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。)
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******
有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。
AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。
新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者
科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。
一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。
多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。
大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面
AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。
多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。
但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。
另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。
为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。
另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。
最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。
多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点
AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。
在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。
盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。
目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。
真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。
在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。
眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。
