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大数据“因分定价”未来车险保费

品牌、车价、出险率……传统车辆保险定价模式中,“从车”因素(与车辆相关)的参考权重往往更高。但随着我国保险费率向市场化迈进,以及大数据不断与传统行业融合,未来车险中“从人”因素(与人相关)将被深入挖掘,根据驾驶员、车辆等综合因素得出的“车险分”或将使不同客户的保费金额差异明显。

相关数据显示,2016年全国车险行业,只有14家公司车险承保盈利,41家亏损的公司亏损总额达到63亿元,行业亏损比例达到75%。精准定价能力的缺失,是部分车险公司面临困境的原因之一。

“传统保险业的数据分析在市场发展过程中经历‘简单但粗犷’到‘复杂但低效’阶段,下一步亟待向简单高效转变。”中国人保财险总核保师方仲友说,“实际上,这类数据行业在美国已经形成了完整的产业链。”

据业内人士介绍,以美国为例,车险领域数据处理、服务已形成“分工明确”的细分领域。上游信用数据提供商和车联网服务商将数据提供给FICO、LexisNexis(律商联讯)等数据服务商,最终由服务商将分析数据(“车险分”)提供给保险公司用于营销、核保、精准定价等。

太平财险副总经理戴曙燕表示,目前国内车险定价更多考虑“从车”信息,比如车型、车龄、配置、车辆是否有“出险”等。但基于驾驶者的风险评估也是很重要的一部分,这类数据是国内很多保险公司缺乏的。

前不久,蚂蚁金服旗下保险数据科技实验室宣布向国内保险行业开放首个“车险分”平台。基于大数据、人工智能等技术得出的分值或将决定未来客户的保费。目前人保产险、阳光产险等9家保险公司已经与蚂蚁“车险分”达成了合作。

据介绍,“车险分” 将通过职业特性、身份特质、信用历史、消费习惯、驾驶习惯、稳定水平等六个维度海量数据的分析以及人工智能的算法应用,提升保险定价的公平性和效率。

据保险数据科技实验室技术团队介绍,基于蚂蚁积累的用户画像数据和保险公司积累的车险理赔数据,通过人工智能算法,目前数据处理能力可达千亿级样本和百亿级特征挖掘。

“现在推出的‘车险分’数值区间设定为300-700之间,原则上信用分越高,用户的保费越低。”蚂蚁金服保险事业群副总裁李冠如说,“通过用户授权查询后,直观的数据在‘B端’能够让保险公司的营销、核保、精准定价更加简单高效;‘C端’可以促进用户获得定价公平的保险服务,未来甚至可以提供风险优化建议等。”

“保险费率迈向市场化背景,大数据提升效率的同时也将带来更差异化但更公正透明的定价。”蚂蚁金服副总裁尹铭说。

(网络编辑:崔晓萌)
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