提案聚焦与启示 探索商用车风险减量应用创新模式

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在2025年全国两会上，商用车风险管控相关提案引发广泛关注，这一议题紧密关联着我国交通运输安全与物流产业发展。为了进一步解决居高不下的事故率与赔付成本，探索创新商用车风险减量应用模式迫在眉睫，这不仅是保障道路安全的需要，也是推动物流行业降本增效、实现高质量发展的关键所在。

近年来，商用车保有量持续增长的同时也带来严峻的风险挑战。据相关统计，营业货车赔付率常年居高，案均赔款数额巨大，一旦发生事故，往往伴随着严重的人员伤亡与高额财产损失，尤其是涉及人伤的重大交通事故，交强险赔付的概率极高。与此同时，货车信息不对称问题突出，保险公司难以实时获取车队规模、车况、驾驶行为等关键信息，无法建立精准有效的风险评估体系，导致承保政策严苛，保险公司承保意愿低下 ，商用车甚至面临限保、拒保困境。

从售后服务部服务过程和实际事故数据结合来看，疲劳驾驶、超速行驶、车辆老化及安全配置不足是导致事故频发的主要因素。这些问题不仅反映出驾驶员安全意识淡薄、企业安全管理缺失，也暴露出当前商用车风险管控手段的滞后与不足。如何有效识别、评估和控制这些风险，成为亟待解决的关键问题。

主动安全设备普及：鼓励商用车企业在前装或后装主动安全设备，实现车辆运行状态实时监测，包括车速、行驶路线、发动机工况等信息。通过这些数据，企业和监管部门能及时发现异常情况，如车辆长时间超速、疲劳驾驶等，及时发出预警并采取干预措施。

大数据分析与风险评估：利用大数据技术对海量的商用车运行数据进行深度挖掘分析，建立风险评估模型。综合考虑车辆使用年限、行驶里程、驾驶行为习惯、行驶区域路况等多维度因素，精准评估每辆车的风险等级，为保险定价、风险管理提供科学依据。例如，通过分析发现某区域特定路段在特定时间段事故发生率较高，可针对性地加强对途经该路段车辆的监管和预警。

随着技术的不断进步和创新模式的深入实践，商用车风险减量应用前景广阔。未来，人工智能、区块链等新兴技术将进一步赋能商用车风险管控。人工智能可实现对风险的自动识别和预测，提前制定风险应对策略。商用车风险减量应用创新模式的探索是一项系统工程，需要企业、保险机构、行业协会等各方协同合作，在政策指导下充分发挥各自优势，形成合力。通过技术创新、保险创新和协同共治，有望降低商用车事故发生率和赔付成本，提升物流行业运营效率和安全性，为我国经济社会高质量发展提供有力支撑。相信在各方共同努力下，商用车风险管控将取得显著成效，道路运输安全水平将得到大幅提升。