【数据阳光】原创:车险费率市场化的大数据分析思考

如何让公司的车险费率水平更具市场竞争力，数据统计分析或许不仅限于当前较热门的从地因子的UBI分析、从车因子的零整比分析等，更多需要扩展细粒度的从人因素、从用因素，引入美国车辆保险费率的作用因素供思考。

2015年6月1日，商业车险条款费率市场化改革在黑龙江、山东、青岛、陕西、广西、重庆六省份正式实施，接下来两年，将是商业车险条款费率市场化（“商车费改”）的全国推广。“商车费改”提高了保险公司定价自由权，促使保险公司需要提供与不同消费者风险状况和个性偏好相适宜的产品。

如何让公司的车险费率水平更具市场竞争力，数据统计分析或许不仅限于当前较热门的从地因子的UBI分析、从车因子的零整比分析等，更多需要扩展细粒度的从人因素、从用因素，引入美国车辆保险费率的作用因素供思考：

1、从车因素：汽车品牌和型号

从车因系是国内之前车险费率厘定主要参考因素。 名牌车的修理和维修费用要高于低挡车。因此，有些类别的保险费率随车辆的品牌、型号和使用年限而不同。根据保险公司的档案记载，驾驶大马力引擎车辆的车主，出险事故要多于驾驶一般车辆的车主，因此其保险费率要高。

2、从用因素：汽车的使用

汽车的用途和行驶的里程影响着保险费率。商用车的保险费率通常高于短途旅游车或只开几英里去上班的汽车。

3、从人因素：司机的类别

保险公司将投保司机进行分类，规定不同的保险费率、风险最小者费率最低。将投保者分类的一个办法是根据驾车人的年龄，熟练程度等。参考因素主要有三项：一是车主年龄。年龄太小或太老的保费都比较高，三十至四十五岁之间的驾驶人保费则较低。二是驾驶经验多少。有五年以上驾驶经验的人，保费要比驾驶经验少的人便宜得多。三是有无违规记录。没有交通违规记录的人，保费自然要比有违规记录的人低很多。此外，是否结婚也是一个较为重要的参考因素。

4、从地因素：投保人居住的地区

不仅美国各州的车辆保险费率不同，各州内也不尽相同。交通繁忙的城市通常高于交通稀疏的小镇或农村。道路常积水雪的地区高于道路总是干燥的地区。，保险费率也最高。

我国车险费率制度的改革，将原来以“从车”为主的费率方式，调整并鼓励各家保险公司着力于“从车”、“从人”、“从用”、“从地”相结合的方式。那么，大数据背景下，分析挖掘已不仅仅是熟悉当前的数据和业务环境，长远考虑是更完善的数据架构搭建和标准化数据信息建设任务。

星多天空亮，人多智慧广。数据阳光的每一位数据人才，必然也将绽放自己最耀眼的光茫。

作者：王香娥 阳光产险

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