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    車聯大數據應用新趨勢-UBI車險
    發布時間:2017-02-10閱讀次數:4461來源:上海經達信息科技股份有限公司

    來源:VehicleTrend車勢

     

    伴隨著互聯網和智能終端的發展,如今的汽車已經不再是簡單的機械設備,而是近百種ECU(電子控制單元,又稱“行車電腦”)通過內部車載網絡可全面監測和控制的“汽車”。剛剛過去的2016年是汽車智能聯網、無人駕駛等技術井噴式發展的一年,種種跡象表明,智能汽車快速發展的大幕即將拉開。

    無線通訊技術不斷進步使智慧汽車的需求逐漸升高,各大車廠也積極進行應用服務開發,促使智慧汽車的創新服務模式相應而生,包括汽車共享、車載娛樂系統與車聯網保險等,其中以UBI(Usage Based Insurance)車險被視為最具潛力的服務模式。該模式于歐洲和美國等先進國家皆已有成功推動案例,亞洲國家以中國的發展較為快速,臺灣雖仍處于起步階段,但無論在技術發展抑或整體市場環境來看,皆深具發展潛力。

     

    車聯網帶動保險產業變革

     

    在無線通訊技術不斷進步下,智慧汽車需求逐漸升高,各大車廠積極進行應用服務開發,促使智慧汽車系統平臺往更多元方向發展,此發展趨勢使傳統整車廠從產業鏈的中、下游轉變為硬件提供商,售后服務市場諸如車載資通訊(Telematics)系統和先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)等,皆成為汽車產業接下來發展重點,各式基于智慧汽車的創新服務模式也相應而生,包括汽車共享、車載娛樂系統與車聯網保險等,故汽車產業走向智慧化,也使產業價值鏈面臨重組和擴張的挑戰。

     

    智慧汽車商機


    (Source:拓墣產業研究所整理)

     

    (一) UBI車險定義

    車聯網帶動的創新服務模式中,以UBI(Usage Based Insurance)車險被視為最具潛力的服務模式。所謂UBI車險是指基于駕駛行為和車輛相關數據結合的客制化保險產品,此服務模式并非車聯網興起才出現,在Telematics服務尚未普及前,即有依里程數(Pay-Per-Mile)計費的車險產品,其計價方式主要透過車主自行提報里程數,并以拍攝里程表照片作為佐證,無需透過額外的設備配置進行信息采集,高程度的仰賴信任基礎進行計費,但也表示此模式存在相當高的詐欺風險。

     

    車聯網對保險業之影響


    (Source:PTOLEMUS)

     

    隨著Telematics服務不斷推陳出新,信息采集方式更多元且準確,聯網環境的成熟使車聯網成為必然的發展趨勢。保險廠商透過資通訊技術進行事故鑒定、道路救援與失竊追蹤等,帶動車聯網保險發展;其中在定價部份,也延續早期依里程計價的模式,加入實際行駛距離、駕駛時間、行駛路段、車況與駕駛行為等風險因子,意即聯網環境的成熟促使UBI車險的商業模式逐漸清晰,帶動各國主要保險廠商的投入。

    自2013年起,UBI車險在歐美國家進入快速發展期,美國因車聯網環境和技術皆較成熟,主要的車險廠商皆已投入UBI保單開發,包括Progressive、State Farm與Allstate等,目前已有明顯的市場占比;在歐洲部份,UBI車險也普遍獲得民眾和車險廠商的接受,根據英國保險經紀協會(BIBA)調查顯示,2015年英國UBI車險保單成長達39%;中國則是在2015年發布「關于深化商業車險條款費率管理制度改革意見」和試點計劃的實施下,帶動UBI車險快速推進;臺灣則于2015年底開始有產險廠商提出UBI保單送審。車聯網技術不斷推進和各國車險市場逐漸走向飽和的趨勢下,UBI車險將帶來新的成長動能。


    (二)UBI車險服務模式

    保險廠商推行UBI車險時,主要會建構2個分析模型:第一個模型是透過車載裝置搜集各式動態信息,包括行車距離和駕駛時段等,此部份信息來源可能是整車廠、車聯網平臺商或保險廠商本身與后裝車載設備商合作,透過專屬設備進行信息搜集,端看各保險廠商的商業模式,此模型目的是透過駕駛動態信息的收集進行駕駛風險評估;第二個模型則是將駕駛風險評估結果結合投保時車主和車輛的基本資料與過往肇事紀錄等風險因子,以進行精算并推出客制化的車險定價。

