“2030年前碳达峰，2060年前实现碳中和”定调国家级绿色发展战略。绿色产业范畴巨大，其中有已经成熟的产业链，也有新兴的、正在成熟中的产业链。但长久来看，各行各业都需要承担自己减碳的责任。

　　绿色发展不仅是中国当下最关注的战略，亦是全世界的重点议题。我国相对高能耗的经济结构、高煤炭占比高的能源结构以及相对较短的碳达峰到碳中和的过渡期带来了更大的挑战，因此“双碳”目标的实现也要求我们付出更多努力。

　　在这一背景下，学习发达国家的碳中和战略的先进经验，可以避免不必要的试错成本，对我国稳妥实现“双碳”目标有重要意义。然而，中国也有一些绿色产业的探索走在世界前列，新能源汽车就是其中之一。

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　　中国新能源(600617)汽车发展领先全球

　　汽车制造是一个国家工业水平的综合体现，而新能源汽车作为重要战略新兴产业，对推动绿色发展、实现碳达峰碳中和具有重要作用。发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。

　　工信部有关负责人日前在新闻发布会上透露，我国新能源汽车累计销量已从2012年底的2万辆攀升至今年5月底的1108万辆，成功突破千万辆大关。今年一季度，我国新能源汽车累计产销量增长幅度超2019年全年水平;自2015年起，产销量连续7年位居世界第一。

　　事实上，中国品牌不仅在国内新能源汽车市场成绩优良，在海外市场也取得了很大进步。去年，我国新能源汽车出口31万辆，超过历史累计出口总和。其中对欧洲的出口增长最快，增速达204%。

　　在2021年全球十大新能源汽车畅销车型中，中国品牌占据六款。更重要的是，这份成绩并不是依靠低价，更多是源于质量的提升和技术创新。

　　由此可见在新能源车市场，中国制造正在迅速崛起，并席卷全球。而这也给了中国车企一个与西方老牌汽车企业同场竞技、弯道超车的机会。

　　在律商联讯(北京)信息技术有限公司(简称“律商风险”)产品总监高伟看来，国内新能源车的发展是领先于国际市场的。目前发达国家市场的新能源车种类没有国内丰富，如美国还是以常规的油电混动(非插电式混动)车型为主导，但国内的新能源车种类分为三种，纯电占约80%，插电式混合动力和增程式混合动力占剩下的20%左右。

　　我国不仅新能源汽车的生产领先于国际市场，而且在全球率先推出了极具针对性的新能源车专属保险条款。高伟介绍，美国市场中尚无新能源车专属条款，车险公司在现有燃油车产品基础上利用部分可差异信息作为定价因子，如动力类型、车型系数来量化区分新能源车与燃油车之间的风险水平以及新能源车间的风险水平。在英国市场，车险公司已经开始在现有产品的条款和费率中对电池、充电线、充电桩等做了针对新能源车的定制。但源于市场有限的新能源汽车保有量和新产品设计所需的高投入，目前仍然没有设立一款新能源车专属产品。西班牙市场是中国之外在新能源车险领域走得最远的。例如，Mapfre公司除了承保电池、私有充电桩、私有充电线之外，还承保使用公共充电桩时产生的责任风险。新能源动力类型作为折扣因子更好地鼓励消费者去使用绿色能源。在这些市场以及其它一些欧洲市场中，大家都把新能源车作为智能网联车辆的一个分支，同时适用了基于智能网联车辆数据分析开发的车联网保险产品。

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　　造车新势力躬身入局新能源车险市场

　　日前彭博新能源财经发布的《新能源汽车市场长期展望》(EVO)报告显示，新能源汽车乘用车销量迅速增长，将从2021年的660万辆增长至2025年的2100万辆;到2025年，新能源汽车保有量将达到7700万辆，到2030年将进一步增长至2.29亿辆。

　　对于近年来经历了持续低迷的车险市场而言，这也意味着新能源市场的爆发将给车险保费收入带来新的增长动力，而车企也看到了新的商机。

　　继特斯拉、小鹏、比亚迪(002594)、蔚来之后，理想汽车也“曲线拿下”保险经纪牌照，拟进军车险业务。这两年来，新能源造车新势力们正在一步步破圈，强调自己不仅只是车企，而是要利用自身数据及黑科技，挖掘颠覆汽车上下游生态的可能性。

　　造车新势力入局车险，或许最看中的是直接连接客户的入口角色，通过为车主直接配置车险，形成造车、销售、售后的服务闭环，让自家造的车和客户连接更加紧密，既能打通车主用车生命全周期，也能培养新的业务模式和增长空间。

　　以特斯拉为例，直营模式使其可直接接触新能源车险的购买人群，从而直接获取购买新能源车险的车主信息。特斯拉曾在2021年财报中披露，目前公司已在美国5个州推出保险服务，Value Penguin预计特斯拉平均每辆车的保险费用为4548美元/年。特斯拉方面预计，截至2022年底，有80%的美国客户将选择特斯拉保险服务。

　　新能源车企卖保险真有这么容易?高伟坦言，销售端的机遇是有的。新能源车整体的物理形态、车身构造、动力类型、制造理念都与燃油车有很大的区别，这种区别和特殊性必然会给保险行业及消费者带来一些认知上的挑战。

　　对于车企而言，其自身对新能源车最了解。基于对车辆信息的全面了解，车企在售卖保险或介绍保险方案时，可以为终端消费者做出比较好的保险需求的匹配，这也是新能源车企在售卖保险时所拥有的优势之一。

