互聯網車(chē)險的未來(lái)會(huì)是UBI嗎？

報告顯示：截止2016年6月，全球UBI保單量已有(yǒu)1540萬份，較去年同期增長77%。其中，美國、意大(dà)利、英國的UBI保單量依次分别為(wèi)790萬份、500萬份和(hé)86萬份。英國UBI保單量增長率位居全球第一，達到了115%，而美國作(zuò)為(wèi)全球第一大(dà)車(chē)險市場(chǎng)，UBI保單量較去年同期增長97.5%。全球UBI保費增長60%，遠高(gāo)于個(gè)人(rén)車(chē)險保費39%的增幅。同時(shí)，全球衆多(duō)保險公司都在緊鑼密鼓地推出UBI相關産品，截止2015年底，已有(yǒu)14家(jiā)保險公司擁有(yǒu)了10萬級的車(chē)聯網用戶，較2013年實現翻番。此外，主機廠和(hé)運營商也紛紛試水(shuǐ)UBI項目。

全球UBI正處于高(gāo)速增長期。不過，UBI的蓬勃發展還(hái)隻剛剛起步。随着中國這個(gè)全球第二大(dà)車(chē)險市場(chǎng)開(kāi)始了市場(chǎng)化改革的進程，UBI産品在中國的正式落地也變得(de)更為(wèi)可(kě)以預期。商車(chē)費改試點已滿一年。2016年6月30日開(kāi)始在全國範圍內(nèi)推廣。在車(chē)險費率改革的第一階段，收到了初步的成效，建立了市場(chǎng)機制(zhì)。與此同時(shí)産品同質化、價格競争、費用率上(shàng)升、渠道(dào)結構發生(shēng)變化以及中小(xiǎo)公司經營困難等問題反而有(yǒu)所加劇(jù)，而更精确的風險評判、更個(gè)性化的保險産品卻還(hái)未出現。

目前，在車(chē)險業務中排在前7的保險公司仍然占據近80%的車(chē)險保費份額。在費率改革深化尤其是在建立退出機制(zhì)以後，以往通(tōng)過降價和(hé)增加渠道(dào)費用的傳統手段已經難以為(wèi)繼。在7月20日的“商車(chē)改革進行(xíng)時(shí)”會(huì)議中，保監會(huì)副主席陳文輝明(míng)确表示，改革仍需進一步深化，适時(shí)推出保障更全面的行(xíng)業示範型産品和(hé)保險公司創新型産品，賦予保險公司更大(dà)的條款開(kāi)發權和(hé)定價自主權。

基于車(chē)聯網大(dà)數(shù)據的UBI則可(kě)以從以下多(duō)個(gè)方面解決保險公司現有(yǒu)問題以及優化業務模式：

精準及個(gè)性化定價——基于大(dà)數(shù)據與人(rén)工智能，能實現對各種風險更為(wèi)精準、動态的定價；

多(duō)樣化的保障方式——基于車(chē)聯網數(shù)據可(kě)以更精确判斷車(chē)輛(liàng)運行(xíng)狀态，因此保險保障有(yǒu)可(kě)能按照更靈活的時(shí)段、路線、距離、環境等因素設定，用戶體(tǐ)驗将更為(wèi)良好；

精确風險管理(lǐ)——豐富定價因子，判斷客戶風險，改善理(lǐ)賠流程，減少(shǎo)欺詐風險；

優化用戶行(xíng)為(wèi)——吸引“好”客戶，改善駕駛習慣，降低(dī)事故頻率，促進賠付下降；

實現大(dà)數(shù)據應用——充分分析和(hé)挖掘已收集用戶的風險數(shù)據、消費數(shù)據和(hé)行(xíng)為(wèi)數(shù)據的價值；

高(gāo)效管理(lǐ)渠道(dào)——幫助保險公司快速确定優秀的渠道(dào)，控制(zhì)費用率；

增加用戶黏性——通(tōng)過互聯網和(hé)移動互聯網實現網上(shàng)購買、保費優惠、事故第一時(shí)間(jiān)通(tōng)知、及提供多(duō)種客戶感興趣的相關服務，可(kě)以增加用戶接觸，改善客戶關系，延長服務周期，還(hái)可(kě)為(wèi)開(kāi)展其他銷售活動提供機會(huì)。

