《中国保险》大数据赋能重载货车保险业务高质量发展

引言

近年来，大数据的发展逐渐受到社会各界广泛关注。中国共产党第十八届五中全会提出要实施国家大数据战略，标志着大数据发展上升为国家战略。党的十九大明确提出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。2021年12月29日，中国保险行业协会发布的《保险科技“十四五”发展规划》提出要推动大数据技术在保险业务全价值链的深度应用，进而带动业务模式的持续创新。作为在建设现代化经济体系中具有重要战略意义的新兴力量，大数据领域的创新突破及其广泛应用至关重要。

加快推进大数据与实体经济深度融合，将为经济发展质量变革、效率变革、动力变革注入强大内生动力，助力我国经济由高速增长迈向高质量发展的新阶段。基于其自身特点，大数据分析技术可以广泛应用于众多产业领域，随着信息收集技术、存储技术、运算处理技术的快速进步以及资本推动下的经济全球融合深化，大数据在金融领域的应用也在广度与深度上持续推进。作为大金融中的保险业，也要把握好大数据渗入趋势下的机遇，充分利用和优化大数据分析处理技术的价值，促进保险行业的创新变革与突破性发展。

众所周知，保险公司对重载货车业务既难以割舍又承受其压，一方面重载货车业务在车险市场的保费规模达12%左右，是保险公司难以果决舍弃的庞大市场；另一方面重载货车业务风险大，具有高赔付、高波动、干预手段少等特点，经营重载货车业务的保险公司所承担的风险和压力相较于其他车险业务要大得多。大数据与分析系统的建立为重载货车保险业务的健康发展提供了新的解决方案。

2013年，由交通运输部、公安部、应急管理部推出的全国道路货运车辆公共监管与服务平台上线（以下简称“货运平台”），北京中交兴路信息科技股份有限公司（以下简称“中交兴路”）成为货运平台的技术支持单位。截至2022年底，平台入网车辆超过700万辆，为重载货车和半挂牵引车车主提供自动化车辆动态监控、精准信息下发、位置轨迹查询等多项服务；为行业主管部门提供车辆安全监管、交通疏导、舆情监测、行业动态分析等数据支持。累计提供驾驶风险提醒服务超过93亿次，对超速的纠正率达到97%，对疲劳驾驶的纠正率达到57%。这为重载货车运营的风险管理工作打下了扎实的数据基础。基于此，本文针对保险公司在发展重载货车业务过程中所面临的痛点，从赋能精准定价、服务业务转型和实现风险减量三个方面阐释了中交兴路如何基于大数据平台技术，升级保险公司重载货车业务模式，从而提升保险公司经营效率的核心逻辑。

我国保险业重载货车业务发展现状

2022年5月，交通运输部发布了《2021年交通运输行业发展统计公报》。数据显示，2021年全年我国公路货运量为391.39亿吨，公路货运周转量为69087.65亿吨公里，为全球第一大公路货运市场。伴随着公路货运的繁荣，营运货车保险市场的规模也超过千亿元，占据我国车险市场的重要部分。目前市场上重载货车件均保费大部分在2万元以上，是私家车保费的5—8倍。与其庞大市场份额相对应的是它给保险公司带来的经营风险。重载货车的件均保费高、保额高，车辆在实际驾驶运输过程中操控性差，发生风险的可能性大，事故率高，这直接导致出险频率、案均赔款和赔付率的高企，从而导致不少保险公司在重卡承保业务中陷入进退两难的境地。2020年车险综合改革开始，重载货车保费相应下降，保险公司倾向认为重卡业务风险大于收益而撤出该市场，这使得部分货车陷入“无保可投”的境地，重载货车保险需求亟需有效措施予以满足。

针对此种情况，2021年12月，原银保监会发布了《关于切实做好营运车辆保险承保工作的通知》，要求财险公司积极主动为营运车辆提供保险服务，坚决杜绝以任何形式拒保或拖延承保交强险行为。此外，大型财险公司要发挥带头作用，积极承保营运车辆商业保险，实现愿保尽保。原银保监会还表示，将持续关注并推动缓解营运车辆投保难问题，指导保险公司加强风险管控、推进科技赋能，通过运用大数据、车联网等信息技术手段，实现风险减量管理，逐步改善营运车辆商业保险的经营状况。

长期以来，重载货车都面临投保难、投保贵的困境，表面上看是难在赔付率高，保险公司无法承受，核心还是在于缺乏有效的风险管控解决方案。如何提升货运车险业务的精细化管控水平，控制风险，提高经济效益，一直困扰财险行业。现在随着大数据等新的科技变革出现，依托科技的力量，探索新的风险管控方法，或将为双方达至共同获利区提供可行方案。

