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沙龙回顾 | 李旭:数据驱动的车生态保险业务变革与创新

光华BA 北大光华商业分析 2021-09-15
 PKUGSM BUSINESS ANALYTICS 





2020年9月28日晚,北京大学光华管理学院2020级商业分析硕士班行业沙龙委员会邀请瑞士再保险 Casualty Underwriting 副总裁李旭先生为同学们带来了题为“数据驱动的车生态保险业务变革与创新”的行业沙龙。


01

“新四化”下的巨大变革


数据驱动的车生态保险创新


汽车产业“新四化”的趋势带来了巨大的变革,传统的汽车相关保险产品亟待创新,而海量数据的产生与数据挖掘,则为行业的发展赋予崭新动能。在本次讲座上,李旭老师从网联化、智能化、电动化、共享化四大维度出发,借四个车联网业务上的创新保险产品来介绍不同业务场景下数据对车生态保险业务的推动作用。




02

大数据为车生态保险赋能


汽车工业进化路线图与解决方案布局


新能源汽车产业近年来的市占率逐步上升,技术瓶颈高、数据处理难度大的业务痛点给保险产品的创新提出了新的要求。新能源汽车产业生态保险产品通过理解电池衰减机理和提高大数据分析能力,来解决传统精算无法解决的定价问题。创新保险产品优先选择从新能源车的里程和健康状态焦虑切入,从承保车辆的年化里程、充放电行为、使用环境等数据维度入手,利用散点图分析和实验测试获取数据信息,对用户行为对于延保期间真实风险暴露的影响、电芯的工况循环寿命、故障率随时间的上升趋势进行分析,设计新能源汽车的延保产品。 


基于用户使用量或用户驾驶行为的保险产品则从不同车主的风险暴露情况出发进行差异化保险定价。创新保险产品可提供模块化、可定制的全面解决方案:首先利用成熟的车联网架构技术基础采集数据,其次基于机器学习的动态风险评分平台从驾驶习惯、道路环境、行为检测等方面提取数据中的业务价值,最后利用国外的成功经验设计出能够输出细粒度的定制化风险评分和风险因子的客户定制模型,从而实现新业务的开拓和中国保险产品落地。用户驾驶行为等系列数据能够应用于驾驶员驾驶行为分析,自动准确的行程录制,交通模式自动识别(TMR),车主游戏化评分和风险评分等业务场景,具有非常大的发展潜力。


车联网数据改进驾驶行为


客户定制模型


智能视频安全设备的引入增加了车险公司可获取的数据维度,为防灾降损提供新途径;同时科技+保险+运营的综合车队管理服务的匮乏又为相关保险产品的创新带来新的灵感。重卡/货车智能安全设备相关保险产品为解决此类业务痛点,设计出了一站式解决方案,覆盖商用货车风险识别,商用货车数据处理,商用货车产品设计和定价,风险转移,运营管理五大方面。而自动驾驶业务中,极具上升的数据量级又为保险产品的设计带来新的方向。基于情景分析、经验分析、暴露分析三大维度,自动驾驶评分为车险提供ADAS风险评分,辅助车辆相关的风险定价决策。



自动评分为车险提供车辆相关风险定价


在沙龙的最后,同学们踊跃参与提问,李旭老师就同学们的问题做出了详细的解答,引导同学们在掌握数理上的分析的同时,也要注重对业务的理解,从而训练提炼和沉淀观点的能力。同样的数据在不同的业务场景下有不同的运用方式和不同的权重分配,理解业务是做数据分析的首要且最关键的一步。共享出行的场景下,基于数据区分不同的场景、人,通过场景碎片化确保合理定价。随着保险市场的进一步开放,李旭老师相信未来通过用户行为得出的参数能够应用于更多的产品设计。



李旭,瑞士再保险 Casualty Underwriting 副总裁 ,亚太区车生态业务负责人,北大光华商业分析硕士项目业界导师。曾任北京车网互联科技有限公司常务副总裁、自动驾驶企业 Momenta 产品总监等职务;拥有物联网及车联网及自动驾驶领域十余年工作经验,毕业于北京大学光华管理学院,获车辆网领域多项发明专利。


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