金麒

上海汽車集團保險銷售有限公司 上海 200042

一、傳統(tǒng)車險痛點

在傳統(tǒng)車險的風險定價過程中，保險公司通常會結合投保人、車的靜態(tài)信息（性別、年齡、車齡、車型等）與車輛的歷史出險情況，來進行未來理賠風險的預測，并將其作為車險定價的主要因素之一。但是這些有限的維度也帶來了以下三方面的缺陷：

●風險區(qū)分能力弱：上述維度大多與車輛出險的相關程度較低，并不是造成事故的直接原因。而車主的駕駛習慣、路況等直接誘發(fā)事故的因素，保險公司一般無法獲得。

●定價靜態(tài)滯后：傳統(tǒng)車險只在每年車主投保時進行風險評估，如果在這一年中，車主的駕駛行為發(fā)生了惡化或改善，以目前的產(chǎn)品形態(tài)，即便保險公司了解到該信息，也無法做出及時響應。只能等到下一年評估風險時，才會發(fā)現(xiàn)上年評估的失效問題。

●車主感知度低：傳統(tǒng)車險每年僅在投保時與車主進行交互，雖然車主在出險理賠時離不開保險公司，但對于大部分車主，由于保險公司缺乏與車主合適的交互渠道，也造成了車主感知度低，粘性有限。

二、UBI產(chǎn)品的構成

UBI的產(chǎn)品模式，理論上可以解決傳統(tǒng)車險存在的上述問題，但是國內鮮有實際開展的嘗試。為了探索UBI產(chǎn)品的形態(tài)及可行性，一些業(yè)內領先公司設計了MVP（Minimum Viable Product）試點流程，實踐了UBI的產(chǎn)品試點模式。

數(shù)據(jù)上，網(wǎng)聯(lián)車輛全時全域覆蓋，提升風險區(qū)分能力。試點產(chǎn)品以某自主品牌的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)為基礎，基于當時約100萬輛網(wǎng)聯(lián)車輛，以及1Hz頻率實時采集的全車傳感器數(shù)據(jù)（包括里程、車速、加速度、位置、油門開合度、轉向盤轉角等100多項）。通過與保險公司的理賠信息脫敏匹配后，合作共建了駕駛評分模型來識別車輛的事故理賠風險。

產(chǎn)品上，定價方式動態(tài)化，提供智能化風險保障。試點產(chǎn)品按車輛行駛里程來提供行駛保障并進行計費，里程單價通過動態(tài)定價模型來計算，而定價模型的主要計算依據(jù)來自上述的駕駛評分模型。同時，基于公司現(xiàn)有能力，定制開發(fā)了MVP試點必需的授權、購買、報案及理賠等線上業(yè)務流程。在試點過程中，產(chǎn)品招募了一批車企內部員工作為網(wǎng)聯(lián)車內測車主，從產(chǎn)品購買、續(xù)費、理賠進行了全流程的試點。

圖1 UBI產(chǎn)品試點的主要流程及各主要參與方

1、駕駛行為建模，提升風險區(qū)分能力

在試點前期，項目團隊首先與保險公司共建了聯(lián)合實驗室。通過整合網(wǎng)聯(lián)車輛的傳感器數(shù)據(jù)（100萬輛網(wǎng)聯(lián)車輛，近3年行車數(shù)據(jù)，1Hz采集的100+個傳感器維度）和歷史出險理賠信息，生成并建立風險因子庫，并在此基礎上訓練了機器學習模型來預測駕駛風險。相比保險公司原有的風險模型，駕駛評分模型不僅提升了對車輛事故風險的區(qū)分能力，也兼顧了模型的可解釋性，方便在后續(xù)運營時進行輸出風險因子。該模型分為兩層（如圖2）：

圖2 駕駛評分模型結構

1.1 風險因子層

通過機器學習算法從原始1Hz車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中構建出風險因子?？偣灿?00+個因子構成，涵蓋多個類別，包括出行強度、駕駛行為、危險駕駛、駕駛環(huán)境等4大類。

