盒子支付刷卡機的費率

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1、盒子支付刷卡機的費率

盒子支付刷卡機的費率

從今年 4 月 1 日開始，保險公司可自主確定商業(yè)車險條款，在基準(zhǔn)純風(fēng)險保費的基礎(chǔ)上自主測算附加費用率。

也許是政策逐漸明朗的緣故，UBI（User BasedInsurance, 基于用戶行為的保險）車險的概念一下子又火起來了。

做 UBI 車險的幾點核心

要做 UBI 車險，我們得先來看看它的幾點核心是什么。基于用戶（駕駛員）的駕駛行為來差異化定險，那么最關(guān)鍵的東西是如何差異化。差異化的實現(xiàn)主要由以下幾點核心決定：

1. 用戶駕駛行為數(shù)據(jù)的收集

駕駛行為數(shù)據(jù)的收集其實是個比較「辛苦」的工作，需要一定時間的積累，且數(shù)據(jù)盡量保持連續(xù)。

一種途徑是通過 OBD 硬件來收集汽車的速度、里程、油耗甚至是位置、加速、剎車等信息。國外有美國的 Progressive 等，國內(nèi)有騰訊的路寶盒子、Autobot，還有最近的車掙 OBD、車蛋 OBD 等等一大堆 OBD 盒子。總之，但凡是個 OBD 都在想 UBI 這事兒。

第二種途徑是通過手機本身內(nèi)置的陀螺儀等感應(yīng)器來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集，主要包括里程、車速、轉(zhuǎn)向和剎車的劇烈程度。目前通過這種方式做 UBI 的有瑞士 MSG 公司的 MyMile，國內(nèi)有「OK 車險」。

其實還有第三種更好的途徑：那就是由車廠來做數(shù)據(jù)的收集。隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推進，未來車廠能夠從云端實時搜集到用戶的更多維度的信息，基于這些數(shù)據(jù)來做 UBI 車險更為精確。

2.UBI 車險模型的建立

收集到的數(shù)據(jù)要經(jīng)過分析且應(yīng)用到科學(xué)的保險模型，這其實是整個 UBI 技術(shù)的核心點。UBI 車險產(chǎn)品最終呈現(xiàn)給用戶的效果很大程度基于此。

前段時間爆出前博泰副總裁李獻坤離職進行 UBI 創(chuàng)業(yè)，他們的 UBI 基礎(chǔ)模型就是由英國 Risk-Technology 提供的，Risk-Technology 進行了約 10 年的 UBI 基礎(chǔ)模型搭建，是世界上僅有的幾家專注 UBI 模型的公司。

之前提到的位于上海的 OK 車險在模型方面也有很強的技術(shù)積累。創(chuàng)始人齊石是美國波士頓大學(xué)精算碩士畢業(yè)，有美國汽車保險公司 Plymouth Rock Assurance 多年精算從業(yè)的經(jīng)驗。OK 車險有意向個性化風(fēng)險定價引擎，他們還整合了車價、車型、違章歷史數(shù)據(jù)、個人信用等多維度數(shù)據(jù)來進行補充。

OK 車險提到了 3 大風(fēng)險調(diào)整因子：

R 因子（Risk Exposure Adjustment Factor）：用于描述車主在不同出行時間段、不同路況上行駛的風(fēng)險暴露程度。經(jīng)常行駛于事故高發(fā)時間和路段的車主將會獲得更高的 R 因子得分。R 因子的得分會影響三者險、車損險、司機和乘客座位險的保費，R 因子越大相應(yīng)的保費也會越高。

P 因子（Path Density Adjustment Factor）：用于描述車主行駛路線的離散程度。對于大部分時間往返于固定路線（例如住所和公司間路徑）的車主，對路況非常熟悉，出險的概率會降低，相應(yīng)的 P 因子得分也會較低。P 因子的得分會影響三者險、車損險、司機和乘客座位險的保費，P 因子越大相應(yīng)的保費也會越高。

D 因子（Driving Behavior Adjustment Factor）：源于車主的綜合駕駛行為習(xí)慣評分。良好的駕駛行為，包括在駕駛途中減少使用手機、駕駛平穩(wěn)、保持較高的警惕性與較集中的注意力，將會顯著的降低事故發(fā)生概率。這類車主將會獲得較高的綜合駕駛行為習(xí)慣評分，對應(yīng)較低的 D 因子得分，并能在三者險、車損險、司機險、乘客險等的保費上獲得折扣。

3. 和保險公司的合作對接

在中國從事保險相關(guān)的業(yè)務(wù)，必須得拿到保險牌照。所以互聯(lián)網(wǎng)切入的 UBI 車險創(chuàng)業(yè)者們必須找到各種保險公司進行合作。合作的深度就決定了最終產(chǎn)品服務(wù)是否更便利于廣大用戶。

目前市場上普遍的產(chǎn)品模式是把各家的車險產(chǎn)品羅列出來，絕大部分不能連通保險公司產(chǎn)品的購買和后續(xù)服務(wù)。另外，一些比較新穎的車險開發(fā)需要和保險公司一起來制定，這也需要合作的深入。

通過對市面上的相關(guān)產(chǎn)品分析，GeekCar 不太看好 OBD 這個切入 UBI 的模式。原因是用戶對于 OBD 硬件的使用習(xí)慣并不是很好，之前那些 OBD 經(jīng)過一年多也沒有鬧出什么動靜，OBD 產(chǎn)品直接面向 C 端時，很難有大范圍的普及。而對于從手機切入的方式來說，手機本身雖然是用戶使用頻率極高的硬件，但是如何保證用戶在駕駛過程中每次都能開啟相關(guān) App 上傳數(shù)據(jù)，是個很大的問題，同時，GPS、電量這些東西也必須考慮到。

相反，我倒是最看好未來車廠能夠自己做好 UBI 車險業(yè)務(wù)。車輛本身能夠記錄下各種行駛數(shù)據(jù)，且買車和后續(xù)維修保養(yǎng)等信息車廠都能較為容易地掌握。保險數(shù)據(jù)模型方面，引進保險相關(guān)專業(yè)人才或者交給模型第三方公司就能解決。除此之外，車廠和保險公司的合作話語權(quán)更大，這樣的深度合作可能性更大。

不過大公司們尾大不掉，或許等他們真正開始重視自己來做 UBI 車險時，其他的 UBI 車險創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)把他們遠遠甩到了后頭。

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