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做好UBI的两个关键点

日期: 2016-07-07
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随着众多国内优秀企业发力互联网车险市场,将车险与互联网、车联网相结合已成为大势所趋,互联网车险市场的发展潜力无需赘言。对于互联网车险,现在需要考虑的已不是要不要做,而是怎么做,市场参与者怎样才能建立自己核心的竞争优势。

中国互联网车险市场升温

秋去冬来,天气越来越冷,而互联网车险市场却不断升温,大事不断。1026日,中国移动车联网与中华联合保险公司联合发起了一场让利促销活动。消费者购买中华联合保险公司指定车险产品,即可在原有价格基础上再打85折,同时有机会获赠中国移动提供的4G OBD盒子与流量。这是中国移动车联网首次与保险行业进行跨界合作。114日,都邦保险和南京人人保网络技术有限公司宣布签署战略合作协议,推出按照驾驶里程支付车险保费的里程保产品。具有良好驾驶习惯、年行驶里程在10000公里以内的车主,选择里程保产品,年度商业险的价格将有望低至1000元以下。116日,众安保险与平安保险共同推出保骉车险,双方将以合作共保的形式联手,依靠双方大数据资源,以OBDADAS、多通道场景式理赔服务体系等创新技术为驱动,力图实现车险的差异化定价和精准服务。

以上三个事件对中国互联网车险市场的发展可以说都具有一定的里程碑意义。中国移动作为中国最大的电信运营商,它在车联网领域的深度布局,以及与保险行业的首度合作,本身就是对互联网车险市场发展前景的看好。南京人人保公司在UBI领域耕耘多年,如今与保险公司合作推出 里程保产品,反映出专注于UBI的创业公司也在不断发展,取得成果。众安保险是我国第一家互联网保险公司,而平安保险是我国领先的车险公司,二者合作推出互联网车险品牌,无疑也为我国车险创新行业注入了一股新的活力。相信未来中国互联网车险市场的玩家会越来越多,而UBI则是一种重要的产品形态。那么做好UBI的关键点在哪儿?

夯实大数据和服务,UBI才能走的更远

大数据是做好UBI的核心资源。然而要让庞大的数据充分发挥价值,真正成为企业的宝贵资源,而不是鸡肋式的负担,还需要时间去积累、去打磨。所以把UBI做到极致不是一蹴而就的事情,而是一场持久性的探索与革新。那么UBI企业怎样才能在这场持久战中胜出?我认为有两点必须要做到:建立大数据优势和服务优势。

UBI在本质上不是一门基于车联网设备的生意,而是基于大数据的生意。一家企业如果想发展UBI业务,它通过自主研发或与车联网公司合作的方式,或许可以短时间内建立起采集车主驾驶行为数据的技术设备网络。然而它难以迅速积累起可观的车主驾驶行为数据和科学精准的算法,因为这需要长期的积累。这就像一个初学射箭的人,他可以很快买来最炫最酷的弓箭,然而却不能很快拥有炫酷的射箭技艺。对于UBI公司,难以复制的不是车联网技术上的优势,而是大数据优势。UBI公司只有沉下心来,年复一年、日复一日地去积累关于广大车主的驾驶数据,并打磨出科学精准的算法,在车辆使用情况与车险价格、服务间建立更深度的链接,才能形成难以被超越的竞争优势,进而基业长青。

UBI不能只靠个性化保费吸引用户,还有优质的多元化服务。UBI的最大特点是根据车主对车辆的实际使用情况来付费,让保费更公平。然而如果UBI公司只是能向用户提供相对低廉的价格,却不能提供个性化的优质服务,用户也会抛弃你的产品。毕竟用户最关注的不是便宜的价格,而是优质的服务。UBI公司需要做好哪些服务?在车辆出险前,UBI公司可以利用车联网技术向车主提供主动安全驾驶服务,引导车主更安全、更文明地驾驶车辆。以里程保这款产品为例,他提供给车主的不仅是按自己的实际驾驶里程购买车险的计费方式,还有主动安全驾驶方面的线上服务。未来对于车主的每一段驾驶里程,里程保都会进行基于数据和技术的安全驾驶评级,奖励安全驾驶行为。在车辆出险后,UBI公司则需要向车主提供便捷高效的理赔服务和道路救援服务。以保骉车险为例,平安保险在与众安保险合作中所扮演的一个重要角色就是发挥自身在业内领先的理赔服务能力,缩短理赔周期,为车主提供差异化的车险理赔服务。

大数据要做厚,更要做薄

具体到玩转UBI大数据,也要做好两点,一是大数据积累,即把大数据做厚;二是大数据分析,即把大数据做薄。把大数据做厚意味着要积累起海量的关于用户驾驶行为的数据资源。这种海量不仅体现在空间上,还体现在时间上。所谓空间,就是驾驶行为的大数据采集要能覆盖足够多的驾驶人,而这些驾驶人要分布在全国多个地域。不同地区的路况、气候等因素有所不同,而这些都会影响到车辆驾驶情况。所谓时间,就是要对这些数据进行长期积累。有句话叫实践见真知,时间也能见真知。随着时间的演进,我们会更加了解同一个驾驶人、同一个地域的车辆驾驶行为在一年四季中不同时间段驾驶风险发生的特点和规律,这对UBI的产品设计和算法优化也很有帮助。

把大数据做薄就是要从海量庞杂的大数据中分析出简洁有用的信息。UBI采集的数据包括车辆的驾驶时间、驾驶速度、驾驶里程、驾驶习惯和驾驶环境等。驾驶习惯方面又可以进一步划分出急刹车、急加速、急转弯等众多分析项。所以说UBI采集的数据维度是很丰富的,然而车险公司最终关注的不是某位车主过去一段时间每天开了多长时间的车、有无急刹车、急加速了几次等一组组数据罗列,而是一条简单的信息:这位车主的出险几率有多大。然而要得出这么一条简单信息,其背后要做的工作是很复杂的。它需要综合考虑驾驶时间、驾驶速度、驾驶里程等大大小小多种因素和变量,建立科学的数据分析模型。坦白地讲,我对这方面的数据分析是个门外汉,但我站在门外也能想象出要精准分析驾驶车辆的出险几率是多么复杂。比如单就驾驶速度这一条来说,我们一般都会认为驾驶速度高要比驾驶速度低的出险可能性更大,但考虑到其他因素却不一定是这样。举个简单的例子,A车以120公里/小时的速度行驶在车辆稀少的高速公路上,B车以60公里/小时的速度行驶在交通比较混乱的闹市区,你就不能说A车比B车的出险几率要高,因为影响车辆出险概率大小的不仅有驾驶速度,还有驾驶环境等其他很多因素。由此可见,对于UBI来说,把大数据做薄似乎比做厚还要难,更讲求积累和坚持的力量,需要在长期的实践中不断去修正和优化。

 

 

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