1.2 駕駛評分層

從風險因子層中，通過算法和先驗知識從各類中分別篩選出若干因子，結合里程分段，通過機器學習算法訓練得到駕駛評分。得分越高，則車輛未來的事故及理賠風險也越高。同時，為了滿足業(yè)務解釋性的需要，模型設計了4個類別的子評分（即上述出行強度、駕駛行為、危險駕駛、駕駛環(huán)境）以及對應的描述性解釋，方便產(chǎn)品運營和C端車主的理解。

2、動態(tài)風險定價，實現(xiàn)“千車-千時-千面”

在試點中，按駕駛里程來進行定價及車輛保障，里程進一步分為基礎里程和續(xù)費里程。允許車主于一個年度內，在基礎里程額度外，按照每千公里的最小單位來購買行駛保障。相應的，保障費用由首期和續(xù)費兩部分構成，而動態(tài)計算的駕駛評分則決定了每位車主在不同時期的續(xù)費里程單價。

●首期費用：首次需支付固定費用，并包含一定的基礎里程額度。

●續(xù)費費用：當基礎里程額度用完時，車主可按千公里來續(xù)購里程額度，續(xù)購里程的單價按照車主續(xù)購時的駕駛評分動態(tài)調整。

通過上述方法，駕駛評分不僅能從實際駕駛習慣上區(qū)分每位車主，做到“千車千面”的風險識別（如：圖3左）；更能進一步實時捕捉到車主駕駛行為發(fā)生的變化，實現(xiàn)“千時千面”（如：圖3右）：當駕駛行為發(fā)生改善或惡化時，評分將相應的下降或上升，并直接影響其續(xù)費里程的單價高低，從而實現(xiàn)了智能化的動態(tài)風險識別和定價。

圖3 千車-千時-千面：典型客群的差異化風險及動態(tài)定價結果

圖4 產(chǎn)品互動方案的主要環(huán)節(jié)

圖5 駕駛評分模型效果跟蹤

圖6 部分風險因子與理賠風險的相關性

三、UBI試點的落地方式

UBI試點產(chǎn)品的駕駛評分和動態(tài)定價解決了傳統(tǒng)車險“風險區(qū)分能力弱”、“定價靜態(tài)滯后”的問題。在試點實際落地運營時，不僅需要解決車主感知度低的問題，還面臨著數(shù)據(jù)授權復雜、多方協(xié)作難度大等困難。

1、產(chǎn)品運營，提升車主價值感知度

傳統(tǒng)車險是典型的低頻交互產(chǎn)品，車主除了購買和出險理賠外，幾乎不需要與運營方進行交互，這也導致車主對產(chǎn)品感知度低下。由于只有少部分車主會出險，因此大部分車主也難以直觀感受到產(chǎn)品對自身帶來的價值，存在車主粘性差、次年續(xù)購率低等問題。而在此項MVP試點中，依托產(chǎn)品按里程提供保障的設計，開發(fā)了多樣化的車主運營方式，與傳統(tǒng)車險產(chǎn)品運營相比，極大提升了車主參與度以及對產(chǎn)品的價值感知。

車主運營方案主要包括三類舉措：

●駕駛行為激勵，降低行車風險：車主每周可查看駕駛評分變化。如果評分保持優(yōu)良，可領取里程獎勵。如果駕駛習慣較差或者發(fā)生了惡化，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)將針對該車主進行風險行為分析，主動提示車主存在哪些危險行為，改進哪些行為能有效減少事故風險。

●里程續(xù)購提醒，強化服務感知：通過線上系統(tǒng)自動監(jiān)控里程額度的消耗情況。當里程余額不足10%，5%或100km時，分別觸發(fā)提醒，并通過app、公眾號、短信等多個渠道觸達用戶，提示車主續(xù)購里程。

