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道路運(yùn)輸車輛運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)在車輛保險(xiǎn)中的應(yīng)用

2019-01-30 05:03:40趙維祖陳邦舉劉利靜
中小企業(yè)管理與科技 2019年13期
關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)里程運(yùn)輸

趙維祖,陳邦舉,劉利靜

(中國(guó)交通通信信息中心,北京100011)

1 引言

車聯(lián)網(wǎng)是由車輛車載終端、數(shù)據(jù)傳輸鏈路和監(jiān)控服務(wù)平臺(tái)組成的信息交互網(wǎng)絡(luò)。通過在車輛上安裝的車載終端采集當(dāng)前速度、正北方向夾角、經(jīng)度、緯度、油量、發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)、急轉(zhuǎn)彎、急剎車、加速度、行駛里程、車內(nèi)外視頻圖像等車輛動(dòng)態(tài)信息,然后通過無(wú)線信號(hào)將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖O(jiān)管服務(wù)平臺(tái),根據(jù)不同的功能需求對(duì)汽車進(jìn)行實(shí)時(shí)管理,以便于相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供多樣化的服務(wù)。

隨著商用車車聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,通過對(duì)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的不斷應(yīng)用,逐步產(chǎn)生了一些新的商業(yè)價(jià)值,比如:通過分析車輛行駛數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行信用評(píng)分,不斷優(yōu)化金融風(fēng)控能力和水平;通過分析司機(jī)的駕駛數(shù)據(jù),挖掘司機(jī)經(jīng)常行駛的路線,有效融合貨源地地理分布,實(shí)現(xiàn)智能化的車禍自動(dòng)匹配;通過分析車輛在不同區(qū)域的運(yùn)行熱力分布,結(jié)合車輛投入市場(chǎng)的區(qū)域分布,分析不同車型車輛在不同時(shí)段供需關(guān)系的空間分布特征;通過分析車輛行駛數(shù)據(jù),結(jié)合車輛檢驗(yàn)檢測(cè)數(shù)據(jù),幫助車企改進(jìn)優(yōu)化車輛設(shè)計(jì);通過分析車輛是否安全駕駛,挖掘車輛行駛風(fēng)險(xiǎn)因子,開發(fā)UBI 商業(yè)保險(xiǎn)模型。

2 行業(yè)發(fā)展背景

2009年,交通運(yùn)輸部以上海世博會(huì)安全保障為契機(jī),整合全國(guó)道路運(yùn)輸行業(yè)現(xiàn)有營(yíng)運(yùn)車輛動(dòng)態(tài)監(jiān)控資源,統(tǒng)一車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集終端、車輛動(dòng)態(tài)監(jiān)控平臺(tái)以及終端與平臺(tái)間數(shù)據(jù)傳輸標(biāo)準(zhǔn),建設(shè)了全國(guó)重點(diǎn)營(yíng)運(yùn)車輛聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控系統(tǒng),全面接入全國(guó)跨市運(yùn)行的班線客車、旅游客車、包車客車以及危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛(即“兩客一?!避囕v)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)位置數(shù)據(jù),為實(shí)現(xiàn)道路運(yùn)輸車輛跨區(qū)域、跨部門聯(lián)合監(jiān)管提供了有效的技術(shù)支撐。我國(guó)營(yíng)運(yùn)的普通貨物運(yùn)輸車輛保有量超過1100 萬(wàn)輛,占機(jī)動(dòng)車保有量的5.5%。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2010年貨車的萬(wàn)車事故率比同期全國(guó)交通事故萬(wàn)車事故率高出1 倍多,大貨車尤其是車貨總重超過12 噸的大貨車,是道路運(yùn)輸行業(yè)安全管理的重中之重。2011年,國(guó)家大力推動(dòng)我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)——中國(guó)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou Navigation Satellite System,縮寫B(tài)DS)的民用產(chǎn)業(yè)化。交通運(yùn)輸部借助北斗導(dǎo)航系統(tǒng)民用應(yīng)用的有利時(shí)機(jī),積極推動(dòng)北斗/GPS 雙模車載定位終端在重載普通貨運(yùn)車輛上的應(yīng)用,建立了全國(guó)道路貨運(yùn)車輛公共監(jiān)管與服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)可為個(gè)體貨運(yùn)車輛及小型貨運(yùn)企業(yè)提供動(dòng)態(tài)監(jiān)控服務(wù),也可為大中型貨運(yùn)企業(yè)的監(jiān)控平臺(tái)提供所屬車輛的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)接入服務(wù),是實(shí)現(xiàn)重載普通貨運(yùn)車輛數(shù)據(jù)匯總、信息交互和第三方監(jiān)管的公益性平臺(tái)。目前,全國(guó)重點(diǎn)營(yíng)運(yùn)車輛聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控系統(tǒng)已經(jīng)全面接入全國(guó)“兩客一?!避囕v和重載普通貨運(yùn)車輛,成為了全國(guó)乃至全世界最大的道路運(yùn)輸車輛“車聯(lián)網(wǎng)”,可實(shí)時(shí)掌握車輛的基本信息和運(yùn)行動(dòng)態(tài)信息,不僅能夠?yàn)樾袠I(yè)管理提供有效的數(shù)據(jù)支撐,同時(shí)也能為行業(yè)服務(wù)、社會(huì)公益服務(wù)提供更加安全、智能、高效的信息服務(wù),讓老百姓出行更加安全便捷,物流運(yùn)行更加智能高效。

