车险大数据对于保险风险减量的服务与应用

关于风险减量有相关的政策解读，很多专家也讲了风险减量的起始时间和原因。我国车险经过多年的改革发展，取得了积极成效，但一些长期存在的深层次矛盾和问题仍然没有得到根本解决，高定价、高手续费、经营粗放、竞争失序、数据失真等问题比较突出，离高质量发展要求还有较大差距。

这里要指出的是，我们要深入地认识减量服务的重要意义，这一点对企业来说代表了机遇，是客户自己做风险减量服务还是引入第三方进行合作，但是不管采用什么形式，主要是为了把行业的风险减量服务做深做细做好。

车慧达是一个大数据公司，掌握了比较全面的数据，也总结了当前行业面临的痛点和风险点。

一是商用车车险市场严重“供不应求”，目前没有一家保险机构能在全国范围内能为所有商用车提供承保业务；二是商用车车险风险极高，赔付率65%-85%，渠道成本35%，综合成本率120%-130%，全行业承保亏损情况普遍存在；三是产品与需求脱节，商用车应用场景极为复杂，除了交强险，还需要商业基本险和附加险、货损险、履约险、误工险、车上人员责任险等等；四是车险用户黏性低，商用车的续保率约为50%-60%，服务不够，与客户之间的沟通和交流少；五是理赔欺诈率高，车险欺诈是保险欺诈的重灾区，在保险欺诈中占比高达80%，商用车保险的虚假赔付额约占总赔付金额的25%。

从分布情况来看，目前山东有80万以上的重载货车，山东、山西、河南、河北、江苏、安徽、广东等这些省份加起来，占全国的50%以上，北京、宁夏、天津、甘肃这些地区的重载货车比较少，所以和客户的合作，要选择好地区。

从车辆种类来看，牵引车依然为货运运输的主要力量，市场规模约为313万辆，车辆数占全国货运车辆的44%，自卸货车约为104万辆，车辆数占比全国货运车辆的15%。

从车辆种类风险占比分布情况来看，牵引车优质车辆数占比全国货运车辆数的22%，高风险车辆数占比全国货运车辆数的15%；自卸货车优质车辆数占比全国货运车辆数的9%，高风险车辆数占比全国货运车辆数的4%；从数据分析也能知道高风险车辆哪个地区多，哪个省多，可以帮助我们精准寻找客户。

此外，车慧达还从车龄、车队基本情况、各省份车队占比情况、整体风险情况几个维度进行了数据统计和分析。其中，我们将车辆风险划分为7个等级，分别为：A、B+、B、B-、C、D、E，A、B+、B、B－划分为优质车辆，占比约为57%，D、E类划分为高风险车辆，占比约为29%。

车慧达从保前、保中、后端的理赔做服务，同时根据客户的需求开发产品。经过多年的深耕，也具备一些综合优势，一是数据源比较丰富；二是车型的覆盖度比较高；三是数据交叉应用，不是单数据做模型；四是产品功能丰富；五是模型效果比较好。

保前，车慧达有保前货车风险识别系统，根据车辆综合数据，从各个维度进行分析，不断地校验优化保前产品，保前产品主要作为自主可保性的依据，在承保已经满足了部分风险减量需求，把好的业务做进去，不好的业务再考虑，根据客户的需求来做。

保中也有单独的模型，所有车辆的评分和保前是同步的，产品主要面向是重载货车，通过全流程闭环式的服务，有效管控车辆驾驶行为，加强车队管理，通过数据统计分析异常状态，为车辆安全保驾护航，为保司、车队、车主提供车辆风险分析情况。

后端上有理赔智能风控管理系统，把货车的数据和周围的数据相结合，为保险公司提供理赔和核损的方向，通过模型也可以有效避免人工排查疏漏。

从保前来看，对实际业务匹配还是很精准的，所有的重载货车，小货车，赔付都是正相关的，是高度吻合的。

从保中效果来看，有一定的降损降责，今后还会和合作的公司继续做车险赔付的车辆验证。拿河北某保险公司保中项目来说，共出险车辆393辆，车慧达保中项目匹配车辆数为146辆，约占总数37%。出险未决金额总额约为987万，车慧达保中项目匹配车辆对应金额约为449万，约占总数45%。对于大额出险案例，车慧达保中项目匹配率近50%，而未匹配车辆中仅有4辆为保中项目评分较高车辆。

货车保险呈现出‘三高’的难题，一是出险率高，二是单一事故的理赔金额高，三是群死群伤重大事故的发生率高。此外，货车保险行业缺乏实时的数字化风险数据互通及风险减量一站式预防管理车辆安全闭环的平台，从而很难达到风险减量效果。

要改变这个东西，一是主体客户得有风险减量和使用风险减量工具的意识，不去做改革永远是问题，口号永远是口号。二是搭建一个平台，把大家的优点集中起来，群策群力把风险减量平台建好，对智能、监管、企业都有好处。

可以由保司组建服务团队或委托第三方专业机构，保前通过车辆风险识别，保中通过实时分析风险干预，最后理赔通过数字赋能溯源案件，来做深做实做细风险减量服务。同时，可以利用科技赋能，共同构建全网风险减量一站式服务平台，为保司、车队、车辆做上线数据风险跟踪、线下风险培训提醒，形成预防为主的多部门联动风险减量服务体系。