按用量定价保险 (UBI) 正在改变保险定价的运作方式。保险公司不再仅依赖静态风险类别和历史平均值，而是利用里程、速度、制动模式和出行时段等车联网数据，根据驾驶行为对汽车险进行定价。这一转变对核保、风险筛选、定价精准度、客户互动、监管合规性和开单基础设施均产生了深远影响。

下文将介绍按用量定价保险的运作方式、它与传统保险定价模型的区别，以及保险公司如何大规模设计和评估有效的 UBI 项目。

本文内容

• 什么是按用量定价保险？
  
• 按用量定价的保险与传统保险定价模式有何不同？
  
• 按用量定价的保险如何运作？
  
• 哪些技术支持按用量定价的保险项目？
  
• 哪些挑战制约了按用量定价保险的普及？
  
• 保险公司如何设计和评估有效的按用量定价保险项目？
  
• Stripe Payments 如何提供帮助
  

什么是按用量定价保险？

按用量定价保险是一种将客户支付金额与其使用被保险物的方式挂钩的定价模式。价格不再每年依据宽泛假设一次性设定，而是更频繁地根据行为数据更新定价风险。2025 年，17% 的汽车保险公司提供了按用量定价的保险选项。

按用量定价的保险与传统保险定价模式有何不同？

按用量定价的保险与传统保险定价之间存在结构性差异。一种基于类别平均值对风险定价，另一种则基于实际观测行为对风险定价。

以下是这些差异的具体体现：

基于代理指标的定价与基于行为的定价

传统保险依赖年龄、工作地点、信用评分、车辆类型和理赔记录等人口统计及历史因素。按用量定价的保险则纳入驾驶数据（例如：里程、车速、制动情况、出行时段）。

静态保费与动态保费

在传统模式下，保费在保单期内固定，通常仅在续保时进行调节。而在按用量定价的模式下，定价可根据驾驶活动按月甚至持续调节。

平均化定价与个性化定价

传统费率将客户划分为宽泛的风险群体，这意味着低风险驾驶人通常在补贴同一类别中的高风险驾驶人。按用量定价的保险通过将费用与每位驾驶人的行为更紧密地挂钩，缩小了这一差距。

回顾性数据与实时数据

传统定价在很大程度上依赖历史理赔数据和过往驾驶记录。按用量定价则纳入当前行为，使驾驶习惯的近期改善或恶化能更快地影响费用。

有限反馈与持续互动

许多传统保单对定价决策的透明度较低。按用量定价计划通常提供管理平台和驾驶评分，让客户了解驾驶行为如何影响其保费。

二元风险事件与行为梯度

在传统保险中，事故或违章等重大事件发生后，定价会大幅波动。按用量定价的模式则能在事件发生前检测到较小的行为信号，并在一个风险谱系上进行定价。

竞争定位动态

随着车联网成为行业标准，仅依赖传统模式的保险公司面临逆向选择风险。安全驾驶人可能倾向于选择能给予其奖励的计划，而高风险驾驶人则可能留在非车载信息技术池中，逐渐扭曲风险组合。

按用量定价的保险如何运作？

按用量定价的保险循环运行：收集数据、分析数据、将其转化为价格。

以下是整个流程的具体运作方式：

• 注册与授权： 客户选择加入该计划并同意共享数据。授权在法律和商业层面均至关重要。参与与否取决于对数据使用方式的信任度和透明度。

• 车联网激活： 里程、车速、加速度、制动模式、出行时段，以及在某些情况下的手机分心或碰撞事件等数据，通过车载信息技术设备或联网汽车系统捕获。

• 数据传输与存储： 捕获的数据通过蜂窝网络或互联网传输至基于云的系统。保险公司必须安全地处理和存储大量行程级数据，这通常会近乎实时地完成。

• 行为评分： 原始数据通过分析和机器学习模型转化为风险得分或评级因子。里程通常用于衡量风险敞口，而急刹车或深夜驾驶等驾驶行为则叠加了一层行为风险。

• 定价调节模型： 计划通常分为两种结构：在续保时调节传统保费的折扣型模式，以及按基础费率加可变用量费用（例如：按里程计费）收取的计量型模式。部分计划在同一开单周期内同时应用基于风险敞口和基于行为的调节。

• 客户反馈循环： 客户可通过管理平台或应用程序查看行程历史、安全评分和预计折扣。这种透明度强化了行为与价格之间的关联，进而影响决策。此外，这还有助于提升留存率——积极监控数据和节省情况的客户更有可能认为定价决策是公平的。

• 持续重新校准： 计量型模式下保费按月更新，折扣型模式下则在续保时根据累积数据更新。随着时间的推移，持续的测量将一次性核保假设替换为动态演进的风险画像。

哪些技术支持按用量定价的保险项目？

按用量定价的保险建立在分层技术堆栈之上。传感器捕获行为数据，连接网络传输数据，分析系统解读数据，数字基础设施将其转化为账单。

车联网硬件和智能手机传感器

车载诊断 (OBD) 设备、嵌入式车辆系统或智能手机应用收集用量数据。这些工具可测量里程、速度、加速度、制动强度、转弯力、行程时长、出行时段，以及在某些情况下的手机分心或碰撞信号。

