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基于车主驾驶行为的 UBI 车险和 ADAS 车险模式探析

2020-01-13

前言

机动车保险行业存在诸多痛点，车险产品同质化严重，驾驶员道德风险突出，财险公司盈利不足等问题持续存在。为了发挥市场资源配置作用，2015 年我国开始推进“商车费改”，旨在提高车险费率市场水平，扩大保险公司自主定价权。在“商车费改”和“车联网”技术发展背景下，保险公司对车险的自主定价权逐步提高，处于起步阶段的 UBI 车险和 ADAS 车险为解决传统车险行业痛点提供了新思路，成为了行业发展热点。

文 / 清华大学互联网产业研究院 李铭、聂靖鹏

UBI（Usage Based Insurance）车险

UBI 车险是一种更细节化的汽车保险，主要基于驾驶员驾驶行为的差异化汽车保险产品，其产品设计的 核心理论 在于：具有良好驾驶行为和安全性的驾驶员应获得相应地折扣优惠，而风险较高的驾驶员应支付更高的车险费用。

定价模式 ：传统“从车”定价主要考虑事故发生时的违规记录和后期维修成本，而UBI“从人”定价更多考虑驾驶员实际驾驶里程、行为安全等级、驾驶速度和路径等影响车辆风险的最关键因素，引导客户关注驾驶行为，改善不良驾驶习惯，降低出险率和赔付率，提高保险公司收益水平并形成良性循环。

发展历程 ：UBI 产品设计最早发生在美国，由美国前进保险公司于 1992 年研发、1997 年正式推出。UBI 大体经历了三代产品形态：

第一代，Pay as you drive (现驾现付型)，基于初级的车载信息系统和 T-BOX 设备，以里程计算保费，主要针对年轻或开车较少的客户；

第二代，Pay how you drive (基于驾驶里程、驾驶方式、驾驶路况进行定价)，依托手机 APP 和 OBD 设备，对驾驶行为数据实时采集，建立驾驶员风险的识别、评估与预测模型，将驾驶行为因子引入传统车险定价模型，决定客户的优惠程度；

第三代，Manage how you drive (管理驾驶行为)，基于新一代车联网技术 ADAS 、前装硬件和后装智能化 OBD ，通过基础车联网、智能辅助驾驶等技术，主动进行风险干预，发挥驾驶行为的事中干预，直接缓释和规避风险。

△ 图 UBI车险数据采集方式

UBI 车险优势

数据互联互通促进车险合理定价 ：UBI 采用前装设备、OBD 设备以及智能手机收集驾驶员相关数据，利用大数据分析模型，对驾驶员的行为进行风险测算，基于现代保险精算技术形成个性化的车险产品费率厘定，为保险公司的运营带来更精确地损失估计。大量车辆动态信息和驾驶数据的互联互通，将通过“大数法则”将个别风险单位的不确定性变为多数风险单位可预知的损失，促进车险费率市场化。

正向激励改善驾驶行为 ：从消费者角度，UBI 车险可以解决低风险客户为高风险客户买单的行业痛点，低风险客户拥有了更多选择权，其优良的驾驶习惯为其带来更多保费优惠。分级保费的设计，以及对车主驾驶行为的分析报告，将鼓励和引导消费者采取更安全的驾驶行为。

改善传统车险生态 ：UBI 对单体车辆的风险刻画，提升保险公司的客户识别能力、风险识别能力和精准定价能力，并遏止盗窃和欺诈风险，拓宽车险行业的服务边界。从车联网角度，UBI 作为价值链中的金融服务环节，占据了价值制高点，能够增强保险公司在车联网产业链中的话语权。

UBI 车险行业案例

案例：State Farm——车险改革计划

State Farm 成立于 1922 年，是美国最大的财产保险公司之一，同时也是美国最大的互助保险公司、排名第二的保险公司。该公司于 2017 年启动车险改革计划，与车联网厂商Hughes合作，通过 OBD 设备记录并上传车辆行驶信息（里程、油耗、时速等），通过云计算与人工智能评估车主驾驶行为的风险等级，并基于其风险变化精准定价。公司推出 Steer Clear 项目，用户可参加驾驶技能提升的培训教程，完成后可获得安全驾驶折扣；若行车过程中，出现事故或不安全驾驶行为，折扣将减少，倒逼车主提高安全驾驶能力。实行 UBI 车险改革 3 年后，公司赔付率降低了 6.4%，期间净利润 CAGR 达 24.5%。

