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400年历史的励讯集团（RELX）总部位于伦敦，是全球最大的专业出版商之一，旗下出版的学术期刊包括著名的《柳叶刀》。1985年，《邓小平文选》全球出版，一向对华友好的励讯集团为出版商。
二十多年前，面对互联网的冲击，励讯集团成功实现数字化转型，发展成为全球最大的科技、医学、法律、商业等专业信息服务商之一。大数据、人工智能兴起之后，励讯集团旗下的律商联讯风险信息（LexisNexis Risk Solutions，以下简称"律商风险"）成为增长最快的明星业务板块之一，为全球银行、保险公司、航空公司、政府等机构提供专业的信息技术分析解决方案，为各行业识别风险、管理风险、改善结果。
2015年，律商风险进入中国，专注于保险行业发展。经过八年的拓展，律商风险的解决方案已覆盖了中国99%的车险公司。在产品线上，律商风险跨越整个车险的生命周期，深耕于展业、报价、核保、定价、续保、理赔各个环节，为中国险企打造一站式风险评估产品线。
2023年，面对新能源汽车、智能驾驶的风口，律商风险又适时升级风险评估产品，成为新能源车、ADAS智能辅助驾驶大普及时代车险评估技术的领头羊。
六大维度评估车险，覆盖99%车险公司
作为基于大数据技术的车险专家，律商风险采集六类数据，从六大维度描述风险暴露，形成一个评估车险的综合体系。
在基础的从车维度，律商风险的数据涵盖易损件零整比，轴距轮距、底盘面积这一类详细信息，试图详尽描述一辆车的物理参数。在从人维度，律商风险的数据包括司机的专注度、谨慎度、规律性，在此基础上为司机分类，提前识别风险。
在用车方面，律商风险的数据又记录汽车的驾驶里程、充电频次、过户交易历史、高速超车等数据，作为车险评估信息。在环境信息方面，律商风险又通过采集驾驶路段等信息，勾勒用车环境，评估风险高低。
除了从车、从人、用车、环境四个维度之外，面对新能源汽车、ADAS智能驾驶辅助系统的普及，律商风险又引入相关评估维度，完善车险评估体系。
在新能源汽车领域，律商风险主要关注三电系统------电池、电机和电控。不同的三电系统，对应不同的风险评估、车险赔付标准。在ADAS智能驾驶辅助系统领域，律商风险推出盲点监测、车道偏离、自适应巡航、前撞预警等数据指标，成为车险投保、理赔的标准。
"两静一动"，逐月监控新能源车风险变化
2022年底，全国新能源车的保有量达到1300万辆。截至2023年9月，新能源车销量已达670万辆。预计到2023年底，新能源车的保有量将增长到2000万辆，新车渗透率约35%。对于国内汽车行业、车险行业而言，新能源车的风险评估、车险理赔已成为一个不可回避的话题。
通过大数据洞察，律商风险发现，由于用电比用油便宜，新能源车的年里程是燃油车的1.5倍。律商风险又发现，新能源车的年轻车主占比较高，由于驾驶经验不足带来一定的风险差异。
基于三电系统、车主用车的行为特征等数据，律商风险结合新能源车的纯静态因子、传统车的静态因子以及相关的动态因子，针对新能源车推出"两静一动"的风险评估，通过"动""静"交叉，获得对风险的真正洞见。
为配合行业对于风险减量的需求，律商风险又推出一系列关于新能源车特定参数、特定指标的风险管理体系。根据秒级打点数据，律商风险又实现针对全中国每一辆新能源车逐月的风险变化监控，通过细颗粒度的风险评估和风险预判，完成风险减量。
标准化处理ADAS数据，成为风险识别基础
新能源车之外，ADAS智能驾驶是汽车行业的另一大风口。根据智能化程度的不同，智能驾驶更分为L0-L5六大等级。根据律商风险发布的数据，2022年，国内L2级以上的智能驾驶辅助系统（ADAS）渗透率已高达40%以上。由于很大一部分燃油车也配备了ADAS智能驾驶辅助系统，装配ADAS系统的车辆在行业内已近5000万辆。
ADAS智能驾驶的大普及，同样给车险行业带来风险评估、车险理赔的难题。
长期以来，ADAS系统缺乏统一的标准，中系、日系、德系、美系车辆搭载的ADAS系统各有技术特色，侧重点不同，各大车厂的ADAS技术也存在差异，甚至叫法也不尽相同。针对这一痛点，律商风险采用大数据算法，推出行业独有的ADAS数据库，将行业内100多个厂商、14,000个车型进行标准化处理，成为车险公司风险识别的基础。
在完成ADAS标准化的数据库之后，律商风险又推出ADAS评级，方便保险公司对搭载ADAS的车辆进行风险评估。举例而言，律商风险对ADAS的装配进行有效、无效的区分。通过大数据监控，装配有效、装配无效的赔付率相差近20%。
拥抱生成式AI，非结构化数据应用于车险
律商风险进入国内八年，覆盖了全行业99%以上的车型信息，服务99%以上的车险公司，成为大数据技术应用于车险行业的典范。在人工智能兴起之后，律商风险又主动拥抱机器学习、计算机视觉等新技术，不断完善六大维度的车险评估体系。
在大数据技术方面，律商风险覆盖了全国4.17亿辆汽车的数据，通过强大建模能力，对数据进行加工整理，进行一致化处理。例如，在ADAS领域，律商风险对各车系、各车厂的ADAS产品进行标准化分类，把各式各样的数据分门别类加工处理，形成盲点监测等一级功能、预警类和介入类等二级功能。经过清洗、加工的数据与保险行业的承保理赔方案碰撞，便形成可落地执行的车险方案。
在AI领域，律商风险已布局26年，最近两年内上线了52个模型，既包括机器学习模型，也包括保险行业常用的广义线性模型。在一些从人项目中，律商风险的因子数多达8000多个。生成式AI兴起后，律商风险又采用AI大模型处理非结构化数据，将文字、图像等非结构化数据应用于风险评估、保险理赔。
在大数据、人工智能技术的加持下，律商风险又一次站在车险行业的最前沿。
文：Bugle-X / 数据猿
