【大数据在汽车保险行业的应用探究10000字（论文）】

大数据在汽车保险行业的应用研究目录TOC\o"1-2"\h\u12404大数据在汽车保险行业的应用研究 119948摘要 1281251绪论 1300621.1研究背景 1305261.2国内外研究综述 2317941.3研究思路 347002汽车保险业大数据应用现状及问题分析 4215632.1汽车保险业大数据应用现状分析 4264222.2汽车保险业大数据应用存在问题分析 4131703TP汽车保险公司大数据应用实例 5211003.1TP汽车保险公司简介 5288953.2TP汽车保险公司实施大数据应用的背景分析 6204923.3TP汽车保险公司基于大数据的定价模式创新 7155893.4TP汽车保险公司基于大数据的理赔管控创新 7269894汽车保险行业大数据应用优化策略 851304.1大数据在汽车保险领域的具体运用 8100534.2基于大数据的UBI汽车保险策略 923844.3汽车保险UBI车险数据模型构建 11207725总结 1111324参考文献 12摘要保险业是数据密集型和信息密集型行业。它不单是大数据的生产者，同时也是大数据的消费者。本文结合大数据与保险的理论，主要对大数据应用的时代背景展开具体的研究分析。具体包括大数据在保险领域的应用、大数据应用现状分析、大数据存在的问题分析以及大数据在保险领域应用的内外部环境分析，并通过TP车险公司具体分析大数据在保险行业的实际应用。分析揭示了大数据技术在保险行业的应用现状和存在的不足。基于大数据的TP车险应用研究，进一步加大了未来大数据在车险行业应用的可能性。关键词：大数据；汽车保险行业；行业监管1绪论1.1研究背景当今世界正在经历人类历史上最深刻的变革。爱德华·戴明说过：“我们信仰上帝，除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”大数据既是一场技术革命，同时也是一场经济革命，更是一场国家治理的变革。维克托·迈尔·舍恩伯格教授在他的著作《大数据时代》中说：“大数据是一种资源，它使人们获得新知识，创造新价值或改变市场、组织和政府之间的关系。“大数据”意味着我们能够用大规模数据做更多的事情。这就是为什么“大数据”也被理解为快速分析和提取大量不同类型的数据。与互联网的发明一样，“大数据”既是一场信息技术革命，同时也是启动开放治理、加速商业创新、引领全球社会变革的有效工具。全球保险业正处于技术驱动变革的新阶段。以互联网、移动互联网、社交网络等为代表的数字技术迅速影响着保险业的日常运营和竞争环境。保险业是一门基于大数定律的科学，当然，根据这一定律，在所有新兴技术中，大数据对保险业的影响是非常大的。“大数据是以复杂的形式收集、分析和解释大量数据，从而改变创造商业价值的方式。”1.2国内外研究综述大数据以新资源、新工具、新思维方式成为新的价值创造源泉。通过应用大数据，寻找新的商业模式，创造新的商业价值，是当今企业竞争的必然选择。依据2015年高德纳公司的一项调查，近年来，大公司逐渐加大了对大数据技术的投资力度。超过70%的北美公司已经或计划在未来两年内投资大数据行业。2014年，与大数据相关的软件、硬件和服务的产值接近3万亿美元，未来三年将保持近40%的增长率。据相关机构研究，到2020年，大数据将产生6100亿美元的GDP，占GDP总量的1.7%，大数据和开放数据也将使欧盟GDP增长1.9%。大数据涉及面广，回报和更新的速度日益加快，具有前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力非常大。从世界工业经济发展的历史来看，大数据技术的应用和创新能够充分应对未来数据爆炸的挑战，创造巨大的经济和社会价值，从而显著提高社会生产力。美国当局在1993年宣布了“信息高速公路”计划，大数据的应用是美国自1993年计划以来的另一项重大技术发展努力。2012年3月，美国7个政府部门与该委员会共同推动了一项大数据专项研发计划，并投资2亿美元用于大数据处理技术和工具的研发。美国的大数据研究项目上升到国家战略的高度。