京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“保险+大数据” 车险费改怎么玩_数据分析师
酝酿多年的商业车险费率市场化改革(简称“车险费改”)最近有了新进展。
在6月26日至27日召开的中国保险行业协会第25届全国机动车辆保险人联席会议上,保监会副主席陈文辉明确表态,商业车险改革应坚持市场化方向,将商业车险条款费率的制定权交给保险公司,把对商业车险产品和服务的选择权交给市场。
从车险公司处获悉,此次费改将在现有车险定价模式的基础上,实施国际上通行的车型定价模式,最终实现品牌车型的差异化定价。
然而,对于各家保险公司来说,实现自主定价的前提,还需要大数据的支持。有业内人士认为,未来拥有真实客户信息的车联网大数据将是各家保险公司争抢的一块蛋糕。
车险费率或改为按车型定价
在6月26日至27日召开的中国保险行业协会第25届全国机动车辆保险人联席会上,多年来“雷声大、雨点小”的车险费改确定了改革的主基调。
保监会副主席陈文辉在会上表示,商业车险改革应坚持市场化方向,将商业车险条款费率的制定权交给保险公司,把对商业车险产品和服务的选择权交给市场。
记者从车险公司处获悉,此次费改将在以新车购置价、车龄、座位数等因素为核心的现有车险定价模式基础上,实施国际上通行的车型定价模式,最终实现品牌车型的差异化定价。
车险的定价方式主要有保额定价、车型定价及使用定价三类。车型定价是欧美保险市场普遍采用的车险定价模式,对车辆风险的评估准确度更高。而我国目前仍处于保额定价阶段,即车险费率施行统一标准,没有费率区隔。
“但是目前,中国市场上的车型多且杂,没有统一的车型出险、赔付数据,制造、承保等数据。而这些数据,一家公司很难掌握,所以如果行业统一测算一个数据,这样可能会对险企的帮助大些。”一家车险公司人士表示。
据媒体报道,目前,中国保险行业协会正着手开展“车型名称标准数据库”的建设,在全行业层面统一车型名称,研究分车型风险等级,为车型定价提供技术条件。
一位财险人士告诉记者,由于每个车型零配件价格和维修成本的不同,所以,积累了数据之后,根据每个车型在出险之后赔付情况的不同,就可以对车险费率进行调整。
此外,车险费率市场化后,车险定价还将与不同车型的“零整比”(指零配件与整车销售价格的比值)挂钩,而不是现在的新车购置价。
今年4月,中国保险行业协会和中国汽车维修行业协会联合发布的汽车“零整比”报告,其中强调零件价格越高,零整比就越高,相应保费应收取的就越高。也就是说,新车价差不多的两款车,如果“零整比”相差很大,相应保费也会相差很大。
车联网应用下的新指标
事实上,车险费率的改革,影响的将不仅仅是保险公司,还将涉及与车相关的任何人和物,诸如4S店、维修机构和每一位车主。因此,车险市场化改革并不是一蹴而就,第一步就完全将市场放开。
北京工商大学保险系主任王绪瑾认为,对于保险公司来说,要取得车险费率定价自主权,主要的问题在于未来定价的依据,损失率怎么确定。
对此,一家国外车联网公司代理商认为,车联网大数据的建设必不可少。这是车险费率变革的一个重要因素。
人保财险执行副总裁王和在接受媒体采访时表示,“车联网市场无疑是一块"天大的蛋糕",车联网将从根本上改变车险行业,可能引发一场革命。这是未来发展的必然方向。”
除了传统的座位数、车龄、新车购置价因素,以及有可能的车型因素外,还有更多的数据可以加入到车险定价中来。
值得一提的是,此次车险费率改革有一个重要的参考依据,就是驾驶者的因素。驾驶者出险理赔记录、违章记录和行驶记录等都将成为重要指标。一家财险公司人士表示,“车险竞争最核心的是客户,如果哪家能拿到一手客户的真实信息数据,那将会形成一个强有力的竞争。”
上述车联网代理商认为,保险公司只要掌握了这个数据之后,可以对此精算确定费率。对于拥有不好数据记录的驾驶者,保险公司可以选择提高保费或是不让其参保。而对于优质驾驶者保费就有可能降低。
据了解,目前除了有一些专门进行车联网大数据建设的公司外,大部分的险企都建有自己的数据库,行业内的人保财险、国寿财险、平安财险和太平洋财险等多家公司也在试水车联网。
王和介绍,目前,人保财险已经完成硬件选型和采购,平台搭建,并在北京地区完成了内部测试,下一步,人保财险计划在全国选取5个城市,面向人保客户进行更大范围的测试。
车险费率或可享五五折优惠
在我国的财产保险保费收入中,车险所占比重最大。前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国汽车保险行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示,2013年我国汽车保险行业实现保费收入4300亿元左右,同比增长7.8%。
但从险企公布的2013年年度报告来看,去年国内49家经营车险业务的财产保险公司,仅有人保财险、平安财险、太保财险3家上市险企实现盈利,其余46家险企车险承保全部亏损,最多亏损超5亿元。
这一现实倒逼车险费率市场化的加速。业内期盼改革能够带来更多发展机会和更大的灵活性。
事实上,对于车险业的费率市场化,保险公司有自己的考虑外,消费者也有自己的“担忧”。不少车主关心车险费改之后,车险价格是否会上涨?
“车险费率市场化不能从根本上解决目前保险公司车险业务亏损的问题。”王绪瑾表示,不过从国际经验来看,市场化之后,价格下跌的可能性大点。
据一位业内人士透露,此次的费率市场化除了改变基础费率外,还设有渠道因子和自主调节因子。保险公司要根据车型来运用这些因子进行定价。
“现在公布的基准费率是0.65,自主调节因子和渠道调节因子均为0.85。车险费改之后,一般的险企可能会用上这两个因子中的一个。按这样计算,就是0.55,也就是5折多一点。此外,不排除有公司给专属客户或是优质客户,多使用一个调节因子,那这时候费率就会比0.55还要低。同时,监管部门也可能给经营比较好的保险公司扩大自主调节因子的权限,那费率还会往下降。”上述业内人士表示。
据透露,在目前征求意见的新版条款中,要求车险公司费率往下降,但保险责任却在扩大。在目前车险业务已经亏损的情况下,对于保险公司来说,车险费改更多是一种挑战。
王绪瑾认为,未来怎样形成新的利润增长点和利润来源,经营费用的降低和服务的改善将是重要的竞争方面。未来人们会选择价格合适,服务好的公司去投保,消费者将“用脚投票”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20