□ 焦 玥

眼看著高舉科技賦能的BAT破門而入，沉睡多年的保險公司不得不開啟轉型行動，公估機構等行業第三方機構也在尋找新方向，而AI（人工智能）等黑科技的應用，更讓這個曾依靠人海戰術的行業瞬間高大上起來，一時間行業變革、創新頻現。

在汽車保險領域，沒有哪年像今年一樣熱點不斷、精彩紛呈，最近3個月更是有種“亂花漸欲迷人眼”之感。先是由7家保險公司發起的“透明修車”項目升級后再啟動，通過共建標準和數據庫、合作反欺詐等，力求從理賠報案到配件采購再到維修，實現整個流程的信息透明；緊接著，螞蟻金服開放了基于深度學習圖像識別技術開發的技術產品“定損寶”，用AI模擬車險定損環節的人工作業流程，幫助保險公司實現簡單高效的自動定損；之后，中國保險行業協會發布“車險理賠服務平臺”建設計劃，其背后是28家中小財險公司抱團取暖的訴求和螞蟻金服、滴滴出行深度介入汽車消費領域的決心；緊接著，中國人保財險發布“拇指理賠”、“全程托付”兩項服務，車主通過APP或微信可進行自主即時理賠；中國平安旗下壹賬通的“智能保險云”、中國保險信息技術管理有限責任公司和中國汽車技術研究中心合作開發的“事故車定損云平臺”則不謀而合地選在9月初的同一天發布。

這3個月來，有關車險后市場的新聞事件如此之密集，發布會也多是緊貼當下熱點極具噱頭，這既與車險后市場的發展節奏有關，也與商業車險費率改革步入深水區迫使險企加快轉型步伐或抱團取暖求生相關，還與金融科技浪潮的席卷以及BAT切入后市場的角度不無關系。

然而，人工智能固然能為保險公司削減成本、提升工作效率，乃至提升客戶滿意度，但作為全球最大的新車消費國，我國汽車市場的特殊性決定了車險升級不是光靠黑科技賦能就可以實現的，而是要夯實基礎工程。

到底什么是車險后市場的基礎工程？是增強流程、信息透明化，還是強化行業誠信，抑或是摒棄成見合作共贏？筆者認為，以上固然重要，但把數據搞清楚似乎更為關鍵。我國汽車市場上的汽車品牌、車型種類、款型品種之多，在全球范圍內都是少有的。由于長期忽視數據作為行業基礎設施建設的重要性，由此導致的定價混亂、定損周期長以及理賠連年虧損，長期困擾著保險業。

隨著汽車技術的升級迭代，車型更新加快，汽車相關數據標準的不統一、數據維度的不完整，不僅使數據共享難以實現，更加大了理賠難度，而且給車險欺詐留有空間。不僅如此，與車險理賠端關聯行業之間的資源獲取、數據交互、標準統一遲遲未能打通，重重疊疊的數據壁壘已成為阻礙行業發展的掣肘，導致行業數據挖掘與應用能力不足、創新應用領域不廣。

相比新近發布的其他保險數據服務，事故車定損云平臺沒有選擇主打科技牌，而是更強調自身數據的準確性、配件點選的唯一性和車型覆蓋的廣度，力求實現一車一價、一碼一配置、一款一件的精準定型和精細關聯。顯然，車險業似乎已意識到行業的轉型升級必須依賴數據這一核心規則。