毛曉凱 徐豐欣 張燕燕

摘要：隨著國際保險行業(yè)穩(wěn)步開展，機動車輛保險在我國的財險保費中所占比重最大，以千億元記。并且，由于我國汽車保有輛的繼續(xù)增加和相關車險的政策出臺，投保率也呈繼續(xù)上升趨向。由于車險一般可占財險公司業(yè)務的70%到80%，所以車險市場歷來是財險公司的兵家必爭之地。以往，財險公司為了贏得市場，往往采取低價、折扣來爭搶客戶。但是激烈的市場競爭也帶來了利潤率的下降，甚至有些企業(yè)在虧本經營。大多數(shù)車企為了提高利潤率開始重視承保車輛的質量。

關鍵詞：貝葉斯分類器;保險定價;車險保費

1問題的分析

針對問題，需要建立合理的數(shù)學模型，求出客戶的續(xù)保概率。首先將影響車險業(yè)務的因素潛在風險進行劃分，分別從“人”、“車”、“環(huán)境”三個方面考慮風險因素，對附件中的各項指標進行風險系數(shù)的劃分，然后以上述的風險因素的風險系數(shù)作為類別集合，利用貝葉斯分類器對客戶進行分類，在利用風險系數(shù)計算各類客戶的續(xù)保概率。

2模型的建立與求解

為給提供的客戶進行精準畫像，給出客戶的續(xù)保概率。首先需要將所給數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)進行篩選。然后需要將附件中的部分文字信息轉化成數(shù)字信息，這樣才可以抽象為數(shù)學模型，進行精準描繪。在將無效信息篩除后，任務就轉化成如何將有效的文字信息轉化為數(shù)字信息。為此本文通過查閱相關資料，借鑒了國外風險分級技術，加以對中國交通、經濟、社會現(xiàn)狀分析，將文字信息轉化為數(shù)學信息。這對于模型一貝葉斯分類器模型十分關鍵，而且這還是一個一做兩用的步驟。一是提取更多信息使貝葉斯分類器更加精準，二是對于后面針對不同的客戶設計不同的優(yōu)惠和福利方案，可以通過不同的風險等級以及風險方面進行更加具體的設計。下面來進行文字信息轉數(shù)字信息。

2.1風險等級劃分

將影響車險業(yè)務的潛在風險因素進行劃分，從“人”、“車”、“環(huán)境”三個方面考慮風險因素。對出現(xiàn)的各個指標的風險系數(shù)進行劃分。

2.2人的風險因素

車險價格與人的駕駛行為密切相關，即“從人主義”。在國內發(fā)生的大部分事故與駕駛人員的行為反應有關。因此設定如下三個指標來客觀的分析駕駛員的綜合能力。

2.3年齡

不同年齡階段的人群在開車行為習慣上有很大的差別，中年人開車就相對比較穩(wěn)健，駕駛經驗相對比較豐富，社會責任感也相對比較強，發(fā)生交通事故的概率就相對較低。老年人在駕駛車輛時速度比年輕人和中年人都慢，但是老年人的反應速度比較低，在面臨緊急情況時無法迅速做出反應，也比較容易造成交通事故。從上述分析可以知道年齡對交通事故發(fā)生的概率有顯著影響，是厘定車險價格的重要風險因素[1]，對年齡段的風險系數(shù)進行劃分，如下表：

2.4性別

駕駛員的性別對交通事故的發(fā)生概率有著很大的聯(lián)系。女性開車相對比較謹慎，車速一般比男性要慢，但是女性一般面臨緊急情況時會有些慌亂，所以女性的風險系數(shù)為0.7，男性的風險系數(shù)為0.6。

2.5NCD（肇事記錄）

根據(jù)駕駛人員以往的肇事記錄可以初步判斷出駕駛人員的行為習慣。肇事記錄（NCD）客觀記錄了駕駛人員以往每年發(fā)生交通事故的概率，出險次數(shù)越多，駕駛人員的駕駛行為習慣就越差，發(fā)生交通事故的概率就越高，對應為風險系數(shù)就越高，如下表所示。

