汽车保险的大数据应用需要

一、 我国车联网的发展现状
（ 一） ） 中国是汽车消费大国
中国从2009年起连续七年成为世界汽车产销大国，但汽车千人保有量仍旧偏低， 从2012年的83辆上升到2015年的110辆， 而全球平均千人保有量是165辆， 美国已经达到808辆， 中国至少还有50%的增长空间。到2020年， 中国的汽车千人保有量预计会达到200辆。
2015年国内车联网市场规模已达1500亿元。预计未来几年， 车联网渗透率将达到20%。
（ 二） ） 目前车联网存在的问题
首先， 联网车辆的安全性作为车联网的核心价值难以被用户感知， 目前仅仅停留在最普及的GPS定位防盗找车功能， ADAS的安全保障功能甚至无人驾驶所能提供的安全性能还处于实验阶段， 大规模市场推广有待时日， 日常车主反而更担心个人隐私的泄露。
其次， 联网智能终端数据标准不统一， 难以形成规模。中国是制造大国， 有上千家号称生产汽车的智能硬件工厂， 光生产OBD的厂家就难以统计， 各大供应商根据买家不同， 采集和输出的内容和标准也不一样， 这导致真正用到车联网平台上的数量难以达到可以指定标准的规模， 几乎看不到百万级规模的数据平台。
再者， 行业间平台未打通， 不能实现真正的大数据联网。目前， 车辆保险大数据平台中， 也只有北京、 上海、 深圳等个别城市的打通了金融保险、 交通安全部门的数据， 为续保车辆的保险提供多角度定价支持。
最后， 发展了十年的车联网仍未形成好的盈利模式， 大多只能通过免费的方式维持用户。车联网与相关的保险及汽车后服务生态发展不平衡， 盈利能力差。汽车保险的盈利能力一直很差， 保费规模通常是保险公司更重要的指标， 有了规模才可能有市场话语权， 类似很多互联网O2O模式， 很多中小保险公司都是依靠超负荷的市场费用在亏损地拓展汽车保险业务， 汽车后服务市场生态圈中的更多O2O平台也积极地烧投资大佬的钱在搞 “圈地运动” 。但没有盈利的模式何来可持续的经营一旦投资人切断投入， ******流再跟不上烧钱亏损的速度， 车联网中的大部分试水者将溺水而亡。
（ 三） ） 市场潜力巨大
车联网是智能、 安全交通的基础， 它能够支持运输、 快递及共享出行等行业建立全新的安全及效率管理体系。
车联网中的联网车的终极目标是实现无人驾驶， 这将彻底颠覆传统汽车、 交通、 车队管理和保险的概念， 创造新的交通管理及创新保险模式。
（ 四） ） 车联网的出路
车联网需要贯通产业链， 联合交通主管部门、 保险、 汽车制造商以及其他第三方协同推进发展。
“车联网+大数据” 支撑交通规划， 将大大改善人们的出行效率及生活状态； “车联网+保险” 将正向驱动大家养成良好的开车习惯， 充分利用大数据将给社会带来保险公平， 实现社会和谐。
二、 我国保险行业的发展趋势
（ 一） ） 中国即将成为保险消费强国
从2012年到2016年， 中国原保险保费收入从1.5万亿元到3.1万亿元， 连年超过了GDP的增长速度。2015年中国成为全球第三大保险市场， 占据全球8.49%的市场份额。
（ 二） ） 中国保险发展潜力巨大
首先， 保险密度不高。从2012年到2015年， 中国的保险密度从168美元升至272美元。而美国的保险密度是4017美元， 日本是4207美元， 英国是4823美元， 都是我们的十多倍； 全球平均保险密度为662美元， 也比我们高很多。根据 “新国十条” 设定的保险业发展目标， 到2020年， 预计中国的保险密度将达到500美元。
其次， 保险深度 （保费占GDP的比重） 不强。2015年我国保险深度为3.6%， 到2020年预计中国的保险深度为5%。2016年， 国内生产总值达到74.4万亿元， 2017年的预期目标是国内生产总值增长6.5%左右， 即使后三年增长率控制在6%左右， 到2020年， 国内生产总值也会超过90万亿元。届时， 我国的保费规模将达到4.5万亿元， 即在2016年基础上再提升50%。
