大市场也有大烦恼美港通证券
近几年新能源汽车以狂飙之势占领大街小巷，乘联会数据显示，2024 年，新能源乘用车生产 1218.5 万辆，同比增长 36.4%；新能源车国内零售 1089.9 万辆，同比增长 40.7%，国内零售渗透率为 47.6%。
甚至此前因地广人稀，新能源车难以推广的省份，如今渗透率都越来越高，例如，据新疆维吾尔自治区统计局数据，2024 年末全疆新能源汽车保有量增长 157.0%。
然而值得一提的事是，新能源汽车发展势头迅猛同时，与之配套的新能源车险市场却陷入"冰火两重天"的尴尬境地。
一边是新能源车险市场规模在快速膨胀，2024 年我国新能源车险保费突破千亿元大关，在总车险保费的占比达 13%，预计到 2030 年将攀升至 5000 亿元左右，占比接近 50%，成为拉动车险增长的重要引擎。
另一边却是行业深陷"高保费、高出险率、高赔付率""三高"泥潭，据中国精算师协会和银保信数据，2024 年，我国新能源车险保费总收入 1409 亿元，但承保亏损了 57 亿元；全行业共承保车系 2795 个，其中赔付率超过 100% 高赔付车系有 137 个。
为了化解"车主喊贵，企险喊亏"的新能源车险行业矛盾，更好扶持新能源汽车产业发展，2025 年 1 月 24 日，国家金融监督管理总局等四部门联合发布《关于深化改革加强监管促进新能源车险高质量发展的指导意见》（以下简称《指导意见》）。
截图来自国家金融监督管理局
但是，本应是行业破局的"金钥匙"的《指导意见》，却在落地时撞上了坚硬的现实壁垒。
车企与险企的"数据战争"
在新能源车险这片看似蓝海的市场中，一场没有硝烟的"数据战争"正激烈上演。
车企掌作为车辆数据的直接采集者，掌握着车辆研发、生产、销售及使用过程中的核心数据，从电池的充放电循环次数、健康状态，到驾驶行为习惯、行驶轨迹、自动驾驶系统的运行数据。
这些数据正是精准评估车辆风险的 "密码"，而这正是险企想要打破"高保费、高赔付的"，实现精准定价、有效控制风险而急需获取的相关数据。
但车企险企双方处于各自利益考量，共享数据举步维艰。
车企方面视数据为核心资产，一方面担心共享后商业机密泄露，另一方面车企还想借助数据优势打造自身保险生态闭环，以比亚迪为例，作为国内新能源汽车行业的领军企业，在 2023 年完成对易安财险的收购后，便积极布局车险市场。2024 年 5 月，比亚迪财险获批在安徽、江西等 8 个地区开展交强险业务，正式进军车险领域。
截图来自国家金融监督管理局
险企方面，因为数据处理能力参差不齐、安全防护水平不一，难以获得车企的信任。
这场战争中，作为新能源车行业先锋的特斯拉，掀起了一场猛烈的行业风暴。随着新能源汽车渗透率不断提升，特斯拉凭借对车辆核心数据的绝对掌控美港通证券，试图绕过传统保险中介，开展"脱媒"直保业务。
数据显示，2024 年特斯拉在全球的销量突破 200 万辆。庞大的用户基数背后，特斯拉积累了海量的车辆数据。但保险公司却无从知晓这些数据，而不知道车辆的电池健康状况、自动驾驶使用频率等关键数据，就没办法精准定价。
保险行业给特斯拉车型定价只能根据有限的公开信息和过往经验进行估算，信息不对称导致加大了定价的难度和风险，后果显而易见：要么保费过高，让消费者望而却步；要么保费过低，保险公司承包亏损。
特斯拉对数据的垄断，不仅冲击了传统险企的业务模式，也让整个新能源车险市场的定价体系陷入混乱，严重制约了行业的健康发展。
四部门的《指导意见》虽明确鼓励数据共享，但在实际操作中，车企与险企的利益博弈让数据共享难上加难。
这场"数据战争"，让《指导意见》的落地之路布满荆棘，也制约着新能源车险市场向更成熟阶段发展。
《指导意见》：行业破局的政策蓝图
面对新能源车险行业的诸多困境，四部门联合发布指导意见，从多个维度提出了系统性的解决方案。
在降低新能源汽车维修使用成本方面，《指导意见》鼓励丰富新能源汽车维修零部件供给渠道和类型。因为当前新能源汽车维修渠道有限，配件价格高昂，这一举措有望引入更多竞争，降低配件价格。例如，推动新能源车企开放"三电系统"配件销售渠道，让市场上有更多的配件可供选择，从而打破原厂对配件价格的垄断。
同时，探索建立保险车型风险分级制度，通过时速 15 公里的低速碰撞试验，对新车型的损失状况和维修成本进行评估并划分风险等级，车险费率将与风险等级挂钩。这一举措旨在促车企在设计生产阶段就考虑车辆的安全性与维修经济性，从源头上降低车辆的风险成本。
在社交平台上，新能源车主吐槽投保难的帖子屡见不鲜。为了解决投保难问题，《指导意见》指出创新优化新能源车险供给，其中引导建立高赔付风险分担机制备受瞩目。
截图来自某社交平台网友发帖
为解决高赔付风险新能源汽车"投保难"问题，中国保险行业协会搭建了"车险好投保"平台于 2025 年 1 月 25 日上线，任何新能源车主在常规渠道投保遇到困难时，都可通过该平台链接保险公司投保，且保险公司不得拒保。
