自2015年商业车险费改启动以来,每年政策层面的变化已经成为财险行业的普遍规律。
在业界看来,每一次的商业车险深化改革,均带有两种基调:其一,持续下调部分地区的自主折扣系数范围,给予经营者更为广阔的自主空间;其二,监管愈发严苛,实行“三率”阈值(综合成本率、综合费用率、未决赔款准备金提转差率)监管模式,令各财险公司在经营上更具规范性。
在业界看来,商车费改基本达到了改革的预期与初衷。但与此同时,市场经历的一系列变化,包括竞争模式、企业压力和行业发展瓶颈等问题,亦如影随行。中国财险“三巨头”年报显示,虽然保费收入有所上升,但净利润却同比下降明显。数据显示,2018年平安财险、人保财险、太保财险净利润分别为122.74亿元、163亿元和34.84亿元,同比下降8.2%、17.3%和6.9%。
事实上,这样的挑战与压力在中小财险公司中,表现得更为强烈。在行业变革的态势之下,企业如何破局,找到更为稳固和良性的赢利方式,成为财险公司不容回避的挑战之一。特别是在占财险业务,份额的车险领域,如何在严监管的政策之下,在竞争激烈的市场环境之下,实现精准定价,显然是财险公司未来致胜的关键。
日前,大数据智能风控领域里颇具优势的智能科技应用平台——百融金服,刚刚推出、颇具影响力的产品“车险分”,其核心逻辑是,不同于传统精算模型只专注于从车因子的局限性,通过百融大数据“车险分”,导入从人因子,提升精算赔付模型效果,提高风险识别能力。
百融金服,副总裁郑威表示,凭借在人工智能、风控云、大数据技术领域的技术优势,以及超强的建模能力,百融金服为保险行业用户提供精准营销、存量客户管理以及个性化产品定制等产品和服务。结合百融金服海量多维度“从人”数据,“车险分”将信用评分、收支等级、出行频率、社交关系等“从人因子”注入,引入人工智能、机器学习、神经网络等技术,精准衡量从人风险。
目前,百融金服已经与中保信、众安、大地等诸多保险公司在车险分应用上展开探索,经过百融金服的模型优化以及从人因子的加入,对于风险的区分度提升了将近30%。“这对于车险行业发展来说,将是极大的推动与助力。”郑威如此表示。
在业界看来,行业的产业良性发展,必须依靠像“车险分”这类的智能科技手段来转变思路、打破局限性,寻找新的方向。
精准定价 车险公司突破的关键
车险一直是我国第一大财产险,车险业务是多数财险公司的主要业务收入来源。不过,随着汽车销量增幅放缓,车险业面临的压力愈发强烈。
近年来,随着竞争的加剧,车险公司“压力山大”。一方面,车险产品同质化严重,格式条款大同小异,使得各公司只有靠价格战来吸引客户。 数据显示,随着“商车费改”的进一步深化,单均保费下降。 另一方面,是费用率的高企。《证券时报》援引一份行业统计数据指出,2018年前5个月,受车险手续费竞争乱象等影响,产险公司综合成本率达99.5%,同比上升0.98个百分点,逼近盈亏红线。有数据显示,近年车险赔付率大约在60%左右;费用率在40%左右;车险运行成本极高。
更加急迫的是,商车费改后费率区间进一步放开,对精准定价要求极高。在这一背景之下,如何精准定价,就成为车险公司控制成本从而提升行业竞争力的关键所在。
目前,整个车险行业以及大部分创新型企业,对于改革创新的思路,都是从车的角度出发,包括通过车载终端聚焦于行驶路线、急转弯、急刹车等驾驶行为上的研究;以及通过客户上一年或近五年的出险记录、历史赔付记录来去判断其今年出现的风险。再加上,中小保险公司积累的数据量太小,不足以支持精准定价。
而“从人因子”的注入,将打破这一局限性。百融金服保险事业部产品总监王丰表示,百融金服”车险分“的逻辑是,从人的数据出发,包括人的信用评分、社交关系、收支等级、电商消费、出行频律、风险偏好等,以“从人因子”来进行车险的精准定价,从而助力车险公司进行风险管理。
王丰坦陈,目前,从人因子已经是国际上经常采用的方式。百融金服“车险分”的落地,将令国内车险在”精准定价“发展路径上,快速前进。
“车险分”的机会与挑战
在业界看来,"车险分”的推出,是百融金服发挥资源优势、打通行业痛点和发展瓶颈的有效举措。即顺势而为,又恰逢其时。
目前,各保险公司均具有自己模型,来评估车险客户的风险水平。通过与各保险公司进行合作和探索,百融金服“车险分”正在不断完善和革新。从反馈来看,在保险公司通过自身因子建立模型之后,再加入百融"车险分"的从人因子建立一个新模型,两个数据进行对比验证后,呈现的效果和结论非常一致,匹配率极高;更为重要的是,百融金服”车险分“因子,能够令模型效果明显改进,提升度很高。这显然将对车险的精准定价,给予了极大的助力。
截至目前 ,百融因子在以中保信行业数据以及在大地、众安、众诚、永安等保险公司数据集上建立的赔付率精算模型中,均有不同程度的提升作用。
"该项目为百融金服保险团队创建了一套具有社会价值、科技价值和商业价值的保险产品。“王丰如此表示。据悉,百融金服标准车险分作为精算定价的补充,可通过残差模型加入传统定价模型。包括以下四个环节:1、车险分调用,即:通过API、云端查询调用百融标准车险分或百融因子;2、残差预测,即:利用百融车险分/百融因子,预测传统模型不能解释的残差部分;3、加入定价模型,即:将预测残差加入,得出最终的预测值;4、精算落地,即:制定费折联动、报价敞口、车险核保政策的制定等。“据悉,定制化评分已率先通过api接口实时传输的方式,在众安数据联盟的精算模型上开展试用。”
谈及未来百融金服“车险分”项目的发展和推广,王丰表示,在技术层面,将持续不断地引入风险强相关因子;还将分险种构建标准分模型,进一步提高标准分的风险识别能力。“车险分的商业落地将会飞快提速,大有可为。”