當前，中國新能源汽車市場正經歷著前所未有的增長浪潮，但車主們普遍面臨的“保費高、續保難”問題卻成為行業發展的隱憂。行業數據顯示，新能源車的風險成本是傳統燃油車的兩倍以上，保險業因此陷入“高出險率、高維修成本、高賠付率”的困境。如何破解這一難題？金融監管機構正推動建立與國際接軌的車型評級體系，將保費與車輛真實風險緊密掛鉤，而海量理賠維修數據中或許藏著關鍵答案。

長期以來，中國車險行業依賴基于歷史經驗數據的“漏斗原則”定價：一個車型需積累足夠保有量（如超5萬或10萬輛）后，其理賠數據才會被納入風險評估模型。這種模式導致新車上市初期缺乏獨立定價依據，保險公司只能依賴行業平均水平，而車企也難以從數據反饋中優化設計。律商聯訊風險信息（律商風險）提出，通過大語言模型（LLM）技術挖掘理賠維修數據中的“易損性”與“可修復性”指標，或可為行業提供全新解題思路。

保險公司手中握有億萬級真實理賠記錄，這些數據直觀反映了哪些零件在事故中易損、修復成本幾何。然而，維修訂單中的零件名稱存在大量同義詞、縮寫甚至拼寫錯誤——例如“翼子板”可能被寫作“葉子板”“輪罩板”等數十種變體。傳統人工或規則方法難以高效處理這種語言復雜性，而律商風險開發的LLM智能流水線，通過數據清洗、構建17類核心零配件分類體系、模型訓練等步驟，成功將非結構化文本轉化為結構化數據。經調優的模型在語義空間中實現零件描述精準聚類，分類準確率大幅提升。

數據“覺醒”后，律商風險的研究顛覆了行業對新能源車維修成本的認知。以蔚來、特斯拉、比亞迪等品牌為例，電池在日常維修成本中的占比極低，真正驅動成本的是保險杠、車門、車燈等傳統易損件。這一發現表明，降低新能源車維修成本的關鍵在于優化常規部件的維修經濟性，而非僅聚焦電池技術。另一個案例中，車燈“零整比”（零部件價格總和與整車售價之比）與理賠成本呈現強正相關：最高風險組的理賠成本是最低組的3.11倍。這意味著，一個看似微小的車燈價格比例，竟能成為預測車輛風險的重要指標。

基于LLM技術提煉的“易損性”與“可修復性”指標，不僅為車型評級改革提供了科學依據，更勾勒出可持續車險生態的輪廓：保險公司可實現“一車一價”的公平定價，車企能獲得數據驅動的設計反饋以降低消費者總擁有成本，車主則將享受更合理的保費與更優質的產品。律商風險正通過技術賦能，推動保險業從“賠付者”向“風險伙伴”轉型，助力中國新能源汽車產業邁向高質量發展新階段。