大数据在保险公司精准定价方面的作用

中交兴路通过AI技术，充分发挥海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，针对保险公司的重载货车业务打造了一套车辆风险管控系统——车旺慧保，各保险公司可以通过此系统查询与重载货车相关的风险因子。不同于传统的风险定价因子，车旺慧保系统上所提供的是在车联网大数据背景下的风险定价因子。通过将车联网定价因子和传统定价因子的融合，保险公司能够完善其对重载货车的精准化和差异化定价。

1. 车联网

一般而言，几乎所有重载货车上都装载有各类的车载传感器，它们能将车辆自身的各项指标及时汇集起来，形成大数据库，同时也是监控分析车辆状态的基础。

中交兴路作为货运平台的技术支持单位，助力构建的商用车车联网平台的本质是将车辆连接起来的网络，通过该网络可以将车辆的信息即时传递给平台管理者与服务中心，同时也可以将服务信息传达给所需车辆，形成一个双向的数据传输和信息交流的通道，这个过程中产生的数据不仅数量庞大，而且具有高实效性，车联网技术将极大地促进车辆信息质量和数量的全面升级。

车联网的特质给保险公司的重载货车保险业务带来了新的发展机遇。传统的车险数据采集系统主要针对车辆的静态数据，而车联网技术使得保险公司及数据平台能收集和处理车辆的实时动态数据，具体包括但不限于车辆数据、司机数据和驾驶环境数据等，进而将“行驶过程中的人”这样一个在保险业务中难以观测且不可控制的因素进行量化处理，扩展了保险公司车险定价模型的维度，提高了模型的精确度。

2. 定价因子的变革

我国市场上关于车险产品的传统定价因子主要包括7种驾驶人信息和5 种车辆信息等共12种，包括但不限于车辆吨位、车辆类型、车辆使用性质、保单保额、NCD系数等。由于重载货车自身的特点，这些传统定价因子并不能满足保险公司的精算定价需求，它们需要更加多元准确的风险定价因子来进一步降低重载货车业务带来的费率风险。车联网定价因子则在此需求的催动下应运而生。

图1展示了中交兴路通过数据分析处理得到并投入到实践中的主要风险因子，除图示因子之外，中交兴路还从车联网数据中分析获得了100余项风险因子。在数据分析处理的过程中，中交兴路主要聚焦车辆、环境和人三方面因素，它们各代表一种主要风险因子，分别是运营数据因子、道路数据因子和驾驶数据因子。每一种主要因子都由众多次要因子决定，如运营数据往往由运营类型、常跑路线、平均运距、运营频率和往返次数等决定。同时，中交兴路利用车联网数据建立模型，得到了不同车辆在不同风险因子上的评分，这些评分数据将被上传至车旺慧保系统。保险公司可以从该系统上获得数据，将其与传统定价因子相结合，从而将当前车险费率进一步细化，创建更为完善的费率分级机制，扩大优质客户目标市场，提高公司的经营能力和盈利能力。

大数据在保险公司服务转型方面的作用

在中交兴路的协助下，保险公司在重载货车保险业务方面得以实现服务转型。传统的保险服务主要集中于单一的事后风险损失补偿，而中交兴路将服务渗透到保险运营的各个方面，提供了“保前风险防范+保中风险干预+出险时及时救援+ 出险后理赔”的一整套服务方案。此举不仅提高了保险公司的效率，而且为保险公司提供了未来服务业务转型的一个可行路径。图2展示了中交兴路的智能风控管理体系。

1. 保前：风险评估

2018年11月，中交兴路联合中国银行保险信息技术管理有限公司，基于重载货车车联网数据和保险行业全量车险承保理赔数据，推出了重载货车车联网保险风控服务。服务的主要内容是对各项车联网定价因子进行百分制评分，分数越高代表风险越低，车辆的品质也越优。同时，鉴于中交兴路拥有准确的定价模型，保险公司能够根据这些定价数据评估重载货车业务的风险，从而更好地开展保险业务。

中交兴路在保前阶段所提供的核心服务在于赔付率的预测。图3和图4展示了中交兴路利用车联网大数据建立模型预测赔付率的过程。首先，在搜集数据阶段，除了需要获取传统的车险定价因子数据，还需要获得车联网数据；其次，在数据处理过程中，从车辆因素、环境因素和人的因素等方面得到风险因子；再次，结合保险公司提供的保单信息，考虑不同风险因子在不同天气状况下的影响后，综合评估风险成本；最后，针对出险频率和案均赔款选取合适的基于深度学习、XGBoost、GAMM 等机器学习算法的风险测评模型，并根据模型获得期望赔付率。通过对赔付率的计算，中交兴路帮助保险公司精准识别拟承保车辆的风险，从而优化业务结构。

