特斯拉车主保费减半，为什么「机器驾驶」比我们更便宜？

最近美国保险公司Lemonade做了一个挺有意思的决定：如果车主使用特斯拉的 FSD 全自动驾驶功能，保费最高可以打五折。

原因是他们的数据显示，目前 FSD 系统开车比人更安全——FSD 平均每行驶 669 万英里才发生一次事故，而人类司机平均每 96.3 万英里就会发生一次。

这不难理解——可靠的算法既没有不良驾驶习惯，也不会受情绪影响。它能始终稳定地监测路况，做出判断。

但人就不一样了。疲劳、情绪、分心……都可能影响驾驶。也许是一时冲动猛踩油门，也许是低头看手机没注意到行人。

风险低了，保费自然下降。Lemonade 还表示，随着 FSD 持续进化，保费未来可能进一步降低。这本质上是用算法的确定性，来对冲人类驾驶中的不确定因素。

车险不是我们的专业领域，不过 Lemonade 与特斯拉的这次合作，就像一颗投入湖面的石子，让我们看到一个趋势越来越清晰：

车险能做到这一点，是因为车辆本身在不断产生数据——怎么开、开多远、刹车猛不猛……随着技术进步，这些数据越来越容易获取。

但人身保险，比如健康险、意外险，面临的核心难题是：人的风险像个「黑匣子」。

正如近年来，越来越多人投保时遇到「风控」买不成保险，很多人纳闷：风控到底在「控」什么？

其实，目前很多风控与其说是针对某个人，不如说是针对某类数据。由于信息不完整，保险公司往往只能「一刀切」。

我们可以把保险公司看作一个庞大的「风险分摊池」。它的理想状态是，让风险相似的人以公平的价格聚在一起。

所以风控的核心目的说到底就两条：

防逆选择：防止明显高风险的人，以普通人的价格混进来；

防道德风险：防止有人故意制造事故。

我们感觉人身险风控「变严」，一方面是保险公司为控制亏损，不得不把入口收窄、筛得更细。

另一方面——其实风控一直存在，并非这几年才有——我们之所以感觉明显，是因为目前技术能做的依然有限。

尽管有了大数据和人工智能，但医疗健康等敏感数据的获取和使用限制很多。正因为完整数据难以获取，保险公司只能依靠片面信息来推测我们黑匣子里的内容，有时甚至因为数据拼接错误，给人贴上错误标签，导致无辜被拒绝。

不过特斯拉的例子倒是也我们指了一个方向，就是：从「惩罚坏行为」转向「奖励好行为」。

虽然人身险很难像车险那样「实时监控」，但一些探索已在路上，比如：

• 健康管理的正向激励：现在有一些健康险产品，如果你同意接入运动手环数据，并完成年度运动目标，次年可以享受保费优惠或保额提升。这就是用奖励替代纯粹的限制。

  
  

• 知情同意下的数据共享：也许未来，在用户明确授权并确保隐私的前提下，保险公司可以合法获取部分可穿戴设备、体检机构的连续健康数据，实现更动态、公平的定价。

说到底，风控的进化，是保险公司在数据时代努力「看清」每个人的过程。这个过程一定会有阵痛，比如被误伤、以及体验上的繁琐和不便等。

但长期来看，它的终点应该是：让生活谨慎、风险更低的人，不必再为别人的高风险买单，真正实现公平定价。

作为消费者，如果我们遇到被风控的情况，不必慌张或生气。这通常是系统按既定规则自动傻瓜式执行的结果，不代表对你个人的否定，更与歧视无关。

「此地不保爷，自有保爷处」嘛。

别怄气，也别多想，换几个产品试试就好。

像我前几年因为工作需要，在某平台试过很多产品的核保流程，可能尝试的病种太多，识别我是个复杂病体吧，后来买意外险时被风控拦截，试了好几款都不行。我就换了个平台，结果顺利投保。

然后过了差不多大半年，再回头看之前被风控的产品，又能买了！

你看，我们和风控系统都是动态的。别担心，总有办法。

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