●產(chǎn)品享權引導，提升車主粘性：試點方案在招募、出單、權益使用、回店維修等場景中，均設置了不同的促進活動方案。在車主購買前的內部招募階段，引導車主在報名時，從了解產(chǎn)品、體驗產(chǎn)品、轉化為產(chǎn)品購買。在購買中，開展保障方式及可享權益的提示。在購買后，引導車主積極使用權益，并促進回店保養(yǎng)維修。

通過這些運營及互動，不僅可以幫助車主改善駕駛習慣降低出行風險，也能促使車主定期與產(chǎn)品進行互動，并及時享受權益。因此，通過UBI運營，使車主在參與產(chǎn)品保障過程的同時，也極大程度感受到了產(chǎn)品本身帶來的價值。

2、跨域協(xié)同，形成一體化解決方案

UBI產(chǎn)品的運營跨越了保險中介、科技企業(yè)、主機廠、保險公司這四類企業(yè)，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)授權問題、產(chǎn)品數(shù)字化、服務保障協(xié)同等問題復雜性可見一斑，難以形成UBI產(chǎn)品的一體化解決方案。

試點項目由車企和保險公司等企業(yè)成立聯(lián)合項目組，分別通過交叉授權、敏捷開發(fā)、跨域協(xié)同解決上述難題。從而，進一步形成了包括數(shù)據(jù)授權、風險識別、動態(tài)定價、產(chǎn)品運營、全流程數(shù)字化和運營保障的一體化解決方案。

交叉授權，確保數(shù)據(jù)使用合法合規(guī)。UBI產(chǎn)品的各環(huán)節(jié)均依賴車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為輸入。但通常情況下，僅主機廠擁有該數(shù)據(jù)的存儲和使用授權，其他參與方無法使用，企業(yè)間也無授權。因此，在試點階段挑選內部員工作為車主樣本，重新獲得車主授權。此外，項目團隊也通過積極溝通協(xié)調，成功推進主機廠與科技公司和保險公司分別簽訂了企業(yè)間的授權協(xié)議。協(xié)議通過約定使用場景、范圍及相應字段，使得數(shù)據(jù)使用合法合規(guī)。

敏捷開發(fā)，實現(xiàn)全流程數(shù)字化。UBI產(chǎn)品流程涉及面廣、交互頻率較高的特性離不開產(chǎn)品的線上化。依托現(xiàn)有科技實力，項目團隊通過敏捷開發(fā)，在兩個月內完成了所有關鍵流程的線上化開發(fā)，包括招募、定價、出單、續(xù)費、理賠等各環(huán)節(jié)。通過跨公司的平臺協(xié)同，也分別完成了與主機廠、保險公司平臺的業(yè)務流轉和數(shù)據(jù)協(xié)同。

跨域協(xié)同，提供落地實施保障。新產(chǎn)品在試點前后，面對數(shù)據(jù)授權歸屬，建模路線選擇、產(chǎn)品保障方式等新興挑戰(zhàn)，均需組織專業(yè)團隊進行專題攻克。為此，各方分別投入了產(chǎn)品、營銷、IT、精算、財務、法務等前、中、后人員，跨公司組建項目團隊及專項小組，進行逐一攻克。同時，上汽保險銷售和相關保險公司的產(chǎn)品、客服和理賠人員組成運營團隊，實時受理在線咨詢、失敗促活、客戶喚醒、客戶投訴等問題。

四．UBI產(chǎn)品的試驗成效

通過對車輛數(shù)據(jù)的持續(xù)跟蹤和分析，項目驗證了車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對識別駕駛風險的價值。同時，通過產(chǎn)品的運營，也取得了積極的試驗效果。

1、數(shù)據(jù)價值

基于車輛數(shù)據(jù)跟蹤發(fā)現(xiàn)，駕駛評分對區(qū)分用戶風險的效果顯著。按常用的提升度指標來衡量，駕駛評分的風險區(qū)分能力相比保險公司模型增幅超過50%。

