车联网业务与保险业务的融合创新

蒋 寅，王 洁

（中国电信股份有限公司上海研究院 上海200122）

1 引言

汽车制造厂商主导的前装模式、政府推动的以重点营运车辆为目标的监管模式以及向乘用车提供导航和信息服务的后装模式，是目前车联网的主要应用体制。

随着技术的发展进步以及对提升汽车性能、提高交通运输效率、强化道路车辆安全、降低能耗污染的需求的增多，业界一直在寻找一个可行的商业模式，实现产业链的多方共赢，从而使得大部分车辆能够实现联网，为推动车联网在各个行业中的应用、体现信息化和工业化融合的巨大价值打下坚实的基础。

金融保险业一开始就与汽车和交通运输有着紧密的联系。在安全意义上，保险业应该是车联网的最大受益者，因此保险业理应成为车联网产业的积极参与者。

2 商业车险的现状与机遇

2.1 国内商业车险业务现状

传统保险费率的计算不符合消费者的实际情况。传统意义上，保险公司的保险费由保险统计数据决定，如使用车型、历史出险记录等，其保险费率割裂了与实际驾驶行为的关系，并不能说明是谁在驾驶（who）、什么时候驾驶（when）、驾驶到哪里（where）以及驾驶行为如何（how）。

在商业车险的市场上，无差异的保单并不能使企业立于有利之地。一方面，激烈的价格竞争、总体行业性的亏损、大量的欺诈骗保层出不穷；另一方面，保险公司与车险客户的业务黏性很差，单一保险产品的费率居高不下，赔付的及时性无法保障，大部分安全驾驶员为少数高风险驾驶员埋单的行业现状，使得消费者对于国内车险服务的认同度和满意度很低。

现有的核保政策主要针对车辆的自然属性，不是围绕着客户、车和驾驶行为展开的综合核保，忽略了客户的特征，如客户的驾驶习惯（Telematics数据）、保费收入、理赔成本、利润等信息。另外，对于续期的费率调整系数，只是独立地看前一年的理赔、违章记录，并没有追溯到前3年，也没有把这些关联因素综合起来进行分析。

总体而言，目前的核保政策不是基于客户风险的全面评估，基本没有综合考虑风险因素，所以目前大部分保险公司的核保和定价策略雷同，无法实现差异化。客户行为风险作为车险的主要风险，在现在Telematics技术下的数据收集瓶颈已经被打破。

2.2 国外商业车险业务发展情况

在国外，商业车险业务的发展越来越趋向PAUD（pay as you drive）和PHUD（pay how you drive）理念。PAUD是基于行驶里程的保险服务，根据实际计算出来的风险而不是估算出来的风险来收费；PHUD是基于驾驶安全度的保险服务，有助于改变某些类型驾驶员的危险驾驶倾向。

保险公司根据采集到的信息给驾车人一个驾驶安全度评级，若是一位安全驾驶人，则保险费用就会减少；若有危险驾驶行为，则保险费用会相应增多。

AA安全驾驶保险是由英国Automobile Association Insurance Service Limited提供的一款基于Telematics技术的个性化保险服务。其在车上安装一个安全驾驶黑盒子（drivesafe box，安装只需40 min），黑盒子记录有关车辆的驾驶行为数据，如速度、拐弯、刹车等。

美国最大的车险公司Statefarm几十年前只是一个中等规模的公司。通过精算，它发现不同地方的情况很不相同，但当时的费率却都一样。于是该公司集中力量，在美国市场率先推出了根据不同地域划分价格的产品，并一举成功。

这样的成功是建立在高水平精算基础上的，精算系统能够分析出各种不同的风险系数。险种之间的风险系数是不同的，同一险种面对不同情况，成本也不同。地域系数、驾驶行为风险系数只是诸多影响成本的系数中的一种。

在国外，车险市场竞争非常激烈，各家公司要在市场中生存发展，必须建立起完善的风险分析和控制体系。发达国家的风险系数多达二三十种，每一种还有很多等级。也就是说，国外因为精算水平高，车险做得更细、更多样化。保险精算，简单地说，就是算出保险产品的成本。

State Farm作为目前北美最大的汽车保险公司，其主导的车联网商业模式有如下几个特点：与保险公司的业务捆绑；提供与驾驶安全度结合的保险费率；与车联网服务提供商（TSP）Hughes合作；服务差异化，避免与OnStar等前装车厂主导的车联网产品和导航产品竞争等。 可以想象这项车联网服务对保险客户的诱惑力，一旦State Farm的大部分用户采用该服务，车联网的网络服务平台价值可能会接近Facebook的水平。

2.3 保监会新政带来的机会

2012年3月8日，保险监督管理委员会（以下简称保监会）发布《关于加强机动车辆商业保险条款费率管理的通知》（以下简称《通知》）。《通知》要求进一步完善商业车险条款费率管理制度，符合条件的公司可以根据公司自有数据开发商业车险费率，建立起以纯风险损失率为基础、以市场化为导向的商业车险条款费率形成机制。

