UBI模型续保数据价值
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续保线索
54万 -
优质车主占比
58% -
优质车主赔付率
19% -
优质车主出险率
9.4%
汽车保险行业痛点
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防欺诈骗保能力弱缺乏完善客户征信体系，客户行为
数据的缺失，欺诈骗保层出不穷
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险种、保费定价单一保险品种单一，保险费率、
金额的制定计算方式单一
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车险赔付率高车主驾驶行为无法监测，车主出险行为无法有效辨识，车险赔付率高 -
车险理赔定损周期长车险理赔定损周期长，服务水平低
客户业务粘性差、满意度低
解决方案
UBI算法模型
UBI算法模型以采集的车辆行驶相关数据和自建的相关行车信息数据，结合保险信息进行数据建模，通过机器学习不断优化建立。UBI模型找到和车辆发生事故出险的相关影响因子，以及影响因子的相关度，从而根据车辆的行车数据计算车辆在未来发生事故的风险概率
影响因子
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车辆行驶里程
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车辆行驶速度
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车辆行驶区域
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急加急减急转弯
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行程曲率
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车型信息
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行驶时间和时长
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天气状况
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车辆风险评分
通过模型计算车辆数据，分析车辆出险概率测算UBI评分，保险公司通过评分对优质用户采用折扣等优惠策略，提高保险销量 -
驾驶行为／风险分析
通过模型计算车主的风险驾驶行为，提前识别车辆出险概率，对概率较高车主进行提醒，规范车主驾驶行为，降低出险风险 -
事件／碰撞分析
通过模型识别车辆事故真相，可有效减少欺诈赔款行为，降低成本支出并提供更好的理赔服务 -
用户画像
通过模型分析生成用户画像，帮助
保险公司了解用户特征，为客户
提供针对性的保险产品及服务
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增值服务
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解决方案
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