2.5車輛的風險因素

車輛自身的各項指標也會導致交通事故的產生，從而影響車險價格的厘定。

2.6車輛的品牌、車系

車輛的品牌、車系影響著安全性、穩(wěn)定性等各項性能指標，比如品牌為一汽大眾的車系有邁騰、CC、捷達、高爾夫、寶來等多種車型。目前各家保險公司多數(shù)在不同品牌不同車系的車險定價有較為完善的定價標準，但不同品牌不同車系的車險定價由于駕駛人員的不同駕駛習慣也要有所區(qū)分[2]。

2.7車輛種類

目前我國將機動車輛主要分為五類，客車、貨車、特種車、摩托車和拖拉機。以座位數(shù)來衡量客車的運客能力，座位數(shù)越多對應的風險就越大。以噸位數(shù)來衡量貨車的運貨能力，噸位數(shù)越大對應的風險就越大。特種車主要是指用于專門用途的車輛，包括挖掘機、水泥罐車、消防車等，特種車由于具有特殊的使用性質，而具有特殊的風險性。

2.8車輛的使用性質

根據(jù)車輛的使用性質分為非營業(yè)用車輛和營業(yè)用車輛，非營業(yè)用車輛又可分為非營業(yè)個人（家庭自用車）、非營業(yè)企業(yè)（企事業(yè)單位車輛）、非營業(yè)貨運。車齡是指從最初新車購置日起至車險投保日期間使用的年限，車輛使用年限越長，汽車配件磨損就越嚴重，車輛就容易產生故障導致交通事故的發(fā)生，因而對應的風險就越大。

2.9新車購置價

新車購置價格越高，索賠額度就會越大。因為一旦發(fā)生交通事故導致車輛損失，新車購置價越高的汽車維修成本越高，會直接增加保險公司的綜合成本率，車險價格就會越高，風險系數(shù)自然也就越高，具體如下表所示：

2.10環(huán)境的風險因素

地理環(huán)境風險因素

地理環(huán)境對車險厘定的影響主要體現(xiàn)在當?shù)氐臍夂颦h(huán)境、地貌環(huán)境、路面狀況、活動范圍等方面。

活動范圍可以體現(xiàn)在是否為本省車輛，車輛開出省外，里程變大，并且在外省的道路上駕駛人員相對陌生，較省內相比更容易發(fā)生事故，故省內的風險系數(shù)為0.5，省外的風險系數(shù)為0.6。

2.11社會環(huán)境風險因素

社會環(huán)境風險因素對車險厘定的影響主要為治安環(huán)境和法制環(huán)境兩方面，分別對車險厘定的影響如下。

治安環(huán)境的好壞與否直接影響保險公司所承保車輛盜搶險（所屬商業(yè)車險附加險）的賠付情況，治安環(huán)境好的地方，發(fā)生車輛盜搶行為的概率比較低。治安環(huán)境差的地方，發(fā)生車輛盜搶行為的概率比較高。

法制環(huán)境好的地區(qū)，投保人在遵紀守法的意識比較強，出現(xiàn)道德風險和逆向選擇風險的概率會相對比較低。

3結論

最終本文從三個大方向車輛、環(huán)境、人;10個小方向種類、年齡、性別、NCD等對客戶進行精準畫像。針對重要的文字信息，本文通過風險厘定將文字信息轉化為了數(shù)字信息。將選取這些數(shù)字信息以概率統(tǒng)計的方法對客戶進行精準畫像。

參考文獻

[1]和炳全.優(yōu)惠券營銷的經濟學分析[J].經濟師，2002（06）：79-80.

[2]胡伊. 基于多源數(shù)據(jù)的車輛風險分析與保險定價模型研究[D].中央財經大學，2016.

[3]王夢晨. A公司車險業(yè)務續(xù)保率影響因素研究[D].湖南大學，2017.

華北理工大學 063210