数据能让保费更便宜,你相信吗?
数据能让保费更便宜,你相信吗?近期,由国际权威保险评级机构 AM Best 主办、律商联讯风险信息(以下简称"律商风险")独家赞助的"数据向善:保险用数,责任为先"网络研讨会引发行业关注。研讨会深入探讨了保险行业数据的伦理与透明化使用,揭示了一个反直觉的事实:优质数据已让约 80% 的美国汽车保险消费者实现保费下降。

01、数据不是"定价权",而是"惠民工具"
律商风险产品管理副总裁 Victor Baez 指出,保险的核心是风险基础定价——全维度、可靠的风险数据能让保险公司精准识别消费者的实际风险等级,无需为未知风险加入"不确定性溢价"。在竞争充分的市场环境下,更多数据反而让低风险客户获得了定制化的低保费。
数据还在切实改善投保体验。传统车险报价需要 10–15 分钟,现在已缩短至 1–3 分钟;寿险核保从约一个月压缩到一周以内。消费者可以快速对比 8–10 家保险公司的报价,拥有更大的选择权。
02、为什么消费者不信任数据定价?
律商风险消费者中心运营副总裁Tracy Fowkes 揭示了消费者的常见误解:认为更多数据会导致保费上涨。她明确表示,精准的多维度数据实际上能让保险公司给出更具竞争力的低价。
美国保险科技委员会联合创始人、前保险监管者 Scott Harrison 从监管视角补充,监管层有时会过度关注 AI 的"神秘性",而忽视AI 本质上是风险评估的工具升级,保险行业使用新技术的核心逻辑从未改变。
03、透明度,是信任的基石
如何让消费者从"不信任"走向"理解"?律商风险给出了"四位一体"的实践方案:
其一,推出律商风险消费者披露报告(LNCDR),向消费者全面展示收集的数据,明确区分保险行业与其他行业的数据使用范围。
其二,建立完善的数据争议解决机制。接收消费者异议后,直接向数据源核实信息,修正或屏蔽错误数据,并同步至产品系统,还可向近期查询该消费者分数的机构推送更新。
其三,优化查询渠道,从邮件和电话升级为线上消费者门户,近五年来消费者查询量实现逐年增长。
其四,制作科普视频系列,主动纠正消费者对数据使用的误解,用通俗语言解释数据在保险定价中的具体应用逻辑。
04、AI 赋能保险:工具升级,责任不降
律商风险展示了从内部效率提升到产品创新的多元布局。在核心产品端,律商风险推出 AI 工具 Flyreel,支持消费者通过手机摄像头自助完成房屋保险查验——AI 可识别房屋结构、设施以及潜在风险,并自动生成风险报告。
与此同时,律商风险制定了"AI 权利法案",要求 AI 的工作逻辑可向保险公司、监管层和消费者充分解释,坚持 AI 结果的人工监督,并强化反偏见测试,避免 AI 引入新的人口统计偏见。这一自律体系确保了技术创新始终在责任框架内运行。
05、监管平衡术:保护消费者,也保护创新
Scott Harrison 在研讨会中强调,保险监管的核心始终围绕消费者保护和保险公司偿付能力保障,是典型的"平衡型"监管。监管框架正从传统的"规则导向"转向"原则/风险导向",以避免规则因技术创新而快速过时,同时降低中小保险公司的合规成本。AI 的应用也不再仅是 IT 部门的工作,而需建立全企业级的治理与风险管理框架,由董事会和高级管理层主导推进。
06、未来已来:数据与 AI 驱动的普惠保险
展望未来,嘉宾们提出了四大趋势:数据与 AI 的结合将从"单纯的数据提供"升级为"深度洞察生成",实现更个性化的风险定价;消费者对 AI 透明度和相关信息的需求将持续提升;行业将探索参数保险等新一代产品与风险定价模式;技术将进一步降低服务交付成本,助力中小保险公司覆盖服务不足市场。
07、信任,是保险行业的最强资产
研讨会最终达成一项核心共识:保险行业发展的关键在于数据的透明化使用、持续的消费者信息告知和完善的全链路数据治理。优质数据的核心价值是"普惠"——既让保险公司实现精准经营,也让消费者获得更优保费、更便捷服务,同时推动行业向更公平、更创新的方向发展。通过信息透明度和消费者服务打破信息壁垒,保险行业正从"对抗式"关系转向"合作式"关系——而这,正是"数据向善"的真正含义。
来源:AM Best 网络研讨会
嘉宾:Victor Baez、Tracy Fowkes、Scott Harrison
赞助方:律商联讯风险信息
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