海量驾驶行为数据,如何成为这家公司拥抱自动驾驶生态的秘密武器?雷峰网

试想一下,如果有一天,从你驾驶一辆汽车踩下油门的那一刻起,数据便可以为你的驾驶行为代言,日积月累之下,数据逐渐成为最了解你的人,并将这种了解转化成更安全出行的参考,以及应用在汽车产业链中的更多应用场景中,甚至是未来的自动驾驶。那会是怎样的体验?

评驾科技成立于2015年,是基于车联网的驾驶行为大数据运营商和服务商,公司致力于通过广泛合作构建规模化的驾驶行为大数据,并基于对算法和基于人工智能的分析模型的研发,形成对数据的价值提取和应用,最终成为连接主机厂、用户和车险公司的新的产业链一环。目前,据雷锋网新智驾了解,评驾已与包括长安、北汽在内的国内车厂达成战略合作,未来合作伙伴还将拓展到江铃、铃木、马自达等更多主机厂,甚至是物流公司、汽车租赁公司等等。

如今,UBI在中国还处于商业化的初始阶段,但在这个商业模式的载体背后,是未来海量驾驶数据规模化集成和分析的车联网发展的必然趋势,另据美国ABI咨询公司日前的分析,自动驾驶趋势的到来,将促使UBI车险行业诞生更多的可能性。那么,厂商到底如何建立起自己极富竞争力的数据帝国呢?这些数据又是如何相互打通,最终成为车联网行业更多应用场景的参考?雷锋网新智驾与评驾科技CEO徐骏,以及评驾首席精算师吕定海聊了聊UBI行业的真正玩法和变局。

没有足够数据

数据收集的载体未被铺开

数据分析方面的精算模型未广泛应用

而这,也成为各家UBI模型布局商形成核心竞争力的关键之一。对于UBI在数据收集、数据匹配和分析上的内在逻辑,评驾科技首席精算师吕定海为雷锋网新智驾进行了细致的讲解。

目前,评驾的数据源大体划分为以下几类:主动获取的数据源,第三方数据源,历史数据源,以及保险端数据源。

1、主动获取的数据源:基于车载硬件设备中的传感器获取数据。

这种车载硬件包括OBD设备、智能后视镜、行车记录仪等等。例如,评驾与国寿财(中国人寿财产险)和长安汽车三方合作案例,通过车载智能后视镜收集数据。吕定海告诉新智驾,智能后视镜中内置两个模块,一个是GPS模块,一个是Gsensor加速度传感器模块,数据由这两个模块产生。此外,评驾与北京汽车也有类似合作。

所以,从底层而言,不同的车载硬件其实区别不大,重要的是内部搭载的能够指示车辆驾驶行为的传感器。

2、第三方数据源:将数据获取工具植入第三方APP和车机系统,从而收集数据。

吕定海告诉新智驾,他们曾与科大讯飞合作,将工具植入车机系统中的科大讯飞芯片中,也可以获得诸如GPS和加速度等数据。此外,由于智能手机也包含了上述传感器,也可将工具植入合作方的手机应用中进行数据采集。

3、历史数据源:其中涉及一些车联网数据。

对于一些第三方的历史数据,可以直接拷贝,进行增量价值的提取挖掘。

4、保险端数据源:来自保险公司的承保理赔数据等。

这方面数据需要与车载传感器获取的数据进行打通融合,即数据匹配。一旦通过车辆车牌号、车架号等ID形成匹配,那么这部分数据将为驾驶行为分析提供重要参考。

与现今一些对用户画像的数据分析模型类似,来自同一辆汽车的行为数据很可能由两种或两种以上的渠道获取,这就涉及到非同源数据的匹配问题。

与人的身份证类似,汽车也有标识其唯一身份的ID,车牌号和车架号就是这个ID。“有车架号就可以关联保险数据”,吕定海如是说,“如果车架号不能获取,就退而求其次用车牌号,再不然就是发动机号,这三种数据都会在保险公司备案。”

通过数据匹配,才能贯通非同源数据,并将驾驶行为数据“对号入座”。但其实,这是个相当庞大的议题。

吕定海透露,对于这个问题,来自监管部门层面的力量正在介入并试图建设行业标准。据悉,评驾的团队目前就参与了车联网数据标准制定以及建模测算组的工作,建模测算组的目标,就是将车联网数据与保险数据匹配打通,为整个保险行业搭建基础平台。

吕定海告诉新智驾,目前,评驾的数据分析算法团队有7人,分别负责算法原型设计、工程实现,以及大数据工程。结合评驾目前的数据采集和与车厂、保险公司的资源整合能力,算法团队将设计出不同的分析模型和产品,不但为保险公司所用,还会为车厂对流向市场的产品监控起到参考作用。吕还表示,未来将逐渐扩充团队,加入自动驾驶方向人才。

*评驾基于驾驶行为数据分析的基本架构

车辆实现自动驾驶后,就没有“人”什么事了,UBI车险会就此消亡么?

