2026年3月27日，由北京保险服务中心与今日保联合举办的“网联无界·智领未来——商用车AI大数据模型风险管理创新与实践论坛”在京圆满落幕。本次论坛汇聚了来自保险机构、高校、汽车制造及流通领域的产学研专家，特邀中国汽车流通协会专家委员会委员、央视财经评论员章弘先生担任主持，共同探讨如何以AI大数据模型破解商用车保险困局，重构风险管理新范式。
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-Insurance Today-
困局：3000万辆货车背后的“结构性矛盾”
我国商用货车保有量已突破3000万辆。作为国家物流体系的动脉，其面临着高强度运营和应用场景复杂等诸多挑战，让保险行业长期深陷“高出险、高赔付、投保难”的困境。
北京工商大学中国保险研究院院长王绪瑾教授在致辞中一针见血地指出问题的本质：“表面看是保险市场供需错配，深层原因则是传统风险管理与新型风险形态之间的结构性矛盾。”
在数字化时代，过去保险业赖以生存的精算逻辑——用群体的统计规律对冲个体的不确定性——在商用车领域正在失效。只有数据与AI等技术的叠加，才有能力让保险业从“看得见”走向“看得清”，从被动承受走向主动预判。
中国汽车流通协会商用车专业委员会秘书长钟渭平从市场演进的角度分享洞察：商用车虽然只占汽车保有量的少数，却承担了全国74%的货运量。但长久以来，行业面临着底层数据匮乏、驾驶员画像难以精准构建的尴尬。随着新能源商用车的加速渗透，风险特征已经发生巨大改变——人、车、货、路必须高度协同，才能为AI应用奠定准确的数据输入基础。
“不敢定价的背后，是缺乏精准筛选和管理抓手。”合众财产保险总精算师王兴鲁在论坛上的这句话，道出了行业的核心焦虑。保险公司面对的，是一个动态、多维、高度个体化的风险系统。而手里的工具，却是静态、滞后、群体化的评估模型。这种错配，正是“三高一难”的根源。
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-Insurance Today-
破局：车联网数据遇见AI大模型
如何破解这个结构性矛盾？论坛上，来自各界的观点逐渐聚焦于一个共识：数据与AI的结合，是破局的关键。
北京保险服务中心信息科技总监哈斯带来了公司的最新探索成果——商用货车风险管理AI评分模型。该产品实现了轻、中、重型载货汽车的全场景覆盖，填补了细分市场的空白。模型从数据、模型、工程三个维度完成了传统风险的颠覆：
数据创新——整合覆盖市场80%商用货车品牌的多源车联网动态数据。这意味着，它不再依赖静态的历史赔付记录，而是实时捕捉车辆的运行状态、驾驶行为、能耗特征。
模型创新——引入非线性化模型，包括百公里能耗、急减速等衍生因子。这些看似细微的变量，恰恰是识别高风险驾驶行为的关键指纹。
工程创新——推出行业首款商用货车保险风险管理AI智能体，实现了从智能核保定价、保中高危车辆实时监控预警，到理赔端事故深度还原分析的“全链路AI赋能”。
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-Insurance Today-
从“计算风险”到“管理风险”：一场角色转变
北京保险服务中心首席市场运营官姚山的发言，进一步揭示了技术的温度。前瞻性的主动管理，需要“智能+融合”，他这样定义未来的风险管理路径。“风险量化—风险管控—价值落地”闭环模式，将AI的预测能力转化为实实在在的风险管控能力——通过车载AEB等主动风险管理硬件与AI大模型的双管齐下，对超速、疲劳驾驶等高危行为进行实时预警与闭环干预。
这意味着什么？意味着保险公司的角色正在发生根本性转变：从被动承担风险的“赔付者”，转变为主动管理风险的“守护者”。
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-Insurance Today-
数据孤岛：仍需打破的壁垒
当然，梦想很丰满，现实仍有骨感。
北京理工大学副教授刘鹏抛出了一个尖锐的问题：当前汽车数据仍面临“不能用、不好用、不敢用”的孤岛困境。数据分级分类标准体系尚未健全，数据安全与合规的边界模糊不清，这让数据流转举步维艰。他呼吁全行业行动起来，在保障数据安全的前提下，建立可信数据空间，让数据真正成为驱动产业升维的“新石油”。
令人欣慰的是，跨界共创的种子已经在萌芽。中国一汽研发总院黄泽辉展示了车企视角的探索：利用海量碰撞数据库与AI技术，大幅提升车辆安全开发效率。他展望，未来前端的主动安全测试数据若能与保险理赔数据深度融合，将为车险差异化定价提供革命性的支持。
一端是车企的碰撞数据，一端是保险公司的理赔数据，中间隔着的是行业壁垒，也是价值洼地。
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-Insurance Today-
圆桌论道：生态协同共筑“风险减量”新篇章
论坛的压轴环节——圆桌论坛，将整场讨论推向高潮。
围绕“商用车AI大数据模型风险管理创新与实践”这一主题，来自保险机构、科技企业、高校及流通领域的嘉宾展开了一场深度交锋。没有标准答案，只有多元视角的碰撞与融合。
北京保险服务中心总裁廖建光的观点引发了广泛共鸣：“大数据与AI模型不仅是为了解决保险公司的降本增效，更是为了解决整个社会的公平与效率问题。”他进一步阐释，通过车联网大数据的精准穿透，行业能够准确识别尾部高风险业务，让优质物流车队享受到更公平的保费；同时，将宏观经济的周期性因子融入AI模型，能够大幅提升保险公司的业务决策效率。
圆桌上，一个共识逐渐清晰：商用车保险领域的深层变革，绝非单一机构可以独立完成。它需要监管机构、主机厂、物流企业及第三方科技企业进行更深度的价值共创。而这场论坛本身，正是这种生态协同的一次生动实践。
结语
“网联无界，智领未来”——这句论坛的主题词，恰如其分地描绘了商用车保险的未来图景。在“十五五”规划开局之年，数据要素与人工智能以前所未有的深度融入产业发展，当风险真正可知可控，商用车保险行业必将从“经验驱动”全面迈向“数据驱动”。
论坛上亮相的商用货车AI智能评分模型及保险风控智能体，正是北京保险服务中心对这一趋势的积极响应和创新之举。它并非行业的起点，却是通往“事前防御”道路上的一次重要突破——以全吨位覆盖补齐了细分市场的空白，以多源车联网数据拓展了风险识别的维度，以AI智能体打通了从定价到干预的全链路，助力保险公司和物流企业极大提升了经营管理效率。这些探索，为这一领域的风险管理提供了新的工具选择，也为行业从“计算风险”走向“管理风险”注入了新的可能。
从论坛的思想碰撞，到产品的落地实践，变革非一日之功，共识已在此凝聚。当更多像这样的创新探索在行业中生根发芽，商用车保险的未来，必将更加可知、可控、可期。
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