2017年11月3日，北京中交兴路车联网科技有限公司(以下简称中交兴路)与中国保险信息技术管理有限责任公司(以下简称中国保信)联合推出的“重载货车车联网数据与模型应用试点查询接口”正式上线。本次试点是保险行业首次引入了从用动态风险因子，将成为保险公司传统定价、核保模型的有力补充，成为保险公司识别与量化承保风险的重要依据。

　　据了解，本次试点工作从中交兴路与中国保信联合建模开始，到行业专家讨论会、模型算法改进、模型效果验证、试点启动会、再到中交兴路与中国保信建立专线，中国保信与试点保险公司改造专线，历时整整6个月。前期参与试点的有人保财险、平安财险、太平洋财险、国寿财险、中华联合、阳光财险、天安财险等7家保险公司，通过接口可以查询每一辆重载普货和半挂牵引车是否按照国家的强制规定，在全国道路货运车辆公共监管与服务平台(以下简称货运平台)入网，以及对应的车联网动态驾驶行为因子和模型评测结果。

　　亮点一：高级算法，准确预测

　　针对车联网数据的独特性，本次建模弃用了目前国内保险行业车险定价模型领域所普遍采用的广义线性模型(Generalized Linear Model，简称GLM)，而是创造性地综合运用了多种更加先进、复杂的高级统计学习算法。这类算法最早由美国斯坦福大学等名校的知名教授们所创立，并在近年来得到不断完善，结合了机器学习算法与统计分析模型各自的优点，非常适合用于像保险风险这样典型的低信噪比(low signal-noise ratio)场景，目前已成为国际上风险预测模型领域的热门算法(比如在Kaggle网站上的预测模型竞赛中，排名前列的选手们已普遍采用这类算法)。经过保险公司的实际校验，模型准确、灵敏、可靠。按照模型预测结果将车辆分组后，风险最高组的平均实际出险频率是风险最低组的6倍。一目了然的模型预测结果，为保险公司做出正确的承保决策提供有力支撑。

　　亮点二：引入从用因子，强化风险识别能力

　　为了保证用户更加全面、深入的了解车辆驾驶行为状态，查询接口还可以返回动态驾驶行为因子值和系数值，让用户知其然又知其所以然，为用户提供双向参考依据。其中，驾驶行为因子可分为运营数据、道路数据、驾驶数据、业务数据等4大类，包含行驶里程、时段、车速、超速行驶、疲劳驾驶、道路类型、运营路线特征等。通过因子值与对应系数值来展现车辆在行驶过程中的风险状态，从而分析出车辆承保风险的高低。

　　此外，接口还可以给出该车辆的风险水平在全国及本省的排名情况，排名情况基于中交兴路海量的重载货车驾驶行为数据分析而来，对保险公司的参考价值颇高。

　　亮点三：握手保险行业，助力“两核”联动

　　从全行业的角度来看，本次试点首次引入了从用动态风险因子，即通过车联网技术，精准记录车辆使用时间、行驶里程、速度、路线等车辆的动态使用数据，通过综合运用这些数据进行分析建模，产生车联网数据保险风险预测模型，用于帮助评估车辆车险风险成本。此举对整个车险行业具有战略性、创新性意义，是中交兴路配合中国保信推动行业数据在风险定价、核保风控、防灾防损、理赔服务、反欺诈等关键环节场景应用的新突破，是行业对重载货车业务风险管控的新举措，也是保险公司改善企业经营效益、优化业务管理能力的新方法。

　　据悉，中交兴路还将携手中国保信继续探索商用车投保由原来的“从车”到“从用”、“从人”多维度因素的模型搭建，并且陆续给出车辆的期望案均赔款和期望赔付率，以及对车队的整体风险评测结果，进一步丰富接口内容和使用价值，从保前、保中、保后全方位服务保险行业，为保险行业创造更大的数据价值。