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    大數據破解投保困局丨數據寶重塑貨運保險新生態

    “我們加入“車輛統籌”,放棄購買商業車險“裸奔”上路,這也是不得已而為之。“車輛統籌”對我們來說,暫時起到替代營運貨車商業險的作用。上了之后,心里踏實些。”湖南長沙的貨車司機李師傅如是說。

    根據中國物流與采購聯合會物流金融專業委員會的數據統計,我國公路貨運運費總額達到3.5萬億元,貨運量達到350億噸,從業人員超過2000萬(其中貨運司機群體占據九成),像李師傅這樣的情況比比皆是。營運貨車車主為何放棄正規保險卻轉而選擇“有風險”的“車輛統籌”呢?他們說得“不得已”究其為何?又有何為,能救其與水火?

    2000萬貨車司機的無奈:投保難如何破局?

    投保貴:以大型貨運車為例,投保機動車損失安全統籌、機動車三者責任安全統籌、車上人員責任安全統籌這三類最基本的“車輛統籌”只要9200元左右,而若在保險公司投保最基礎的車損險和三者險就要2萬多元。是車輛統籌的兩倍還多!一家注冊地在吉林省的財產保險公司負責人說:“有公司還是愿意給營運貨車投保商業險的,但是即便按照商業險最高折扣,仍有車主覺得保費太貴。”

    投保難:營運貨車商業保險和交強險被拒保、拖延等情況時有發生。之前,福建電視臺的一則報道顯示,一位男性車主在投保攪拌車交強險時,遭受國壽財險、平安產險、人保財險等多家險企拒保。據了解,該車主從事物流貨運行業,目前手上有20多部車子,從去年4月開始,他的車年檢陸續到期,但因無法投保交強險,這些車輛既不能買賣過戶,也不能上路作業。

    評估手段不準確,保障范圍受限:來自貴州遵義的貨車司機王師傅表示,他的貨車開了3年,原本全險的保費應在1.2萬元左右。但近年來,保險公司對貨車的承保政策日益嚴格,商業險投保前需進行評分。然而,部分保險公司推出的駕駛評分系統與實際情況嚴重脫節,導致他的車輛保費飆升至3萬多元。這些評分系統會根據駕駛行為記錄如超速、超載等進行評級,大多數大貨車都會被評為較低等級,從而導致保費增加甚至被拒保。

    盡管國家有明確的法規,但保險公司仍會采取各種手段來規避承保。多位貨車司機反映,在嘗試為貨車投保時,部分保險公司的業務員會以各種理由如系統故障、公司業務調整等拒絕承保。相較于交強險,商業險的投保難度更大,不僅拒保現象頻發,而且定價系數也極不合理。

    破局關鍵:車輛通行數據重塑貨運保險,實現“一車一價”保險公司對營運貨車“又愛又恨”,由于營運貨車保險風險差異度大、信息不對稱等原因,導致賠付率居高不下、較難盈利;且營運貨車運行行為波動較大,很多保險公司難以建立精準的評估系統并落地。但營運貨車保險的市場潛力巨大,保司紛紛再尋破局之法。

    中國大地保險率先采用了貴州數據寶網絡科技有限公司的“貨車風險評分”模型。該模型在傳統靜態決策因子的基礎上,增加車輛通行的動態因子,如時間類、里程類、環節類、范圍類等,補足了傳統車險不具備的動態風險維度,及更多車輛風險相關數據,如:車輛長跑路線、超載總次數、總里程數等,該模型能更客觀和精確的衡量車輛風險,有效拉開車輛之間、駕駛員之間、路況之間的費率差距。實現“一車一價”精準定價。

    該模型以全量的車輛通行數據為基礎,引入車輛動態數據因子和全行業真實賠付數據訓練,實現分省分地的精細化建模,顯著提升貨車風險識別能力,滿足個性化風險評估需求,打造了“精準車險分”。另外還有自主定價輔助策略,對賠付率影響較顯著的單因子,如行駛里程因子、車速、8小時疲勞駕駛等,如果與賠付率是單調關系,則可以用作差異化定價;如果尾部賠付率較高,則可以用以剔除高風險業務。

    以8小時疲勞駕駛因子為例作應用介紹: 按照8小時疲勞駕駛行程數從低到高排序,并將最大值與最小值按照百分比分位,前85%分位點折扣為0.7,至90%分位點折扣為1,至95%分位點折扣為1.1,至最大分位點折扣為1.35。

