新能源汽车发展迅猛，但新能源车险却一直面临“车主喊贵、车企叫亏”的局面，由于缺乏精准定价的能力，各财险保司不得不提高新能源车的投保门槛、提高车险报价，从而导致新能源车主普遍感受到投保难、保费贵。

为了解决这一问题，蚂蚁车险联合行业头部保司，落地了联合定价解决方案。一方面，通过深度应用隐私计算解决数据孤岛问题；另外采用了创新的AI风控模型，综合考虑了车主和驾驶行为的风险因素，弥补了保司的短板；最后，通过自动化机器学习（autoML）实现了人工专家的替代，提升定价建模效率10倍以上，帮助保司更快更及时的进行价格的动态调整和运营。

演讲提纲：

1. 介绍新能源车险面临的困境与原因
   • 行业综合成本率现状
   • 车主与保司的“矛盾”
   • 行业困境的原因内核
2. 剖析车险精准定价能力缺失的原因
   • 数据缺失、数据孤岛和经验式建模
   • 风险模型的迭代效率
   • 可能的解法
3. 蚂蚁联合定价案例实践
   • 联合定价架构方案
   • 隐私计算与精算定价的结合
   • 风险量化建模的创新
   • AutoML，全链路自动化提效
4. 展望
   • 围绕数据AI，持续打磨风险量化能力
   • 从精算到经营，全链路联合经营

听众受益：

• 深入剖析车险行业的困境，推导内在原因
• 车险行业在风险量化能力建设上面临的痛点和解决方案
• 深度拆解车险联合定价的成功创新案例，为金融数字化转型和普惠金融提供新思路