大數據給司機打分 越靠譜以後買車險越便宜

「我開車少、又特別謹慎，一年都沒違章，為什麼還和別人交一樣的保費？」生活中很多人會有這樣的疑惑。

其實保險公司也有類似的困擾。讓客戶交的保費跟他的風險狀況相匹配，提供更有競爭力的服務和價格，是所有保險公司的目標。不過誰才是「好客戶」呢？因為無法準確判斷風險，很多車險公司大幅讓利希望擴大客群，結果反而面臨虧損。

5月25日，螞蟻金服宣布向保險行業開放首個「車險分」，以螞蟻金服在大數據、人工智慧、數據建模等方面的技術，為保險公司更準確識別客戶風險、更合理定價、更高效服務消費者提供依據。簡單來說，讓靠譜的人買車險更便宜，同時讓保險公司能長期健康經營。

以往車險定價更多從車的角度考慮

車險是與消費者最密切相關的險種之一，也是財險公司的主要業務。公開數據顯示，2016年全國有1.5億私家車主，涉及54%的家庭。但在車險行業，只有14家公司車險承保盈利，41家虧損的公司虧損總額達到63億元，行業虧損比例達到75%。精準定價能力的缺失，是這些車險公司面臨困境的重要原因。

太平財險副總經理戴曙燕表示，一般而言，車險的風險定價因素由「從車」（與車相關）信息與「從人」（與人相關）信息兩部分組成。目前國內車險定價更多考慮「從車」信息，比如車型、車齡、配置、車輛是否有「出險」等。

但真正是否發生風險，起決定因素的往往是車主本人的具體情況，而長期以來保險公司恰恰缺乏這類數據。

螞蟻金服保險事業群副總裁李冠如介紹，為了研究如何以科技手段助力保險公司，產出用戶需要的好產品，螞蟻金服成立了專門的保險數據科技實驗室。車險分就是這個實驗室的產物。

如今大數據幫車險解決「識人」難題

通過與保險公司的共創，研究人員發現，廣泛引入和挖掘「從人」信息，確實可以幫助車主識別潛在的風險水平。舉個簡單的例子，已婚已育人群的風險往往要比單身人士低；長期在兩個地點之間往來的人群，風險往往比沒有固定出行線路的人群要低；甚至人群的收貨地址是否穩定都跟出險的概率呈現出相關性。

李冠如介紹，基於這些研究，螞蟻金服將海量「從人」信息通過人工智慧等技術進行挖掘，對車主進行精準畫像和風險分析，量化為300到700不等的車險標準分，分數越高代表風險越低。這樣既能為保險公司提供幫助，又能保障用戶的隱私安全。

此外，實驗室跟保險公司還共創出職業特性風險度、身份特質風險度、信用歷史、消費習慣、駕駛習慣、穩定水平等細分標籤。保險公司在獲得用戶授權的情況下，可以查詢用戶的車險標準分，或是結合自身數據對標籤進行加工建模，得到自己的車險專用分，從而依據車險分進行更為公平的車險定價，以合理的價格把優質的客戶吸引進來。

李冠如表示，根據個人身份、行為習慣來提升車險定價準確性，在美國等國際市場已經是非常成熟的技術。螞蟻車險分將向所有有意願、有能力使用車險分提升風險識別能力的公司開放，並且前期將免費開放。

據了解，目前人保產險、太保產險、國壽財險、中華聯合、太平產險、大地保險、陽光產險、華安產險、安盛天平車險等9家保險公司已經與螞蟻車險分達成了合作。

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