首批已有 10 家大中型财险公司接入，后续还将不断增加。这一平台的建立，为高风险车辆提供了投保渠道，实现了"愿保尽保"。
此外，《指导意见》还提出稳妥优化自主定价系数浮动范围，目前新能源商业车险自主定价浮动范围在行业基准保费基础上上下浮动 35%，而燃油车可上下浮动 50%，合理优化这一范围将使车险价格与风险更为匹配。
同时，研究推出"基本 + 变动"新能源车险组合产品，探索"车电分离"模式汽车商业车险产品，满足不同车主的多样化需求，如新能源网约车可根据实际运营情况灵活投保，换电车车主也能获得更科学合理的保险保障。
在提升新能源车险经营管理水平上，《指导意见》要求保险公司整合新能源车险全链条和各环节，有效管控经营成本。
针对当前存在的兼职网约车按家用车投保、兼职营运货车按非营运货车投保等保费充足度不够的问题，鼓励财险公司依法使用网约车平台企业提供的新能源网约车运营安全情况等信息，合理确定自主定价系数。
保险公司要提高对新能源汽车的风险识别和精算定价能力，利用大数据、区块链、云计算等技术，实现数字化、线上化、智能化转型升级，通过技术创新和优化业务流程推进降本增效。
在监管层面，《指导意见》强化了对新能源车险的全方位监管。要求提升理赔服务质效，通过理赔绿色通道、预赔付、在线定损理赔等方式，让理赔更加高效便捷。
同时，严格规范市场秩序，强化"报行合一"监管，推动压降不合规不合理费用，防止市场乱象滋生。还将优化费率回溯监管，加强行业自律，切实保护消费者权益，营造健康有序的市场环境。
UBI 车险：驶向精准定价的"诺亚方舟"
对于"高保费、低赔付"的泥沼中挣扎的新能源车险行业，UBI 车险（全称 Usage-Based Insurance，基于使用行为的保险）可谓是救命稻草。
基于使用量而定保费的 UBI 车险，就像一位"私人精算师"。常见的 UBI 车险模式大概可分为：按里程计费（Pay-As-You-Drive）按行为计费（Pay-How-You-Drive）混合型（里程 + 行为）。
通过借助车联网、智能手机和 OBD 联网终端等设备，24 小时不间断地收集驾驶者驾驶行为数据，诸如急加速、急刹车的次数，行驶里程的长短，转弯角度的大小等数据都可以被检测到。
这些看似普通的驾驶数据，经过特定算法分析后，可以精准评估车主驾驶风险。驾驶习惯欠佳的车主，保费自然会水涨船高，反之，驾驶平稳的"老司机"，则能享受到实实在在的保费优惠。
新能源汽车天生具备的智能化优势，与 UBI 车险天然适配。目前新势力车企如小鹏、蔚来已推出基于驾驶评分的保费优惠政策。保险公司通过分析实时采集海量的驾驶行为数据能够实现对车辆风险的精准画像，打破传统车险"一刀切"的粗放定价模式。
从发展趋势来看，随着 5G、物联网等技术的进一步普及，UBI 车险的数据采集将更加全面、精准，其应用场景也将不断拓展。新能源网约车平台与保险公司合作推出的 UBI 车险产品，可以根据运营时长、行驶里程等数据动态定价，既保障了保险公司的收益，又让风险低的司机得到实惠。
例如现代财险与滴滴出行合作，借助滴滴平台网约车资源，在 2023 年确立 "为网约车司机提供专属保障" 定位，其通过自建风控模型，探索 "动态 + 静态 + 用户行为数据" 结合的新能源网约车车险定价模型，在 UBI 车险产品构建方面已取得一定成果 。
然而，即便有 UBI 车险这样的技术手段，行业仍面临着严峻的风控挑战。
2025 年，阳光财险骗保案，涉案金额高达 7623 万，暴露出了阳光保险系统性管理缺陷，尤其是销售合规性、理赔透明度及风控机制方面问题。
不法分子编织出一张虚构交易、伪造资料的大网，将保险公司玩弄于股掌之间。虚报车辆价格、夸大贷款金额，车辆交付后抵押套现，一系列操作行云流水，而阳光财险的风控体系未能及时察觉异常，六年之后不法分子才落网。
阳光保险骗贷案暴露的不仅是一家保险公司的漏洞，更是整个车险行业风控的薄弱环节，尤其是在多方参与的新能源车险业务中，信息沟通不畅、协同反欺诈机制缺失。行业内各机构就像"信息孤岛"，各自为政，无法形成反欺诈的合力。
从市场发展趋势看，随着新能源车险市场规模不断扩大，欺诈风险也将进一步加剧，建立保险公司、银行、汽车经销商等各方信息共享平台，打破数据壁垒，实时共享车辆销售、贷款、理赔等关键信息对于行业发展而言刻不容缓。
结语
从数据孤岛到风险共担，新能源车险行业的破局之路充满挑战。《指导意见》的落地需要各方放下利益之争，解开用户投保难的死结，需构建 "车企 - 险企 - 用户" 的价值共生体系，多放携手前行；UBI 车险的推广需要技术不断创新，赢得市场认可；反欺诈机制的建设需要全行业齐心协力，共同守护。
只有这样美港通证券，新能源车险才能真正走出"定价困局"，在新能源汽车的浪潮中破浪前行，实现从高速增长向高质量发展的转变。
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