来源：爱车爸爸
车联网（Internet of Vehicles）是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。
交通安全、交通堵塞及环境污染是困扰交通领域的三大难题，尤其以交通安全问题最为严重。采用智能交通技术后，每年仅交通事故死亡人数就可减少30%以上，并能提高交通工具的使用效率50%以上。
我国已启动“智能车路协同系统关键技术研究”“大城市区域交通协同联动控制关键技术”“交通状态感知与交互”“综合交通枢纽智能化管控”等研究项目。重点研究智能车路协同系统关键技术，建立智能车路协同技术体系框架，形成基于车路协同的道路交通主动安全保障技术基础，研制符合国情的大城市区域交通控制技术和装备，构建完备或准完备网络化全景交通信息环境。
车联网技术随着物联网的火热随着而来，继苹果推出了车联网系统Carplay之后，谷歌也推出了AndroidAuto，这两者除开用来进行车内娱乐和通讯之外，查阅实时路况、交通餐饮信息、导航也是其重要功能。
虽然大家都很期待车联网能对解决城市交通拥堵能起很大作用，不过实际情况是，车联网的发展主要取决于汽车制造商的开发整合速度，而非软件巨头。车联网包括车与人、车与车、车与道路、车与网之间的通讯，而Carplay和AndroidAuto只是解决了车与网中的汽车与手机之间的网络通讯这一部分问题，还远远不够。
也就是说，当一个车厂解决了车辆与外网的连接后，在车内的环境中，可以同时安装Carplay和AndroidAuto，让你无论是谷歌手机还是苹果手机，都可以与车载屏幕和方向盘上的按钮联动。即使只做到这一步，仍然是很繁杂的工作。
而无人驾驶汽车上路需要车与车、车与路之间的通讯，就更为复杂多变了。人的生命只有一次，系统必须足够可靠，这方面还需要海量的研究和验证，前路漫漫。
大数据最重要的“改良效应”发生在五个环节，即：风险评估与定价、交叉销售、客户流失管理、理赔欺诈检测、及理赔预防与缓解。
分析产品绩效，优化定价体系
一家澳大利亚保险公司通过分析客户的购物筐数据来预测驾驶风险。分析显示，饮用大量牛奶并食用大量红肉的客户存在较低的驾驶风险，而食用大量意大利面和米饭并在夜间开车和饮酒的客户则是高风险客户。
美国前进保险公司（Progressive）利用车联网设备，收集驾驶时间、地点、速度、急刹车等驾驶数据，来判断驾驶行为中存在的风险，设计“从用”的个性化UBI车险产品。
防止客户流失
美国前进保险公司（Progressive
Insurance）在进行数据研究分析时发现，理赔周期越短，理赔费用也随之减少。因此，公司投资三千多万美元建设“自动理赔管理系统”，以加速解决客户理赔问题。使用新系统后，不但大大缩短了前进保险公司的理赔周期，使其从保险业平均理赔周期的42天缩短为只需6天，而且显著提高了客户的满意度，客户流失率下降三分之二，续保率达到了90%以上。
欺诈检测
美国一家汽车保险公司Allstate Corporation通过大数据分析识别出欺诈规律，从而大幅减少欺诈理赔支出。该公司通过大数据整合理赔数据、理赔人数据、网络数据和揭发者数据，将所有理赔请求首先按照已有的欺诈模式自动处理，接下来可疑的理赔请求将被特别调查部门（Special Investigation Unit）人工审阅，经过自动化和人工两个监测过程检测出更多欺诈行为，同时减少了人工工作。大数据成功帮助Allstate将车险诈骗案减少了30%，误报率减少了50%，整个索赔成本降低了2-3%。
另一家世界著名的数据库LexisNexis则利用理赔、政府数据和犯罪记录监测出大量欺诈行为。该数据库通过关联大量美国保险公司理赔数据、第三方保险公司的历史理赔数据，按照关系匹配官方数据（如婚姻记录）和犯罪记录，自动整合理赔人的犯罪记录及相关人记录，通过算法监测欺诈行为及欺诈网络。通过大数据检测发现，超过20%的理赔请求属于欺诈、重叠或不当，而且存在医疗机构介入汽车保险欺诈网络的情况。
车联网在车险中的应用
根据车险发展阶段的不同，车险定价模式分为保额定价、车型定价及使用定价（基于使用的保险，UBI，Usage Based Insurance）三类：
保额定价模式：最为粗放，保险公司根据“新车购置价”设定保费，忽略了“从车”与“从人”的差异性。现阶段，我国车险定价仍停留在此阶段。
车型定价模式：考虑了“从车”因素，保费计算根据不同车辆的安全状况（出险概率不同）及不同品牌车辆的维修成本差异（“零整比”系数）而定。欧美发达国家普遍采用车型定价模式。
使用定价模式：考虑了“从用”因素的影响，通过车联网收集驾驶人行为数据，如：行驶里程、时间、区域及驾驶习惯等，建模并分析驾驶行为背后的风险，进而设计保费。主要有三种定价模式：
使用定价保险（UBI，Usage Based Insurance）：根据驾驶行为蕴藏的风险进行定价；按驾付费保险（Pay as You Drive Insurance）：根据消费者驾驶车辆的里程数进行定价；提供其他服务：如盗窃找回及事故预警、信息服务。
对消费者来说，使用UBI保险的最大价值在于大幅度节省保费。另外，可以根据需求定制保险服务（Pay as You Drive Insurance），提高理赔效率和信息透明性，获取增值服务（盗窃找回、事故预警或信息娱乐）。
对保险公司而言，UBI保险让实时风险评估与精准定价成为可能，保险公司还可以主动选择低风险驾驶者，减少理赔管理并主动预防理赔事故的发生。另外，提供差异化的产品与服务有助于保险公司打造特色，获取增值收益。但考虑到政策、数据积累和对行业盈利性的影响，我们认为，UBI产品与定价则存在很多的不确定性。
全球范围内，UBI车险规模一直稳步增长，但在大多数市场的渗透率不足1%。全球最成功的UBI市场在意大利和英国，这是价值驱动的结果。英国年轻驾驶员或有不良驾驶记录者存在保费过高的现状，UBI车险可以显著降低车险价格。意大利车险欺诈严重，需要UBI技术予以辅助。
鉴于物联网建设需要大规模的设备投入，保险公司需要广泛开展生态系统合作，与设备商、服务商、通信运营商联合，合作推出某项产品或服务，实现多方共赢。尽管我们认为保险公司并非跨界与合作的天然载体，但险企应积极努力扮演生态圈的推动者，这是成功的关键所在。