【瑞再研究院】今日的驾驶员，未来的乘客_24页_2mb

SwissRe的《今日的驾驶员，未来的乘客》报告分析了自动驾驶技术对车险行业风险模型和业务模式的变革影响。报告指出，全球汽车保费预计在2040年翻倍至14万亿美元，但汽车板块在总风险池中的占比将从42%降至32%，主要因财产险和特殊险种增长迅速。新兴市场保费份额将从2020年的26%升至2040年的46%，推动行业格局变化。

传统车险模型依赖静态数据（如驾驶员年龄、历史理赔记录等），但面临车联网技术带来的动态数据挑战。动态数据能实时反映驾驶行为（急刹车、超速等）和环境因素（天气、路况等），提升风险评估的准确性。瑞再通过结合静态与动态数据，开发了更精细的风险评分体系，显著改善纯保费模型的预测能力，尤其在事故频率和损失强度的细分上效果突出。

针对高级辅助驾驶系统（ADAS），瑞再构建了专门的风险评分模型。该模型融合制造商技术规范、碰撞数据及事故分析，通过功能评分（0-4分）量化ADAS对风险的影响。案例显示，ADAS评分可使模型预测差异提升30%，有效纠正传统模型的低估或高估问题。对于电动汽车（EV），瑞再提出EV风险评分体系，应对新能源汽车特有的风险因素，如续航里程限制、电池老化等，帮助保险公司扩展传统风险模型至电动车领域。

报告强调车联网技术对保险业务的关键作用，包括提升UBI（基于驾驶行为的保险）产品竞争力，如PAYD（按里程付费）和PHYD（按驾驶行为付费）模式。瑞再的车睿驾平台通过整合动态数据与环境信息，提供实时风险评分，支持保险公司在定价、核保和风险管理中的决策。此外，针对自动驾驶（AV）风险，报告提出需区分不同自动化级别（L1-L5），L3级车辆的责任划分问题尤为突出，需通过测试和模拟等黑盒方法评估其行为不确定性。

未来车险业务将从个体风险向群体风险转变，B2B保险需求增加。瑞再开发的瑞云智驾车险风控平台，通过分析驾驶员行为与事故关系，优化货车保险赔付率。同时，报告指出自动驾驶技术的迭代特性要求风险评估模型具备动态调整能力，以适应AI决策的随机性和系统学习带来的风险变化。整体而言，保险公司需通过数据整合、技术评估和模型创新，建立覆盖驾驶员、车辆及环境的全维度风险管理体系，以应对自动驾驶时代的挑战和机遇。