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      論壇尋“道”,模型破“局”:商用車AI大數據模型風險管理創新與實踐論壇落下帷幕

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      2026年3月27日,由北京保險服務中心與今日保聯合舉辦的“網聯無界·智領未來——商用車AI大數據模型風險管理創新與實踐論壇”在京圓滿落幕。本次論壇匯聚了來自保險機構、高校、汽車制造及流通領域的產學研專家,特邀中國汽車流通協會專家委員會委員、央視財經評論員章弘先生擔任主持,共同探討如何以AI大數據模型破解商用車保險困局,重構風險管理新范式。


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      -Insurance Today-

      困局:3000萬輛貨車背后的“結構性矛盾”

      我國商用貨車保有量已突破3000萬輛。作為國家物流體系的動脈,其面臨著高強度運營和應用場景復雜等諸多挑戰,讓保險行業長期深陷“高出險、高賠付、投保難”的困境。

      北京工商大學中國保險研究院院長王緒瑾教授在致辭中一針見血地指出問題的本質:“表面看是保險市場供需錯配,深層原因則是傳統風險管理與新型風險形態之間的結構性矛盾。”


      在數字化時代,過去保險業賴以生存的精算邏輯——用群體的統計規律對沖個體的不確定性——在商用車領域正在失效。只有數據與AI等技術的疊加,才有能力讓保險業從“看得見”走向“看得清”,從被動承受走向主動預判。

      中國汽車流通協會商用車專業委員會秘書長鐘渭平從市場演進的角度分享洞察:商用車雖然只占汽車保有量的少數,卻承擔了全國74%的貨運量。但長久以來,行業面臨著底層數據匱乏、駕駛員畫像難以精準構建的尷尬。隨著新能源商用車的加速滲透,風險特征已經發生巨大改變——人、車、貨、路必須高度協同,才能為AI應用奠定準確的數據輸入基礎。


      “不敢定價的背后,是缺乏精準篩選和管理抓手。”合眾財產保險總精算師王興魯在論壇上的這句話,道出了行業的核心焦慮。保險公司面對的,是一個動態、多維、高度個體化的風險系統。而手里的工具,卻是靜態、滯后、群體化的評估模型。這種錯配,正是“三高一難”的根源。


      2

      -Insurance Today-

      破局:車聯網數據遇見AI大模型

      如何破解這個結構性矛盾?論壇上,來自各界的觀點逐漸聚焦于一個共識:數據與AI的結合,是破局的關鍵。

      北京保險服務中心信息科技總監哈斯帶來了公司的最新探索成果——商用貨車風險管理AI評分模型。該產品實現了輕、中、重型載貨汽車的全場景覆蓋,填補了細分市場的空白。模型從數據、模型、工程三個維度完成了傳統風險的顛覆:

      數據創新——整合覆蓋市場80%商用貨車品牌的多源車聯網動態數據。這意味著,它不再依賴靜態的歷史賠付記錄,而是實時捕捉車輛的運行狀態、駕駛行為、能耗特征。

      模型創新——引入非線性化模型,包括百公里能耗、急減速等衍生因子。這些看似細微的變量,恰恰是識別高風險駕駛行為的關鍵指紋。

      工程創新——推出行業首款商用貨車保險風險管理AI智能體,實現了從智能核保定價、保中高危車輛實時監控預警,到理賠端事故深度還原分析的“全鏈路AI賦能”。


      3

      -Insurance Today-

      從“計算風險”到“管理風險”:一場角色轉變

      北京保險服務中心首席市場運營官姚山的發言,進一步揭示了技術的溫度。前瞻性的主動管理,需要“智能+融合”,他這樣定義未來的風險管理路徑。“風險量化—風險管控—價值落地”閉環模式,將AI的預測能力轉化為實實在在的風險管控能力——通過車載AEB等主動風險管理硬件與AI大模型的雙管齊下,對超速、疲勞駕駛等高危行為進行實時預警與閉環干預。


      這意味著什么?意味著保險公司的角色正在發生根本性轉變:從被動承擔風險的“賠付者”,轉變為主動管理風險的“守護者”。

      4

      -Insurance Today-

      數據孤島:仍需打破的壁壘

      當然,夢想很豐滿,現實仍有骨感。

      北京理工大學副教授劉鵬拋出了一個尖銳的問題:當前汽車數據仍面臨“不能用、不好用、不敢用”的孤島困境。數據分級分類標準體系尚未健全,數據安全與合規的邊界模糊不清,這讓數據流轉舉步維艱。他呼吁全行業行動起來,在保障數據安全的前提下,建立可信數據空間,讓數據真正成為驅動產業升維的“新石油”。


      令人欣慰的是,跨界共創的種子已經在萌芽。中國一汽研發總院黃澤輝展示了車企視角的探索:利用海量碰撞數據庫與AI技術,大幅提升車輛安全開發效率。他展望,未來前端的主動安全測試數據若能與保險理賠數據深度融合,將為車險差異化定價提供革命性的支持。


      一端是車企的碰撞數據,一端是保險公司的理賠數據,中間隔著的是行業壁壘,也是價值洼地。

      5

      -Insurance Today-

      圓桌論道:生態協同共筑“風險減量”新篇章

      論壇的壓軸環節——圓桌論壇,將整場討論推向高潮。

      圍繞“商用車AI大數據模型風險管理創新與實踐”這一主題,來自保險機構、科技企業、高校及流通領域的嘉賓展開了一場深度交鋒。沒有標準答案,只有多元視角的碰撞與融合。


      北京保險服務中心總裁廖建光的觀點引發了廣泛共鳴:“大數據與AI模型不僅是為了解決保險公司的降本增效,更是為了解決整個社會的公平與效率問題。”他進一步闡釋,通過車聯網大數據的精準穿透,行業能夠準確識別尾部高風險業務,讓優質物流車隊享受到更公平的保費;同時,將宏觀經濟的周期性因子融入AI模型,能夠大幅提升保險公司的業務決策效率。


      圓桌上,一個共識逐漸清晰:商用車保險領域的深層變革,絕非單一機構可以獨立完成。它需要監管機構、主機廠、物流企業及第三方科技企業進行更深度的價值共創。而這場論壇本身,正是這種生態協同的一次生動實踐。

      結語

      “網聯無界,智領未來”——這句論壇的主題詞,恰如其分地描繪了商用車保險的未來圖景。在“十五五”規劃開局之年,數據要素與人工智能以前所未有的深度融入產業發展,當風險真正可知可控,商用車保險行業必將從“經驗驅動”全面邁向“數據驅動”。

      論壇上亮相的商用貨車AI智能評分模型及保險風控智能體,正是北京保險服務中心對這一趨勢的積極響應和創新之舉。它并非行業的起點,卻是通往“事前防御”道路上的一次重要突破——以全噸位覆蓋補齊了細分市場的空白,以多源車聯網數據拓展了風險識別的維度,以AI智能體打通了從定價到干預的全鏈路,助力保險公司和物流企業極大提升了經營管理效率。這些探索,為這一領域的風險管理提供了新的工具選擇,也為行業從“計算風險”走向“管理風險”注入了新的可能。

      從論壇的思想碰撞,到產品的落地實踐,變革非一日之功,共識已在此凝聚。當更多像這樣的創新探索在行業中生根發芽,商用車保險的未來,必將更加可知、可控、可期。



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