保險業(yè)的未來，也許會被馬斯克的新嘗試改變

前陣子，有個不太起眼的小新聞，可能被很多人劃過去了。

馬斯克宣布，特斯拉跟美國保險公司Lemonade達(dá)成合作，對激活了特斯拉FSD（自動駕駛功能）的車主，保費(fèi)減半。

大白話來說，你自己開特斯拉，可能保費(fèi)是“1元/公里”，打開FSD，保費(fèi)瞬間變“0.5元/公里”。

事情看著簡單，但意義可能非常大。

這也許是世界上第一次，保險把一套自動駕駛系統(tǒng)本身，當(dāng)作一類“可評級的信用主體”。

對保險業(yè)來說，它可能改變了百年的保險規(guī)矩：以前是看人、看物，現(xiàn)在看算法、看系統(tǒng)。這意味著，保險業(yè)將開始為“算法的安全性”明碼標(biāo)價。

怎么理解？

先讓我們回到那個最根本的問題：保險是什么？

01

保險的商業(yè)前提，就是把“信用主體”不斷切細(xì)

什么是保險？

這個世界上總有一些風(fēng)險，概率小，后果重。比如癌癥、車禍、家里著火之類。這種事，誰也不想碰到。因?yàn)橐坏┡龅剑纯赡苋藳]了，要么掏空家底。就比如某種千分之一得病率的癌癥，治療要花50萬。你讓一個人拿這么多錢，壓力太大了。

于是，一幫都怕得病的人想了一個法子，他們約定好，我們這1000人，每年都拿1000塊出來，放到一個池子里，也就是100萬。如果我們中間有人得了病，就從這100萬里拿錢出來給他看病。這樣任何人得了病，根本不用擔(dān)心沒錢看，風(fēng)險也就被大家共擔(dān)了。這就是保險。

本質(zhì)上，保險就是一群面臨相同風(fēng)險的人，發(fā)明出來的一種“同質(zhì)風(fēng)險共擔(dān)”機(jī)制。

不過，這個邏輯成立有個很重要的前提，就是“同質(zhì)”。

所謂的“同質(zhì)”，就是這群人面臨的風(fēng)險差不多。比如說你們的年齡都得在30歲上下。而不是說讓一個30歲的人，跟一個80歲的老人，交同樣的錢買保險。這顯然不合理。因?yàn)槊黠@老人生病的風(fēng)險更高，你們就不是“同質(zhì)”。

那假如說，現(xiàn)在有個人偏要買這個保險，非要成為那第1001個人，怎么辦？現(xiàn)實(shí)里你會發(fā)現(xiàn)，保險公司往往會先找他要體檢報告。拿到手一看。好家伙，一身的壞毛病，什么抽煙、喝酒、三高、肥胖。大家一看，你可千萬別過來，你這生病的風(fēng)險太大了，你進(jìn)來了我們池子里的錢豈不就沒了。不行不行。

但是呢，這個人太執(zhí)著了，他也怕生病。于是跟大家好一通商量，最后想出一個辦法。既然我生病的概率是別人的10倍，那我就出10倍的錢。也就是別人交1000塊，我交1萬塊。這樣，他就能進(jìn)到這里面。

當(dāng)你理解了這個，就能看懂現(xiàn)在的商業(yè)保險。為什么都是重疾險，年紀(jì)越大，保費(fèi)越高。本質(zhì)上就是面對不同的風(fēng)險，設(shè)定不同的價格。

所以說，保險想在商業(yè)上成立，就要把“同質(zhì)”的主體，越切越細(xì)。

這就像切一個大蛋糕。大家胃口一樣大，所以給一樣的錢吃一樣大的蛋糕。但有的人吃得多、有的人吃少，就按照“胃口大小”把顆粒度切細(xì)，吃得多給錢多，吃得少給錢少。

看懂保險后，也就能理解車險的演變。

02

車險的主體進(jìn)化：從物理主體，到算法系統(tǒng)