网联汽车系统

许多较新的车辆内置了车联网数据，可以在获得同意的情况下通过制造商的应用程序接口 (API) 访问。这消除了对后装硬件的需求，但也带来了数据标准化和访问协议方面的挑战。

物联网连接

蜂窝网络和互联网将车辆或智能手机的行程级数据传输至云服务器。可靠的物联网 (IoT) 连接对于实时或近实时评分、碰撞通知和风险监控至关重要。

云基础设施与可扩展存储

车联网项目会产生海量细粒度的驾驶数据。云平台使保险公司无需构建固定的本地容量，即可摄取、存储和处理高频数据流。

机器学习与预测分析

算法将原始信号转化为风险得分。模型持续优化，以确定哪些行为与理赔高度相关：随着数据不断积累，定价精准度也随之提升。

数据治理与网络安全系统

鉴于地点和行为数据的敏感性，保险公司必须实施加密、访问控制和监管合规框架。这些做法必须遵循相关法规的原则，例如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)和《加利福尼亚州消费者隐私法》(CCPA)。

灵活的开单与支付基础设施

现代支付服务商（如 Stripe）支持按用量计费逻辑、定期开单调节和海量交易处理。这使保险公司能够将驾驶数据转化为自动化保费计算。

跨环境的 API 集成

车联网服务商、分析引擎、车辆平台和支付系统通过 API 相互连接。这种模块化架构使保险公司无需内部构建每个组件，即可组建项目。

哪些挑战制约了按用量定价保险的普及？

尽管按用量定价的保险在技术上可行、在经济上具有吸引力，但其普及还取决于其他因素。以下是按用量定价保险推广过程中面临的几个挑战方面：

• 隐私顾虑： 保险公司必须说明收集哪些数据、如何使用数据以及如何保护数据，以消除客户对监控和数据滥用的疑虑。

• 数据安全与监管合规： 由于车联网数据包含敏感个人信息，客户信心有赖于此类信息的安全处理。保险公司需要完善的网络安全系统来保护信息。

• 监管挑战： 引入基于行为的费率结构通常需要监管审批、精算论证及细致的文件记录，以避免歧视性结果。

• 计划设计风险： 如果折扣过于优厚，或行为信号对理赔预测能力较弱，保险公司可能压缩利润空间，而非提升核保绩效。

• 运营负担加重： 按用量定价计划需要在车联网系统、分析引擎、客户应用和开单平台之间实现集成。保险公司必须管理大量数据、设备可靠性以及持续的模型维护。

• 客户对处罚的顾虑： 驾驶人可能担心一次失误会立即提高其保费。如果计划被视为惩罚性而非激励性，普及率和留存率都会受到影响。

• 开单波动性： 可变保费可能带来不确定性。习惯固定月付的客户在面对波动扣款时可能产生负面反应，除非定价逻辑得到清晰传达。

• 参与摩擦： 安装应用、开启权限或使用即插即用设备会带来细微但不可忽视的参与壁垒。

• 数据质量局限： 车联网信号有时缺乏背景信息。急刹车可能反映的是防御性驾驶而非鲁莽行为；模型必须考虑这些细微差别，以维护公平性。

保险公司如何设计和评估有效的按用量定价保险项目？

当定价精准度、客户体验和运营规范相互促进时，按用量定价的保险项目才能取得成功。这需要经过深思熟虑的设计和持续评估。以下步骤可帮助您创建实用的按用量定价方案：

1. 明确核心目标

明确该项目的首要目标是改善风险、扩大市场份额、提升客户互动还是增强竞争定位。定价结构、激励设计和目标细分市场应反映该目标。

2. 选择合适的车联网架构

在基于智能手机的系统、插入式设备、网联车辆数据或混合模型之间进行选择。评估扩张性、成本、数据质量和客户便利性。

3. 构建透明的评分逻辑

定价中使用的行为因素应经过精算验证且易于解释。客户需要了解驾驶模式如何转化为保费调节。

4. 设计均衡的激励机制

合理设置折扣和附加费，以激励改进行为，同时避免令客户产生立即受罚的顾虑。奖励持续性和长期行为，而非对孤立事件反应过度。

5. 重视用户体验

开发直观的管理平台，展示行程历史、安全评分和预计节省金额。进度跟踪或指导消息等互动工具应能提供切实的帮助，而非带来侵扰。

6. 实施严格的数据治理

制定严格的隐私政策、同意管理和网络安全协议。清晰的数据管理机制往往有助于建立客户信心并降低监管风险。

7. 集成灵活的开单系统

按用量定价需要支持计量或动态收费的开单基础设施。Stripe 等支付服务商支持自动化的按用量计费，从而降低车联网数据与保费催款之间的复杂性。

8. 试点与优化

分阶段在受控环境中启动项目，以验证预测性能、客户反应和运营流程。利用早期数据重新校准评分权重并完善激励结构。

9. 衡量多维度绩效

评估赔付率、留存率、客户互动指标、获客趋势和定价弹性。持续的绩效监控可确保项目在核保改进和客户价值方面均有所提升。

10. 协同内部团队

按用量定价保险影响整个运营模式。核保、精算、理赔、IT、市场营销和监管合规职能必须协同运作。

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