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商用车保险风险识别和预测能力再提升

2018-05-14李泯泯程明睿

新能源汽车报 2018年44期
关键词:车险商用车保险公司

李泯泯 程明睿

8月10日,中国保险信息技术管理有限责任公司(简称中国保信)和北京中交兴路车联网科技有限公司(简称中交兴路),联合发布了我国保险业内首个面向重载货车风险管理应用的车联网数据保险产品。该产品的发布是保险业利用车联网数据提高商用车保险风险识别和预测能力的一次尝试,对我国借助保险服务增强商用车安全水平具有里程碑式意义,为我国商用车主被动安全装备的快速发展提供了契机。

大数据创造新契机

重载货车赔付率高使保险公司负担增加。2017年起,我国成为全球第一大公路运输市场,其中重载卡车约500万辆,催生了需求庞大的货车保险市场。重载货车年保费是普通汽车的5-8倍,约在2万元以上,为重载货车上保对保险公司来说存在较高风险。

一是由于重载货车风险性高,发生事故往往造成严重伤害,比如2017年3月,云南省一辆重型货车与客运大巴车发生擦碰,造成10死38伤。二是重载货车的制动较慢、转弯半径大、可操控性与乘用车存在极大差距,其自身属性决定了发生潜在事故的概率较大。三是重载货车在不同地域特征发生交通事故的概率差异显著,比如由于冬季降雪,路面条件恶劣,东北三省的车辆风险明显高于江浙沪地区的案均赔款。

同时,货车运送货物的属性也对事故发生造成的损失产生直接性影响。保险公司对重载货车的运营风险、地域风险、道路风险、业务风险等进行综合评估的难度大,一旦发生事故往往造成巨大损失。保险企业积极探索大数据与乘用车险融合模式。2016年,中国汽车技术研究中心与中国保信联合国内保险公司、整车企业、零部件厂商、高等院校、科研机构等,成立了汽车与保险大数据产业联盟,推动大数据与保险跨行业合作。运用大数据可以促使保险企业优化客户管理、大数据风控、非现场稽核等业务。目前,保险公司已在此领域以多种方式进行试水。

其中,平安保险与众安保险联合推出的“保骉车险”是利用大数据将汽车用户、汽车金融、车险企业等诸多产业链环节链接起来的共保车险模式。该种模式需要驾乘者安装OBD(车载诊断系统)设备,从而授权保险企业根据驾驶者的习惯等多维度数据建立应用风险识别模型,实现差异化保费定价。

跨界合作提供新思路

车辆从用保险是商用车保险发展的必经之路。车辆从用保险UBI(Usage-based Insurance)是一种借助OBD车载诊断系统收集车辆使用信息,利用车联网进行汇总,采用大数据技术进行整合分析,并依据车辆的使用情况甚至驾驶员的驾驶行为,确定车辆保险费率的保险方式。中国保信和中交兴路的研发成果是UBI在我国发展推广的重要开端。推广 UBI有利于保险公司掌握商用车运行风险,通过优化保险费率,降低保险公司的承保风险,提高商用车运行的安全意识和运行线路的科学规划水平,倒逼商用车运营者主动降低其营运风险。

我国UBI发展仍明显落后于国际先进水平。UBI是目前欧美等发达国家和地区常见的保险方式之一,在我国尚处于起步阶段。据PTOLEMUS Consulting Group统计,2017年,全球约生成了1740万份有效的UBI保单。其中,美国占比35%,由Progressive,Allstate,StateFarm及Liberty Mutual Insurance等公司平分;第二名為占比15%的意大利,主要是 UnipolSai公司。同时,占据了全球40%市场份额的远距离通信服务商OCTO也是一家意大利公司,在UBI产业上游具有重要地位。

在我国,随着车险费改的不断深入,保险公司自主权不断加大,车险承保逐渐扭亏为盈,但总体情况依然严峻。在此背景下,在我国推广UBI险种已成为近年来保险业的重要课题。中国人保、太平洋保险、平安保险等行业巨头的UBI险种均处于试验试点阶段,其客户体验、OBD设备质量及成本管理均有较大发展空间,中国保信和中交兴路的此类保险亦属此列。

跨行业合作将逐渐成为UBI主要发展模式。UBI险种发展很大程度依赖于车联网和大数据技术,传统的保险风控模式将逐渐难以满足UBI的快速发展需求。相比单纯利用保险公司的风险控制团队进行UBI险种开发,拥有大数据技术提供商投资或技术合作的车险公司在 UBI发展中更有优势。以百度为例,在企业多元化发展战略下,百度金融获得保险经纪牌照一事,为发展UBI保险市场的众多风控团队敲响警钟。中国保信和中交兴路的合作是我国保险行业企业在车辆保险改革浪潮中,借助外力的典型案例,为我国车险公司借助车联网技术发展UBI保险市场创新了思路。

链接:中国保信和中交兴路合作历程

1、事件经过:2017年7月,中国保信和中交兴路联合举办“重载货车车联网数据保险应用试点工作启动会”,试点工作计划引入车辆从用动态风险因子评估保险风险成本。

2017年11月3日,中国保信和中交兴路联合研发并上线了“重载货车车联网数据与模型应用试点查询接口”,标志着试点计划正式铺开。建模综合运用了多种统计学习算法,引入了从用动态风险因子,可有效保障模型预测准确度和车辆风险分析能力。

2018年5月14日,经过半年的试点工作,中国保信和中交兴路完成了对近18万台车、2亿段行程、21亿公里、45亿分钟的行车数据的汇总研究,完成了目前国内最大样本量的碰撞数据,联合发布了《车联网数据驾驶行为因子与车险风险相关性研究报告》及《机动车辆保险车联网数据采集规范(征求意见稿)》。

2018年8月10日,首个面向保险行业风险管理应用的重载货车车联网数据服务产品由中国保信和中交兴路发布,同时发布了“商用车辆车联网数据深化研究工作方案”,为开展下一步工作奠定基础。

2、后续发展:中国保信和中交兴路将扩大该商业化保险范围,进一步提高保险费率制定能力,将保险范围从重载货车向商用车市场整体扩展。二者计划与保险公司、车辆厂商、车联网及地图服务商等加强联合,加快开展各类商用车的“风险特征标准化、风险干预和管控产品研发、风控服务效果评价”等工作,强化保险业与其他行业的交互能力,充分发挥协同发展效果,提高社会交通安全水平,积极承担企业的社会责任。

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