說回車險。車險的演變史，其實(shí)就是把車險的“信用主體”這個大蛋糕，越切越細(xì)的過程。

算到今天，共切了三次。

最開始的時候，就是單純的“給車投保”。

你有一輛車，鄰居也有一輛車。我們倆的保費(fèi)是一樣的。保險公司直接開價，一年4000塊。

這4000塊怎么算出來的呢？保險公司會給你看一堆數(shù)據(jù)，什么中國一年里汽車出事故的次數(shù)，什么中國車主平均每年修車的費(fèi)用，另外還要加上保險公司的利潤。最后，算出這個一年4000塊的保費(fèi)。

等等，這想想好像不太合理啊。我天天坐地鐵上下班，到周末才把車開出來出去轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)。一年到頭最多也就開個1000公里。但是鄰居呢，天天開車，早出晚歸，一年下來至少10萬公里。

我1000公里，他10萬公里。他開得多，肯定出事的風(fēng)險比我也高得多。但保費(fèi)卻都是4000塊。這顯然對我很不公平啊。

于是，找到保險公司，一通解釋。既然不公平，那就切。

這就是第一刀，往都有車的人里，分開“開得多”和“開得少”的人，開始“給里程投保”。

一家叫InsuretheBox的英國保險公司，就是這么干的。買它家的保險，它就會在你車?yán)镅b一個OBD設(shè)備（On Board Diagnostic Device，車載診斷系統(tǒng)）。你的車跑了多少公里，該交多少錢，它一清二楚。

然后，InsuretheBox就可以這么賣保險：這3000公里先充給你，用完再來。要是你的行車記錄不錯，每個月我們再多送你一些里程。

那么，按里程投保，是不是就公平了呢？還沒有。

我不跟左邊的鄰居比了，去看右邊的鄰居，他跟我一樣，我們一年都只開1000公里，都交4000塊保費(fèi)。但是呢，他的駕駛習(xí)慣太差了。他自封“秋名山車神”。只要上了路，他就是飆車。經(jīng)常冷不丁就一腳急剎。甚至打著左轉(zhuǎn)燈往右拐。對比他，我開車簡直過于“安分”了。四平八穩(wěn)，絕不超車，黃燈剛亮我就減速。

他駕駛習(xí)慣那么差，上路風(fēng)險比我要高得多，憑什么他跟我交一樣的保費(fèi)呢？這樣的人難道不應(yīng)該多交嗎？

于是，又找到保險公司，再切一刀。

所以，第二刀，往開車?yán)锍滔嗨频娜死铮虚_了“開的好”和“開得爛”的人，變成“給人投保”。

這在行業(yè)內(nèi)有個專業(yè)名詞，叫UBI保險（Usage Based Insurance，基于用量的保險）。

意思是根據(jù)你的開車習(xí)慣，利用大數(shù)據(jù)算出你的保費(fèi)。開車習(xí)慣好的車主，保費(fèi)就低。習(xí)慣差的，保費(fèi)就高。

可駕駛習(xí)慣這個東西要怎么判斷呢？派人坐車?yán)锒⒅鴨幔坎皇堑摹Ｃ绹屑冶ｋU公司Progressive，就有一套專門根據(jù)車主駕駛習(xí)慣定保費(fèi)的方法。主要看三個數(shù)據(jù)。

第一，你與前車保持的距離。

只要你買了Progressive的保險，它就能通過你車上的雷達(dá)，和給你裝的OBD設(shè)備，準(zhǔn)確知道你開車時會跟前車保持多遠(yuǎn)距離。是緊貼前車屁股，還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)隔著100米還能讓別人加塞，這些都直接影響你的保費(fèi)高低。

第二，你每月踩急剎車的次數(shù)。

要是碰到前面急停，或者猛地發(fā)現(xiàn)離得太近，你往往會來一腳急剎。在Progressive看來，急剎越多，說明你遇到的突發(fā)情況越多。你要是老老實(shí)實(shí)開車，怎么會有那么多急剎呢？應(yīng)該越老實(shí)越少才對。

