蚂蚁金服开放“车险分”,或大幅提升保险公司赔付率预测效能

互联网+ 李万赋 · 零壹财经 2017-05-25
蚂蚁金服开放“车险分”,或大幅提升保险公司赔付率预测效能
5月25日,蚂蚁金服宣布向保险行业开放首个"车险分",将海量信息中通过人工智能等技术进行挖掘,对车主进行精准画像和风险分析,量化为300-700不等的分数,从而提升保险行业的风险识别能力。车主的蚂蚁车险分越高,代表其风险越低。

9家公司接入蚂蚁"标准车险分"

蚂蚁"车险分"分为标准分和定制专用分两种,主要基于人的行为数据进行挖掘计算,并和保险公司共创得出。其数据体系分为职业特性、身份特质、信用历史、消费习惯、驾驶习惯和稳定水平六大标签。该分数模型是一个动态的,逐次迭代的模型,随着越来越多的保险公司使用和评测,以及数据方面的共享,模型也会逐渐优化,预测效率越来越高。

其中标准分是根据这六大标签综合评定出来的成熟产品,在蚂蚁金服的保险云平台上提供了一个标准接口供保险公司接入。专用分则是考虑到保险公司不同的业务需求和指标侧重点,蚂蚁金服开放了保险数据科技实验室给保险公司进行共创,共同计算出的适用于该公司的特定的车险分。

目前,首批合作的人保产险、太保产险和太平洋产险等九家保险公司均接入的是蚂蚁金服的标准车险分,其中大地保险和太平产险已经完成对分数的校验工作。保险公司在获得用户授权的情况下,可以查询用户的车险标准分,或是结合自身数据对标签进行加工建模,得到自己的车险专用分,从而依据车险分进行更为公平的车险定价。

蚂蚁车险分目前向所有有意愿、有能力使用车险分提升风险识别能力的公司开放,前期免费。除了蚂蚁车险分,下个月,蚂蚁金服还将有一项基于图像识别的保险应用将对行业开放。

"车险分"的美国模式

在美国,FICO和律商LexisNexis也开发了一个"车险分"供保险公司参考。两家公司从信用数据提供商EQUIFAX, Transunion, experian和车联网服务商OCTO, HUGHES等全球多种数据源中采购数据,积累了海量的保险和金融服务数据资源,包括居住地址变迁和稳定程度、生活缴费记录、教育职称、破产抵押和犯罪情况等数据。

FICO的预测体系并不给出一个专门的分数,而是由保险公司从FICO的130多个基本评分要素中自己选取30个要素,自己组建自己的评分系统,因此每个保险公司之间的评分系统不具备可比性。比如采用FICO分的保险公司中,Farmers Insurance的信用评分对保费的影响高达相差62%,而GEICO的相差度只有32%。Consumer Reports杂志的研究结果显示,用户的信用评分看似与行车无关,但其对汽车保费的影响甚至超过行车违规记录。

LexisNexis建立了保险行业共享型数据平台,为行业引入一个全新的数据评分,将这些非传统数据引入保险市场,生成独特的变量和行业风险评分,与传统征信数据一起作用于保险公司的风险定价和承保决策,帮助保险行业更好地评估风险,提高工作效率。"车险分"的引入将保险公司的赔付率预测效能提升了30%左右。

未来,随着需求端发生变化,车险核心由产品转变为服务和用户的过程中,传统保险机构的产品设计模式将被打破,保险产品的设计将由封闭体系转化为开放平台。InsurTech公司就很可能创建这样一个开放的协作平台,提供产品设计、销售、后续服务等环节的外包服务给保险公司。那么,蚂蚁金服车险分的出现,大概可以看成这个开放性协作平台构想里的一个小小的"点"的实现。
 

0

相关文章

我来评论

评论“蚂蚁金服开放“车险分”,或大幅提升保险公司赔付率预测效能”

取消 提交 请输入内容!

评论

  • 零壹智库新金融闭门会系列

    零壹智库新金融闭门会系列

  • 网贷资金存管指引正式下发

    网贷资金存管指引正式下发

  • 金融安全深焦

    金融安全深焦

耗时 83ms