美国政府将大数据视为“未来的新石油”，并将其称为美国的国家发展战略，将对美国和世界未来的技术和经济发展产生重大影响。2019年以来，美国政府实施了三轮大数据应用政策。中国政府和相关机构也非常重视大数据战略。2011年，中国工业和信息化部公布了《物联网“十二五”发展年规划》。它介绍了计算机技术，这是四个最重要的技术创新之一。存储与挖掘、图像与视频智能分析技术是大数据的核心技术，除此之外，数据检测、传输、安全等技术也与大数据密切相关。2013年2月，中国科技部公布了国家973计划和国家科研计划的主要方向，大数据计算基础研究成为信息科学领域的重要方向。广东省在全国率先实施大数据发展战略，要求开放交流，促进大数据应用，推动国家大数据研究和应用发展，推动社会各方面创新，建设“智慧广东”。中国企业正在积极应用大数据技术。中国三大通信运营商都在各自的领域积极采纳和推广大数据应用，并取得了很好的进展。阿里巴巴计划成为中国第一个数据分析平台。公司利用海量的商业交易数据，自动评估是否应该向使用大数据技术的公司出借，整个过程无需人工干预。2019年3月，中国国务院副总理李克强在政府工作报告中指出：中国应该建立一个新兴产业的创业平台继续监控移动通信的进步，在制造业、大数据、新能源以及集成电路等方面不但进行创新，引领未来产业发展。大数据首次被纳入中国政府工作报告，在很大程度上得到了国家政府的大力支持，从而进一步成为新兴产业。中国共产党第十八届五中全会公报提出实施“国家大数据战略”，标志着大数据战略正式上升为中国国家战略，并开启了中国大数据建设的新篇章。我国的保险业也被指数级增长的数据所包围，主要是网络和电话营销，收集了大量的数据，中期保险和财务信息、大量的视频、音频、照片、个人身份信息等造成保险业收集的信息量显著增加。中国保险业的大数据意识日益增强，其重要性也是显而易见的。通过大数据开发新业务，防范和化解风险，保险业也在不断实施新的创新和业务。中国保险协会组织建设全国车险信息平台，创新共享平台大数据服务模式，提出平台生产功能、风险管理功能等功能的建设。中国人民财产保险与德勤会计师事务所合作建立保险诈骗防范平台，中国平安保险公司与百度合作研究车险用户互联网行为模式，从而进一步调整产品策略，并对产品展开创新。中国大地保险集团与IBM公司合作，经过部署ECM解决方案，并构建新的保险管理系统，在一定程度上提高了保险系统的效率以及信息管理和业务决策的效率。但目前国内保险行业依旧存在对大数据给业务带来认识不清、发展思路不清、认识不足等一系列问题。1.3研究思路以大数据和保险的基本概念和理论为基础，深入分析大数据对保险业的深刻影响，从保险基础的角度揭示在保险业研究大数据的重要性。除了核心保险行业，还按类别分析了大数据在核心保险行业的实际应用情况。与此同时，还从保险业的内外部环境条件揭示了大数据应用的现状和挑战。由于保险项目的多样性，汽车数据的收集和存储相对来说是比较容易的，所以目前汽车保险行业对大数据的使用要比人寿保险行业成熟且复杂得多。本文旨在结合汽车保险行业的特点。以大数据技术的应用为基础，进一步提出UBI车险活动在车险中的相关探索。2汽车保险业大数据应用现状及问题分析2.1汽车保险业大数据应用现状分析根据中国保监会发布的一项公开研究，结合保险业的一般情况，80%的公司尚未建立专业的大数据研发团队，67%以上的研发团队的人数在10人以下。除IT部门外，超过10%的员工来自于其他部门。目前严重缺乏涵盖广泛学科和跨学科的综合数据。大多数保险公司认为，建立一个专业的大数据研发团队对公司来说将是昂贵的。当需要使用大数据技术时，可以付费给其他人，也可以外包给外部研发团队。从商业角度看，交叉销售是最能体现大数据应用的领域之一。2019年，多家大型保险公司利用大数据进行交叉销售，新合同保费达630亿元，较上年同期减少135亿元。从整个行业来看，保险行业大数据技术的应用走在其他行业的前列，但实际情况却是仍落后于互联网行业。根据交通部的统计数据，截至2020年底，汽车保有量已上升至3.1亿辆，2017年，在公共安全交通管理部门重新登记的车辆达2813万辆。汽车在人们日常生活中越来越常见，汽车行业也成为了金融领域的重要组成部分。