1. 定价体系颠覆：推动行业从依赖年龄、驾龄等静态因子转向数据驱动的动态定价，倒逼险企建立细颗粒度风险模型，加速 “风险中性定价” 落地。
2. 竞争格局重构：科技型险企与车企深度绑定形成壁垒，传统险企面临 “数据鸿沟”；车企自营保险与第三方保险的折扣差异，可能引发用户流向更激进定价的保险商，加剧市场分化。
3. 责任主体转移：风险源从 “人为过失” 转向 “系统故障”，保险责任边界向车企、软件开发商延伸，理赔流程、责任认定与分摊机制需重新定义。

作为车险占比超过50%的传统保险公司如何应对？

1. 数据合作与合规共享：联合监管建立车企数据标准化接口，要求车企开放脱敏数据用于联合精算，打破数据壁垒。
2. 风险模型升级：构建 AI 驱动的动态定价模型，接入车载传感器、EDR 等数据，实现按里程、按驾驶状态、按软件版本的实时风险评估与保费调整。
3. 服务模式转型：从 “风险承担者” 转向 “风险管理者”，提供驾驶行为评分、事故预警、维修建议等增值服务，开发 “费率折扣 + 安全功能订阅” 组合产品。
4. 差异化竞争：深耕商用车、高龄车主、特定地域等细分市场，如为货运车队开发基于里程和载重的动态保险，避开与科技型险企的正面竞争。
5. 生态布局：投资或并购连锁维修企业，打造 “快速理赔 + 自营维修” 一体化服务，对冲保费收入下滑，提升用户粘性。