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事关4亿车主！定价规则调整，你的车险保费要降了？******

　　中新经纬1月13日电 (李自曼)近日，中国银保监会发布《关于扩大商业车险自主定价系数浮动范围等有关事项的通知》(下称《通知》)，进一步扩大财险公司定价自主权，且明确各地因地制宜实施。

　　在受访业内人士看来，理论上车险保费最高可降价23%，但企业不会盲目降价。对保险公司来说，《通知》扩大了保险公司车险定价的自主权限，卡在原自主定价系数两端的业务或存发展机遇。

　　理论上车险保费最高可降价23%

　　大型险企的降价可能性或更高

　　《通知》第一部分内容主要是明确商业车险自主定价系数的浮动范围由[0.65，1.35]扩大到[0.5，1.5]。

　　据公安部最新统计，截至2022年9月底，全国机动车保有量达4.12亿辆。全国机动车驾驶人数量达4.99亿人，其中汽车驾驶人数量为4.61亿人。

　　东吴证券非银金融行业分析师葛玉翔团队认为，本次调整将使车险定价更加精细化，驾驶习惯良好的“好车主”保费会更低，“高风险车主”保费面临上升压力。

　　根据商业车险保费计算公式(商业车险保费=基准保费×NCD系数×自主定价系数)来算，理论上调整后车险保费价格最高可降价23%，最高可涨价11%。

　　作为计算车险保费的系数之一，自主定价系数越高，车险保费越高。目前，自主定价系数的影响因素包括车主的驾驶技术、驾驶习惯、驾龄等。

　　NCD系数指无赔款优待系数，即根据被保险人连续投保年限、出险次数，确定NCD系数值，从而影响车辆投保的费用。

　　保险公司是否会采取降价措施？中新经纬联系多家财险公司了解到，由于《通知》下发不久，各公司尚未制定出完整的相关政策，不便做出具体回应。

　　业内专家告诉中新经纬，《通知》下发后，保险公司可能会根据自己的综合情况降价。中小财险公司受车险综合改革等因素影响，综合成本率仍处于较高水平，降价的可能性会小于大型财险公司。目前，车主的出险数据是联网的，但由于各公司的定价策略不同，承保同一车主的同一辆车，保费会有差异。大型保险公司由于承保量大，会在一定程度上摊平定价风险。所以，部分选择在大型保险公司投保的风险较高的车辆，相比在中小公司投保，其车险保费并没有太高。

　　《通知》或对定价更细的公司更有利

　　卡在原自主定价系数两端的业务或存发展机遇

　　车险业务一直是多数财险公司重要业务板块。《通知》对财险公司将有哪些影响？

　　资深精算师徐昱琛对中新经纬表示，整体而言，《通知》中对于商车险自主定价系数的调整，对定价更精细的公司来说更加有利。一般而言，公司规模越大，定价能力会越好，其精算力量以及在定价方面的研究力量会更大，具有规模效应。

　　业内专家指出，除大型公司外，车企主机厂旗下的汽车保险公司或也能从此《通知》中受益。相比中小型财险公司，此类公司在数据和销售渠道都具有较大优势。不过，如何将优势转化到运营和定价方面，十分考验公司的整体经营能力。

　　关于《通知》对公司业务端的影响，徐昱琛表示，此次商业车险自主定价系数调整后，对财险公司的两类业务影响比较大。一类是原自主定价系数为0.65的业务，另一类是原自主定价系数为1.35的业务。针对本身风险数据较好、驾驶员驾驶行为良好的车辆，保险公司可将其定价系数可以打得更低，来增强客户黏性。针对高风险车辆，如营运车辆，保险公司可以通过提高自主定价系数来平衡风险，并为其提供承保机会。

　　中新经纬了解到，此前，对于高风险车辆，如摩托车、农用车、营运车、货车、皮卡车等，保险公司在承保时往往附加各种苛刻条件和繁琐程序。如摩托车在摩托车交强险保费测算时，保险公司需要根据摩托车车型、发动机排量来测算实际保费，并加收车船税。

　　徐昱琛认为，整体看来，各公司能否通过自主定价系数的调整来实现业务突破，还需进一步观察。

　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）