车险收入占财险总收入的70%以上，2020年保费收入将超过7000亿元。然而，总的来说，汽车保险行业正在亏损。到2020年，53家保险公司中有40家已经失去了汽车保险业务。造成损失的主要原因是渠道成本太高，破损率太高。渠道费用占总成本的40%，赔付费用占总成本的50%。汽车保险行业落后于银行和证券等其他金融行业。银行和证券行业已经在行业内建立了数据共享平台，所以车险行业为大数据应用奠定了良好的基础。但保险业建立数据共享平台的时间相对来说还是比较晚的。对于车险行业本身来说，大数据应用的内部使用和传播还处于非常原始的阶段。未来，行业内的数据平台话需要大力发展，并对其不断拓展。2.2汽车保险业大数据应用存在问题分析在中国大陆，近60%的汽车保险公司已经开始使用联网汽车技术，只有不到20%的公司采取了平台生态圈。UBI车险在欧美市场的推广要比在中国发展得多，但是UBI车险产品在中国国内市场的推广好像尚未形成气候。乐观主义者认为，尽快推广UBI车险业务，目前车险产品同质化严重的问题才能得到解决。也有悲观者认为，如果UBI产品以更低的价格推出，在很大程度上可能会造成行业更大的损失。然而，如果保险公司真正利用车联网保险产品，其风险选择和筛选将更加专业化，在业务流程中有足够的专业知识来识别理赔欺诈和风险管理。这将会在很大程度上实现保险公司整体成本百分比的逐步降低以及整体客户体验的改善。广受推崇的健康保险，通过采集可穿戴设备，实施大数据挖掘技术，进一步实现客户的健康管理。但根据目前的情况，大多数保险公司都持观望的态度，可穿戴设备具有良好的发展前景，但隐私保护的道德和法律风险相对来说比较高，消费者对披露个人健康信息的接受度也值得怀疑。要想取得较快的进展，只能进一步完善相关的法律法规。电子病历和来自医疗机构的健康数据对保险公司来说相对更有用。经过访问客户健康信息，能够更好地进行风险度量、更主动地处理索赔和获得更全面的信息。互联网大数据行业与各行业之间的合作势不可挡。经过跨部门合作，能够建立一个以知识为基础的立法法规的。当然，在这一过程中会涉及很多问题，但这种趋势是不可避免的。3TP汽车保险公司大数据应用实例3.1TP汽车保险公司简介TP车险是中国第一家汽车保险公司，成立于2004年12月31日，经中国保险监督管理委员会批准。公司总部位于上海浦东新区，注册资金6.7亿元。TP的主要业务是提供强制性汽车保险，即机动车辆商业保险，以及其他财产保险政策，如企业财产保险、货运保险、家庭财产保险、产品责任险等业务。TP车险在中国保险市场创造了多个第一，同时也是保险业第一家将非核心业务外包的保险公司，还是第一家为车主提供全面汽车安全管理和服务的财产险公司。TP汽车保险公司启动了非核心外包流程，实现了低成本管理和专业化运营。这种原始的保险业务模式在保险业得到了广泛认可。TP车险创新产品：公司有“车碰车车辆损失险”、“车辆损失综合险”、“车辆损失一切险”三大产品系列。不同的车主可以找到最适合自己的产品系列。车辆损失综合险是一种既满足行业A/B/C要求，又保持产品独特性的产品。车辆损失综合险不直接包含主要保险条件。主要保险包括涉水保险和自燃险，即使此类事件的发生概率相对来说比较小，但损失是非常大的，对于这类事故不用额外支付费用就能享受全面的保障；从而实现以同样的价格享受更多的保障业务。3.2TP汽车保险公司实施大数据应用的背景分析3.2.1汽车保险定价模式的逐渐演变催生大数据应用创新汽车保险又称机动车辆保险，是属于财产保险范畴的。保险属于运输工具保险所承保的机动车辆的责任和第三者的人身伤害。被保险人是拥有机动车的法人、团体或个人。保险标的是各类车辆，包含摩托车、有轨电车、电瓶车和其他特种车辆。汽车保险主要包括两种保险，一种是交通事故责任强制保险，另一种是属于非强制保险的商业险，能够根据自己的意愿投保。从保险公司的角度看，它分为两类：一类是基础保险，由两类保险组成，即车辆损失险、第三者责任事故保险；另一类是附加险，必须与主保险挂钩，才能进行购买，包括很多种类的保险，包括玻璃单独破碎险、车上人员责任险等。值得注意的一点是：保险公司不能强迫客户购买。