3 車輛保險(xiǎn)應(yīng)用分析與設(shè)計(jì)

正如業(yè)內(nèi)專家所言,通過深入挖掘分析道路運(yùn)輸車輛“車聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù),能夠在車輛保險(xiǎn)前定價(jià)、保險(xiǎn)中管控、出險(xiǎn)后理賠等車輛保險(xiǎn)的全生命周期中都有的極大的應(yīng)用需求,能夠有效地實(shí)現(xiàn)從以往的“從車”“從人”因子向“從用”因子轉(zhuǎn)變,使保險(xiǎn)公司可以在承保前自動(dòng)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、承保后有效管控風(fēng)險(xiǎn)、理賠時(shí)全面降低騙保風(fēng)險(xiǎn)等方面有效降低保險(xiǎn)運(yùn)行成本。

基于“車聯(lián)網(wǎng)”車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)在車輛保險(xiǎn)中的應(yīng)用,最關(guān)鍵的保險(xiǎn)因子定義,不僅包含傳統(tǒng)意義上的保險(xiǎn)定價(jià)因子,比如車輛的載重,長(zhǎng)寬高,發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào),品牌,驅(qū)動(dòng)形式等,更注重的是要加入大量的車輛駕駛行為特征因子、車輛行駛環(huán)境因子等。例如:車輛的駕駛行為特征因子里面有車輛的行駛里程、每趟次行駛時(shí)長(zhǎng)、總行駛時(shí)長(zhǎng),以及結(jié)合電子地圖計(jì)算車輛在不同類型道路上行駛的里程、計(jì)算車輛在不同類型的道路上有沒有超過道路限制速度(行業(yè)平均運(yùn)行速度)、計(jì)算車輛在不同省市(特定區(qū)域)行駛的里程、計(jì)算車輛常跑區(qū)域及常跑路線,結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍庀髷?shù)據(jù)分析車輛在各種氣象特征下行駛的里程、時(shí)間等。

3.1 數(shù)據(jù)采集

道路運(yùn)輸車輛“車聯(lián)網(wǎng)”中的車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)基于交通運(yùn)輸部發(fā)布的JT/T 808《道路運(yùn)輸車輛衛(wèi)星定位系統(tǒng)終端通訊協(xié)議及數(shù)據(jù)格式》、JT/T 809《道路運(yùn)輸車輛衛(wèi)星定位系統(tǒng)平臺(tái)數(shù)據(jù)交換》等平臺(tái)與主機(jī)之間、平臺(tái)與平臺(tái)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸交換的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行采集,采集的主要信息除車輛廠牌型號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)、車輛外廓尺寸、車輛類型等靜態(tài)數(shù)據(jù)之外,還包括車輛當(dāng)前速度、正北方向夾角、經(jīng)度、緯度、疲勞駕駛報(bào)警、超速行駛報(bào)警等行駛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)分析框架設(shè)計(jì)

由于道路環(huán)境、氣象條件、車載終端質(zhì)量等多種因素的影響,將會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)存在一定的質(zhì)量問題,因此,要精確應(yīng)用這些數(shù)據(jù),首要任務(wù)就是要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

將實(shí)時(shí)接收的車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存入大數(shù)據(jù)綜合分析平臺(tái),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理后,關(guān)聯(lián)車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)電子地圖的路網(wǎng)、興趣點(diǎn)(Point of Interest,即POI)、行政區(qū)劃數(shù)據(jù),并疊加氣象數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)分析車輛的駕駛行為數(shù)據(jù)和駕駛周邊數(shù)據(jù),例如:車輛的行駛里程、行駛時(shí)間、高速行駛里程、國(guó)道行駛里程、疲勞超速違章情況、危險(xiǎn)路段經(jīng)過次數(shù)、拐彎速度等特征;關(guān)聯(lián)保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù),構(gòu)建保險(xiǎn)精算模型;通過保險(xiǎn)精算模型,預(yù)測(cè)車輛的案均賠款、出險(xiǎn)次數(shù);有針對(duì)性地制定保險(xiǎn)價(jià)格;保險(xiǎn)中實(shí)時(shí)提醒、降低理賠風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 多維度分析

