據(jù)外媒報道，隨著自動駕駛車輛的出現(xiàn)，保險公司也對旗下的保費政策作出了調(diào)整，車主的保費金額基于風險承受能力（risk tolerance）來設(shè)定。

來源：tgdaily.com

數(shù)據(jù)分析提升車險成本效益（Insurance Cost Efficiency）

通過持續(xù)不斷地分析數(shù)據(jù)，從而預計所有的風險情境（risky situations）。保險公司可利用該類技術(shù)進步，有可能采集到所需的信息并預期未來的駕駛體驗。該方法或?qū)⒅铝τ诖蛟毂ｋU行業(yè)的優(yōu)勢，利用風險情境預期來確定其乘客是否準備好應對這類風險情境。

假設(shè)自動駕駛車輛發(fā)展當前路線存在高風險，通常有以下三種選擇供乘客挑選：1、不考慮距離，選擇其它路線；2、暫停行程，直至風險被清除；3、乘客愿意支付一定的保費，盡管風險提升，但仍繼續(xù)其旅程。

理論上，在這種情況下，車險應在出行前的價格上實現(xiàn)一定的溢價，相當于峰時價格（surge pricing）。在這種情況下，機器學習將為保險公司變更其定價，將自動駕駛車輛制定相應的保費產(chǎn)品，從而降低車輛日常使用的保險成本。換言之，該汽車技術(shù)有助于降低保險費率。

最后的感想（Final Thoughts）

機器學習及人工智能研發(fā)無疑是本世紀的重大技術(shù)進步。該類技術(shù)利用計算機來監(jiān)控成熟化的信息，并提供分析并提升信息處理及系統(tǒng)運行的效率。計算機可利用該類信息實現(xiàn)其編程目標，從而為用戶節(jié)省成本并提供便利。

在提升計算機功能后，其信息處理能力遠勝于人工處理的效率，這一點在車險行業(yè)的表現(xiàn)更為突出。隨著汽車行業(yè)人工智能應用的普及，保險公司的應對效率將相應地提升。（本文圖片選自tgdaily.com）

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