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事关4亿车主！定价规则调整，你的车险保费要降了？******

　　中新经纬1月13日电 (李自曼)近日，中国银保监会发布《关于扩大商业车险自主定价系数浮动范围等有关事项的通知》(下称《通知》)，进一步扩大财险公司定价自主权，且明确各地因地制宜实施。

　　在受访业内人士看来，理论上车险保费最高可降价23%，但企业不会盲目降价。对保险公司来说，《通知》扩大了保险公司车险定价的自主权限，卡在原自主定价系数两端的业务或存发展机遇。

　　理论上车险保费最高可降价23%

　　大型险企的降价可能性或更高

　　《通知》第一部分内容主要是明确商业车险自主定价系数的浮动范围由[0.65，1.35]扩大到[0.5，1.5]。

　　据公安部最新统计，截至2022年9月底，全国机动车保有量达4.12亿辆。全国机动车驾驶人数量达4.99亿人，其中汽车驾驶人数量为4.61亿人。

　　东吴证券非银金融行业分析师葛玉翔团队认为，本次调整将使车险定价更加精细化，驾驶习惯良好的“好车主”保费会更低，“高风险车主”保费面临上升压力。

　　根据商业车险保费计算公式(商业车险保费=基准保费×NCD系数×自主定价系数)来算，理论上调整后车险保费价格最高可降价23%，最高可涨价11%。

　　作为计算车险保费的系数之一，自主定价系数越高，车险保费越高。目前，自主定价系数的影响因素包括车主的驾驶技术、驾驶习惯、驾龄等。

　　NCD系数指无赔款优待系数，即根据被保险人连续投保年限、出险次数，确定NCD系数值，从而影响车辆投保的费用。

　　保险公司是否会采取降价措施？中新经纬联系多家财险公司了解到，由于《通知》下发不久，各公司尚未制定出完整的相关政策，不便做出具体回应。

　　业内专家告诉中新经纬，《通知》下发后，保险公司可能会根据自己的综合情况降价。中小财险公司受车险综合改革等因素影响，综合成本率仍处于较高水平，降价的可能性会小于大型财险公司。目前，车主的出险数据是联网的，但由于各公司的定价策略不同，承保同一车主的同一辆车，保费会有差异。大型保险公司由于承保量大，会在一定程度上摊平定价风险。所以，部分选择在大型保险公司投保的风险较高的车辆，相比在中小公司投保，其车险保费并没有太高。

　　《通知》或对定价更细的公司更有利

　　卡在原自主定价系数两端的业务或存发展机遇

　　车险业务一直是多数财险公司重要业务板块。《通知》对财险公司将有哪些影响？

　　资深精算师徐昱琛对中新经纬表示，整体而言，《通知》中对于商车险自主定价系数的调整，对定价更精细的公司来说更加有利。一般而言，公司规模越大，定价能力会越好，其精算力量以及在定价方面的研究力量会更大，具有规模效应。

　　业内专家指出，除大型公司外，车企主机厂旗下的汽车保险公司或也能从此《通知》中受益。相比中小型财险公司，此类公司在数据和销售渠道都具有较大优势。不过，如何将优势转化到运营和定价方面，十分考验公司的整体经营能力。

　　关于《通知》对公司业务端的影响，徐昱琛表示，此次商业车险自主定价系数调整后，对财险公司的两类业务影响比较大。一类是原自主定价系数为0.65的业务，另一类是原自主定价系数为1.35的业务。针对本身风险数据较好、驾驶员驾驶行为良好的车辆，保险公司可将其定价系数可以打得更低，来增强客户黏性。针对高风险车辆，如营运车辆，保险公司可以通过提高自主定价系数来平衡风险，并为其提供承保机会。

　　中新经纬了解到，此前，对于高风险车辆，如摩托车、农用车、营运车、货车、皮卡车等，保险公司在承保时往往附加各种苛刻条件和繁琐程序。如摩托车在摩托车交强险保费测算时，保险公司需要根据摩托车车型、发动机排量来测算实际保费，并加收车船税。

　　徐昱琛认为，整体看来，各公司能否通过自主定价系数的调整来实现业务突破，还需进一步观察。

　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）