簡言之，UBI将成為(wèi)汽車(chē)市場(chǎng)的一個(gè)長期的解決方案，而不隻是短(duǎn)期的定價優勢。

通(tōng)過什麽方式或載體(tǐ)獲得(de)的數(shù)據是最有(yǒu)價值或精準的？

UBI數(shù)據收集模式

OBD：全稱On-Board Diagnostic，是汽車(chē)內(nèi)部CAN總線的一個(gè)接口。通(tōng)過這個(gè)接口，維修人(rén)員可(kě)以檢測汽車(chē)故障，環保機構可(kě)以檢測車(chē)輛(liàng)排放。這是OBD接口被強制(zhì)要求的初衷。由于OBD檢測設備可(kě)以通(tōng)過該接口讀取車(chē)況，比如車(chē)速、裏程、油耗、機油量以及發動機參數(shù)等信息。OBD作(zuò)為(wèi)一個(gè)數(shù)據輸出端口，它能提供幾千項車(chē)輛(liàng)數(shù)據。這些(xiē)數(shù)據中，有(yǒu)一部分是通(tōng)過OBD的16針中的9個(gè)遵循公有(yǒu)協議的針輸出的，包括裏程、時(shí)速、油耗等；但(dàn)另外有(yǒu)7個(gè)針是車(chē)廠加密過的私有(yǒu)協議，類似控制(zhì)發動機、變速箱的一些(xiē)ECU（電(diàn)子控制(zhì)單元），以及刹車(chē)片溫度等精密數(shù)據，是無法輕易獲取的。

ADAS（高(gāo)級駕駛輔助系統）：是利用安裝在車(chē)上(shàng)的各式各樣傳感器(qì)，在汽車(chē)行(xíng)駛過程中随時(shí)來(lái)感應周圍的環境，收集數(shù)據，進行(xíng)靜态、動态物體(tǐ)的辨識、偵測與追蹤，并結合導航儀地圖數(shù)據，進行(xíng)系統的運算(suàn)與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可(kě)能發生(shēng)的危險，有(yǒu)效增加汽車(chē)駕駛的舒适性和(hé)安全性。

手機App：事實上(shàng)，手機解決方案已經成為(wèi)現在創業公司的主要的攻克方向。手機因為(wèi)其無需外置硬件，模式更輕，app延展性更強，更看重互聯網化運營有(yǒu)潛質成為(wèi)一個(gè)比較好的車(chē)聯網解決方案。但(dàn)是在國內(nèi)，針對不同類型的手機，能做(zuò)一套耗電(diàn)量和(hé)有(yǒu)效記載裏程都經過高(gāo)度優化的算(suàn)法着實不易，如果能做(zuò)到，那(nà)對現有(yǒu)OBD産品肯定是不小(xiǎo)的競争。現在國內(nèi)一些(xiē)手機開(kāi)發商已經擁有(yǒu)具有(yǒu)碰撞模型的手機方案，已經開(kāi)始摸索除了駕駛習慣記錄和(hé)行(xíng)程管理(lǐ)之外的功能，随着智能手機傳感器(qì)技(jì)術(shù)的快速進化和(hé)芯片的不斷更新，手機車(chē)聯網技(jì)術(shù)可(kě)能成為(wèi)UBI車(chē)險在中國真正落地和(hé)快速起量發展的關鍵。

UBI數(shù)據模型中的組成因子

做(zuò)好UBI車(chē)險的關鍵和(hé)難點除了要實時(shí)采集有(yǒu)關車(chē)輛(liàng)駕駛情況的諸多(duō)數(shù)據，還(hái)在于建立科學的數(shù)據模型和(hé)算(suàn)法，從紛繁複雜的數(shù)據中估算(suàn)出駕駛者的風險系數(shù)，然後為(wèi)保費提供定價依據。

