赔质效，防范两核欺诈
我们把数据收集出来，在保险的运行当中希望有些智能化服务，运行当中保险对原有参数要做调整。简单地说，一个是理赔的智能，人工智能来理赔，这样服务更精准。保险欺诈还是蛮有挑战的，但是有了人工智能以后，特别是有了信息化以后，这个降低了一些，其实很多欺诈都很朴素，智能系统一上减少了很多，细节不多说了。
4.刻画分级因素，升级分层模型，识别风险视差，规划演和路径
刚才谈到风险重要的是分级，分级就涉及到一个问题：不同的人有不同分法。举一个例子，50万的病，收入高的人认为是小问题小风险；收入低的人认为是天文数字是大风险。刚才讲八要素结构，风险主体对结构有主导作用，它有支配地位能够选择一个要素或者去掉一个要素。它怎么支配、怎么主导取决于风险观，我们叫风险观决定论，这个风险观直接显性化就是风险分级。不同的人分级不同，分级的方略有人保守、有人激进，有人乐观、有人审慎，我们把这个叫风险观分层。我这里写的有收入水平分层、发展阶段分层、集约程度分层、对治技术分层、风险处境分层、风险认知分层。
我说的认知是指我熟悉的风险认为是小风险，不熟悉的就认为是大风险。这样一来风险分层就很重要，就出现了另一个概念，叫风险视差。还是分层，同样的一个事物有人认为是小风险，有人认为是大风险，还有价值分级，有人认为值80分，有人认为值50分，事务交互的动力就是因为这个。人们要买保险的动力不同，要买这辆车，把这辆车卖了再买那辆车我们叫价值视差，这个视差是交互的动力，现在讲保险这个事物能够改变风险视差。
5.重构风险经纬，分配交互动力，整合演和生态，丰富价值循环
再说重组风险结构，假设8款车，每款车有100万辆，每款车特大风险会遇到5个、重大风险20个、较大风险事件500个、小风险5万个，还有无风险的。在没有保险干预的时候，那些小风险、无风险的就逍遥离场了，这时风险就汇聚了，汇聚成社会问题或者集团问题，保险就是要把那些逍遥离场的请回来，给它纵横分组做不同处理，发生事故和不发生事故的作为一个集合，这叫同质风险，从财务上分摊了风险。我下面画的这几个，叫保险的风险经纬结构，保险做了改变重组等等。
保险在险种内部组合处理消化风险，在险种之间隔离风险，防止风险汇聚。同时保险是按需分配，发生事故没发生事故的一起交钱，谁发生事故了我们给谁钱。真正的去重组结构，就需要对驾驶行为和涉险决策行为有一个认识，这个是指车辆运行数据，但重要的是要把车辆运行数据和其他维度参数合并，构建一个更高维的空间。
这个更高维的空间里面有价值形成，有风险催化。更高维的包括典型的时间座标和地理结构，地理结构有人口地理、价值地理、经济地理，各种地理结构，统称为风险地理。还有关系地理、行为结构、价值结构、动力结构等等。按典型的模型是可以把每一次形成单独算出风险参数做风险结构的评估矩阵。有时八要素不能完全满足，我们把它合并成六要素等等，最终取决于评估矩阵，这样有一天我们的保险它不是总量，是做什么事有什么事的保险，这个在经营车辆里面比较明显。
刚才说有视差，有分层，风险分层高的更想买保险，我们不会因为他更想买就卖的贵一点，不会因为某个人没有那么迫切就卖的便宜一点。我们穿越了风险分层和风险视差，消融了视差也改变了视差。所以保险改变了社会进化逻辑，车险是一个典型。
6.瓦解风险关系，协和价值关系，演绎价值创造，优化资源配置
最终我们希望的是瓦解风险关系，协和价值关系。首先希望做的是风险减量服务，原来叫防灾防损。再就是编制行为指引，制定演和方案，这些都和保费价格有关，配合到什么程度就有什么价格。有一些预警、事故原因分析，做一些预防性的服务，有人就喜欢急刹车，但喜欢急刹车的人未必就是高风险，有一类是高风险高的，有一类不是高风险的，我们都要处理。
还有一些预防性服务，最终改变社会行为是通过商业合同改变的。比如疫情来了，我们希望大家都不出门，但国家做这么一个决定太难了，我们完全可以通过商业合同来做，谁同意不出门我就给他的保费降低一点，以及救治他的时候待遇可以高一点等等。
保险能改变这个社会的迭代逻辑，但是它对数据有依赖，希望数据能够和更高维空间的数据结合起来，最终目的是改变社会中人的行为，希望风险更小。谢谢各位。