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谢远涛谈北京智能网联新能源汽车专属保险的制度设计:是一种成熟的治理智慧

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来源:滚动播报

(来源:北京商报)

北京商报讯(记者 胡永新)3月29日,北京金融监管局在2026中关村论坛年会“重大成果专场发布会”环节,正式宣布启动智能网联新能源汽车商业保险开发应用,这标志着保险业服务新质生产力,支持智能网联汽车产业加快发展迈出关键一步。4月26日,北京商报记者了解到,对外经济贸易大学保险学院院长、教授、博士生导师谢远涛近日表示,北京智能网联新能源汽车专属保险的制度设计,在传统车险框架中注入了新的风险识别维度、新的定价因子、新的责任机制、新的数据治理功能,通过渐进优化实现有效适配。在技术变革面前,这种克制本身就是一种成熟的治理智慧。

谢远涛表示,随着专属产品的落地运行,保险业与汽车产业、城市交管部门的协同能够进一步深化,车险框架将在持续优化中成为智能网联交通治理的重要制度支撑,为打造智能驾驶与智慧城市协同发展的“北京样板”贡献专业力量。

“北京金融监管局启动智能网联新能源汽车商业保险开发应用,其制度载体仍然沿用现有车险产品体系。面对L2到L4全级别的智能驾驶技术,面对责任主体从‘人’向‘系统’的位移,为什么保险业没有设计一套全新的保险制度?这一问题,从保险学原理的角度切入,从风险可保性、定价逻辑、风险管理,以及保险的社会治理功能四个维度来分析。”谢远涛表示,智能驾驶带来的新型风险,与传统意义上的可保风险有较大差异:第一,数据积累的“时间差”问题。智能驾驶技术,尤其是L3及以上级别,尚处于试点和商业化初期。从精算角度看,我们没有足够的理赔数据来估计损失频率和损失程度。一辆L4级别自动驾驶出租车跑了100万公里,出了几次事故?事故中责任在系统还是外部环境?这类数据极度匮乏。如果为智能驾驶单独创设一个全新险种,精算师将面临“零基础定价”的困境。第二,风险形态的“非平稳性”问题。精算定价的一个基本假设是风险形态的相对稳定。但智能驾驶技术正在快速迭代,算法能力、传感器配置、安全冗余设计可能完全不同。这意味着风险本身在快速变化,历史数据对未来的预测能力大打折扣。这种非平稳性,使得任何基于历史数据的定价模型都面临失效风险。第三,责任主体的“多元化”问题。传统车险的责任链条非常清晰:驾驶人是责任主体,保险公司承担替代责任。但智能驾驶场景下,当事故由系统决策错误导致时,责任可能涉及车企(软件缺陷)、系统提供商(算法错误)、硬件供应商(传感器故障),甚至是高精地图服务商。这种多元主体结构,使得保险责任的触发条件变得极为复杂。责任保险的经典触发机制——以被保险人的过错为赔付前提——在智能驾驶场景下需要根本性重构。

谢远涛表示,北京选择沿用车险框架,本质上是将智能驾驶的新型风险“挂靠”在拥有海量数据基础和成熟定价模型的传统车险体系上。这不是回避问题,而是用车险的大数法则和风险分摊机制,为智能驾驶技术的早期落地提供“风险缓冲期”。

谢远涛表示,从精算技术角度看,沿用车险框架并不意味着定价模型一成不变。恰恰相反,这是将新技术因子“嵌入”成熟定价体系的精妙设计。传统车险的定价因子,主要从“人”、从“车”、从“环境”三个维度考量。而智能驾驶的加入,要求定价模型增加“从科技”的转变。智能网联车险的定价体系需要引入动态化、技术导向的定价因子,包括:不同车企的智驾技术能力差异、具体车型的智能化等级、智驾系统的实际使用频率和场景、车辆的数据安全防护能力等。这些因子在传统车险中不存在,但它们完全可以作为附加因子嵌入现有的车险定价模型。依托车险的成熟定价框架,通过“部分优化”的方式,将智驾技术因子逐步纳入费率体系。这比另起炉灶建立一个全新的定价模型,风险小得多、可行性高得多、市场接受度也好得多。从精算角度看,这是一个“降维”与“升维”的辩证统一:降的是制度转换的维度和交易成本,升的是风险识别的精度和定价的科学性。

在风险管理的功能延展方面,谢远涛表示,保险的本质,不仅仅是风险转移,更是风险管理。传统车险的功能主要集中在“事后补偿”——事故发生后赔付损失。但智能驾驶时代的到来,要求保险的功能向“事前预防”和“事中干预”延展。第一,跨行业数据交互机制的建立。北京金融监管局明确,将会同中国银保信公司建立跨行业数据交互机制,推动保险行业开展信息系统改造升级。这意味着,保险行业将能够获取脱敏后的数据。这些数据不仅可以用于定价优化,更可以用于风险识别和高风险路段预警,分析可能造成系统识别率下降的气象条件,对车企的智驾系统可靠性水平进行评估,使保险行业具备了参与风险减量管理的技术基础;另一方面,助力智能网联新能源汽车相关企业优化智驾系统,推动汽车产业高质量发展,实现两个行业的共赢。第二,费率杠杆的逆向激励功能。车险的费率浮动机制,本质上是一种市场化的行为约束。如果某个品牌车型的智驾系统事故率显著高于行业水平,其保费必然上调,这种价格信号会倒逼车企改进技术。如果驾驶人在智驾模式下频繁出现风险行为,其个人保费也会体现这一风险。这种通过价格机制实现的逆向激励,是保险作为风险管理工具的独特优势。

“从保险学角度看,这种功能延展标志着保险从‘被动赔付者’向‘主动治理者’的角色转型。这种转型,恰恰是通过车险这个成熟的制度载体实现的。”谢远涛表示。

对于责任机制的“双轨制”设计,谢远涛表示,在智能驾驶场景下,责任机制的构建是最棘手的难题。当车辆进入L3级及以上自动驾驶状态时,交通事故的责任主体在法律上不再是驾驶员,而可能是车主、车企或者其他相关方。这种多元责任结构,使得传统的“被保险人过错触发赔付”机制面临根本性挑战。

通过车险框架,可以巧妙地构建了一个“双轨制”责任机制。第一轨是先行赔付。事故发生后,无论最终责任在谁,保险公司依据车险条款,第一时间向受害人或被保险人支付赔款。这一设计保障了受害人的及时救济,避免了因责任鉴定复杂导致赔偿拖延。第二轨是事后追偿。保险公司先行赔付后,依据《中华人民共和国民法典》等相关法律,通过代位求偿机制,对存在缺陷产品的生产者、销售者或系统提供商追偿。这种制度安排,将“对受害人的救济”与“对责任方的追偿”分离处理,既保障了效率,又维护了公平。从法理逻辑看,它没有改变侵权责任的基本规则——最终责任仍然由过错方承担;但从操作层面看,它极大提升了事故处理的效率,避免了受害人被卷入复杂的责任鉴定程序。这种制度设计,只有依托车险的成熟法律框架和代位求偿机制才能实现。如果另起炉灶,不仅面临法律空白,还需要从零构建追偿渠道。

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