　　因此，高伟认为新能源车企作为保险经纪来帮助保险公司售卖保险，能够为保险公司提供比较详细的车辆信息，如电机的类型、电池的容量、电机的功率和扭距等，可让保险公司对于风险暴露更加了解。

　　如果有保险公司愿意针对这部分风险，推出相应的核保政策，车企成立的保险经纪公司可为车主提供专属定制保险方案，为消费者提供贴身的保障。

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　　拿到保险入场券后 业务开展存挑战

　　车企想要真正入局车险业务，其挑战亦不可忽略。当新能源车企越来越深入保险行业，甚至想作为保险公司参与从精算、销售到出险的全流程时，不可避免地要经历承保、查勘、理赔等非常专业的保险经营环节，而这对于车企而言专业门槛相对较高。

　　艾瑞咨询在《中国新能源车险生态共建白皮书》中指出，直销模式要求车企必须具备功能完善的线上系统，不仅建设成本大、时间周期长，而且与保险公司系统对接复杂。此外，车险具备属地化特征，全国范围线下服务网络是其保证用户服务的触角，需要长期积累。

　　社会效率的最大化是“专业人做专业事”。高伟解释，对于保险业务中专业的风险认知、理赔、查勘、定损等步骤，以及复制村县级保险公司出单点和理赔网点布局，都对新能源车企挑战较大，毕竟要让车企专家成为保险专家，其花费的人力、时间、金钱成本都很巨大且难以预估。

　　有位车主曾这样吐槽：“本以为买电动车很明智，但交保费时才发现，省下来的油钱都到了保险公司口袋。”也有不少人希望车企入局后，可降低新能源车险保费，但该想法在短期内也难以实现。

　　根据中国银行(601988)保险信息技术管理有限公司数据，从2016年到2020年上半年，新能源汽车整体出险频率高于非新能源汽车3.6%，家用新能源汽车的出险率更是高于非新能源汽车9.3%，家用新能源车型的案均赔款高于非新能源汽车2.7%，新能源车核心动力损毁率更是燃油车的三倍。

　　新能源汽车出险率高，维修费用高是市场共识，因此其保费上涨的原因主要与赔付率、维修成本、原材料价格以及车企自身市场规模等因素息息相关，即使车企参与销售环节，实际降费也并无太多空间。

　　然而，通过车企的参与，也能在一定程度上保证保险公司和消费者的共同利益。随着汽车更加智能、车辆数据收集不断完善，车企及险企可通过多元化的数据辅助，提高整体风险识别的精准度，设计出贴合不同消费者的个性化保险产品，从而平衡成本与消费者权益。

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　　律商风险助力车企、险企构建共赢生态

　　对于传统险企而言，在销售渠道、运营经验、人才储备等软硬件设施都较为充足的情况下，把握新能源车的数据与风险特性、实现精准定价，是攻守兼备的重要一环;而对于造车新势力而言，想在竞争激烈的车险市场中分得一杯羹，其在驾驶行为数据和数字化车主服务等方面能力突出，是树立差异化优势的坚实基础。

　　挖掘驾驶行为数据，精准细分行车风险，用更合理的车险定价去吸引消费者是树立差异化优势的关键。如律商风险这样的专业第三方服务商，在此可为车企和险企提供巨大助力。由于可链接多方资源，律商风险不仅在海外市场积累了对车企所采集的新能源车辆产生的动态驾驶行为数据的处理和应用的深厚经验，也熟悉中国保险公司的精算定价、产品设计等各项业务流程，可为车企、险企双方架起合作的桥梁，助力构建新能源保险的共赢生态。

图源：律商风险

　　律商风险可通过对大量从车、从人数据关联分析，特别是针对动态驾驶行为数据的分析，帮助保险公司提炼以人或车为单位的静态和动态风险特征，精确地认知并量化风险。高伟介绍，新能源车的相关风险是独特的，既然没有针对该类风险丰富的承保理赔经验判断，就需要更多的静态和动态风险特征对风险进行精确描述，以辅助对该类风险的决策。通过对车身材料，三电物理配件、相关价格、动态驾驶行为等数据的广泛采集，律商风险分析团队进行多角度数据分析并从中提炼洞见，再与主观认知碰撞融合，最终形成新能源车险整体解决方案。

图源：律商风险

　　律商风险数据科学总监虞泽明则从三个方面更具体地介绍了公司在搭建各类车险解决方案时的关键要素：首先是数据维度的广泛。保险公司更关注自身承保、理赔数据，尽管其对从车的静态数据属性也有一些积累，但其它如从车的动态驾驶行为数据、从人的消费行为数据、一些新领域如新能源、ADAS属性等数据，并未有过多积累。事实上，全行业对上述相关数据的收集也仅处于初级阶段，但市场对其需求很大。因此，当律商风险合规合法地搜集了广泛数据后，就可更精准地判断某个人及其保单的相关风险。

　　其次是算法的创新。基于广泛数据，律商风险进行了大量算法创新。无论是国内外已经广泛使用的传统精算算法如广义线性模型(Generalized Linear Model)，还是新引入的先进机器学习算法，其目的都是在现有数据里尽量挖掘出更多更精准的信息，从而实现建模。

　　最后是模型的可解释性。仅有模型是不够的，更重要的是要让保险公司业务员和消费者理解这个模型。律商风险尤其强调模型的可解释性，因此会把模型里的信息提炼后再分享给客户，这也让其评分结果在落地时更容易被保险公司以及广大消费者接受。