UBI數(shù)據模型的完善需要兩部分數(shù)據模型的完整構建。首先，需要通(tōng)過設備采集到用戶的行(xíng)駛裏程、駕駛行(xíng)為(wèi)等諸多(duō)數(shù)據，還(hái)要結合上(shàng)一定的風險數(shù)據，再将這些(xiē)數(shù)據按照不同的權重進行(xíng)劃分，通(tōng)過初步計(jì)算(suàn)，得(de)到駕駛行(xíng)為(wèi)分數(shù)，也就是構建出的初步分析數(shù)據模型;除此之外，還(hái)要根據保險公司的實際情況(如保險公司的收入與支出比例等等)構建出标準數(shù)據模型。再将前者與後者進行(xíng)比對，得(de)出最終的分析結果，作(zuò)為(wèi)保費定價的依據。

目前市場(chǎng)上(shàng)最常見的UBI車(chē)險模型多(duō)是基于行(xíng)駛裏程來(lái)構建，對于風險評估的因子單一，無法真正描繪出駕駛者行(xíng)為(wèi)這一保險定價中重要的“從人(rén)因子”特征;未充分考慮行(xíng)駛的多(duō)種因素，對風險管控的提升比較有(yǒu)限，也不利于個(gè)性化保險産品的推出。

國內(nèi)現有(yǒu)的某公司數(shù)據模型，其數(shù)據因子按照主要因子、次要因子、輔助因子的分類可(kě)組成“用戶畫(huà)像”。主要因子一般包括速度、城市道(dào)路、夜間(jiān)時(shí)間(jiān)、急加速、急刹車(chē)五項，這五項主要數(shù)據結合車(chē)輛(liàng)單次行(xíng)程時(shí)間(jiān)和(hé)距離以及周邊道(dào)路限速情況等次要因素，加權計(jì)算(suàn)出相對應的駕駛行(xíng)為(wèi)。

另外，UBI數(shù)據模型中還(hái)有(yǒu)一項特殊的分析，即風險數(shù)據的評估。駕駛風險評價需要采集駕駛人(rén)員屬性(年齡、駕齡等)及行(xíng)為(wèi)、車(chē)輛(liàng)情況、道(dào)路狀況、環境因素、管理(lǐ)因素等，這些(xiē)數(shù)據同樣根據不同的風險權重比來(lái)計(jì)算(suàn)出風險數(shù)據。

UBI車(chē)險面臨挑戰及升級思路

目前國內(nèi)保險公司推廣UBI車(chē)險模式主要存在兩個(gè)瓶頸，一是難以形成精準的UBI車(chē)險定價模型，對國內(nèi)UBI車(chē)險保費的控制(zhì)把握程度低(dī)；二是采用UBI車(chē)險模式之後，難以對車(chē)主可(kě)能發生(shēng)的風險事故進行(xíng)識别控制(zhì)。

一般的UBI模式通(tōng)過OBD收集數(shù)據，隻能收集到車(chē)身駕駛數(shù)據如駕駛員急刹車(chē)次數(shù)，但(dàn)無法收集到相關車(chē)身周圍環境數(shù)據，例如駕駛員是在什麽路況下刹車(chē)；而且受制(zhì)于車(chē)廠協議的不公開(kāi)，可(kě)獲取的數(shù)據有(yǒu)限，數(shù)據的質量也無法保證，且如何讓普通(tōng)車(chē)主接受OBD仍是個(gè)大(dà)問題，諸多(duō)實踐也證明(míng)這種UBI車(chē)險數(shù)據收集模式的效果并不理(lǐ)想，而手機模式的車(chē)聯網仍處于早期階段，尚無成功案例。

後續UBI模式的升級化思路在于OBD數(shù)據采集與ADAS的結合，通(tōng)過ADAS的介入降低(dī)事故率，從而為(wèi)保險獲得(de)更大(dà)的盈利空(kōng)間(jiān)，同時(shí)也給消費者帶來(lái)更大(dà)的保費下降空(kōng)間(jiān)。ADAS是實現無人(rén)駕駛的近階段目标，目前技(jì)術(shù)已經成熟，是最先有(yǒu)望大(dà)範圍實現商用的自動駕駛技(jì)術(shù)，ADAS與UBI的結合十分具有(yǒu)看點。

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