房地产保险尤其是车险领域的逐步细化，使得车险的定价也在不断适应消费者的需求，同时新的定价模式也接连出现，这是机动车辆保险市场进一步完善，消费者的购买理性进一步增强的必然选择。首先以保险金额的定价为基础，然后是根据车型的定价，并不可避免地向基于使用的保险价格过渡。其中最基本、最简单的是保险金额定价模型，公司的经营者根据购买新车的价格确定汽车保险费，而不考虑车辆型号，更不用说考虑人的因素。在商用车价格市场化改革之前，中国车险市场的车险产品定价依旧保持在原保险价格不变。由于“高保低赔”，客户投诉和诉讼逐渐增多。保费定价的弊端日益显现，车险定价迫切需要改革。3.2.2汽车保险经营模式由粗放转向精细化为大数据应用创造条件国民经济不断发展的同时，我国的房地产保险行业也得到了快速的发展，尤其是作为房地产保险行业的主导产品，车险得到了突飞猛进的发展。车险占公司资产的70%以上，甚至高达90%以上。国内车险行业的发展水平还比较低，仍处于比较原始和粗放的开发阶段。中国的保险总收入不到GDP的5%，保险业的规模相对来说比较小。人均保费规模居世界80名之后。相比其他世界发达国家，保险深度与保险密度仍然很高。国家经济水平相对较弱，居民收入相对较低，且从事家庭保险的时间较短。大众消费群体的保险意识还需要进一步加强。改革的不断深入，使得中国经济进入新常态，创新驱动发展理念也逐渐深入人心。保险业原始而广泛的价格竞争越来越无法满足现代发展的需要。盲目追逐高额利润不再是一个好主意。中国保险业已逐步转向精细化管理。没有目的的进行规模扩张和综合管理已经不适合互联网时代保险业的发展，尤其是车险行业的保险和理赔管理。这是一项长期以来赋予保险业，尤其是汽车保险业的历史性任务。数据策略能够实现车险经营管理的精细化，进而推动整个车险行业的健康发展。3.3TP汽车保险公司基于大数据的定价模式创新纵观中国财险行业，目前能实现保险盈利的财险公司只有8家左右，其余的都处于盈利边缘或严重亏损。所以，构建差异化的核心定价能力，利用大数据新技术打造适应保险公司自身业务发展的精准定价能力是非常重要的。自2004年成立以来，TP汽车保险的核心竞争力不断增强。凭借高效的数据处理能力，公司将数据视为公司最大的资产，致力于发展成为“数字化”保险公司，打造本国一流保险公司。TP汽车保险公司的“好司机”策略是一种大数据思维。公司充分利用大数据技术，核心业务管理系统的保险系统使用来自交管部门的数据。通过从车辆驾驶行为数据中提取驾驶习惯和客户行为，并对无保险理赔的客户进行分类；对于“好司机”前一年或近几年的事故险或非事故险赔偿，这类司机群体将给予更高的价格优惠，实现客户群体差异化管理。使用DQ保险风险的定价系统，针对客户的诸多使用车辆的行为进行量化的数据评分，分数范围为0~120。通过明确和可测量的点来确定保险业务的利益，测试结果较好的投保人获得加优惠的保险折扣系数，评级较差的投保人获得较少的保险价格折扣系数；得分更差的投保人得不到相应的价格折扣系数，此外，严重超出接受范围的会拒绝承保。利用数据的定量评分系统，对公司进行筛选。优质业务特权协议可以留住大部分优质客户，将不良保险活动挡在公司门外，在一定程度上提高了公司的能力，同时还减少了公司的保险损失。除此之外，还在一定程度上提高了对优质客户的认可度与忠诚度，并保持差异化和公平的价格，这是保险业务最重要的原则之一。同时，车主可以通过提高或降低保险费率、进行不良修理等方式来改善自己的驾驶行为，因为保险价格的降低因素与车主的驾驶行为直接相关。车主的驾驶行为有助于整个社会对交通规则的遵守，而培养良好驾驶行为的车主群体对改善社会交通环境具有积极影响。通过实施以大数据的“好车主”战略为基础，TP车险在一定程度上提升了公司的风险识别能力，从而筛选优质的客户群体，并改善了客户群体的驾驶行为。3.4TP汽车保险公司基于大数据的理赔管控创新3.4.1不断提升汽车保险理赔服务是行业监管的刚性要求2019年，全国保险监管工作会议明确了“以服务为中心、严监管、防风险、促发展”的工作方针，要求财产保险企业在提高理赔服务质量的同时，彻底改变理赔难的局面。中国保监会发布了全面解决车险理赔严重问题的工作方案。