静态数据：洞察车辆物理属性，优化车险定价。 律商风险构建的新能源车物理属性库，涵盖电池、电机和电控等关键物理属性。同时，还提供续航里程、电池种类等内部系统参数。

动态评分：引入驾驶行为数据，促进安全驾驶。 律商风险在物理属性库基础上，引入驾驶员驾驶行为动态信息，推出“动静合一”评分系统。这一系统为保险公司提供了更全面深入的新能源车辆风险评估手段，使其能更准确判断车辆风险等级。

网约车风险识别：精准定位，保驾护航。 律商风险提供网约车标识和风险评分服务。对于通常的网约车识别场景，识别疑似网约车辆、新车和过户车用于网约、新车疑似网约等场景，预判网约可能性。律商风险助力保险公司精准识别网约车隐匿风险，为广大网约车车主的出行安全保驾护航。

展业： 通过基于静态数据分析，对新车风险进行差异，针对不同品牌、车系设计车商渠道营销优化方案。

报价系统： 根据保险公司经营目标，对承保标的进行风险预估、折扣建议和投保组合推荐的一站式报价服务平台。

核保： 通过基于新能源车物理信息、评分差异的综合分析，支持更有针对性的精准核保政策。

续保： 通过对所承保业务更高频的行为数据变化监控，搭建更为敏感的续保模型，做出更加有效的续保策略。

案例一

某保险公司发现已有基于燃油车历史理赔数据搭建的定价模型无法精准预估新能源车赔付风险，导致出险率与赔付率居高不下。
在2021年4月，该保险公司引入律商风险的新能源车险解决方案后，已将新能源专属信息用于优化现有定价模型预测精准度，误差修复达50%以上。现在已可充分面对并量化不同渠道的新、转、续新能源业务风险。

案例二

某保险公司，已有综改后模型的情况下，想要能够单独区分出新能源车风险，同时也考虑到了快速应用上线，则利用新能源评分对原有模型进行残差修复；
修复后NCD后标费赔付率极差从1.90倍提升至2.35倍，客户等级分布向高风险和低风险组转移，风险区分效果更为显著。其中约有7.8%的业务，在原有模型中识别为低风险业务，修复后识别为高风险，并且该部分业务实际NCD后标费赔付率均超120%，修复后风险识别更为精准。

案例三

某保险公司，直接使用的律商风险新能源解决定价系统。每单经过精细化定价定费，在原有高赔付业务板块（如营业出租租赁）上降低效果明显，并且在低赔付业务（非营业客车类）上保费收入也显著增加。不但提升了保费充足性，同时整体赔付率降低了约10% 。