第三，你每月凌晨4點(diǎn)開車的次數(shù)。

凌晨開車，肯定是最累的時候。想想看，眼睛可能還沒睜開，大腦還沒開始轉(zhuǎn)，上車可能還要先打上幾個哈欠。在保險公司看來，這可都是雷。你要是每個月有20天都凌晨三四點(diǎn)開車，那這個出事風(fēng)險太高了。

看懂這三個數(shù)據(jù)，可能你會覺得，現(xiàn)在已經(jīng)把“保險主體”切細(xì)到“每個人的駕駛習(xí)慣”上了。那這是不是說，已經(jīng)完美了？

但馬斯克說，還不夠。

只要還是人握著方向盤，哪怕他駕駛習(xí)慣非常好，駕駛技術(shù)世界頂尖，他也還是會累、會走神、會情緒波動。只要是人，就有隨機(jī)性，做到萬無一失。但是，算法卻可以。

于是，第三刀切向了“駕駛習(xí)慣相似”的車主，分成“用不用特斯拉FSD”。到這，車險變成了“給系統(tǒng)投保”。

按照Lemonade的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，特斯拉FSD介入時的事故率，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類駕駛。

到底低多少？看2025年的一組數(shù)據(jù)。

根據(jù)美國國家公路交通安全管理局的統(tǒng)計：普通駕駛者，平均行駛50萬英里，會發(fā)生一次重大碰撞，平均行駛17.8萬英里，會發(fā)生一次輕微碰撞。

而特斯拉的FSD（北美），平均行駛約290萬英里，發(fā)生一次重大碰撞，平均行駛98.6萬英里，發(fā)生一次輕微碰撞。

50萬，對，290萬。

17.8萬，對，98.6萬。

這意味著，F(xiàn)SD的安全性，是人類駕駛的5到6倍。

顯然，F(xiàn)SD比人更安全。那么當(dāng)FSD開車時，事故風(fēng)險也就變小了。

人會累，但系統(tǒng)不會。人會情緒失控，猛踩油門，但算法沒有情緒，高速全程穩(wěn)定100碼。人會因?yàn)榭匆谎凼謾C(jī)撞上前車，但FSD永遠(yuǎn)死盯周圍路況。

風(fēng)險變小，保費(fèi)自然就會便宜，這也是為什么保費(fèi)能減半。而且Lemonade還承諾，未來FSD越安全，保費(fèi)還會進(jìn)一步降低。這就是在用算法的確定性，去磨平人類的不穩(wěn)定性。

總結(jié)一下這背后的邏輯：當(dāng)你坐上特斯拉的駕駛座，打開FSD的那一刻，保險公司的評估主體，瞬間從“你”轉(zhuǎn)移到“FSD”這個系統(tǒng)上。

所以你看，當(dāng) Lemonade 宣布 FSD 車主保費(fèi)減半時，就是在宣布：我不再信任你那個“隨機(jī)、波動、不可控”的人腦，我更信任那套“穩(wěn)定、可量化、可迭代”的代碼。

這時候，車險本質(zhì)上成了算法在金融市場的“信用變現(xiàn)”。

保險公司不再看你的年齡，不看你的駕齡，而是看你這輛車的系統(tǒng)版本號。

當(dāng)他們?nèi)笈ｋU費(fèi)率時，核心論據(jù)將不再是“車主更穩(wěn)重”，而是拿出車企公開的數(shù)據(jù)。比如馬斯克2024年說的，特斯拉FSD V12版本的人工干預(yù)率，是V11的百分之一。依此，我們的保費(fèi)可以再降20%。

其實(shí)，這在金融市場有一個專屬名詞，叫硅基信用。

03

保險業(yè)的未來，可能是給“確定性”標(biāo)價

隨著“硅基信用”的興起，影響的很可能是整個保險行業(yè)的邏輯。

一旦各個行業(yè)都跑通了“把算法當(dāng)作信用主體”這個邏輯，你可能會看到大量新的變化。

比如，醫(yī)療系統(tǒng)的保險。

現(xiàn)在越來越多的醫(yī)生都在用輔助診斷系統(tǒng)，用AI看片子、寫報告、出診斷。那么保險保的就不是這個醫(yī)生，而是醫(yī)生用的這套“AI診斷算法”。算法越準(zhǔn)，保費(fèi)越低。這樣會反過來促使AI公司不斷提高AI的能力，醫(yī)院采用更準(zhǔn)確的AI系統(tǒng)。

