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      打通車險行業痛點 百融金服“車險分”開啟車險精準定價模式

      時間:2019-05-16 11:47 作者:陳楠一

      自2015年商業車險費改啟動以來,每年政策層面的變化已經成為財險行業的普遍規律。

      在業界看來,每一次的商業車險深化改革,均帶有兩種基調:其一,持續下調部分地區的自主折扣系數范圍,給予經營者更為廣闊的自主空間;其二,監管愈發嚴苛,實行“三率”閾值(綜合成本率、綜合費用率、未決賠款準備金提轉差率)監管模式,令各財險公司在經營上更具規范性。

      在業界看來,商車費改基本達到了改革的預期與初衷。但與此同時,市場經歷的一系列變化,包括競爭模式、企業壓力和行業發展瓶頸等問題,亦如影隨行。中國財險“三巨頭”年報顯示,雖然保費收入有所上升,但凈利潤卻同比下降明顯。數據顯示,2018年平安財險、人保財險、太保財險凈利潤分別為122.74億元、163億元和34.84億元,同比下降8.2%、17.3%和6.9%。

      事實上,這樣的挑戰與壓力在中小財險公司中,表現得更為強烈。在行業變革的態勢之下,企業如何破局,找到更為穩固和良性的贏利方式,成為財險公司不容回避的挑戰之一。特別是在占財險業務最大份額的車險領域,如何在嚴監管的政策之下,在競爭激烈的市場環境之下,實現精準定價,顯然是財險公司未來致勝的關鍵。

      日前,大數據智能風控領域里頗具優勢的智能科技應用平臺——百融金服,剛剛推出一款頗具影響力的產品“車險分”,其核心邏輯是,不同于傳統精算模型只專注于從車因子的局限性,通過百融大數據“車險分”,導入從人因子,提升精算賠付模型效果,提高風險識別能力。

      百融金服高級副總裁鄭威表示,憑借在人工智能、風控云、大數據技術領域的技術優勢,以及超強的建模能力,百融金服為保險行業用戶提供精準營銷、存量客戶管理以及個性化產品定制等產品和服務。結合百融金服海量多維度“從人”數據,“車險分”將信用評分、收支等級、出行頻率、社交關系等“從人因子”注入,引入人工智能、機器學習、神經網絡等技術,精準衡量從人風險。

      目前,百融金服已經與中保信、眾安、大地等諸多保險公司在車險分應用上展開探索,經過百融金服的模型優化以及從人因子的加入,對于風險的區分度提升了將近30%。“這對于車險行業發展來說,將是極大的推動與助力。”鄭威如此表示。

      在業界看來,行業的產業良性發展,必須依靠像“車險分”這類的智能科技手段來轉變思路、打破局限性,尋找新的方向。

      精準定價 車險公司突破的關鍵

      車險一直是我國第一大財產險,車險業務是多數財險公司的主要業務收入來源。不過,隨著汽車銷量增幅放緩,車險業面臨的壓力愈發強烈。

      近年來,隨著競爭的加劇,車險公司“壓力山大”。一方面,車險產品同質化嚴重,格式條款大同小異,使得各公司只有靠價格戰來吸引客戶。 數據顯示,隨著“商車費改”的進一步深化,單均保費下降。 另一方面,是費用率的高企。《證券時報》援引一份行業統計數據指出,2018年前5個月,受車險手續費競爭亂象等影響,產險公司綜合成本率達99.5%,同比上升0.98個百分點,逼近盈虧紅線。有數據顯示,近年車險賠付率大約在60%左右;費用率在40%左右;車險運行成本極高。

      更加急迫的是,商車費改后費率區間進一步放開,對精準定價要求極高。在這一背景之下,如何精準定價,就成為車險公司控制成本從而提升行業競爭力的關鍵所在。

      目前,整個車險行業以及大部分創新型企業,對于改革創新的思路,都是從車的角度出發,包括通過車載終端聚焦于行駛路線、急轉彎、急剎車等駕駛行為上的研究;以及通過客戶上一年或近五年的出險記錄、歷史賠付記錄來去判斷其今年出現的風險。再加上,中小保險公司積累的數據量太小,不足以支持精準定價。

      而“從人因子”的注入,將打破這一局限性。百融金服保險事業部產品總監王豐表示,百融金服”車險分“的邏輯是,從人的數據出發,包括人的信用評分、社交關系、收支等級、電商消費、出行頻律、風險偏好等,以“從人因子”來進行車險的精準定價,從而助力車險公司進行風險管理。

      王豐坦陳,目前,從人因子已經是國際上經常采用的方式。百融金服“車險分”的落地,將令國內車險在”精準定價“發展路徑上,快速前進。

      “車險分”的機會與挑戰

      在業界看來,"車險分”的推出,是百融金服發揮資源優勢、打通行業痛點和發展瓶頸的有效舉措。即順勢而為,又恰逢其時。

      目前,各保險公司均具有自己模型,來評估車險客戶的風險水平。通過與各保險公司進行合作和探索,百融金服“車險分”正在不斷完善和革新。從反饋來看,在保險公司通過自身因子建立模型之后,再加入百融"車險分"的從人因子建立一個新模型,兩個數據進行對比驗證后,呈現的效果和結論非常一致,匹配率極高;更為重要的是,百融金服”車險分“因子,能夠令模型效果明顯改進,提升度很高。這顯然將對車險的精準定價,給予了極大的助力。

      截至目前 ,百融因子在以中保信行業數據以及在大地、眾安、眾誠、永安等保險公司數據集上建立的賠付率精算模型中,均有不同程度的提升作用。

      "該項目為百融金服保險團隊創建了一套具有社會價值、科技價值和商業價值的保險產品。“王豐如此表示。據悉,百融金服標準車險分作為精算定價的補充,可通過殘差模型加入傳統定價模型。包括以下四個環節:1、車險分調用,即:通過API、云端查詢調用百融標準車險分或百融因子;2、殘差預測,即:利用百融車險分/百融因子,預測傳統模型不能解釋的殘差部分;3、加入定價模型,即:將預測殘差加入,得出最終的預測值;4、精算落地,即:制定費折聯動、報價敞口、車險核保政策的制定等。“據悉,定制化評分已率先通過api接口實時傳輸的方式,在眾安數據聯盟的精算模型上開展試用。”

      談及未來百融金服“車險分”項目的發展和推廣,王豐表示,在技術層面,將持續不斷地引入風險強相關因子;還將分險種構建標準分模型,進一步提高標準分的風險識別能力。“車險分的商業落地將會飛快提速,大有可為。”

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