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车联网保险搭车费改 借大数据改变逆向补贴

2014-12-26  来源:21世纪经济  作者:

大数据下的车联网保险

随着云计算、大数据等处理能力的提升,车联网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。

“保险公司可运用网络、云计算、大数据、移动互联网等新技术促进鼓励保险公司提供个性化、定制化产品服务。而车联网的发展为车联网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,在车联网保险的整个链条中,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“保险车联网服务平台”,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世纪经济报道记者。

目前车联网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”。

据记者了解,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记者,目前车联网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网服务,“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网巨头,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网的发展,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全球车联网保险总裁Geoffrey Werner认为,在车联网领域,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,目前车联网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网保险市场”。

但在这个“世界上最活跃的车联网保险市场”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网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,车联网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,车联网保险也会跟进一步,与此同时,车联网向前走也会为进一步车险费改创造良好条件”。

他认为,车联网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,目前整个车联网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”。

而董春告诉本报记者,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,包括手机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网保险,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”。

关键词:车联网 保险 大数据