近日，律商聯訊風險信息（簡稱“律商風險”）在北京成功舉辦了“智馭未來·生態共贏——2025車險深度交流會”。律商風險中國區產品總監高偉在行業分享會上發表“以人為鑒的風險理解”主題演講，深入探討了“從人信息”在車險精準定價中的創新應用。高偉指出：“在車險數字化轉型浪潮下，個人行為、特征畫像及信用評分等‘從人信息’將成為車險精準定價和差異化服務的關鍵突破口，而這一趨勢已在歐美成熟市場得到充分論證?！?/p>

　　從人信息：成熟市場的定價核心

　　高偉指出，盡管中國車險行業過去十年在“從車從用因素”（如車型零整比、行駛里程等）的數據應用上已趨于成熟，但對“從人因素”的挖掘仍處于初級階段。

　　在歐美等成熟車險市場中，從人信息（如年齡、性別、職業、婚姻狀況、信用評分等）在車險定價中的占比高達70%-90%。例如，美國車險定價中，已婚人群的保費較單身人群低約8個百分點；高學歷人群（如工程師、醫生）的保費折扣可達5%-8%。此外，家庭成員結構、駕駛習慣、違章歷史等因子也被納入定價模型，形成“家庭為單位”的風險評估體系。

　　高偉表示，從人信息不僅能有效差異化風險，還能促進交叉銷售和提升客戶粘性。例如，在美國，車險客戶在投?；蚶m保時被及時識別出有登山愛好或是房主，保險公司可推薦意外險或家財險等產品，交叉銷售成功率提升約20%。

　　中國市場的探索與挑戰

　　高偉表示，盡管從人信息在成熟市場已得到廣泛應用，但中國車險行業仍面臨三大挑戰：

　　首先，數據隱私與合規性。中國《個人信息保護法》《數據安全法》等一系列法規對敏感個人信息范圍的設定、使用提出了明確的指導意見。

　　其次，數據質量與篩選瓶頸。中國車險行業的數據來源廣泛，包括社保、民政、公安、電商等畫像數據，以及駕駛行為、行駛里程、充電行為等行為數據。然而，數據質量參差不齊，篩選瓶頸較高。例如，學歷信息在畫像信息中存在“高學歷占比過高”的失真現象。

　　最后，跨領域數據整合。從人信息涉及多維度數據，需通過技術手段實現跨領域整合。例如，統計相關性提升評分結果的可解釋性，律商風險將從人信息多維度結合，形成“謹慎度”“專注度”“熟識度”“規律性”等風險評估維度畫像。例如，續航里程越遠的行駛半徑越大，對周邊環境熟識度的可能性越低，風險越高。

　　律商風險從人數據產品體系化落地

　　從人信息要素賦能多作業環節

　　高偉在會上分享了律商風險對數據進行加工，提煉有效信息，實現有效差異風險和消費者偏好識別，將高質量洞見賦能保險公司客戶的主要經營環節。

　　在我們普遍認知的年輕車主、過戶或高頻從車等相對高風險客群中篩選優質業務。

　　未來趨勢：從人信息驅動車險差異化競爭

　　高偉強調，從人信息將成為中國車險行業差異化競爭的核心方向，未來將呈現的數據維度會更加豐富。律商風險將為行業不斷嘗試和篩選多樣的從人數據，形成“千人千面”的認知積累。

　　信息的應用規范將更明確。隨著《個人信息保護法》等法規的完善，車險行業將建立更規范的數據采集和使用標準，形成行業高效引導，市場積極響應的有效生態優化閉環。

　　高偉強調：“盡管數據積累和模型優化仍需時間，但行業共識已形成，在車輛數據趨同的背景下，‘從人信息’的深度應用將是保險公司實現彎道超車的關鍵。當‘從車因子’的紅利見頂時，誰的‘以人為本’的管理能力更強，誰就能在存量市場中贏得客戶粘性和利潤空間?！蔽磥?，律商風險將持續在合規框架下，深度挖掘從人信息的價值，為保險公司提供更個性化、更精準的保險風險評估服務。

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