律商风险入选“保险业年度数字金融典型案例”

6月10日，第三届“保险家论道”研讨会在清华大学成功举办。本次会议由清华大学五道口金融学院《清华金融评论》编辑部主办，汇聚保险行业专家、学界精英等多方代表，共探行业高质量发展新路径。

在本次研讨会上，律商联讯风险信息（简称“律商风险”）“高级驾驶辅助系统（ADAS）风险区分解决方案”成功入选“保险业年度数字金融典型案例”，成为智能驾驶风险量化与保险数字化转型领域的代表性实践之一。这一案例的入选，不仅体现了行业对数据驱动风险管理路径的高度关注，也反映出在技术快速迭代的背景下，保险业正加速探索更加精细化、科学化的定价体系。

近年来，高级驾驶辅助系统（ADAS）已逐步成为汽车产品的核心配置之一。随着L2及以上级别功能在乘用车市场的普及，尤其是在新能源汽车领域的广泛应用，智能驾驶正深度改变车辆风险特征。但与此同时，ADAS对车险影响呈现出明显的复杂性：一方面，辅助驾驶功能通过预警与干预有效降低事故发生概率；另一方面，大量摄像头、雷达等传感器的装配又提升了事故后的维修成本。

在这一背景下，传统基于车辆基础属性与驾驶行为的定价体系逐渐难以全面刻画风险差异。市场上普遍存在ADAS数据缺乏标准化、软硬件配置差异难以量化、定价因子覆盖不足等问题，这些因素在一定程度上制约了保险产品创新与精准定价能力的提升。

针对上述行业痛点，律商风险于2023年在国内率先推出并落地 “高级驾驶辅助系统（ADAS）风险区分解决方案”。该方案通过对分散的车辆配置数据进行系统化整合，构建起行业领先的ADAS标准化数据库，目前已涵盖约30,000款车型，基本实现对近年上市主流车型的高覆盖，并进一步延伸至雷达、摄像头、芯片算力等关键硬件维度，为风险分析提供更加细致、可量化的数据基础。

从实际应用情况来看，该解决方案已在多家保险公司落地应用，并逐步在车险定价优化、精算模型完善以及创新产品开发等方面显现成效。通过将ADAS相关数据引入定价模型，保险公司能够有效弥补传统因子对新型风险要素覆盖不足的问题，尤其是在新能源新车场景下，显著提升风险区分能力与定价精度。同时，以该数据体系为基础，部分保险公司已开始探索智能驾驶辅助责任险等创新产品，将自动泊车、常规辅助驾驶及领航驾驶等不同场景纳入差异化保障与定价框架之中，推动保险产品形态向更加细分与场景化方向演进。

更为重要的是，这一实践所代表的，并非单一技术或产品层面的突破，而是车险定价范式的一次演进。随着ADAS配置成为影响风险的重要因素，车辆本身的“配置差异”正在逐步取代简单的品牌或车系划分，成为决定风险的重要变量。基于对配置层级的精细刻画，车险定价在原有 “从车、从人” 定价体系之上，进一步深化车辆智能驾驶能力的风险拆解，形成维度更丰富、颗粒度更精细的多维定价模式。同时也为迎接未来全自动驾驶时代，提前积累了扎实的数据储备与风险研判基础，这也为行业迈向精细化、数据驱动的风险管理体系提供了重要路径。

与此同时，精准的风险量化能力也在不断拓展保险与汽车产业之间的协同空间。通过将智能驾驶技术特征转化为可度量、可定价的风险参数，保险公司得以为新技术场景提供更具针对性的保障方案，从而推动形成“技术发展—风险可控—产品创新—市场接受度提升”的良性循环，促进智能驾驶生态的持续发展。

在保险行业加速数字化转型的背景下，如何将新兴数据资源转化为业务决策能力，成为竞争的关键。律商风险通过标准化ADAS数据库，将前沿智能驾驶数据嵌入保险风险评估流程，为行业提供了一种可落地的数据驱动路径，也为数字金融背景下的保险创新提供了具有示范意义的实践样本。

此次入选“保险业年度数字金融典型案例”，既是对律商风险在智能驾驶风险量化领域探索成果的认可，也折射出行业对数据与分析能力在未来保险体系中作用的共识。随着智能驾驶技术持续演进，围绕风险识别、定价模型及产品创新的探索仍将不断深化，数据驱动的保险发展路径也将进一步明晰。