科技赋能货运保险 能否让大货车告别“能不保就不保”？

　　记者 韩业清

　　近年来,由大货车引发的事故频发,造成不可挽回的生命损失,令人触目惊心。6月30日,内蒙古阿尔山市发生重大交通事故。一辆大货车在超越同方向行驶的大客车时,与对向行驶的一辆重型自卸货车发生三车相撞并引起起火燃烧,目前已造成6人死亡。

　　大货车出事故的几率比较多,而且一出事故就是比较严重的事故。此外,大货车风险高并不仅限于自身正常作业方面,在不当获利方面也存在骗保黑洞。2017年,山东通报了一起自卸货车保险诈骗案,抓获犯罪嫌疑人61名,涉案金额近亿元。这是近年来全国范围内涉案金额最大、涉及最多、侦破难度最大的保险诈骗案。

　　可以料到,在保险保障不全、事故却高发的前提下,大货车的裸跑将会给交通带来多大的安全隐患,以及事故后的矛盾纠纷。

　　货运乱象丛生 承保逐渐被边缘化

　　目前,国内货车总量超过1500万辆,货运从业人员超过3000万人,但经营主体普遍以个人为单位,难以承担安全监管责任,更无力承担货运行业的高风险;由于车辆流动性较大,运输线路随机,无论是货运车辆还是货运行业从业人员都处于无组织的游离状态;加之利益驱动,大货车司机超载、超速、疲劳驾驶现象普遍。货运行业“多、小、散、乱”,造成保险企业与投保主体之间的矛盾始终难以调和。

　　一方面,货运行业的高风险,需要通过投保等一系列手段进行风险转移;另一方面,重大事故频发,货车行业“骗赔”、“诈赔”以及人为扩大损失等欺诈行为频频发生。在骗保案件频发、货车出险率居高不下的高压下,大货车承保逐渐被边缘化。

　　保险公司对于大货车一般是能不保就不保。理赔人员谈起大货车都会皱眉头,不仅是“出险率实在太高”给保险公司造成“损失巨大”,还因为恶意骗保犯罪的分子手段颇多,让人防不胜防。

　　精准识别风险 弥补定价的盲区

　　以往,由于保险公司对货运车辆风险识别不准确,定价模式模糊,只能通过车型、车系、品牌、吨位、使用年限等“从车”因素,粗略地区分车辆风险成本,无法做到对车辆风险进行专业、系统地分析预测。既不能干预风险、也不能改造风险、管理风险,故而造成赔付成本高、长期亏损的局面。

　　针对这一行业痛点,一个能够在全国范围内精准覆盖货运车辆数据、有效帮助保险公司在保前识别和量化风险、保中监控和防范风险、保后及时核查风险的数据平台应运而生。该平台由北京中交兴路信息科技有限公司(以下简称“中交兴路”)研发。在车联网数据平台的基础上,2018年8月,中国保险信息技术管理有限责任公司(以下简称“中国保信”)联合中交兴路发布了首个面向风险管理应用的重载货车车联网数据服务产品——风险评测模型。

　　中交兴路负责人李成才表示,保险行业传统定价模型,是基于车辆吨位、车辆类型、使用性质、保额、NCD系数来做车辆保费定价,而中国保信联合中交兴路开发的基于车联网从用数据的新一代保险风险评测模型带来了新的定价因子,包括模型评分、运营、道路、驾驶、业务数据等,为保险行业车辆精准定价提供了多维度的“从用”指标,弥补了原来定价的盲区。例如某可保车队业务有100辆车,通过新增“从用”因子评分,可以知悉车辆月均行驶时长、常跑路线有无变化、评测结果AB类优质业务占比50%以上,劣质业务DE类占比不超20%,从而判断该车队业务品质较好,属于优质业务,可承保。

　　风险事前控制 核保能力进一步提高

　　随着车联网技术的普及,使外界获取车辆的行驶里程、驾驶习惯、道路环境等数据成为可能。车联网数据平台通过获取车辆的驾驶、运营、业务类型、路况与天气等多维度数据,精确预测每辆车的风险成本成为保险公司降本增效的重要手段。

　　在车辆行驶阶段,车联网数据平台对车辆的违规状态跟踪查看,并针对超速、疲劳等状况实时提醒,进行事前风险控制。同时对车辆的行驶情况进行定位,从车速、里程、时间三个维度反映车辆行驶路线,实时查询、监测车辆行驶时长、报警总数、超速和疲劳驾驶等数据。并对车辆运营地域分布情况进行统计,反映出车辆整体运营情况。

　　在保险理赔评估阶段,车联网数据平台可以查询车辆在出险时间点前、后12小时的运行轨迹、车辆经停时间等信息。一方面可以观察车辆出险地点是否匹配;另一方面对查询区间车辆历史各经停点详情、疑似事故点进行自动识别和判断,提供理赔欺诈以及道德风险排查。提高了保险公司对重载货车商业的核保能力,帮助险企有效降低赔付风险。

　　自2017年11月起,中交兴路组织了人保财险、平安产险、太平洋产险、国寿产险等8家大型保险公司开展服务试点,为近300万台重载货车提供了850万次数据服务,有效降低货运车辆尤其是10吨以上货运车辆的整体出险率。