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没那么简单,UBI车险数据模型的构建需要哪些因素?
发布时间:2016-11-04阅读次数:2384来源:上海经达信息科技股份有限公司

来源:智慧产品圈


据市场数据显示,目前国内42家拥有车险业务的大财险公司中,38家存在车险业务亏损情况,其中亏损额超过1亿元的公司有20家,超过2亿元的有6家。亏损的主要原因是国内车险长期依据新车购置价定价,很不合理。

随着商业车险费率市场化改革的展开,UBI车险(Usage Based Insurance,基于驾驶行为而定保费的保险)被认为是改善车险经营现状的重要武器。在保险已经很成熟的欧美市场,传统业务增长往往只有2%3%,但是UBI车险增长高达20%~30%,例如在美国(美国UBI车险公司Progressive前进保险)、瑞士(My Mile)、意大利等众多国家均有成功案例可以借鉴。在我国,UBI车险也一直都是热议话题,从OBD、到ADAS、到车机、后视镜,车联网的从业者们越来越重视车联网与UBI的结合。今年,随着保监会商车费改试点地区再次增加,UBI车险再一次被推上了风口浪尖。

改革的目的是把定价权交给保险公司,把选择权交给消费者,通过差异化产品和精准风险控制,以市场手段引导保险业向前发展。政策的利好,为UBI车险在我国的生根发芽带来新的机遇,同时,基于我国的本土国情,也面临着诸多的挑战。


 

图:UBI车险是基于车辆使用和驾驶习惯的保险定价技术

 

UBI数据模型中的组成因子

 

做好UBI车险的关键和难点除了要实时采集有关车辆驾驶情况的诸多数据,还在于建立科学的数据模型和算法,从纷繁复杂的数据中估算出驾驶者的风险系数,然后为保费提供定价依据。

UBI数据模型的完善需要两部分数据模型的完整构建。首先,需要通过设备采集到用户的行驶里程、驾驶行为等诸多数据,还要结合上一定的风险数据,再将这些数据按照不同的权重进行划分,通过初步计算,得到驾驶行为分数,也就是构建出的初步分析数据模型;除此之外,还要根据保险公司的实际情况(如保险公司的收入与支出比例等等)构建出标准数据模型。再将前者与后者进行比对,得出最终的分析结果,作为保费定价的依据。


 


那么,采集到的数据都要包含哪些呢?目前市场上最常见的UBI车险模型多是基于行驶里程来构建,对于风险评估的因子单一,无法真正描绘出驾驶者行为这一保险定价中重要的“从人因子”特征;未充分考虑行驶的多种因素,对风险管控的提升比较有限,也不利于个性化保险产品的推出。而国际通用的UBI分析指标则包含了:疲劳驾驶、夜间驾驶、行驶里程、超速、急加速、急减速这六项。另外,UBI数据模型中还有一项特殊的分析,即风险数据的评估。驾驶风险评价需要采集驾驶人员属性(年龄、驾龄等)及行为、车辆情况、道路状况、环境因素、管理因素等,这些数据同样根据不同的风险权重比来计算出风险数据。

 

UBI上下游产业链生态的构建

 

车险是硬性需求,市场潜力巨大,能够挖掘出切合保险痛点、满足车主需求、适应移动互联网发展的UBI将成为中国保险行业全新的发展方向与解决方案。这个全新的解决方案需要全产业链合作构建。虽然国内目前宣称从事UBI的公司很多,但是真正从技术底层和生态层面推进的还不多。

尽管势头火热,但是UBI在国内的推广与落地还需要一段时间,主要因为:第一,UBI保险模式的产业链涉及广泛,包括数据采集端(可能是软件、硬件,还可能是主机厂、前装)、数据模型(即分析模型与仿真模型)、保险公司(商品提供方)、服务提供商(TSP4S店等)、用户(数据提供方、产品买单方)等等,需要多方携手。第二,目前仅仅依靠GPSG-sensor采集到的数据存在一定的误差,因此在UBI保险最终落地的过程中,需要一定的算法优化、或者是通过与前装整车厂的合作来做到数据的精准采集,方可实现最终的UBI保险模式,这也是现在从事UBI项目研发的团队或企业需要深耕的方向。第三,政策的变通是产业发展动力的源泉,保监会需要尽快制定出新的法律法规来加速UBI的落地完成。第四,目前为UBI买单的还只有保险公司,驱动力不明显,需要更多的商业模式与规划来驱动发展。