数据能让保费更便宜，你相信吗？
数据能让保费更便宜，你相信吗？近期，由国际权威保险评级机构 AM Best 主办、律商联讯风险信息（以下简称"律商风险"）独家赞助的"数据向善：保险用数，责任为先"网络研讨会引发行业关注。研讨会深入探讨了保险行业数据的伦理与透明化使用，揭示了一个反直觉的事实：优质数据已让约 80% 的美国汽车保险消费者实现保费下降。
01、数据不是"定价权"，而是"惠民工具"
律商风险产品管理副总裁 Victor Baez 指出，保险的核心是风险基础定价——全维度、可靠的风险数据能让保险公司精准识别消费者的实际风险等级，无需为未知风险加入"不确定性溢价"。在竞争充分的市场环境下，更多数据反而让低风险客户获得了定制化的低保费。
数据还在切实改善投保体验。传统车险报价需要 10–15 分钟，现在已缩短至 1–3 分钟；寿险核保从约一个月压缩到一周以内。消费者可以快速对比 8–10 家保险公司的报价，拥有更大的选择权。
02、为什么消费者不信任数据定价？
律商风险消费者中心运营副总裁Tracy Fowkes 揭示了消费者的常见误解：认为更多数据会导致保费上涨。她明确表示，精准的多维度数据实际上能让保险公司给出更具竞争力的低价。
美国保险科技委员会联合创始人、前保险监管者 Scott Harrison 从监管视角补充，监管层有时会过度关注 AI 的"神秘性"，而忽视AI 本质上是风险评估的工具升级，保险行业使用新技术的核心逻辑从未改变。
03、透明度，是信任的基石
如何让消费者从"不信任"走向"理解"？律商风险给出了"四位一体"的实践方案：
其一，推出律商风险消费者披露报告（LNCDR），向消费者全面展示收集的数据，明确区分保险行业与其他行业的数据使用范围。
其二，建立完善的数据争议解决机制。接收消费者异议后，直接向数据源核实信息，修正或屏蔽错误数据，并同步至产品系统，还可向近期查询该消费者分数的机构推送更新。
其三，优化查询渠道，从邮件和电话升级为线上消费者门户，近五年来消费者查询量实现逐年增长。
其四，制作科普视频系列，主动纠正消费者对数据使用的误解，用通俗语言解释数据在保险定价中的具体应用逻辑。
04、AI 赋能保险：工具升级，责任不降
律商风险展示了从内部效率提升到产品创新的多元布局。在核心产品端，律商风险推出 AI 工具 Flyreel，支持消费者通过手机摄像头自助完成房屋保险查验——AI 可识别房屋结构、设施以及潜在风险，并自动生成风险报告。
与此同时，律商风险制定了"AI 权利法案"，要求 AI 的工作逻辑可向保险公司、监管层和消费者充分解释，坚持 AI 结果的人工监督，并强化反偏见测试，避免 AI 引入新的人口统计偏见。这一自律体系确保了技术创新始终在责任框架内运行。
05、监管平衡术：保护消费者，也保护创新
Scott Harrison 在研讨会中强调，保险监管的核心始终围绕消费者保护和保险公司偿付能力保障，是典型的"平衡型"监管。监管框架正从传统的"规则导向"转向"原则/风险导向"，以避免规则因技术创新而快速过时，同时降低中小保险公司的合规成本。AI 的应用也不再仅是 IT 部门的工作，而需建立全企业级的治理与风险管理框架，由董事会和高级管理层主导推进。
06、未来已来：数据与 AI 驱动的普惠保险
展望未来，嘉宾们提出了四大趋势：数据与 AI 的结合将从"单纯的数据提供"升级为"深度洞察生成"，实现更个性化的风险定价；消费者对 AI 透明度和相关信息的需求将持续提升；行业将探索参数保险等新一代产品与风险定价模式；技术将进一步降低服务交付成本，助力中小保险公司覆盖服务不足市场。
07、信任，是保险行业的最强资产
研讨会最终达成一项核心共识：保险行业发展的关键在于数据的透明化使用、持续的消费者信息告知和完善的全链路数据治理。优质数据的核心价值是"普惠"——既让保险公司实现精准经营，也让消费者获得更优保费、更便捷服务，同时推动行业向更公平、更创新的方向发展。通过信息透明度和消费者服务打破信息壁垒，保险行业正从"对抗式"关系转向"合作式"关系——而这，正是"数据向善"的真正含义。
来源：AM Best 网络研讨会
嘉宾：Victor Baez、Tracy Fowkes、Scott Harrison
赞助方：律商联讯风险信息
