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车联网保险搭车费改借大数据向逆向补贴说不

来源:  点击次数:0  时间:2019-12-05

车联保险搭车费改 借大数据向逆向补贴说“不”?

今年以来,随着车联技术的加速推进和车险费率市场化改革的呼之欲出,车联保险的相关讨论与实践亦在快马加鞭。

工业4.0时代汽车产业的转型,本质上是要实现汽车产业的互联化。中国汽车工业协会信息服务委员会执行理事长王大维称。

而汽车业互联化的切入点,则落在了保险业的肩上。

据王大维透露,广东省政府将在珠三角几个重点城市开展试点,预计明年年初启动,目标是两年左右的时间内,实现一半车辆成为汽车互联的民。

具体的做法则是,几家大型保险公司协同拿出方案,把多种关、汽车记录仪结合运营商流量支持,采取赠送的办法,迅速用终端捆绑客户,把信息汇聚,突破应用规模障碍。

同时,与车联保险的发展密切相关的车险费率市场化改革也在推进。

虽然车险的费率市场化尚未有明确的时间表,但监管部门正在推进各保险公司亦在积极准备应对费率市场化的衔枚疾进。

日前,中国保监会副主席周延礼亦公开表示,下一步要推进商业车险费率条款的改革,以市场化为导向,建立科学、合理符合中国国情的商业保险费率管理制度。

据了解,车险费率市场化改革将有望在明年初落地。

奖励好司机

在车联+保险的结合中,有两个核心关键词,分别为OBD(On-Board Diagnostic,车载诊断系统)和UBI(Usage Based Insurance,基于使用的保险)。

OBD是车辆信息导入和导出的通道,同时也能对车辆的加速、最高速度、位置等能反映驾驶人员驾驶行为的信息进行记录。

而UBI则是保险公司根据OBD等设备提供的数据信息设计而来的车险产品,其保费取决于实际驾驶时间、地点、具体驾驶方式或这些指标的综合考虑。目前,尽管内涵与外延不尽相同,UBI在业内也被称作车联保险。

对社会公众来说,车联保险能够一方面大大降低事故率, 另一方面能够加快救护效率,有效地保障人民群众的生命财产安全;对保险公司来说,车联保险能够在更好地识别风险的基础上优化风险分散方案,改善保险保障机制,最大限度控制损失, 减少赔付。中央财经大学保险学院书记李晓林称。

车险无忧董事长帅勇则表示,目前车险的定价,主要基于车进行,车险公司现行的汽车保费计算因素大部分跟车有关:新车购置价、开了几年、上一年度出险情况

而这种从车的定价方式,对好司机并不公平。

帅勇举例,比如A和B同时开的是一款奥迪A4L的汽车,A沉着稳重,一直以来驾驶习惯都比较不错,连续3年都没出过一次险;但B却行为粗鲁,也不大注重交通安全法规,急刹车急加速,一年小碰撞不断。而根据中国现行的汽车保险条款,二者每年的汽车保费,并不会因为两人完全不同的交通驾驶习惯而相去甚远,后者保费比前者仅多出几百元,驾驶习惯良好的车主,没有享受到应该得到的优待,本质上反而是好的驾驶员在补贴差的驾驶员。

而车联保险的出现,能在某种程度上帮助车险改善逆向补贴的现状。

据安永精算师殷兆男介绍,美国前进保险(Progressive)所推出的Snapshot方案可做到奖励好司机。该方案下,前进保险为其客户免费提供一个设备装到车内,并在随后6个月内,采集该客户急刹车、行车距离、以及凌晨至4点开车的次数等关键驾驶数据,之后按照数据给驾驶员评分,根据评分高低计算折扣,这个折扣你在Progressive可以享受终生,折扣率最高可以达到30%。

帅勇通过各大保险公司公开披露的财报测算,认为今年几乎用了近80%的不出险的好车主的保费,用于支付赔偿了20%左右的常常出险的车主。

他认为,随着车联保险进一步发展以及车险费率市场化改革的进一步推进,那20%常出险的车主,今后的保费就可能很贵了,每出一次险保费可能就会大幅上升。

大数据下的车联保险

随着云计算、大数据等处理能力的提升,车联技术在汽车保险领域的应用让UBI的发展提供了广阔的空间。

保险公司可运用络、云计算、大数据、移动互联等新技术促进鼓励保险公司提供个性化、定制化产品服务。而车联的发展为车联保险提供了良好的契机。中交智能科技股份有限公司(下称中交智能)董事长董春表示。

