当前，中国新能源汽车市场正经历着前所未有的增长浪潮，但车主们普遍面临的“保费高、续保难”问题却成为行业发展的隐忧。行业数据显示，新能源车的风险成本是传统燃油车的两倍以上，保险业因此陷入“高出险率、高维修成本、高赔付率”的困境。如何破解这一难题？金融监管机构正推动建立与国际接轨的车型评级体系，将保费与车辆真实风险紧密挂钩，而海量理赔维修数据中或许藏着关键答案。
长期以来，中国车险行业依赖基于历史经验数据的“漏斗原则”定价：一个车型需积累足够保有量（如超5万或10万辆）后，其理赔数据才会被纳入风险评估模型。这种模式导致新车上市初期缺乏独立定价依据，保险公司只能依赖行业平均水平，而车企也难以从数据反馈中优化设计。律商联讯风险信息（律商风险）提出，通过大语言模型（LLM）技术挖掘理赔维修数据中的“易损性”与“可修复性”指标，或可为行业提供全新解题思路。
保险公司手中握有亿万级真实理赔记录，这些数据直观反映了哪些零件在事故中易损、修复成本几何。然而，维修订单中的零件名称存在大量同义词、缩写甚至拼写错误——例如“翼子板”可能被写作“叶子板”“轮罩板”等数十种变体。传统人工或规则方法难以高效处理这种语言复杂性，而律商风险开发的LLM智能流水线，通过数据清洗、构建17类核心零配件分类体系、模型训练等步骤，成功将非结构化文本转化为结构化数据。经调优的模型在语义空间中实现零件描述精准聚类，分类准确率大幅提升。
数据“觉醒”后，律商风险的研究颠覆了行业对新能源车维修成本的认知。以蔚来、特斯拉、比亚迪等品牌为例，电池在日常维修成本中的占比极低，真正驱动成本的是保险杠、车门、车灯等传统易损件。这一发现表明，降低新能源车维修成本的关键在于优化常规部件的维修经济性，而非仅聚焦电池技术。另一个案例中，车灯“零整比”（零部件价格总和与整车售价之比）与理赔成本呈现强正相关：最高风险组的理赔成本是最低组的3.11倍。这意味着，一个看似微小的车灯价格比例，竟能成为预测车辆风险的重要指标。
基于LLM技术提炼的“易损性”与“可修复性”指标，不仅为车型评级改革提供了科学依据，更勾勒出可持续车险生态的轮廓：保险公司可实现“一车一价”的公平定价，车企能获得数据驱动的设计反馈以降低消费者总拥有成本，车主则将享受更合理的保费与更优质的产品。律商风险正通过技术赋能，推动保险业从“赔付者”向“风险伙伴”转型，助力中国新能源汽车产业迈向高质量发展新阶段。
