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    沒那么簡單,UBI車險數據模型的構建需要哪些因素?
    發布時間:2016-11-04閱讀次數:3905來源:上海經達信息科技股份有限公司

    來源:智慧產品圈


    據市場數據顯示,目前國內42家擁有車險業務的大財險公司中,38家存在車險業務虧損情況,其中虧損額超過1億元的公司有20家,超過2億元的有6家。虧損的主要原因是國內車險長期依據新車購置價定價,很不合理。

    隨著商業車險費率市場化改革的展開,UBI車險(Usage Based Insurance,基于駕駛行為而定保費的保險)被認為是改善車險經營現狀的重要武器。在保險已經很成熟的歐美市場,傳統業務增長往往只有2%3%,但是UBI車險增長高達20%~30%,例如在美國(美國UBI車險公司Progressive前進保險)、瑞士(My Mile)、意大利等眾多國家均有成功案例可以借鑒。在我國,UBI車險也一直都是熱議話題,從OBD、到ADAS、到車機、后視鏡,車聯網的從業者們越來越重視車聯網與UBI的結合。今年,隨著保監會商車費改試點地區再次增加,UBI車險再一次被推上了風口浪尖。

    改革的目的是把定價權交給保險公司,把選擇權交給消費者,通過差異化產品和精準風險控制,以市場手段引導保險業向前發展。政策的利好,為UBI車險在我國的生根發芽帶來新的機遇,同時,基于我國的本土國情,也面臨著諸多的挑戰。


     

    圖:UBI車險是基于車輛使用和駕駛習慣的保險定價技術

     

    UBI數據模型中的組成因子

     

    做好UBI車險的關鍵和難點除了要實時采集有關車輛駕駛情況的諸多數據,還在于建立科學的數據模型和算法,從紛繁復雜的數據中估算出駕駛者的風險系數,然后為保費提供定價依據。

    UBI數據模型的完善需要兩部分數據模型的完整構建。首先,需要通過設備采集到用戶的行駛里程、駕駛行為等諸多數據,還要結合上一定的風險數據,再將這些數據按照不同的權重進行劃分,通過初步計算,得到駕駛行為分數,也就是構建出的初步分析數據模型;除此之外,還要根據保險公司的實際情況(如保險公司的收入與支出比例等等)構建出標準數據模型。再將前者與后者進行比對,得出最終的分析結果,作為保費定價的依據。


     


    那么,采集到的數據都要包含哪些呢?目前市場上最常見的UBI車險模型多是基于行駛里程來構建,對于風險評估的因子單一,無法真正描繪出駕駛者行為這一保險定價中重要的“從人因子”特征;未充分考慮行駛的多種因素,對風險管控的提升比較有限,也不利于個性化保險產品的推出。而國際通用的UBI分析指標則包含了:疲勞駕駛、夜間駕駛、行駛里程、超速、急加速、急減速這六項。另外,UBI數據模型中還有一項特殊的分析,即風險數據的評估。駕駛風險評價需要采集駕駛人員屬性(年齡、駕齡等)及行為、車輛情況、道路狀況、環境因素、管理因素等,這些數據同樣根據不同的風險權重比來計算出風險數據。

     

    UBI上下游產業鏈生態的構建

     

    車險是硬性需求,市場潛力巨大,能夠挖掘出切合保險痛點、滿足車主需求、適應移動互聯網發展的UBI將成為中國保險行業全新的發展方向與解決方案。這個全新的解決方案需要全產業鏈合作構建。雖然國內目前宣稱從事UBI的公司很多,但是真正從技術底層和生態層面推進的還不多。

    盡管勢頭火熱,但是UBI在國內的推廣與落地還需要一段時間,主要因為:第一,UBI保險模式的產業鏈涉及廣泛,包括數據采集端(可能是軟件、硬件,還可能是主機廠、前裝)、數據模型(即分析模型與仿真模型)、保險公司(商品提供方)、服務提供商(TSP、4S店等)、用戶(數據提供方、產品買單方)等等,需要多方攜手。第二,目前僅僅依靠GPSG-sensor采集到的數據存在一定的誤差,因此在UBI保險最終落地的過程中,需要一定的算法優化、或者是通過與前裝整車廠的合作來做到數據的精準采集,方可實現最終的UBI保險模式,這也是現在從事UBI項目研發的團隊或企業需要深耕的方向。第三,政策的變通是產業發展動力的源泉,保監會需要盡快制定出新的法律法規來加速UBI的落地完成。第四,目前為UBI買單的還只有保險公司,驅動力不明顯,需要更多的商業模式與規劃來驅動發展。








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