    預計賠付率優化:由于折扣差異化,將帶來業務結構的優化,從而帶來賠付率的優化,預計賠付率下降2.9%。


    隨著車輛通行數據的不斷開放,重新定義營運貨車保險在識別、定價、管理、理賠等方面的經營模式:在風險識別方面,構建風險識別數據平臺,篩選識別市場上營運貨車的風險等級和質量情況,更客觀和精確地衡量車輛風險,做到有目標的營銷和市場開發;在定價方面,結合傳統精算技術和新型大數據技術,加強對特殊車輛風險定價的研究,實現精準定價,一車一價;在風險管理方面,應利用各項先進技術實現動態監控車輛使用狀態,精準主動提供風險管控工具,真正將保險這一風險管理工具落到實處;在理賠方面,要從人傷、通賠、定損等各個環節重新優化貨車理賠服務流程,有效降低賠付率水平。保險公司逃出“惡性競爭-被迫作惡”的負向循環,近500萬+輛大貨車投保難的問題將迎刃而解,未來行業擴容,投保難的問題也將從底層邏輯實現化解。

    數據賦能:從車險到場景化保險,直擊貨運痛點除此之外,還可以通過對車輛通行數據的進一步挖掘,擴大貨運保險的保障,通過千人千面的保費和創新性保險的價格調節,反向約束司機安全駕駛,以達到風險減量等。

    貨運場景下,不僅面臨車險投保難,運輸途中還面臨偷油偷貨、貨車維修、個人身體健康等風險。針對司機在貨運途中面臨的各種風險,網貨平臺在正常運營后,可聯合保險公司針對在平臺信譽較好的司機和發單人,開發針對性的保險產品,如:

    高速意外險,保額覆蓋車輛損傷、人生傷亡、醫療費用、貨物意外損失等。針對信譽良好的司機,可以做到合作商戶線上報損、先支付部分保額,后核損的服務。

    拖欠險,如發單人未按照約定時間支付運費,保險公司先行支付運費后債券轉移到保險公司,由保險公司追償拖欠費用及違約金。發單人購買拖欠險后,平臺將優先推送該筆訂單,司機接單意愿也將大幅上升。發單人畫像完善并積累大量履約行為后,保險公司將調整保費及保障方式,不斷完善產品的同時保障司機收益。

    空載險,如發單人取消訂單,保險公司將支付部分費用給司機,減輕司機空載損失。發單人購買空載險后,平臺將優先推送該筆訂單,司機接單意愿也將上升。

    油貨無憂險,司機在司機之家休整時,可選擇是否購買油貨無憂險,購買后車輛停到指定位置,由司機之家提供油貨保管服務,如油貨被偷,保險公司將進行賠付。可購買油貨無憂險的司機之家,保險公司將參與建設驗收,場地及安保達到保險公司要求后,上線司機之家油貨無憂險服務。場地建設及安保費用,與保險公司合作,由保費分潤支付,提升司機保障,帶動底層勞動力就業。

    之前滿幫集團就基于數據寶的“數據交通寶”上的全量車輛通行數據和多維人、貨、企的數據,為平臺上的司機用戶推出“貨損險”、“返程空載險”等車險集非車險的保險增值服務。幫助更多的司機運營人員解決了后顧之憂,穩定了行業發展。

    釋放物流數據要素價值,打造物流盈利新增長點

    通過車輛通行數據的階段開放,可以從根源上解決貨運保險承保困難的問題且可以擴大保障,再加上依策引導、信用評估、權益加成等,可以增加車隊風險管理服務、駕駛員評級服務、車裝硬件等管理措施,使得行業賠付率有繼續下降10%左右預估,即社會風險成本下降100億左右。

    基于上述整體行業賠付率的好轉,貨運運行動態較好的個人貨車投保、綜合評級較高企業的車隊投保,從原本承保意愿度低(很多保司除面對政策壓力外,并不愿意過多承保貨運車輛業務),逐步轉變為優質客戶、優質企業爭相承保,再到通過大數據信用評分的正向引導,實現整體行業風險降低,全面成為優質保險業務。業務流量的集約化供給,以及動態甄別業務能力的“新賦能”,給與保司更強的信心,進而傳導到承保的中小物流企業和司機個體,預計貨車車險價格會下降10%-20%,每年保費節約高達200~400億,個體司機或者物流企業直接受益,大大降低行業運行成本,提升行業盈利能力,促進了行業的全面向好。

    車輛通行數據蘊含著巨大的價值,它是推動社會經濟發展的重要引擎。然而,無論是保險公司還是其他平臺這一價值尚未得到充分的挖掘和應用,需要更多專業的力量來助力其深度開發。數據寶擁有20年的數據價值挖掘和應用經驗,如同數據行業中的“老中醫”,擅長將數據場景落地,能夠最大限度地發揮車輛通行數據的潛力。

    基于國有的全國車輛通行數據,數據寶目前已在政務、智慧交通、保險、物流金融、物流、汽車等行業的近百個應用場景形成1000多個商品化數據指標、20余個模型產品、8個平臺級數據產品,不斷推動國有車輛通行數據的安全開放、流通以及創新應用,并以國有車輛通行數據為引擎,助力產業升級及數據要素市場培育,更好地發揮國有車輛通行數據在推動社會經濟發展中蘊含的生產能力。

    (新媒體責編:zhangzhen)

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