它要求保险业在三年内继续提高赔偿服务意识，不断加强赔偿服务基础设施，从而进一步建立健全的保险理赔服务体系，在一定程度上提高了理赔服务的质量、标准化以及舒适度，同时还不断推出新的理赔解决方案。除此之外，建立了规范的理赔服务机制、制度和程序。汽车保险理赔服务的评估体系和评估方法也在不断发展。行业监管部门应建立车险理赔监督评估制度和制度，并定期检查车险理赔计划。中国保监会一直解决汽车保险理赔质量差、理赔困难等问题。怎样依托互联网平台和大数据技术资源，改革理赔服务模式，并进一步解决车险理赔难的问题，是车险公司面临的现实问题。3.4.2TP公司基于大数据的理赔管控与服务创新实例TP车险利用大数据技术，在理赔管理方面展开多项创新。在保险理赔反欺诈领域，累计索赔数据库审查了有关保险欺诈的信息和材料，并总结了索赔欺诈的已知特征。按时间段以及出险特征等，开发一个针对酒后驾驶风险的欺诈检测引擎。该反欺诈检测引擎嵌入在索赔风险管理系统中，实现自动系统识别、自动筛选、自动调查和系统验证。大数据技术能够处理大量无法用人工识别补充的理赔信息。辅以人工甄别，在很大程度上提高了理赔反欺诈工作效率，从而进一步避免了风险特征的排除，在打击保险欺诈方面发挥了重要作用。通过对车险数据和行业内外信息的获取和深入挖掘，得出影响车险保费的因素适用于车险客户服务创新的结论。车险理赔情况动态预警，车辆风险自动提示的推出，得到了保险客户的认可，使企业在差异化服务方面具有竞争优势。经过研究分析保险客户的大数据技术，除此之外，有针对性地研究分析理赔客户，并提供与保险相关的服务，从而进一步提高理赔服务的质量和效率。经过大数据挖掘和技术的应用，TP公司的内部控制和管理能力也在不断发展。行业的高损失率唤醒了公司的警惕。公司通过整理分析理赔数据，确定某一工种车间发生事故较多，因此安排赔偿人员对该工种进行详细检查，掌握主要证据。此外，还根据分析所得结果将修理厂分类。此外，TP车险在日常经营管理中经常采用欺诈因素风险模型，对以往理赔的行为、销售、客户、保险水平等数十个风险因素进行仔细筛选。识别风险因素，进行数学建模和数据挖掘，并将其应用于事故风险的预防和管理。该系统已在全国范围内进行测试，实现了高风险索赔的自动识别，在很大程度上提高了索赔管理和控制水平。4汽车保险行业大数据应用优化策略4.1大数据在汽车保险领域的具体运用大数据技术必将推动车险定价技术进入一个新时代。通过大数据技术的应用，保险定价技术使用的数据不再只是过去的数据，而是实时数据。传统计算机收集的人口样本数据似乎相对较少。定价依据的是大众汽车的多渠道数据。传统的结构化和半结构化数据只是价格数据的一部分。如果更多的非结构化数据需要精算价格。大数据技术遵循保险的基本原则，即大数定律。价格是保险公司最重要的竞争力。依托大数据技术塑造自身的定价能力，必然会使保险公司形成自身的核心竞争力，在激烈的市场竞争中拥有话语权和主动权。UBI车险是大数据技术在车险行业的经典应用，保险公司利用车联网技术，收集司机及司机的驾驶习惯、行为模式和思维模式的多维信息。在导致机动车事故的因素中，70%是人为因素。显然，基于UBI车险定价模型收集了大量的数据，对最能描述车祸可能性的主要因素进行了总结和提取。因此，最好投保机动车辆的风险，保险价格要根据车辆的风险进行调整。这种定价技术确保了公平合理的保费，并允许保险公司蓬勃发展。汽车网络技术的发展是UBI汽车保险能力的核心。汽车联网技术使存储车辆行驶数据以跟踪车辆行为成为可能。另一方面，可以实现对驾驶员的管理，同时收集驾驶员的驾驶行为和驾驶行为，收集大量数据，形成精算定价的重要依据。国内一些专业运输公司在车辆互联网技术的应用方面取得了一定的成果。在大数据时代，保险和汽车行业的产业融合越来越强。保险公司作为汽车保险公司的保险对象，越来越多地参与到汽车产品的设计中。在未来，一些汽车设备可能会安装保险来收集大数据。因为保险公司有车辆使用数据，他们有更准确和可测量的事故图像。这一信息对汽车行业来说越来越重要。在大数据时代，保险公司正在渗透汽车行业，未来制造企业将会越走越深。4.2基于大数据的UBI汽车保险策略将大数据与基于大数据的UBI车险策略相结合，产生了基于使用的UBI车险。