来源：Auto Lab 作者：刘扬
UBI，即Usage-based insurance，最初是基于使用量的保险，而后进化为英美流行的基于驾驶行为的保险。近两年，UBI在中国的热度不断上升，但这款舶来品是否适应中国车险市场呢？我们分三部分进行解读。
一、简说车险风险解构
保险定价有两个关键因素：一是风险发生的概率，二是风险造成的损失。汽车既面对行驶中的动态风险，也面对自然灾害、停放被撞被盗等静态风险，想要对汽车保险进行精准定价，必须先厘清汽车的风险。
“车险解构”是我们目前的重点研究方向，简单来说，第一步是解构车险风险，第二部是结合具体风险设计产品。今天我们主要讨论第一步：车险风险解构。这和UBI车险的关联很强。
我们把影响车的风险简单分为四类，即：车、人、路、环境。
1. 从车因素
传统保险行业在厘定车险费率时，主要考虑“从车”因素。定价风险因素从最初的车辆价值到碰撞试验结果、零整比、维修工时价格、颜色、安全装置配置等，其核心还是围绕“车辆发生损失的概率”和“损失需要的支出”两个保险定价的基本要素。
虽然保险业经营车险已有几十年的经验，但目前对从车因素的研究还比较粗浅，比如保险行业一般会考虑车辆的零整比和维修成本等因素，但对于车辆性能与事故概率的研究仅局限于个别汽车厂家。
比如，车辆是否装备ABS、ESP、倒车影像对事故率的影响；车辆制动系统的设计、材料、养护对事故率的影响；油路、电路设计对车辆自燃的影响；防盗装置对盗抢风险的影响；汽车智能化使车辆面临的新型风险......
现行车险定价主要基于车辆价值和赔偿限额，对车辆装配和安全性因素的考虑还有明显欠缺。其中难点不仅仅在于判断“从车因素”与保险风险的相关性，关键在于要厘清哪种具体因素和哪种风险有直接联系，不但定性，还要定量。
从车因素的研究和资源整合才刚刚起步，这是UBI的机会之一。
2. 从人因素
从人因素，主要指车辆驾驶人。对于保险风险，从人因素大于从车因素是行业内的普遍认识。这些年，保险行业在从人因素方面考虑过性别、年龄、驾龄等因素，我们还能举出很多，比如职业、教育水平等等，但这些大体基于大数法则和人们的感性认知，很难找出这些因素与实际风险的精准对应关系。
为什么呢？以往考虑从人因素时，我们往往把人和驾驶过程割裂开。朋友给我举过一个实例：一个十年驾龄的货车司机，每天往返同一条路，从未发生事故，公司刚刚置换了更先进的新型货车，在山路过弯时就发生了严重的翻车事故，事故原因是老车型过弯方向盘要打两圈，新车型要打两圈半，人车结合出了问题。
UBI的最大贡献之一，是第一次从人车结合的角度考虑从人风险因素，它试图从驾驶行为切入，但难度在于要证明驾驶行为到底与事故概率、事故损失程度有何关系，必须有大量的数据分析做基础，目前国内UBI研究还处在数据积累阶段，工程庞大，分析结果更未可知。
而按照“国十条”要求，全国费率市场化“箭在弦上”，拿来主义的UBI模式显得缺乏效率。
“从人因素”是保险业关注并研究的核心问题，但中国的UBI一定是有别于欧美的创新模式，要改良，这是UBI的机会之二。
3. 从路因素
从路，既包括道路类型、地形条件、行驶条件，也包括道路上其它车辆。道路类型包括高速、国道、城市道路、乡村道路、环岛、无信号灯交叉路口等；地形条件包括平原、山区、丘陵、河湖、隧道、急转弯等；行驶条件包括道路拥堵、施工、夏季路面高温、逆光行驶、无中央隔离带等；其它车辆状态包括的情况更为复杂，常见的有客货混用道路。
我们现在用到的导航地图基于GPS卫星系统，因此我们在屏幕上看到的道路都是平的，但不同路况条件下面临的风险迥异。比如丘陵地区，多弯道多坡路，司机上坡时视线不佳，易发生事故。再比如，有些地区虽然地处平原，但国道大货车多，且经常有雾，恶性追尾事故时常发生。
有图商资源的从业者在“从路因素”研究发面有天然优势，但要走的路还很长，这是UBI的机会之三。
4. 环境因素
汽车面临多元复杂的外部环境，既包括自然环境，也包括社会环境。
自然环境，比如：经常夜间行驶还是朝九晚五两点一线，浙江、福建、海南地区台风多，云贵川地质灾害和洪水多；社会环境，比如：用车地区的社会治安情况（四川盗抢车明显高于北京、上海），车辆是否经常停放在道路边或狭窄的胡同（停放被撞风险高），该地区保险诈骗情况，地区维修成本等。
无论是自然环境，还是社会环境，类似自然灾害、车辆被盗的数据都有据可循，不同地区应该有不同的车损险和盗抢险基础费率。保持各地区车险保费整体水平相当，防止跨地区恶性竞争，但各个险别的基础费率可以差异化，贴近地区实际风险，这有助于改善该地区的经营环境，增强客户保障。
值得注意的是，汽车共享、专车、快车、分时租赁等新用车场景的出现，也使得车辆面临巨大风险变化，如何发现、评估这些动态风险并有效化解是保险行业新的机遇与挑战，这是UBI的机会之四。
二、国内主要UBI模式