此前已经有许多企业和机构思考过这个问题。今年早些时候,英国出台针对自动驾驶汽车的首个保险制度,制度将事故定责划分为“正常驾驶”和“自动驾驶”两种模式。有趣的是,如果车辆在“自动驾驶”模式下,那么保险公司会先进行赔偿,而后向事故责任方索要损失,这个责任方,将由汽车制造商或车主承担,也就是说,车主目前还不会在“自动驾驶”模式下得到事故免责。

不过这也只是暂时的,有人预测,未来自动驾驶时代,个人的驾驶商业险将终有一日不复存在,取而代之的,是自动驾驶整车或核心零部件的责任险,并由车企等自动驾驶厂商承包。

但吕定海不完全认同,“这其中有几点问题:第一,车厂是否愿意包揽车险这件事情;第二,车厂注重品牌建设,大型保险公司具有行业的品牌效应和议价能力,但车厂自立部门做这件事情,是对庞大系统的挑战;第三,不排除一些新兴造车企业对车险模式的颠覆性创新,例如特斯拉目前就通过补交保费差额的方式干预保险公司对特斯拉车型的保费定价。”

但不论如何,保险行业必将随自动驾驶未来趋势而变化,这是许多人都会考虑的问题。而对于评驾而言,他们眼下是将数据分析在保险行业中的应用做好,未来他们沉淀下的海量数据资源和独立算法模型对数据的分析和理解能力,也将成为征战自动驾驶市场的筹码。

徐骏是汽车行业从业20多年的老将,此前曾就职于长安汽车,一手促成长安与PSA的合资项目落地,而后他先后分管长安PSA的采购、供应商体系搭建、营销等业务流程。今年2月,徐骏加入评驾科技任CEO。此前的一次公开演讲中,徐骏曾说,“UBI将发挥桥梁的作用:第一座桥是把主机厂和保险公司连起来,第二座是把人和车连起来,第三座是把人、车和社会联系起来。”他也和新智驾聊了聊如何形成UBI产业的商业闭环。

*评驾科技CEO徐骏

新智驾:如何评价目前国内的UBI车险行业现状?

徐骏:UBI车险模型大约在13年左右被引入中国,现在在中国的市场时期有些像共享单车的初始时期。为什么这么说?UBI车险面对3.1亿驾驶人员,3万亿的行业市场价值,它的潜在爆发性和增长空间与共享单车有一拼。但不同的是,单车是所有人能直观理解的事物,大家都可以骑,但UBI却并非如此。即便对于主机厂,这个概念也需要渗透的过程。

目前,UBI车险在美国、英国、意大利等国有了一定发展,但渗透率也并不高,在中国,它对于C端的知晓度几乎为零。这时候,推广就是一个手段。国外一些地区将这种模型作为法规进行了要求,在中国,目前一个是通过交管系统进行推动,例如可以基于数据帮助交通排解拥堵和进行道路规划;同时,保险公司会拿出一笔钱鼓励用户加入UBI车险体系,驾驶行为优秀会逐年在保费上有所优惠。国内与国外的推广方式和难度是不同的,目前我们是通过建立主机厂、保险公司和评驾的三方合作,形成闭环。

新智驾:主机厂、保险公司和UBI厂商的三方合作具体指什么?如何均衡三方的收益?

徐骏:形成闭环的前提,是要明白不同的角色需要的是什么。以保险公司为例,他希望获得什么呢?第一,他希望做大客户规模;第二,他希望利润增加;第三,他希望用户的忠诚度提高。而对于主机厂,他也需要用户忠诚度的提高,此外,他还希望得到对用户车辆驾驶和使用情况的大数据分析,包括车的性能是否满足应用场景、车在设计制造时的目标受众是否与后续的真正买家一致等,这些是车企必须要做的市场分析。

另外,此前,主机厂和保险公司的链条是断开的,主机厂把车卖给4S店,4S店与保险公司建立联系卖给用户车和保险,而加入UBI,就将主机厂与保险公司的纽带联系起来。

目前,我们会与主机厂合作,通过半前装或后装的方式,将采集数据的硬件与汽车绑定售卖给用户,以此获得数据;另一方面,通过基于驾驶行为的分析模型帮助保险公司降低恶意骗保率,提升利润,同时,保险公司通过UBI模型在保额上不断给予用户折扣奖励,提升用户粘性。

新智驾:此前有消息称保险公司会与Tier1厂商形成一些创新性的保费定制合作模式,例如一些安装Mobileye产品的车辆,其投保时候保费可以相应降低,原因是Mobileye的ADAS功能降低了车辆事故率。评驾如何考虑类似的合作?

徐骏:我们也有与供应商的合作,目前主要考虑的是一些前装的硬件零部件商,我们可能会通过采购的方式将硬件安装到主机厂的汽车上,再交付到用户手里。不过目前不便透露。不过主机厂方面,我们已经与长安、北汽等车企达成合作,未来与江铃、铃木、马自达都将陆续开展合作。此外,还会与物流公司、出租公司、分时租赁企业等探索更多合作模式。

新智驾:自动驾驶产业趋势为保险业带来了新的话题,那么在车联网乃至未来的自动驾驶趋势中,评驾如何思考自身的角色?随着自动驾驶时代的到来,UBI的产业形态将如何延展?

徐骏:UBI相对于车联网而言,是很小的一个部分,不同的是,UBI为人和车之间建立了联系,往大了看,UBI相当于将生态圈中断裂的一环补了起来。从前,车联网生态中的几乎所有服务是围绕人产生的,但没有人针对驾驶员本身进行评估。我们相当于将人、车和交通路网三者串起来。而未来,机器最终代替驾驶员,也不能按照机器的方式来开车,而是要逐步地趋近于人的驾驶行为习惯。所以真正的自动驾驶技术也离不开这些数据模型的结构基础。

徐骏还告诉新智驾,目前,评驾科技正在与中国保信和中汽中心联合牵头专项组,就UBI车险标准化及未来汽车生态链下的法规制定做出推进工作。此外,评驾也与交管部门联合开展活动,帮助交管部门推动不良驾驶行为监测和更环保的出行生态。“北京是个非常好的例子,在北京交通中车辆时速每提高一公里,累积减少损失17亿元人民币。”

类似的应用场景还会有很多。不断将车企、供应商和第三方厂商融入数据生态,将成为评驾科技在自动驾驶浪潮下打造核心价值的终极武器。

THE END
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