关于数据量对车险定价准确度影响的实验分析与实践思考  

作　　者：孙启峰 傅宝丽 

机构地区：[1]澳大利亚精算师协会 [2]北美产险精算师协会 [3]中国人寿财产保险股份有限公司精算部 [4]中国精算师协会

出　　处：《保险理论与实践》2025年第2期10-27,共18页Insurance Theory & Practice

摘　　要：当前汽车保险行业市场环境和业务模式正经历深刻而快速的变革,尤其是数据互联互通方面的变革,催生了丰富多样的业务场景。需求升级对产品精细化、场景化和定制化定价提出了更高的要求。在此背景下,“定价模型开发究竟需要多少数据”成为保险公司及其商业合作伙伴最为关注的问题之一,也是影响业务模式选择的核心因素。本文基于公开的汽车第三者责任险数据,进行了大量建模实验,提出了判别合理建模数据量的参考标准,进一步探讨了特征因子影响、饱和数据量等建模相关问题,在此基础上提出了高效开展定价工作的建议:拥有更多数据的大公司在定价的准确度上有一定的优势;数据相对不足的保险公司在开展定价工作时应更加注意摸清底数、提高核保定价精度、加强市场分析、扩展局部优势、增加有效特征、升级模型等方面。

关 键 词：汽车保险 风险定价 数据量 模型效果 

分 类 号：F842.634[经济管理—保险]