在全球新能源车渗透率持续攀升，中国一跃成为核心驱动力的背景下，保险行业正面临一个不容回避的拷问：当赔付成本持续承压、车型结构不断复杂化、自动驾驶技术加速落地——保险公司，是否已经准备好用数据重构风险管理的能力？

在近期召开的主题为“乘势而上”2026国际保险科技创新和应用论坛上，律商联讯风险信息（简称“律商风险”）全球首席产品官兼国际市场高级副总裁Rutger van der Wall发表了“从规模扩张，走向精细化能力——更智能的数据，能否破解电动车保险盈利难题？”的主题演讲，围绕新能源车、自动驾驶与保险风险管理，系统拆解了当前车险行业面临的关键挑战，并明确指出：“没有数据支撑的变化，是最糟糕的商业决策。”

图为：律商风险全球首席产品官兼国际市场高级副总裁 Rutger van der Wall

01、当业务规模不断扩大，为什么亏损却没有被摊薄？

根据中国精算师协会披露的数据，2024年新能源车保险承保层面累计亏损达57亿元人民币，2025年亏损金额仍高达56亿元。这并非个别机构的短期波动，而是整个行业在面对结构性转型时所承受的共同阵痛。

Rutger 强调，与其他主要市场相比，中国车险市场的一个显著特征在于：车辆本身是定价和核保中最核心的风险因子。新能源车普遍存在零部件成本高、维修复杂度高、技术更新频繁等问题，而中国车险长期处于低定价区间，保费端几乎没有缓冲空间来吸收新能源车带来的额外赔付成本。相比之下，德国、英国、美国等市场整体保费水平较高，在风险上升时仍具备一定的调节余地。车企被迫通过保险补贴促销新车，但这种手段并不能解决结构性定价难题。粗放式规模扩张已走到尽头，精细化能力建设成为必然选择。

02、新能源车加速出海，风险正在被同步“输出”

在中国市场完成高速渗透之后，新能源车正在加快进入海外市场——2025年中国乘用车出口达710万辆，其中新能源车占比已达46%。Rutger指出，这一过程不仅是制造业和贸易层面的变化，同时也在对全球车险市场提出新的挑战。

在欧洲、拉美、非洲等新兴新能源车市场，保险公司普遍面临着历史数据不足、维修体系不成熟、风险结构不透明等现实问题。值得注意的是，新能源车正在改变驾驶员的行为模式——初期事故风险偏高，但随驾驶经验积累会稳定下降。保险公司必须重新平衡“车辆风险”与“驾驶行为风险”，而唯一可行的路径是依赖更精细、更动态的数据。

03、自动驾驶的加入，使风险管理更加复杂

在新能源车风险尚未完全理顺的情况下，自动驾驶的加入进一步提升了风险管理的复杂度。

Rutger表示，随着 L2+至L4级自动驾驶功能在中国市场快速普及，2026年3月，监管机构已在北京启动自动驾驶保险产品试点。

但从全球视野来看，自动驾驶保险的监管路径正在出现显著分化。英国已偏离传统过失责任框架，要求保险公司无论过错均应优先向受害人赔付，此后再根据事故数据追责；而在欧盟等司法管辖区，辅助驾驶系统（ADS）已被认定为法律意义上的驾驶主体，保险公司可在确定系统过错后向整车制造商行使代位追偿权。但中国目前尚未明确这一点。

值得关注的是，2026年2月最高人民法院发布的相关指导意见明确，即便在辅助驾驶系统开启的情况下，事故责任仍主要由驾驶员承担，保险公司依旧处于风险暴露的前沿。但该指导意见同时也为未来将辅助驾驶系统认定为法律驾驶主体预留了空间。这种“技术已前移、责任未转移”的状态，使自动驾驶相关风险在短期内更加集中于保险端。

04、破局之道：用数据理解风险

面对此类高度不确定的风险环境，Rutger指出，如果缺乏足够精细、动态的数据支撑，保险公司往往只能采取更保守的手段应对风险变化。包括提高保费、收紧承保标准、延缓理赔节奏在内的防御性措施，虽然在短期内有助于缓释风险，但同时也可能损害消费者体验，并削弱市场对整体保险体系的信任基础。

“问题不在于是否变化，而在于是否具备用数据管理变化的能力。”Rutger强调。

面对上述困局，律商风险提出了车辆风险评级（Vehicle Risk Rating，简称VRR）解决方案，从性能、受损程度、可维修性、安全性、防盗性五个维度拆解车辆风险，帮助保险公司精准理解“这辆车在事故中会坏到什么程度、维修成本是否可控”，从而实现精细化定价。目前，律商风险已与英国Thatcham Research等机构建立合作，帮助中国车企及其海外消费者降低因风险信息不对称而产生的额外保费负担。

05、核心竞争力正在从“规模”转向“理解风险”

Rutger指出，当前新能源车与自动驾驶尚处于补贴与过渡阶段，部分风险被外部机制所缓冲。但随着补贴逐步退出，保险公司的建模能力和风险分层能力将直接决定其未来的盈利水平。

市场的分化趋势将愈发明显：具备精细化风险认知能力的保险公司，有机会实现选择性盈利；而无法准确理解新型风险结构的参与者，则将持续承压。与此同时，路面车辆结构只会越来越复杂，保险公司必须最大化利用每一个可获得的数据要素，以保持定价的准确性与竞争力。

“未来真正的核心竞争力，不是规模，而是对风险的理解能力。”Rutger表示。

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