目前国内在车险模型的数据搜集方面,已有较大进展。董春认为,在车联保险的整个链条中,数据收集的平台架构是一切的源头,需要收集包括车主数据、车辆数据、OBD采集的数据、以及基于模型计算而来的数据等。随后,这些数据进入保险车联服务平台,在该平台上,各保险公司可根据数据确定产品的风险因子库、风险评估模型。最后生成围绕客户数据创新而来的个性化保险产品。

这需要建设一个大数据平台,长期搜集、加工、计算、挖掘和存储大量用户开车和驾驶行为的数据以及各种关联数据。董春告诉21世纪经济报道。

目前车联保险相关数据主要由中交智能这类第三方专业公司搜集提供,保险公司负责提需求,我们负责搜集数据并反馈。

据了解,目前的车主驾驶数据的收集主要依赖安装在车内的智能终端。北京中科精图信息技术有限公司的总经理刘浩告诉,目前车联的终端主要有三种形态,OBD设备、偏重视频记录、综合智能终端。

刘浩坦言,目前这些终端的渗透率还非常有限,主要因为大部分国内用户尚未习惯接受收费模式的车联服务,前两年终端主要是车厂买单,等到续费的时候客户就流失。而介入该市场的互联巨头,采用的是前端免费+后端经营的方式进行突破。他认为该模式将催化车联的发展,并预计终端的渗透率到2020年可达35%。

用OBD数据修正?

咨询公司Towers Watson全球车联保险总裁Geoffrey Werner认为,在车联领域,保险公司未来比拼的是创新能力,谁能让定价更公正,风险更低,服务更多样化,谁就有更大的机会抢占市场。

据Geoffrey Werner介绍,目前车联保险最成熟的市场是美国和加拿大,在那里,OBD处于主宰的地位,基本所有公司都使用OBD设备,欧洲也较发达。他认为,亚洲可以站在前人的肩膀上,具备一定的后发优势,并预计未来中国车险技术的发展有可能成就世界上最活跃的车联保险市场。

但在这个世界上最活跃的车联保险市场出现之前,中国显然还有不少堡垒需要攻克。

首先是当前车险费率的相对固定与车联保险的个性化之间的矛盾。但随着即将落地的费率市场化改革,该问题有望逐步得到解决。

中国人保财险执行副总裁王和表示,长远来看,车联保险将在车险费率改革的大框架下进行。二者在发展的过程中,将形成一个良性互动,即车险费改往前走一步,车联保险也会跟进一步,与此同时,车联向前走也会为进一步车险费改创造良好条件。

他认为

,车联会和商业车险改革形成良性互动,并在车险费率改革的总体框架下,成为改革的助推器。

而另一个挑战则来自于数据搜集及选取标准。据专家介绍,目前整个车联领域能搜集到的数据已超过200种,但这些数据的有效性,以及数据的选取标准,目前并无统一的标准。这对保险公司提出挑战的同时,亦留下了创新的空间。

帅勇认为,车险费率市场化改革之后,车险定价的因子将实现从车到人的转变,未来分析车主驾驶行为的数据主要来自三个方面:汽车理赔数据,主要体现驾驶者汽车驾驶维修的情况;汽车交通违法的数据,表明驾驶者参与公共交通时的态度;汽车车主驾驶的数据,主要体现这辆车的状态和一名车主的驾驶行为偏好。

而董春告诉本报,前装的数据采集系统所采集的数据比较准确,但由于目前覆盖率太差,得到的数据量有限;后装车载系统,包括APP在内,能采集的数据相对丰富得多,但精准度又受损,保险公司基于任意一个来源的数据设计车联保险,都容易出现较大偏差。

对此,他认为应该采集范畴更大的五维数据,包括天气、路况、事故、基础设施、驾驶员的评测,之后根据不同区域对不同的测评结果分配相应的权重,为保险的定价提供决策基础,但这不是固定的,会根据实际情况进行调整。

正因此,他建议保险公司利用类似五维数据这样的大数据对产品进行定价,之后利用OBD采集的数据修正产品。

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