三、 汽车与保险大数据的合作方向
（ 一） ） 智能车辆和设备的发展
UBI （Usage Based Insurance） 是基于驾驶行为和使用场景的保险， 通过车联网、 智能手机和OBD等联网设备将驾驶者的驾驶习惯、 驾驶技术、 车辆信息和周围环境等数据综合起来， 基于人、 车、 路 （环境） 多维度模型进行定价。基于UBI概念， 可以开发多样化、 针对不同人群的车险产品满足不同客户的需求， 也将为中国车险行业长期亏损的现状带来转机。
UBI是车联网在保险中的现实应用， UBI的实现依赖于对车辆各方面数据的读取技术， 包括前装、 后装及其他车载设备的技术在中国发展已颇为成熟。智能联网硬件到2020年的前装率将达到50%， 2022年， 车联网将覆盖全球90%的新售乘用车。到2035年， 所有车辆将实现联网。智能硬件将会逐步代替OBD， OBD使用功能单一， 用户缺少使用驱动力。
（ 二） ） 移动通信技术发展目前中国互联网、 移动互联网用户规模居全球第一， 作为人口大国， 中国的大数据将成为重塑国家竞争优势的新机遇。充分利用我国的数据规模优势， 实现数据规模、质量和应用水平同步提升， 发掘和释放数据资源的潜在价值， 有利于更好地发挥数据资源的战略作用， 增强网络空间数据主权保护能力， 维护国家安全， 有效提升国家竞争力。
再者， 不久的将来， 4G通信将升级到5G，技术升级使车辆信息实时传输得以实现， 这将对车险相关的定价、 理赔以及后续服务， 甚至是汽车后市场服务提供有力支持。
车联网大数据可以使保险公司进一步开发差异化产品、 预防道德风险以及寻求细分市场服务成为可能。
四、 汽车与保险大数据应用
（ 一） ） 政策支持
1.产业政策导向制定
2015年起， 国务院及工信部、 保监会、 汽车工业协会、 发改委、 科技部等各部委均出台政策， 制定车联网、 保险、 汽车等产业融合及产业发展的路径， 创造了良好的政策环境。2015年2月， 保监会发布 《关于深化商业车险条款费率制度改革意见》 ； 同年5月， 国务院印发 《中国制造2025》 ； 同年7月， 国务院发布 《关于积极推进 “互联网+” 行动的指导意见》 ； 同年9月， 国务院引发 《促进大数据发展行动纲要》 ； 同年12月， 工信部计划出台《车联网发展创新行动计划(2015-2020年)》 ；2016年3月， 中国汽车工业协会发布 《 “十三五” 汽车发展规划意见》 ； 同年5月， 发改委等制定 《 “互联网+” 人工智能三年行动实施方案》 。其中， 尤以2015年开始实施的商业车险费率市场化改革， 极大地体现了驾驶数据分析在保险行业的应用。
2.搭建大数据服务平台
中国政府计划2017年扩大各部门数据共享的范围边界和使用方式， 基本形成跨部门数据资源共享共用格局； 2018年实现数据统一共享交换平台的全覆盖； 2020年完善网络安全保密防护体系， 实现关键部门的关键设备安全可靠。
政府牵头建立公共服务大数据工程， 构建电子档案、 服务大数据； 探索跨部门、 跨地域数据融合和协同创新； 建立服务大数据平台， 共同利用大数据提升协同管理和公共服务能力， 积极吸引社会优质资源， 利用交通大数据开展出行信息服务、 交通诱导等增值服务。
完善大数据产业链。支持企业开展基于大数据的第三方数据分析发掘服务、 技术外包服务和知识流程外包服务。鼓励企业根据数据资源基础和业务特色， 积极发展互联网金融和移动金融等新业态。推动大数据与移动互联网、 物联网、 云计算的深度融合， 深化大数据在各行业的创新应用， 积极探索创新协作共赢的应用模式和商业模式。
促进政府数据在风险可控原则下最大程度开放， 明确政府统筹利用市场主体大数据的权限及范围。制定政府信息资源管理办法， 建立政府部门数据资源统筹管理和共享复用制度。
汽车与保险将会以数据为媒介进一步实现产业融合与渗透。由此未来将会有越来越多的财险公司运用政府搭建的大数据平台和自身的保险预测模型来进行风险选择。