高速大数据+AI,数据宝首个货车保险风险筛选平台重磅上线!

来源:数据宝 2020-04-08 09:23:22 金融创新

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数据宝依托于权威合法的海量交通大数据,联合生态合作伙伴,行业领先的保险科技公司七炅科技,基于国际领先的大数据技术和机器学习算法,实现“交通大数据+AI智能算法模型”的深度碰撞与融合。

一、家用车业务成红海,70%车险企业亏损

2018年3月中国保监会颁布《关于调整部分地区商业车险自主定价范围的通知》,这是既2015年5月和2017年6月后,保监会第三次下达商业车险费率改革文件。随着费改的深入,费率不断降低。车险售价降低,压缩了车险的利润空间。在车险领域,家用车市场占车险市场份额65%左右,处于饱和状态,再加上新车增长到了瓶颈期,整个市场从增量竞争进入到存量竞争的时代,已成为一片红海市场。随着竞争的白热化,在家用车市场中约有70%车险企业是连年亏损状态。那如何在车险领域开辟新的业务增长点?据相关统计,货车的保费规模在1200亿元左右,是仅次于家庭自用车的车险类别。在家用车市场几乎饱和且竞争十分激烈的前提下,货车保险业务无疑是险企拓展业务的一个重要方向。

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二、货车保险市场需求旺盛,但风险重重

随着中国物流行业的迅猛发展,截止2018年底,我国货车保有量已超过3500万辆,货车直接保险市场规模已超过千亿。市场需求旺盛,但是风险重重,货车行业以货运为主,车辆流动性大,路线随机,途中难以监控,经营主体普遍以个人为单位,大多货运司机都处于无组织的游离状态,加之在利益的驱动下,司机超载超限、疲劳驾驶现象普遍,保险公司难以对货运车辆风险进行精准识别和专业判断,很容易造成赔付成本高的局面。大部分车险公司因为缺乏有效的风控手段,导致做货车保险业务赔付居高不下,变成亏损业务,索性选择降低业务占比或直接放弃这块业务,导致市场供需失衡,一方面造成大量货车因为投保难不得不选择“裸奔”,另一方面车险公司顾忌到赔付率,只能望“车”兴叹。

三、敢不敢碰货车保险,风控能力提升是关键

与家庭自用车相比,货车保险市场竞争度较小,用户对品牌的敏感性较低,存在较大的价值洼地,但因为货车车辆类型复杂、风险差异大、车辆轨迹数据获取困难、信息不对称程度高,车险公司单纯的依靠内部数据来进行风险控制,来源单一、数据维度不足,且数据收集多以人工上报为主,准确率和覆盖率都较低,导致对货车的风险筛选及评估工作开展十分困难。 在整个风控流程中,以承保前的风险筛选最为重要,且见效快、成本低,是最具有性价比的手段,而且是事中监控和事后管理的基础,在内部的风控机制上,适当的引入外部的合规数据产品及工具进行补充,可将货车的风险区分能力提升20%-50%,让货车保险业务不仅成为敢碰的业务,而且有可能成为新的增长点,不仅带来保费规模的提升,更带来业务模式的创新! 

四、高速大数据+ AI智能算法模型,大幅提升商用车险风险识别能力

数据宝作为中国领先的国有数据资产增值运营服务商,承担国有大数据资产增值共享开放流通先行试点之重任,在交通部《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020-2025)》等国家政策的指导下,通过与国家部委合作,推动交通大数据的重要组成部分——高速大数据的开放共享,通过建立“安全堡垒机集群”,确保“底层数据不出库”、“数据交互零缓存”,在保障国有数据安全的前提下,自主研发成熟的交通大数据产品,助推交通大数据的稳步开放、安全流通及合法合规应用。

目前已开放的国有高速大数据覆盖全国范围逾13万公里高速网络(西藏、海南除外),超过20000个高速出入口站点实时采集车辆通行数据,包括里程、载重、通行时间、站点、频次等多个重要因子,其中货车超过3700万辆,活跃货车超过1204万辆,是目前全国范围车辆数据覆盖最全的国有交通大数据之一。 

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数据宝依托于权威合法的海量交通大数据,联合生态合作伙伴,行业领先的保险科技公司七炅科技,基于国际领先的大数据技术和机器学习算法,实现“交通大数据+AI智能算法模型”的深度碰撞与融合,共同推出货车风险智能筛选工具——“货车保险风险筛选”平台,围绕“人、车、环境、行为”四大维度,全方位、立体化地对货车发生事故及经济损失的风险进行精准预测,覆盖率高达95%以上,动态更新500余个变量数据,模型对货车的风险区分度高达6.8,全吨位覆盖,查询返回率稳定,风险预测能力行业领先,可帮助财险企业快速有效的筛选及控制货车业务风险,带来业务模式的创新和盈利能力的提升。

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五、货车风险评分模型应用场景

1、承保货车风险筛选,诊断业务优劣

大多数车险企业因为缺乏有效的风控细分的筛选能力,单纯依靠车龄、吨位、车型、品牌、使用性质等基础信息及行业经验来进行风险筛选,导致对风险识别不够清晰和精细,导致一方面错失了很多中低风险的好业务,同时容易混入大量高风险业务,导致风险管理失控。货车风险评分将风险细分为1-10个等级,通过大数据+机器算法,帮助险企对承保货车进行智能筛选,快速诊断及评估业务风险等级。

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2、承保货车精准定价,提升盈利能力

车险行业传统定价模型,常基于车辆吨位、车辆类型、使用性质、保额、NCD系数等因子来对车辆保费进行测算及定价,相对比较固定统一,导致产品同质化较严重,市场竞争力缺乏,保险公司可根据业务情况,引入外部合规的数据因子及自动化工具,如通过货车风险评分模型及费用测算来对价格进行精准快速定价、通过补充国有交通大数据包含的车辆历史轨迹等数据因子,进一步补充和完善现有定价模型,提升定价的差异化能力,在有效控制赔付风险的基础上同时兼顾用户的体验。

2020年2月26日,银保监会颁布了产品监管的通知,核心内容是将货车保险等几个险种示范产品的监管从审批制改为备案制,并于3月1日开始生效。释放出了车险费改提速的信号,对于目标市场的细分差异性和动态获客能力、对于数据基础的和分析的精准度,以及从”人工“变成”自动“的快速响应能力,将成为适应快速变化市场环境的最有利的法宝。

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 “货车保险风险筛查”平台基于现代互联网软件工程技术,保险公司在平台输入车牌号、车架号(vin码)、发动机号即可查询该车辆的风险评分。


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