车联网帮车险企业扭亏?按里程付费破行业痛点
同时,对于车型一致的车主来说,每年行驶5000km和50000km在保费上几乎没有任何区别。80%驾驶习惯良好的车主的保费被用来赔付20%左右经常出事的车主,这本身也是一件不太公平的事情。
“上述矛盾缘于国内车险长期依据新车购置价定价,但事实上,事故发生更多的是与人,即车主的使用习惯相关,比如每年的行驶里程越长,车暴露在风险下的可能性就越大,再比如,一个驾驶习惯良好的车主,较驾驶习惯稍差的车主,发生事故的可能性更小。”里程保董事长、总裁兼首席执行官帅勇说。在发达国家,车险的定价模式越来越多地从关注车到关注人的转变,在美国,车险甚至可以根据不同的车主的驾驶行为,甚至是出行路段等分成近50个不同的等级。
在国内费率市场化的大背景下,越来越多的保险公司开始试水车联网保险业务,据了解,目前众多的保险公司都新设立了UBI(UsageBasedInsurance,基于驾驶行为而定保费的保险)车险事业部,旨在通过监控驾驶员行车过程中的种种使用数据,例如连续驾车时间、急刹车频率等来掌握车主的驾驶行为,从而按照实际的风险进行相应的车险定价。这不仅能让保险公司受益,降低其赔付成本,还能让车主享受到更为公平的价格,并反向促进其驾驶行为习惯。同时,在业内看来,如果基于UBI的互联网车险能够大规模普及,将会成为带动整个后市场维修、二手车交易变革的切入口。
按里程付费破题行业“痛点”
美国最大的车险提供商Progressive早在此前就推出了UBI车险产品,选择加入UBI车险计划的用户会收到一个Snapshot硬件,即一个OBD盒子。然后将其插到车上实时记录数据,以30天为一个观察期,使用6个月后,保险公司会收回硬件,然后制定一个更新的保险优惠政策,最高优惠可以达到30%。现在,Snapshot已经拥有了超过200万车险用户。
这种方式给中国的保险行业带来启发,从2013年开始,创新的UBI模式就已经广受业内关注,但直至今日,也并没有太多的保险公司推出相关产品。之所以如此,因为参照上述Progressive的做法,保险公司能否实现更加合理和精准的定价,取决于其背后是否有一个有效且庞大的可供分析的数据。只有基于对这些数据的分析,才会产生合理的定价模型。帅勇表示,虽然传统的保险公司有大量的车主信息和数据,但这些数据并不能实现对车主进行精准的行为画像。因此,与互联网数据公司的合作成为他们破题驾驶行为数据缺乏的重要方式。
就在近期,第三方车险比价网站车险无忧联合安全驾驶移动互联网公司车宝,推出基于车主实际驾驶里程定价的UBI车险产品——里程保。根据车主年行驶里程的不同以及各个保险公司的定价差异,年行驶里程在1万、1.5万以及2万公里的车主,每年的保费可低至999、1299以及1599元,较传统定价模式便宜一半左右。每公里保费基本上只需要花1毛钱。
无独有偶,就在之前,众安与平安也宣布联合推出一个名为保骉车险的互联网车险品牌,未来将对用户的驾驶行为习惯进行分析,根据用车的频次、程度,经常在习惯的地方开车等模式,来设计不同的产品,为车险的多维度定价和服务推送提供参考。
为实现这一目标,保骉车险将以合作共保的形式,依靠双方大数据资源,以OBD(车载诊断系统)、ADAS(高级驾驶辅助系统)、多通道场景式理赔服务体系等创新技术为驱动。而在这一点上,里程保其实已经有了先入优势。据了解,截至今年9月,车宝OBD盒子的用户已经达到了10万,在大数据方面已经有所累积,能够为里程保产品的推出提供必要的数据支撑。
费率市场化或引发汽车后市场变局
按车价定车险的模式,不仅让保险公司面临赔付的风险,还给汽车后市场的不透明留足了生存土壤。
随着此前几批汽车零整比报告的发布,一个越来越清晰的现实逐渐暴露,那就是一款同为20万元价格的新车,品牌不同,后期零部件的修理成本等差距悬殊极大。试想一下,未来如果UBI车险能够细化到按照车型品牌不同等进行细分定价,消费者必然会根据售后维修等综合成本进行全盘考虑,从成本结构出发理性购置新车。在帅勇看来,这势必会反向促进汽车制造商或者维修商关注汽车维修环节,汽车维修产业链参与者也将进一步对汽车零部件成本价格、供应链体系进行重塑和反思。
与此同时,在二手车环节,目前国内的二手车交易过程中存在车况不透明的情况,也有望随着UBI车险的普及、OBD设备的介入而获得更多的车辆信息,让二手车的车况等更加透明,从而打造更加良好的交易环境。
此外,UBI车险定价因子的细分也会给汽车后市场连锁维修机构等带来更多的机会。一方面,如果车辆出险后的维修成本能够反向影响下一辆车的保费,那么,在车辆发生事故时,车主可能会更倾向于选择品质放心、性价比更高的连锁维修机构进行维修,而非4S店等。
有观点认为,在某种意义上,车险将会是未来带动整个汽车后市场产业链变革的切入点。但那一天的到来可能还需要等待许久。从技术上看,UBI车险的大规模推广依然有赖于更多行车数据的整合和分析,合理的定价模型和精准的数据支撑成为关键。在业内人士看来,即便是车宝这样的专注于OBD数据的公司,能掌握的数据规模也还不够大。更何况,目前市面上的OBD产品,更多的只是用来提供故障码的诊断和油耗读取,收集到的数据并不能和保险公司需要的行为数据进行有效匹配,对后者来说利用价值还不够。