在風險因子上，車輛的危險駕駛行為（如疲勞駕駛、高里程、急加速、急減速、急轉彎）與事故理賠均高度相關。

同時，在數(shù)據(jù)質量上，試點基于的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)均來自于主機廠的前裝設備，數(shù)據(jù)無法篡改。數(shù)據(jù)完整性方面，出現(xiàn)數(shù)據(jù)遺失，車機系統(tǒng)均有對應的批量補傳機制。在理賠驗證上，由于采集的頻率達到1Hz，可以準確驗證事故真實性。最后，通過車主實際出行情況得到豐富畫像，提供精細化運營基礎。

2、試驗效應

通過持續(xù)一年多的產(chǎn)品持續(xù)試驗運營，項目在提高車主接受度、改善駕駛習慣、提升車主粘性等方面均積累了一定的運營經(jīng)驗，并取得了積極的試驗效應。

●定向招募，提高接受度。駕駛習慣較差的車主短期費率較高，雖然改善習慣能獲得后期續(xù)費費用上的優(yōu)惠，但試點階段考慮到該類車主的教育成本及接受度，在招募環(huán)節(jié)僅對低風險的員工車主開放參與資格。參考國外UBI車險產(chǎn)品的滲透率大多低于5%，參與招募的車主購買率約20%，考慮到低風險車主約占整體網(wǎng)聯(lián)車的40%-50%，預計正式推出后滲透高于國外。另外，從續(xù)購里程情況來看，參加試點的車主在超過額度后，經(jīng)過系統(tǒng)提醒，均能在額度耗盡前完成里程的續(xù)購。

●獎懲明確，改善駕駛習慣。在整體網(wǎng)聯(lián)車輛中，50%-60%駕駛習慣較好的車主在第二年會繼續(xù)保持或得到進一步改善，而在試點車輛中該部分比例達75%。說明通過產(chǎn)品的動態(tài)定價機制與互動運營，在經(jīng)濟利益的驅動下，車主能夠產(chǎn)生主動改善駕駛行為的動力。但限于試點條件，駕駛行為較差車主的改善情況將在后續(xù)試點中觀察。

●粘性增強，提升客戶忠誠度。在綜改降費增保的環(huán)境下，保險公司亟需能提升車主粘性的產(chǎn)品。因此，保險公司也愿意運用新產(chǎn)品來吸引低風險車主。通過提升客戶粘性及忠誠度，進一步鎖定該群體未來的續(xù)保，也是該模式未來可推廣的重要因素之一。雖然試點車主續(xù)保率較高，但限于試點規(guī)模，大規(guī)模的續(xù)保驗證須在今后商業(yè)化運作中進一步探索。

五、商業(yè)模式思考

在UBI試點中，項目通過車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)建立了基于駕駛行為的風險模型及動態(tài)定價模式，解決了傳統(tǒng)車險等保障方式風險區(qū)分能力弱，定價靜態(tài)滯后的問題。同時，通過車主運營及多方協(xié)作，走通了基于里程定價的UBI產(chǎn)品運營模式，重塑了傳統(tǒng)保障類產(chǎn)品的運營機制，解決了傳統(tǒng)產(chǎn)品車主感知度低的問題，也形成了從數(shù)據(jù)授權到服務保障的一體化解決方案，為將來UBI保險的正式批準做好了準備。

考慮到監(jiān)管的決策、保險公司固有的盈利模式及網(wǎng)聯(lián)車輛的占比，真正意義的UBI車險即使推出，初期也將更多作為傳統(tǒng)車險的補充。但站在車險行業(yè)的角度，建議UBI產(chǎn)品可以先行推廣。由于UBI產(chǎn)品在風險區(qū)分能力和動態(tài)定價上突破了傳統(tǒng)界限，使得通過經(jīng)濟利益來激勵參與車主改善自身駕駛行為變得可行，從而逐漸降低參與車輛的整體事故風險，產(chǎn)品方和車主可獲得雙贏。

當然，駕駛習慣的改變可能并非短期一蹴而就，可在UBI試點的基礎上，進一步結合車聯(lián)網(wǎng)設備進行主動干預和引導，對車主的危險行為進行實時預警。因此，構建可商業(yè)化落地的UBI產(chǎn)品，是值得進一步探索的方向。