隨著自動駕駛車輛的出現(xiàn)，保險公司也對旗下的保費政策作出了調(diào)整，車主的保費金額基于風(fēng)險承受能力（risk tolerance）來設(shè)定。
數(shù)據(jù)分析提升車險成本效益
通過持續(xù)不斷地分析數(shù)據(jù)，從而預(yù)計所有的風(fēng)險情境。保險公司可利用該類技術(shù)進步，有可能采集到所需的信息并預(yù)期未來的駕駛體驗。該方法或?qū)⒅铝τ诖蛟毂ｋU行業(yè)的優(yōu)勢，利用風(fēng)險情境預(yù)期來確定其乘客是否準備好應(yīng)對這類風(fēng)險情境。
假設(shè)自動駕駛車輛發(fā)展當(dāng)前路線存在高風(fēng)險，通常有以下三種選擇供乘客挑選：1、不考慮距離，選擇其它路線；2、暫停行程，直至風(fēng)險被清除；3、乘客愿意支付一定的保費，盡管風(fēng)險提升，但仍繼續(xù)其旅程。
理論上，在這種情況下，車險應(yīng)在出行前的價格上實現(xiàn)一定的溢價，相當(dāng)于峰時價格（surge pricing）。在這種情況下，機器學(xué)習(xí)將為保險公司變更其定價，將自動駕駛車輛制定相應(yīng)的保費產(chǎn)品，從而降低車輛日常使用的保險成本。換言之，該汽車技術(shù)有助于降低保險費率。
最后的感想
機器學(xué)習(xí)及人工智能研發(fā)無疑是本世紀的重大技術(shù)進步。該類技術(shù)利用計算機來監(jiān)控成熟化的信息，并提供分析并提升信息處理及系統(tǒng)運行的效率。計算機可利用該類信息實現(xiàn)其編程目標，從而為用戶節(jié)省成本并提供便利。
在提升計算機功能后，其信息處理能力遠勝于人工處理的效率，這一點在車險行業(yè)的表現(xiàn)更為突出。隨著汽車行業(yè)人工智能應(yīng)用的普及，保險公司的應(yīng)對效率將相應(yīng)地提升。
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