我们不讨论UBI是否绑定OBD，只说风险因子与保费的挂钩模式。
1. 里程挂钩模式
按行驶里程计算保费是国内车联网企业和互联网车险创业公司最常采用的挂钩模式，这主要是借鉴美国早期的UBI应用模式。这种模式有三个问题：
第一，从第一部分风险解构的论述不难看出，“里程”是汽车面临各类风险的综合体，它不是可以用来评估的独立风险因素。三辆车同样行驶100公里，一辆在大雪纷纷、路面结冰的川藏公路上；一辆在大货车林立的拥挤国道上；一辆在阳光明媚的城际高速上。不同车辆、不同地区、不同环境、不同驾驶员，不同路况下风险存在较大差异。
现行的车险ABC条款中都有行驶里程保费调整系数，但保险公司一般只把它作为业务竞争和风险规避的调整系数使用，没有人会证实这台车去年到底跑了多少公里，因为行业内认为这与车险风险并无太大关系。
第二，“里程”表示的是车辆行驶的动态风险高低，但车辆还面临自然灾害、盗抢、停放被撞等静态风险，如果非要把里程和保费挂钩，也只能与车损险中的碰撞、第三者责任险等保费挂钩，从现行和费率市场化新车险产品看，车损险保费并未区分静态与动态风险，因此很难操作。
第三，要注意到UBI是舶来品，它是伴随美国车险市场竞争加剧产生的行业行为。在英美，车险价格并未像国内这样严格管控，当地保险服务体系已非常成熟，且代理人佣金管理十分严苛，保险业出于竞争需要，只能在产品和价格上做文章。
事实上，随着近两年恶性竞争加剧（美国最大的车险公司市场份额仍不足30%），像GEICO等公司的车险利润已大幅下滑。而我们国内车险价格是被高度管制的，但代理佣金是放开的，UBI要做车险费率挂钩谈何容易。
2. 行驶时间挂钩模式
常见的是按车辆停驶天数减计保费，每年保费减免有封顶天数。北京地区交强险保费减免就是和限行挂钩。但是商业险的情况不一样，第一，和“里程”一样，行驶时间代表的仍是动态风险，只是车险风险的一部分；第二，新老车险产品商业车险都无法按日计费，不具备操作性，只能变相利用佣金做价格浮动的文章，实际上和代理车险、直销车险结果类似。
三、官方的“UBI”车险
1. 保险公司的“UBI”车险
自2000年保监会再次开闸保险公司审批以来，车险市场竞争始终没有降温。2010年以后，竞争环境虽然恶劣，但各公司对经营利润考核均十分重视，车险市场正在从整体粗放竞争进入细分市场竞争阶段。
虽然竞争的主要方式仍然是价格和佣金，但综合成本率的概念已深入人心。
简单来说，综合成本率就是赔付率加费用率。在代理佣金逐步放开的形势下，中小型保险公司率先采取了综合成本率考核办法，即以达成计划的综合成本率为前提，向优质业务（赔付低的业务）支付更高的代理佣金。
近两年，主流保险公司也开始采取这一竞争策略，因此对渠道准备不足、竞争力和盈利能力较差的小公司形成了挤出效应。
目前，像北上深等城市实施费改已满五年，细分市场竞争已非常充分，新公司已经很难在保持盈利的情况下获得市场份额。而其它各省的改革刚刚起步，挑战与机遇并存。
下一步，数据储备量大、大数据分析运用能力强、盈利能力和资本实力强的保险集团优势会越来越明显。在竞争几近饱和时，UBI模式能否协助保险公司和代理人找到优质客户，才是保险行业最迫切需要的。
2. 保险监管方的“UBI”车险
在经历了2003年初次车险费率市场化失败的教训后，监管方在车险管理方面的做法颇具智慧。
首先是北上深三地先后试点车险费率与车险赔款挂钩的浮动办法，逐步规范并放开保险代理佣金支付，同时加大对保险企业盈利能力和偿付能力的监管。虽然制度上有一些不足和负面影响，但总体上三地的费率改革试点是成功的，车辆出险率大幅降低，而客户平均支付车险保费明显降低。
在数据积累不充分，精准定价研究不到位的情况下，监管部门采取了一种最简单有效的策略：从结果出发。车险往年的赔付数据是车辆风险的综合反映，如果我们说不清楚这结果是什么造成的，最好的办法就是直接运用已知的结论。
另一方面，政府引导下的车险费率市场化改革是以公序良俗为方向，报案和虚假案件明显下降验证了这一点，近期北京保监局提出车险费率与交通违章数据挂钩的计划，已明确代表了监管部门下一步车险费率改革的方向。
至于新闻时常爆出车险行业亏损，某某公司退出车险市场，个人认为实在和车险费改无关。竞争加剧，僧多粥少，弱者离场，强者愈强，中国是这样，欧美也是这样，既得适应形势，也要适应市场。
四、UBI和车险的未来
随着技术进步，互联网和大数据支撑下的中国车险改革正向纵深推进，所有关于UBI的尝试和争论证明人们对它的认识还在懵懂阶段。
未来，UBI在保险服务、汽车安全、后市场服务、新车二手车销售、金融反欺诈等方面将扮演越来越重要的角色。
车险是保险业必争之地，不久的将来，我们可能会看到与驾驶行为、车辆油耗、及类似芝麻信用挂钩的车险。与P2P结合的车险，无论是为了获客，还是为了数据，请不要忘记：为社会、为客户“创造价值”，昙花虽好，倏尔即逝。