2. 保中：安全服务

在保险期间，中交兴路为保险公司提供了一系列的安全服务，包括但不限于实时监测、预警和报警等。这些服务不仅降低了重载货车发生事故的概率，实现了风险减量，也提升了保险公司的风险管理水平，从而促进了双方的互利共赢。

中交兴路安全服务的核心在于其实时监测。在车辆运行过程中，通过车联网技术对车辆进行实时监测，车旺慧保平台依托数据底层，将这些动态数据进行处理分析，并以多种图表形式呈现，包括但不限于违规时间、违规类型、实时预警提醒和实时报警提醒等，做到可视化数据实时更新一览，方便保险公司管理者进行实时风险管控。

实时预警功能与实时报警功能脱胎于实时监测功能。实时预警功能指的是当车辆即将驶入事故高发路段或危险路段，司机长时间驾驶疲劳等情况发生时，平台会实时监测到，同时通过多种途径手段、对司机发出预警，包括但不限于车机终端、短信、APP等。实时报警功能指的是当车辆超速、处于高危状态等情况发生时，平台也会实时监测并进行人工干预，及时提醒司机，严重时还会寻求行政部门的帮助。

实时监测、实时预警和实时报警功能三者相结合能够有效降低车辆运行过程中的风险，提高事故预防能力，防患于未然，以此提高保险公司的风险减量服务水平。

3. 保后：理赔支持

为完善保险公司的保后理赔服务，中交兴路同样也利用大数据所衍生出的功能为保险公司提供理赔支持，包括但不限于车旺慧保轨迹查询、历史案件回溯、区域查车、事故发现等。这些功能的开发可以帮助保险公司厘清事故责任和损失，减少案件理赔中的诈骗风险，实现理赔减损。

在具体的理赔过程中，保险公司一般会派出专业理赔人员进行事故勘测，并进行理赔。而中交兴路在这个过程中可以通过事故车辆的车牌号查询车辆位置信息，并且提供车辆出险时间前后的行驶轨迹、运行情况、速度等参数，以更全面地还原车辆的真实运行情况，为重载货车保险理赔提供可靠的数据支撑。对于小额的理赔保单，保险公司通常会选择独立完成理赔。而当事故的理赔额度较大时，中交兴路的反诈防骗功能就可以发挥作用，它能利用大数据技术精准识别相关诈骗风险，从而减少保险公司的损失。

2018年2月，原银保监会印发了《反保险欺诈指引》，目的在于提升保险业欺诈风险管理的科学性和有效性，促进保险业健康可持续发展及社会诚信体系的构建。中交兴路正是顺应行业的发展需求推出的反欺诈服务功能，这是中交兴路在保后阶段所能提供的最核心的服务，这里的反欺诈主要针对的是投保人在保险期间以骗取保险金为目的、所做出的制造保险事故、编造事故发生的原因或夸大损失程度等欺诈行为。以往保险公司对于投保人的欺诈行为并没有很好的应对措施，而中交兴路基于其拥有的车联网大数据，突破传统的依赖“人工经验”的反欺诈模式，建立精准高效的保险反欺诈系统，从而维护保险公司的利益，促进保险行业的平稳发展。

大数据在保险公司风险减量方面的作用

2023年1月，原银保监会发布的《关于财产保险业积极开展风险减量服务的意见》明确指出，风险减量服务是财险行业服务实体经济发展的有效手段之一，鼓励各公司丰富减量服务提供形式，加快科技手段与风险减量服务融合，特别要利用大数据等技术手段重塑风险减量服务理念，从而不仅提升服务的可获得性和便利性，还能推动财险行业高质量发展。

提供风险减量服务离不开科技的助力，保险公司在保险科技上的发展方向主要有两个：一是创建保险科技子公司，全力研发保险科学技术，从而为母公司提供科技服务；二是寻求与第三方科技公司的合作，将一些业务承包给第三方，第三方科技公司往往具有强大的科技基因，能够长期为保险公司提供技术支持，从而为公司发展赋能。中交兴路属于第二种，中交兴路通过技术引擎，基于车联网大数据，打造了覆盖保前、保中、保后和理赔环节的全流程保险科技解决方案，帮助保险公司形成了一套全新的商业模式，有效助力重载货车保险业务实现风险减量。

