[发明专利]基于车辆保险业务的大数据分析系统

说明书

技术领域

本发明属于数据分析技术领域，涉及一种大数据分析系统，尤其涉及一种基 于车辆保险业务的大数据分析系统。

背景技术

对于保险行业来说，车险是刚需最强、保费巨大的险种，从重要性来说完全 称得上关乎国计民生。而车险主要的服务人群对便捷、高效的服务有着更强烈的 需求。最近几年，从保险行业、汽车行业、汽车后市场等相关行业都在高度关注 车险服务的互联网化。

作为刚需市场，又是在新车和二手车市场蓬勃发展的背景下，车险行业的行 业需求可期会是持续增长的。但是行业发展并不健康。产品同质化严重，条款费 率不自主，行业竞争不在做好产品和服务，而在圈占渠道。2013年全行业保费 同比增长近20％，但是几乎全行业亏损(只有少数上市险企报表盈利)。这种产 业格局要改变，竞争要回归产品。

费率市场化对小公司是建立细分市场优势、实现差异化竞争的好机会。保险 产品的定价是以数据积累为前提的，越是在细分市场做积累，越能够准确定价和 控制风险，在细分市场的经营就越高效，产品和品牌的差异化优势就越明显。说 到底，保险就应该是一门靠管控风险来获利的生意。互联网的介入，让这门生意 回归本原。

目前国内的车险行业面临如下问题：

(1)真实风险暴露并非简单的时间度量。每个人的驾驶密度不同。平时上 班坐地铁、周末偶尔开车的白领用户，对第三者责任险这种行驶事故责任的风险 暴露很低，而对盗抢险这种停车状态的风险暴露很高；而常常东奔西跑做业务的 销售人员则相反。

(2)忽略了风险暴露的环境因素和场景因素。对于盗抢险，车常停在车库 和车常停在路边的风险暴露不同，居住地区的治安犯罪率也会有影响。对于自燃 险，常检修的车辆和不常检修的车辆风险暴露不同。

(3)忽略了人的因素。驾驶员行为习惯对于人为事故有直接影响。同时美 国车险行业的经验显示，驾驶员的消费信用、偏好习惯都对车险有显著预测价值。 而对于一车多人驾驶情况下，指定驾驶员的信息也不能反应真实的风险暴露。

(4)车险行业计算车险的方式很粗糙，一般是在首次买保险时，在统一定 价基础上给用户一定的折扣，比如8.5折，第二年续保时，会根据前一年的出险 情况，给与调整，如果没出过险，则7折；如果出过一两次，则9折或者不打折； 如果超过5次，停止保险。

目前，解决这些失配问题的技术手段正在渐渐成熟。随着车联网和大数据的 发展，有了从风险暴露最小粒度衡量车险风险的可能，而车险的产品形态，也会 随着技术的发展而碎片化、颗粒化。UBI将是未来车险发展的必经之路。

UBI(Usage-basedinsurance)车险，作为大数据时代的新型保险，近年来吸 引了业界的广泛兴趣。UBI市场的早期进入者已赢得了与日俱增的消费者关注和 随之而来的需求增长。

本质上，UBI的理论基础是驾驶行为表现较安全的驾驶员应该获得保费优 惠。保费取决于实际驾驶时间、地点、具体驾驶方式或这些指标的综合考量。

近年来保险市场主要产品的创新相对有限，在成熟市场上，市场细分引起了 保险产品的大规模平价商品化。从客观立场上看，其之所以引发广泛兴趣更是因 为任何一方都从UBI中获得收益。

对于消费者：消费者得到一款他们认为更加公正且能够更好控制自身保费的 产品，并且得到了为其自身和家庭提供安全和保障的附加增值服务。

独立调查结果支持了开发UBI产品潜力的热情。一家英国消费者调查机构代表韬 睿惠悦在2012年中期的调查显示，65％的驾驶员对在车中安装远程通讯设备表示 兴趣，高达84％的消费者表示愿意参与车载通讯设备的试点以根据他们的驾驶行 为来确定车险保费。这一数据使得英国保险经纪人协会预测，到2014年末，英 国此类保单数量将会是目前的3倍。

对于保险公司：直接检测和评估驾驶行为而非通过传统保单使用的指标带来 对风险理解的规则重整。保险公司将从中受益，并降低其赔付成本。这有一部分 是源自于UBI的自我筛选功能(好的驾驶员将会率先选择UBI产品)，也有一部分 源自于驾驶员得知处于监控中的“安慰剂效应(PlaceboEffect)”。