緊跟技術趨勢 看車險公司如何“玩轉”大數據

　　不主動改變，就要等待被時代改變。

　　互聯網、大數據、雲計算、人工智能等技術發展日新月異，給傳統車險帶來新的變革與挑戰。隨著新技術日益深入滲透保險行業，當下業內領先的車險公司如果不能應時而動，很有可能會在技術浪潮中丟掉原有的優勢。因此，如何在新趨勢下守住優勢、發揮優勢、擴展優勢，就成了目前領跑業內的車險公司需要思考與解決的重要問題。

　　想要避免掉入“優勢難擋趨勢”的發展陷阱，這些車險公司必須以積極的心態擁抱新技術，學會“玩轉”大數據。

　　在近期舉辦的“2017（第二屆）汽車與保險大數據産業高峰論壇”上，多家業內領先的車險公司就分享了各自創新的大數據“玩法”。

　　車險定價告別“千人一面”

　　人保財險總裁助理邵利鐸認為，在大數據時代，傳統車險應轉型為體驗式車險。為什麼保險行業提了很多年“以客戶為中心”，效果卻並不盡如人意？邵利鐸給出了自己的答案——“因為我們不知道客戶在哪，不知道客戶在想什麼，我們的平臺不能夠給客戶提供很好的服務。有了大數據之後，我們能夠通過數據的挖掘與分析，洞察和了解客戶需求，使得以客戶為中心成為可能。”

　　想要提升車險的用戶體驗，首先要改變“千人一面”的車險定價。海量的數據能夠幫助車險公司描摹出更為精準的用戶畫像，在車險定價時給予客戶更多的個性化關注，從而使車險定價呈現“千人千面”。

　　來自車聯網和互聯網的龐大數據就極大地豐富了平安的車險費率定價因子。據平安財險副總經理梁小英介紹，在國外常用的車聯網因子基礎上，平安又增加了包括道路熟悉度在內的30多個車聯網因子，大量的數據能夠構建出用戶自身的風險地圖。同時，通過互聯網上的投資、消費、娛樂、遊戲等信息，並且借助語音處理、圖像處理、文本識別等技術將這些信息進行歸類，平安能夠得到與客戶個性有關的定價因子，從而提升車險定價模型。

　　太平洋財險總精算師陳森還肯定了大數據在減少車險定價預測誤差方面的作用。“引進互聯網定價因子以後，預測誤差從每一個等級來看，效果還是很顯著的。以交強險為例，從1.22%縮小到1.17%，車損從1.25%縮小到1.18%，整體效果還是不錯的，而且個別等級效果比較明顯。”陳森表示。

　　消除理賠固有“痛點”

　　在論壇上，邵利鐸直陳行業“痛點”，其中之一就是客戶出險理賠難。“理賠的時候很複雜，因為在傳統的理賠方式下，你需要去查看這個車的損失情況如何，回來要定損、報價，還要經過核損、核賠、付款等一系列流程，使得過去的方式非常繁瑣。”

　　大數據正是解決這一理賠固有“痛點”的關鍵。今年8月底，人保財險推出“拇指理賠”，車主遇到單方車損事故時，通過中國人保APP或官方微信，只需完成“一鍵報案、三張照片、確認賬號”3個環節，即可在事故現場在線自主完成從出險報案到收取賠款的全流程，無需現場等待。這種便利的背後離不開人保財險對於大數據的應用。例如，借助大數據分析可以完成車輛水淹事故智慧損失確定，而通過整合藥品、診療標準等13類專業數據庫中超過300萬條數據，還能夠實現多險種人傷案件的智慧評估、智慧審核、智慧理算。

　　借助大數據，用戶理賠流程不僅得以簡化，其速度更是得到巨大的提升。以大數據分析作為基礎，平安的“智慧閃賠”可通過圖片識別，將之前1.7天的平均定損時間縮短為秒級定損。據記者了解，在處理速度得到巨大提升的同時，“智慧閃賠”的識別精度也高達90%以上。

　　更多應用空間待開發

　　將大數據應用於定價和理賠，只是大數據在優化車險産品方面的“初試牛刀”，但如果只將大數據的應用局限於此，就有些“大材小用”了。未來，大數據在車險領域還擁有更多的應用空間。

　　首先要獲得更多、更有價值的數據來豐富數據庫。根據技術發展的趨勢，未來的汽車將會成為一個更加智慧的移動平臺，自然也就能夠帶來更多有關用戶駕駛行為、駕駛環境等方面的數據。而這些數據對於保險公司評估風險水準有著十分寶貴的價值。

　　數據源源不斷的流入還能夠幫助險企實時應用大數據來提供及時的服務，從而打破保險公司目前的靜態式管理，增加同用戶的接觸，讓用戶對於車險産生更多的感知。通過獲取不斷變化和更新的用戶駕駛數據，保險公司可以實時掌握用戶的駕駛情況，實施動態的風險管理。例如，當獲取的實時數據顯示用戶即將進入一個正在經歷暴雨的區域，保險公司就可以及時向用戶發出預警，提醒用戶做好風險防範。

　　不斷發展的技術也在不斷創造著新的場景，共享汽車即是一例。而要應對新場景中的風險，為用戶提供有效的保障，保險公司需要大數據的支持。而當某一場景下的數據足夠豐富並且可以被及時獲取時，大地財險副總經理尚永濤認為，“對車險來説值得考慮大産品的概念，圍繞著整個生命週期，前、後、中期都能夠發掘和設計出一些産品，形成大車險産品”。（見習記者 錢林浩）