这一新政将是Telematics在车险行业应用的前所未有的发展契机。在我国市场，Telematics数据是唯一的最直接的客户驾驶行为数据，此外并无其他渠道可以获取该类行为数据，而该类行为数据对于车险定价有巨大价值。

从监管的角度看，保险公司可以自定费率的前提条件是根据自有数据、相应的风险评级模型和定价收益模型进行制定。

3 保险与Telematics融合的创新分析

任何一项新业务的发展，都离不开4个基本条件：市场需求、技术成熟度、政策的配合以及多方共赢的合理商业模式。

3.1 市场需求

一方面，重大事故频发，车险经营亏损。2011年，全国涉及人员伤亡的道路交通事故210 812起，共造成62 387人死亡，主要原因为超速行驶、酒后驾驶、疲劳驾驶等违法行为，其中超速行驶导致的事故占死亡人数的首位。保险公司希望通过技术手段的引入和业务模式的创新，扭转车险长期亏损的局面。

另一方面，随着我国汽车保有量的急剧增长，汽车“骗赔”、“诈赔”以及人为扩大损失等欺诈行为频频发生，利用伪造交通事故等手段骗取保险赔偿的情况层出不穷。据北京市海淀区检察院的统计，车险欺诈的数量占车险赔付的20%，业内人士透露，骗保已成为中小汽修厂的生存法则。保险公司急需采用新的技术手段来遏制这一恶性行为愈演愈烈的发展趋势。

对于车险和汽车使用客户而言，大部分安全驾驶行为人希望可以降低保费，改变为他人买单的不合理局面；但同时，用户对于加装类似的汽车行驶数据记录设备是否会影响汽车本身的安全性以及其个人的隐私存在疑虑。

传统的车、人、历史出险记录+驾驶人银行征信记录+Telematics驾驶行为数据，考虑了更客观的行为数据，可以得出更精确和个性化的风险预测及定价。提高定价能力以及客户、车身、环境风险的识别能力，提升不同客户组群风险分类的准确性，精确预测不同客户组群的盈利状况，有利于针对不同客户群体制定精准的市场营销策略，促进有限资源的合理配置，充分获得高价值客户，同时提供最优惠资源，提高高价值客户的忠诚度。总体来看，市场在达到均衡之前占领低风险、高价值客户群的保险公司的盈利性将显著提升，盈利能力将明显分化。

3.2 技术成熟度

TSP技术能够有效提高判断车辆风险精准性的能力，车辆出险概率与行驶里程有极强的相关性，目前国内保险公司获取车辆形式里程的方式是投保人自行申报，仅有几个范围的选择，可信度不高且不精确。

车辆形式信息结合当前保险数据可以产生更多有用的变量信息，如根据出险的地理位置，在事故多发地段、限速地段、事故多发时间等基础变量信息的基础上，衍生出事故多发地段行驶次数、事故多发地段行驶时间、限速地段有无超速、行驶在事故多发时间的次数等信息，从而更精确地对客户风险进行预测。

在我国市场，Telematics数据可能成为描述客户驾驶行为唯一可靠的客观数据，直接反映驾驶员的行为。采集车辆数据（包括车辆行驶里程、速度、油耗、定位数据、急刹车/急加速/急转弯等）的Telematics技术手段已相当成熟，可以在向车主提供救援服务、远程诊断和主动保养提醒、油耗管理、一键导航等服务的同时，向保险公司推送车辆位置轨迹、碰撞信息报警等关键数据，使得保险公司的风险管理由被动应对转向主动管理，降低了保险公司的赔付风险和虚假理赔比率。

车险业务基于Telematics保险数据的数据挖掘及应用包括：车险损失预测模型及相应的定价、核保策略优化；Telematics服务对续保率的影响分析及预测模型；Telematics服务对理赔处理的影响分析及预测模型（如理赔欺诈、理赔额预测模型等）。

3.3 政策配合

2012年3月8日，保监会发布《关于加强机动车辆商业保险条款费率管理的通知》，骤然打开了我国保险车联网的大门，施行多年的全国商业车险费率统一制定模式终于迎来变革。

现在可以期待，保险公司、车厂、用户和Telematics服务运营商将会共同寻求多方共赢的商业合作模式，让新技术服务于新业务，使得以Telematics为基础的保险在未来的3～5年内更具吸引力，最终让用户受益。

3.4 多方共赢的商业模式

保险业与车联网的应用融合在国内刚刚起步，如何形成产业链的多方共赢，找到能被市场接受、被消费者认可的服务模式，取决于产业链各方在这一新领域的积极拓展。

4 结束语

Telematics技术将会给保险公司带来新一轮的服务模式创新，为大部分消费者带来更好的车险产品，改变目前由大部分安全驾驶员为少数高风险驾驶员埋单的行业现状。

商业车险费率的市场化将为车险行业带来根本性的变化，具有精准定价能力的保险公司将在竞争中占据先发优势。

我国汽车保有量在1.5亿辆以上，年新增量超过2 000万辆，车险属于强制险种，如果能按照PAYD和PHYD的理念重新构建保险公司、汽车厂、用户、服务商的产业生态环境，成功实现保险业务与车联网业务的融合创新，将撬动巨大的产业链商业机会。