比如，電商的退貨險。

現(xiàn)在的退貨運(yùn)費(fèi)險，我一年買10次，鄰居一年買100次，都是一個價。其實(shí)這不太合理。那么未來，有沒有可能有一種系統(tǒng)。這個系統(tǒng)能根據(jù)你的購物習(xí)慣，記住你的鞋碼、喜好，從而能判斷你對這雙鞋的滿意度高達(dá)99.9%。如果你不放心，就再買一個保險。這個保費(fèi)針對的就是系統(tǒng)對你喜好的判斷。對你的滿意度判斷越高，保費(fèi)就越低。

你看，無論是醫(yī)生、買家，還是駕駛員。只要有“人”參與的環(huán)節(jié)，就有不確定性。只要有不確定性，就會產(chǎn)生額外的溢價。

過去，我們都是用高額保險來對沖這種“人性的隨機(jī)性”。未來，也許保險會變成在為“人類的愚蠢度”收稅。

谷歌前CEO埃里克·施密特在一次演講中說過一句話：

汽車發(fā)明在計算機(jī)技術(shù)之前，其實(shí)是人類技術(shù)史上的一個bug。

埃里克的意思是，如果汽車誕生在計算機(jī)技術(shù)成熟的年代，它從第一天起就應(yīng)該是算法驅(qū)動的自動駕駛。

換句話說，讓肉體凡胎的人類，來駕駛汽車這種高速運(yùn)動的鐵疙瘩，是技術(shù)邏輯上的一種“時序不合理”。在他心中，完美的系統(tǒng)設(shè)計里，在汽車駕駛座上的，就應(yīng)該是每秒運(yùn)算億萬次的處理器，而不是人。

但沒辦法，我們在過去幾十年里，只能讓人來開車。所以我們不得不忍受交通事故的高風(fēng)險，和高昂的保費(fèi)。因?yàn)槲覀兪窃跒槿祟惖牟豢煽刭I單，在為人類的“不確定性”兜底。

千年來，我們所有的商業(yè)企業(yè)都建立在“碳基信用”之上。我們看著對方的眼神、談吐、簡歷，來判斷對方是否值得合作。但是，人總會疲勞、會撒謊、會有情緒。

而硅基信用的興起，意味著我們正在走進(jìn)一個“為確定性定價”的時代。

當(dāng)算法比我們更了解我們的身體，比我們更熟悉路況，甚至比我自己還了解我的喜好，傳統(tǒng)的保險邏輯就會坍塌。

未來，保費(fèi)將不再是對不幸的撫慰，而是對“確定性”的獎賞。

參考資料：

1、馬斯克要顛覆汽車保險？UBI車險真有那么神嗎

2、信用科技：大數(shù)據(jù)，人工智能搭建的信用基礎(chǔ)設(shè)施

3、風(fēng)險：風(fēng)險可以買賣，但你必須有一雙風(fēng)險之眼

4、互聯(lián)網(wǎng)金融：金融的本質(zhì)，是風(fēng)險買賣

5、美國保險公司：對激活特斯拉FSD的車主，保費(fèi)減半

6、特斯拉發(fā)布FSD安全數(shù)據(jù) 百萬英里碰撞率遠(yuǎn)低于全國平均

7、Elon Musk-approved Tesla Full Self-Driving dataset doubled: what’s the state of FSD now?

8、馬斯克：特斯拉FSD的V12版本人工干預(yù)率比V11將減少100倍【附自動駕駛行業(yè)發(fā)展趨勢分析】

觀點(diǎn)/ 劉潤主筆/ 海鹽編輯/ 歌平版面/ 黃 靜

這是劉潤公眾號第2858篇原創(chuàng)文章。未經(jīng)授權(quán)，禁止任何機(jī)構(gòu)或個人抓取本文內(nèi)容，用于訓(xùn)練AI大模型等用途

PS：

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