     

    UBI車險定價模式


    (Source:拓墣產業研究所整理)

     

    駕駛風險信息收集主要透過車載裝置,現有的資料采集設備包括Telematics、OBD(On-Board Diagnostic)與App。Telematics屬前裝設備,故主導者為整車廠,此資料采集方式可獲取車內所有訊息,并有效保障數據的真實性和安全性,但大部份數據皆經過加密,保險廠商可使用的數據量有限,且嵌入式的特性使設備無法攜帶,故資料采集基本上是隨車不隨人,目前已有Telematics設備支援UBI服務的案例,例如Ford的SYNC系統和GM的OnStar系統等。

     

    UBI車險駕駛信息采集方式


    (Source:拓墣產業研究所整理)


    App部份則有2種型態:其一為于車載信息系統中安裝App,運作方式和特點與Telematics方案相同;其二是于車主手機中安裝App,透過手機傳感器進行駕駛速度、里程與加速狀況等信息采集,然此方案主要目的并非用于保險定價,而是透過獎勵安全駕駛行為來降低客戶風險,通常保險廠商并不直接給予客戶保費折扣,而是讓具備安全駕駛行為的客戶可獲得較多積分,積分可進行商品兌換或獲取抽獎資格等;此外,App通常也會結合社群媒體進行積分排序,以強化使用者黏著度并擴大客戶基礎。

    OBD設備是目前UBI車險最常被使用的信息采集方式,所謂OBD是汽車內部CAN(Controller Area Network)總線的端口,以往維修人員將檢測設備接入此端口即可獲取各式車況信息,包括車速、里程與油耗等。

    在后裝市場上,OBD設備能采集手機或其他聯網設備所無法獲取的信息,因此OBD設備成為獲取汽車深度信息的最佳途徑。車聯網興起,駕駛數據成為各式服務開發的重要基礎,因此平臺商和保險廠商也都紛紛進行OBD設備開發,例如小米盒子和Samsung Connect Auto等,此設備于UBI車險的應用同時解決前裝Telematics設備成本高、無法攜帶、采集數據未能標準化與保險廠商不具備數據使用主導權等問題,當然OBD設備并非萬靈丹,目前仍存在如何避免惡意插拔、信息準確性(意即車輛綁定)與提高車輛適配度等技術問題待克服。

     

    (三) UBI車險發展趨勢

    UBI車險之所以快速竄起,除了聯網環境成熟,更重要原因在于全球多數國家車險費率皆走向自由化,包括過去監管較為嚴格的中國,也在2015年實施車險費率市場化改革。車險費率自由化也就表示費率是基于市場供需關系所決定,由于車險服務的同質性相當高,在費率自由化下常淪于削價競爭的惡性循環,因此如何提供差異化服務成為各國車險服務提供商共同面臨的挑戰。

    車險市場的發展從早期各式靜態風險因子定價,例如車型、車齡、車主年紀與性別等,走向車主自行回報里程數的動態定價模式,而此模式即為依里程計價(Pay As You Drive,PAYD)的雛形;聯網環境成熟、車險費率自由化的推進,UBI車險開始透過聯網裝置自動回傳里程數;此外,各式車載裝置的推出讓感測信息更為多元,包括急煞車、急加速、急轉彎、每日行車時數與駕駛路段等皆可透過車載裝置獲取,對保險廠商而言,這些信息更能真實表達保戶的風險,提高定價的公平性,甚有保險廠商提出駕駛商數(Driver Quotient,DQ)一詞,認為DQ是各種駕駛行為和習慣的綜合函數,DQ值有助于進行風險識別。

    整體而言,車聯網和車險產業發展較為先進的國家,已逐漸走向依駕駛行為計價(Pay How You Drive,PHYD)的車險方案。


    汽車保險發展趨勢


    (Source:拓墣產業研究所整理)

     

    目前大多數UBI車險采用OBD設備進行數據搜集,然承如前述,OBD所能采集到的數據有限,且缺乏對汽車外部環境的數據采集,而ADAS正好彌補OBD模式的不足之處,透過ADAS同時偵測外部環境和駕駛人行為,提高駕駛風險判定的精準度,隨著ADAS普及將為UBI車險推動帶來助力,基于更精準的場景模擬,朝向客制化UBI方案發展。

     







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