中交兴路主要依赖大数据分析处理技术，将其应用在保前、保中和保后的各个环节以降低风险，但为保险公司提供的风险减量服务主要集中在“保中”期间。中交兴路在“保中”期间提供的实时监测、实时预警和实时报警功能对风险减量服务至关重要，实时监测功能使其能对车辆在行驶过程的状态进行实时监管和把控，并基于此通过平台在车辆将要遇到风险时提出预警，在处于风险之中时及时报警，以进一步降低发生事故的概率。中交兴路在“保中”所提供的服务和功能对实现风险减量服务的目标具有极高的价值和作用。

风险减量服务需要多方协同完成，作为具备科技优势的第三方平台，中交兴路可以协助保险公司构建数字化保险服务生态，将更多上下游服务机构纳入数字化生态体系中，实现数据流通和共享，通过科技连接上下游，促进物流、货车、险企以及科技平台的多方协同发展，从而实现多方受益，并反哺于风险减量服务的建设中，努力提高风险减量服务水平。

结语

科技的快速发展，改变着、扩大着保险标的的可保范围，传统意义上不能承保、不能管理的风险逐渐出现了相应保险产品可以覆盖。重载货车保险业务的经营难题也同样需要科技的支撑，以大数据为基础形成风险识别、保中干预、理赔减损、线下服务的闭环管理才能有效解决“货车难题”。

1. 大数据赋能精准定价

保险公司是聚集风险、化解风险的组织，对风险有效识别是开展业务的首要任务，识别风险后是差异化的资源投入和管理手段。对于重载货车保险业务而言，建立完善费率分级机制的重要性不言而喻。

重载货车传统定价模型一般都是以车型、出险次数、吨位等作为主要定价因子，无法实现“一人一车一价”的精准定价。重载货车依托北斗设备，已全量实现每20—30秒上报一次数据，通过清洗、脱敏、计算可以得到几百个涉及到驾驶风险、运营风险、道路风险的定价因子。通过车联网定价模型和定价因子，可以极大提高定价的准确性，更准确识别车辆风险。

未来随着大数据技术的日趋成熟，保险公司和车主之间的信息壁垒也会被逐渐打破，不同类型的多维数据信息使车险中存在的信息不对称问题得到极大改善。同时，数据信息的优化处理势必会产生更多元的风险定价因子和更准确的定价模型，从而使保险公司可以持续改进费率分级制度，使“一人一车一价”成为现实，优质客户市场的开拓也得到了保障。

2. 向新型服务模式转型

出险理赔是保险基础且重要的职能，也是保险客户感受保险服务的重要一环。重载货车对车主来说都是生产工具，发生道路交通事故，除了有财产和人身伤害以外，还会造成营业中止。因而事后保险赔付并不是重载货车车主所最看重和期望的，对于重载货车来说，除了保险理赔之外，事前的风险防范和检查、车辆运营中的实时风险干预、出险后的及时救援才是车主最需要的服务。保险公司需要借助科技手段，使保险服务从单一的事后风险损失补偿，向 “保前风险防范+保中风险干预+出险时及时救援+出险后理赔”的风险减量服务转型，推动“防赔并举，以防为先” 的保险理念落地实施。

3. 风险减量服务的兴起

随着保险业的蓬勃发展，保险公司目前的需求从等量管理逐渐过渡到“减量管理”，其逻辑在于即使保险公司能将事后赔付做到尽善尽美，仍然无法避免保险事故发生所造成的切实的人身财产损失。如何在事故发生之前将风险降到最低，实现风险减量，提高社会抗风险能力，是保险公司目前亟待解决的重要问题。

风险减量服务的出现是保险市场发展过程中的必然环节，说明保险公司将保险的重点从服务“标的物”转移到服务“客户”。究其根本，保险业本质上还是服务业的一部分，但由于其业务性质的特殊性，大多数保险公司通常只是将重心放在“标的物”上，相应的也最注重理赔环节。随着风险减量服务的兴起，保险公司的重点转向服务“客户”本身，从而也就更注重保前风险评估和保中安全服务环节，这些环节能直接降低风险发生的可能性，比起发生事故后尽力去弥补，大部分客户会更倾向于采取措施避免事故的发生，这也是目前保险业全力推进风险减量的重要原因。

风险减量的发展离不开大数据技术的动力驱动。不管是保前的风险评估还是保中的安全服务，二者都离不开大数据技术，包括从静态数据到动态数据的重大跨越以及数据信息处理分析能力维度上的重要提升。正因为如此，保险公司应积极推动将大数据渗透到风险减量服务的各个方面，从而促进行业的健康稳定发展。