案例：Root——驾驶评分APP

Root Insurance 是一家美国 UBI 车险服务提供商，充当保险经纪人角色，为用户提供汽车保险服务，并将个人驾驶行为纳入保险产品报价中。Root 基于物联网技术开发了一款车载信息采集和驾驶行为评分系统 App，利用 App 采集车主驾驶行为数据，如制动，路线规律性和转弯速度等指标维度，并对车主驾驶行为进行评分，根据评分结果提供不同的保险报价。目前该 App 支持一键承保、快速理赔和驾驶过程分享功能。与传统车险相比，Root 可以帮助车主节省 20％至 50％左右的保险费用。Root 推出推荐奖励计划，多人同时购买车险会得到保费奖励，这一机制使 Root 保持每月 20 万的有效用户增量，在 2019 年上半年的保费收入为 1.334 亿美元，是去年同期的 12 倍。

ADAS（Advanced Driver Assistant System）车险

ADAS 车险是一种结合图像智能处理算法和车联网技术的新兴汽车保险，主要基于驾驶员驾驶习惯和行车环境的差异化汽车保险产品，其产品设计的 核心理论 在于：通过驾驶行为数据对车主进行分级，驾驶风险较低的客户获得保险公司更优惠的保险服务，同时通过主动风险干预，改善司机驾驶行为，提高保险客户粘性。

定价模式 ：传统UBI车险定价基于收集驾驶人的风险信息、驾驶行为定价。ADAS车险定价则通过对驾驶人的驾驶行为、实时道路环境监测，结合图像自动识别风险，准确完整反映风险，主动预警提醒风险，为投保客户降低出险次数和程度，为保险公司降低车险赔付率、提高经营效益。

ADAS 车险优势

数据更全面促进车险精准定价：ADAS 车险估价模型不仅记录车辆的使用情况，也将司机的驾驶习惯、实际道路环境以及司机对不同情况反应处理的风险评估纳入估价模型。利用大数据和人工智能分析，通过实时车内、车外图像回传，锁定事故经过、驾车人身份及第一现场，可以有效地评估用户的风险，再结合多方面的风险因素，实现车险精准定价。

实时预警规范驾驶行为：ADAS 系统支持车内外的图像自动识别、实时事故预警，对于最新的 ADAS 技术，若在发出警报后一段时间仍未发现司机采取措施，系统甚至可能会直接进行主动式干预，通过系统的监督和帮助，改进驾驶员的驾驶行为，提高道路交通安全。

带动保险生态链创新：伴随着全球智能驾驶、无人驾驶的进程，相关产业也将发生巨变，以 ADAS 为核心衍生的商业模式和市场规模将远超预期，其中 UBI 车险的发展可有效拉动 ADAS 技术产业化以及保险生态链创新，包括产品开发、市场渠道、保单管理、理赔管理和技术创新等，实现行业双赢。

ADAS 车险行业案例

案例：Wavelength——远程车载手机APP

Wavelength 创立于 2018 年，位于美国加州硅谷，通过由人工智能技术研发出的嵌入式深度学习软件，为 ADAS 及无人驾驶系统提供边缘计算解决方案。公司通过在车内安装的计算机视觉传感器，记录司机实时行驶环境数据，从物理因素（行驶速度，车距等）、驾驶习惯、是否遵守当地交通规则三方面出发，通过记录数据为司机的驾驶安全系数进行测评定级，并依据测评结果提供精准的保险定价。据实际测试结果显示，Wavelength 一个月内收集的驾驶风险预测数据精度可与加州车辆管理局10年的行车数据媲美。此外，该 APP 可以支持实时事故预警和指导司机如何安全驾驶，改变不良驾驶习惯，减少理赔率，降低保费。