UBI车险数据生态链该如何构建?.doc
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1、UBI车险数据生态链该如何构建?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%,在美国(美国UBI车险公司Progressive前进保险)、瑞士(MyMile)、意大利等众多国家均有成功案例可以借鉴。
2、在我国,UBI车险的概念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。在近期,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。2015年至今商车改革状况如下:2015年3月20日,保监会发布了关于深化商业车险条款费率管理制度改革的意见, 2015年6月1日起,全国六省市开始改革试点(黑龙江、陕西、山东、重庆、青岛、广西)。2016年1月1日起将再开放 18 个地区进行商业车险市场化改革(包括天津、吉林、内蒙古、河南、安徽、湖北等)。改革的目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,
3、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
4、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。笔者在从芮锶钶(上海)网络技术有限公司处了解到,该公司正以设定了更多风险因子的计算方法,对于用户出行的每段旅程进行评估,每段旅程结束后都计算出相应的分数,这个分数再乘以不同权重比例,
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