收集司机的驾驶行为，了解司机的个人信息，实现精准定制定价。使用UBI产品定价模型，车主可以得到相对公平合理的保险价格，保险公司也可以通过准确定价提高风险管控能力。4.3.1UBI与汽车保险产品定价UBI车险定价模型除了考虑汽车价格、车型、年龄、里程、驾驶、损坏数据等传统因素外，还必须考虑车主的驾驶时间、驾驶习惯、驾驶频率、交通违规、制动方式、燃油等因素。消费、驾驶速度等。OBD通常在车辆出厂前安装，这些数据源主要是信息公司或互联网公司。基于大数据的车险UBI定价模型是P(保险价格)的以下特征(F)，包含多个价格因素：P=F从技术角度来看，获得有关机动车车主驾驶行为的数据需要技术援助，迄今主要集中在可在移动电话终端上随时获得的卡片服务。一种为大多数车主收集数据的方法。海量数据将成为未来保险价格的重要参考。收集信息的OBD设备是车主获取大数据信息的重要载体。UBI车险的发展趋势和前景取决于OBD设备的广泛应用。此外，由于互联网公司天生具有数据采集站点的特点，互联网公司的大数据管理也成为车险行业关注的焦点。基于大数据挖掘技术和海量大数据管理，互联网企业可以开发车险关键UBI定价模型，促进车险行业的持续发展。总体而言，UBI在中国的推广和实施还需要一段时间。究其主要原因：首先，UBI保险模式覆盖产业链广泛，包括数据采集终端、数据模型、保险公司、服务提供商和用户。这需要多方合作。其次，目前仅由GPS和G传感器采集的数据存在一定的误差，因此UBI保险的最终落地过程需要对算法进行一定的优化或者可以与OEM厂商合作实现。数据采集可以实现最终的UBI保险模型，这也需要UBI项目研发团队或公司进行深入开发。第三，政策灵活性是这一部门发展的动力。第四，目前只有保险公司为全民健康保险买单，推动力尚不明确。需要进一步的商业模式和规划，以促进发展。第五，用户隐私问题是UBI车险技术不可避免的问题，已经成为该技术应用的瓶颈。4.3.2UBI与汽车保险理赔风控管理就现实来看，车险理赔过程中过度维修保养的道德风险始终影响着车险领域的良好发展，这也是车险公司重视的一个方面。除此之外，在实际中还会出现一种情况，就是一辆状况良好的车被认为是需要修理的车。其中最获利的就是维修制造商。基于大数据的UBI车险推出后，可以最大限度地管理损失评估风险。首先，每辆车都有来自OBD设备的实时信息，通过数据采集可以获得实时驾驶动态，有效降低虚报风险情况的发生。除此之外，车辆事故的实时信息会传输到保险公司。这就使得事故的实际情况一目了然，从而有效防止司机的误报。第三，绝大部分保险公司都拥有UBI车险，有着大量的车辆维修数据，车辆维修方法可以通过数据库来找出准确的答案，避免因数据不对称而造成的维修费用过高。第四，利用大数据的技术手段，获取专业维修商如4S车间、专业维修商的维修数据，提高对维修商的管理水平，防止车间厂家使用不当。第五，基于UBI车险的理赔解决方案可以实现理赔流程的场所化，提高客户的参与感和体验感，有助于增加客户黏性，增强客户对公司的认同感。4.3汽车保险UBI车险数据模型构建UBI数据模型包含多个组件，是UBI车险的重要组成之一。难点不仅在于收集大量车辆行驶状况的实时信息，还在于从复杂数据中创建科学的数据模型和算法，以评估驾驶员在操作中会出现的一些风险，结合这些情况构成收费定价基础的风险因素。总的来说，改进UBI数据模型需要对两部分数据模型进行完整的构造。第一，要结合设备收集用户的行驶里程、驾驶行为等信息，并结合一定的风险信息，然后根据不同的权重进行分类。初步计算得出驾驶行为点，初步分析数据模型用于施工。在此基础上，要按照保险公司的实际情况建立标准的数据模型。然后将前者与后者进行比较，以获得准确的结论，作为溢价定价的标准之一。图4.1UBI车险保费定价模型图就得先来看，市场上大多数最常见的UBI汽车保险模型都是基于里程的。一个不能正确描述驾驶员驾驶行为的因素是保险定价中一个非常关键的“从人因子”特征。如果对各种驱动因素没有足够的重视，风险管控的改善就不会有效。对危险因素应定义额外的计算方法。评估每个用户旅程。每次行程结束后，计算相应的分数。