来源：互联网保观
UBI车险因其可以直接对司机的驾驶行为进行记录，成为了保险业心目中，将驾驶风险和车险保费高度匹配的方法之一。保险公司通过UBI车险收集驾驶员的行驶数据，并为数据表现优秀的客户提供保费折扣，以此来保留优质客户。从客户的角度来说，良好的驾驶行为意味着更多的保费优惠，他们也更有动力去主动规范自己的驾驶行为。而良好的驾驶行为客观上将会减少事故的发生频率，保险公司又能因此节省大量理赔支出，最终形成双赢局面。
UBI车险是保险公司利用新兴技术改善业务流程众多尝试中的一个。但是，目前保险公司和其他金融服务供应商的UBI实践还处于探索过程中，他们对UBI所收集数据的种类、频率、时长，以及传感器的类型等问题还没有确切的答案。实际上，许多保险公司都就数据收集的方法进行了独立的研究努力，但这也导致整个行业没有形成统一的UBI方法标准。即使如此，我们觉得保险业依然可以找到一个收集UBI数据的统一标准，并且推动UBI在未来的发展。
自从UBI出现以来，保险公司在确定收集数据的方法和数据的种类时，所考虑的最主要的三个因素分别是硬件、数据以及分析方法。这三个因素也构成了搭建UBI系统的成本，尽管这三者各自单独的成本都在下降，但是搭建UBI系统的综合成本依然不可小觑。而因为没有行业统一的标准，如何划定所收集数据的界限，也是一个头疼的问题。
以下是UBI车险领域中使用频率最高的一些数据类型：
1、行驶里程
这是UBI车险里最基础的数据。权威研究表明，车辆发生事故的频率与其行驶里程的关系呈正相关。这意味着行驶里程越多的车辆，其发生车祸并出险的概率越大。保险公司可以借助UBI设备确保客户所提供的里程数与实际情况相符，杜绝虚报假报的情况。
2、行驶时间
与行驶里程相比，行驶时间所能反映的信息更多。行驶时间将能从里程以外的角度来评估车辆所面临的风险，比如车辆在一天中的哪些时段上路，有些时间段，比如周五晚上，车辆上路发生车祸的概率比其他时间段会高一些（因为涉及疲劳驾驶和酒驾的可能性更高）。
3、行驶事件
司机基本驾驶行为的评级主要由刹车、加速、转弯等行驶事件来体现。高速行驶中，最快速度（比如超过120km/h）也会被记录下来。此外，在经过限速标志时车辆的速度也会被记录下来。不过速度等数据的精度不高，可能会有些许误差。
4、智能手机数据
智能手机实际上是每个人身边都有的远程信息处理设备，能够低成本的收集和存储使用者的信息。但是智能手机的数据也存在一些弊端，令保险公司难以高效使用该渠道的数据，比如无法确认被保险人是司机还是乘客，手机是否关机，以及手机使用者是否在驾驶投保车辆等。
在未来，UBI技术还有哪些方面值得我们的期待？从技术的快速发展以及复杂度日益增长的数据分析来看，未来UBI的发展很有可能要依靠下面几个因素：
1、移动数据
随着移动互联网的发展，移动app越来越精致，智能手机上的传感器精度也在提升，越来越多的保险公司会将用户的智能手机作为一个低成本的数据来源。
2、OEM数据
配备车联网的互联汽车正在快速发展，据研究机构Gartner的预测，到2020年，全球车联网系统中将有2.5亿辆汽车参与其中。汽车生产商作为原始设备生产商（Original Equipment Manufacturer, OEM），将在未来承担起收集用户数据的重任。
3、ADAS数据
高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）能够在危险情况下提供警告，甚至改写司机的驾驶操作，确保车辆安全行驶。在未来，用户车辆的ADAS数据或许能为驾驶行为分析提供极其重要的价值。