根據(jù)道路運(yùn)輸行業(yè)特點(diǎn),結(jié)合電子地圖、氣象數(shù)據(jù)、路況數(shù)據(jù)、時(shí)間維度等,可以從以下12 個(gè)方面對(duì)車輛的駕駛行為數(shù)據(jù)和駕駛周邊數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、多角度數(shù)據(jù)挖掘和融合分析,為建立更加高效的車輛保險(xiǎn)模型提供必要的保險(xiǎn)因子計(jì)算數(shù)據(jù)。多維度的數(shù)據(jù)模型主要包括:①車輛行駛道路的等級(jí)狀況,普通公路、高等級(jí)公路、高速公路等不同等級(jí)的道路所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)也不一樣;②車輛活動(dòng)范圍所處的區(qū)域,城市與鄉(xiāng)村、高海拔地區(qū)、臨水臨涯地區(qū),不同的區(qū)域所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)不同;③車輛在相同道路行駛速度與該道路行業(yè)平均運(yùn)行速度的差異,比行業(yè)平均運(yùn)行速度高出越多,存在的安全風(fēng)險(xiǎn)越大;④車輛危險(xiǎn)道路行駛次數(shù);⑤車輛路口通行情況,如通過十字路口不停車次數(shù),路口左轉(zhuǎn)次數(shù)、直行次數(shù)、右轉(zhuǎn)次數(shù);⑥車輛行駛路線,什么路線(干線運(yùn)輸、支線車輛、城市配送),路線是否固定;⑦車輛停靠點(diǎn),停靠點(diǎn)類型(客運(yùn)站、農(nóng)村客運(yùn)招呼站、港口碼頭、物流集散中心、高速路服務(wù)區(qū)、維修站),停靠次數(shù)(如維修站的??看螖?shù));⑧車輛行駛里程,日均行駛里程、最大行駛里程、高速行駛里程、國(guó)道行駛里程等;⑨每趟次駕駛車輛的司機(jī)數(shù)量;⑩車輛疲勞駕駛、超速行駛等違章情況;11○車輛行駛期間天氣情況,包括天氣類型、溫度、濕度、能見度、風(fēng)力等級(jí)等對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的影響;12○車隊(duì)屬性,包括車隊(duì)規(guī)模、組織形式、車隊(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)等。

3.4 保險(xiǎn)建模

傳統(tǒng)的保險(xiǎn)精算理論難以處理大量且多維度的數(shù)據(jù),嘗試使用人工智能、深度學(xué)習(xí)理論重塑傳統(tǒng)保險(xiǎn)的精算理論,對(duì)車輛保險(xiǎn)因子進(jìn)行建模,形成完整的車隊(duì)&車輛畫像,采用單因子分析、啞變量分析、因子間相關(guān)性分析、廣義線性回歸分析等數(shù)據(jù)分析方法,生成精算費(fèi)率模型,不僅可以預(yù)測(cè)車輛的案均賠款、出險(xiǎn)次數(shù),還可有針對(duì)性地制定保險(xiǎn)價(jià)格,為保險(xiǎn)運(yùn)營(yíng)提質(zhì)增效。

4 結(jié)語(yǔ)

保險(xiǎn)業(yè)要實(shí)現(xiàn)持續(xù)盈利,需要降低損失率和減少損失發(fā)生的程度,運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具分析、整合挖掘有價(jià)值的信息,將道路運(yùn)輸車輛運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用于車輛保險(xiǎn),重塑車險(xiǎn)精算模型,能夠減少理賠成本,改善駕駛員的行為和意識(shí),進(jìn)一步減少理賠的頻率和損失的幅度。運(yùn)用道路運(yùn)輸車輛運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)建立的保險(xiǎn)模型,可以使保險(xiǎn)公司更有效地預(yù)測(cè)車輛的賠付率。在駕駛行為不利于車輛安全行駛時(shí),可以實(shí)時(shí)提醒司機(jī)注意行車安全,有效地降低車輛事故風(fēng)險(xiǎn),并且對(duì)部分保險(xiǎn)騙保的行為進(jìn)行有效識(shí)別。

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