车载导航大数据在车险行业的应用

(整期优先)网络出版时间:2018-12-22
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车载导航大数据在车险行业的应用

高尚进

大连金普新区勘察测绘中心辽宁大连116600

摘要:在我国经济发展中,信息科学技术也在不断进步,目前可以使用很多设备来产生数据,硬件存储设备的价格也更加便宜,人们进入了大数据时代。在各行各业中,对大数据的分析研究,可以获得巨大的实用价值。但在一些行业中虽然具备大数据应用条件,但仅仅局限于数据存储功能,而没有充分发挥数据的价值。而对其数据价值的开发利用,则可以使企业的决策更加科学、合理,对增强企业优势具有积极意义。本文主要对车载导航大数据在车险行业的应用进行分析研究,促进对导航大数据的利用,以增强车险企业的竞争力。

关键词:车载导航;大数据;车险行业;应用

如今,我国汽车市场飞速发展,车载导航软件的发展也很迅速,且其应用范围也更加广泛。与之相随的是车险行业的发展,该行业的竞争激烈,企业要获得发展,就需要在服务和价格方面具有自己的优势。而对车载导航大数据的充分应用,增强企业的风险评估能力,可以提高企业服务方面和价格方面策略制定的合理性,促进企业实现稳定发展,在激烈的市场竞争中具备强大的竞争实力。因此加强对车载导航大数据的应用,是车险行业的必要举措。

1.车险行业发展现状

保险是分散风险和消化算是的经济补偿制度,车险行业主要应对机动车使用中的安全隐患。我国车险行业起步较晚,但进步迅速,具有业务量大、涉及面广和影响大的特点。早期发展阶段,我国机动车辆保险采用的是政府统一制定的费率制度,投保人在保险公司投保,在条件相同的情况下,其价格也相近。从2003年开始,我国开始在全国范围内实施车险的全面市场化管理制度改革,车险具体条款和费率,主要是由保险公司自主制定的,车险行业进入市场自由竞争、公平竞争的时代。

车险行业的竞争,主要是服务和价格两个方面,而竞争力的提升与风险评估能力相关。投保人之间的风险水平不同,在同样的时间内,其出险次数各理赔金额也存在着差异。保险公司的风险评估能力越强,就越利于进行险种定位和服务方式完善,使企业在市场竞争中具备强大实力。而企业的风险评估能力,主要体现在对车险费率的制定,也是保险公司发展中必须应对的问题。

当前,在车险定价方面,国内外的制定方式主要从两个步骤进行,第一,结合主要费率因子,计算出基础保费;第二,根据次要费率因子,对保费进一步进行修正。其中依据的主要费率因子包含了新车的购置价、车辆的吨位和车龄等,而次要费率因子则指的是历史赔款记录、违章记录、维护保养记录和驾驶员信息等。我国保险公司对车险保费的计算,主要也是依据这两个步骤,具体在费率因子选择方面有所区别。这种计算依据的缺点就在于,其费率因子的选择较为单一,偏重于对车辆的考虑,而忽略了驾驶人因素。这种不足与驾驶人信息获取困难。难以获取准确的驾驶历史安全情况、驾驶区域等情况,不利于企业风险评估能力的增强。

2.大数据对保险行业产生的变革

大数据时代的到来,保险行业拥有了海量数据,对于基于概率估算的保险业务来说,加强了预测的准确性。

2.1思维变革

保险公司的发展目标主要是实现价值的最大化,对此要提高自身的服务能力,满足客户的服务需求。当前还有很多保险公司在此方面有所欠缺,这方面的不足主要与客户信息不足相关,企业难以进行全面、准确的客户分析。而大数据的应用,可以帮助企业实现客户群体细分,准确甄别和还原客户,以针对性提供车险服务。这样一来企业思维变革,车险服务能力提升,真正做到以客户为中心。

2.2商业变革

在当前发展阶段,企业经营管理开始向信息化转变,其商业模式将在信息技术基础上实现变革。在车险行业中,可以采用互联网执行销售、理赔的方式,不许设立太多的分支机构,其员工则需要掌握一定程度的互联网技术。企业核心团队要具备先进的互联网思维,对大数据资源进行合理利用,设计科学的保险项目,促进保险企业的发展。

同时传统商业模式也随之改变,需要明确定位企业价值。车险服务要对其市场进行细分,合理变革销售形式,并积极创新车险服务方式。重视对大数据价值的开发利用,使企业可以及时掌握市场动向,发现新的商机,并根据这一变化重构商业模式,使企业的商业逻辑产生变革。

2.3管理变革

大数据应用也在一定程度上,使企业的管理方式产生了变革。传统管理方式的特点为组织化和职能化,主要依靠制定的管理流程和制度进行约束,相关决策的落实主要通过组织的层层传递来实现,并通过该方式具体落实。在这种管理模式下,企业对风险的管控和质量保障效率较低,且管控的方式不灵活,是不利于企业管理提升的。而大数据时代的到来,企业管理方式重构,可以通过对大数据的分析,来实现自行决策,改善了复杂的管理流程,使管理效率得以有效提高。

3.车载导航大数据的应用

3.1设计驾驶统计安全评估方法

在对驾驶统计安全分析中,整个过程包含了四个模块,其具体流程如下图所示:

在进行综合评价时,其关键在于构建合理的指标体系和指标权重分配,相关指标指数可以通过对车载导航的大数据分析来获取,且对大数据的分析是比较复杂的,因此需要对数据进行处理分析,从大数据中挖掘需要的数据。在进行驾驶统计的安全评估方法设计中,其流程如下,首先要理解业务需求,对数据进行分析处理,选取适用指标,然后建立起相应模型,并进行数据重组和指标获取,在此过程中根据业务理解进行指标转换,之后将数模结合分析,并通过结果分析加深业务理解,以实现科学、合理部署。

3.2驾驶统计安全评估各步骤任务

3.2.1业务理解

这一环节主要是找出存在问题,并确定目标和评估现有的资源,其业务目标就是对导航大数据合理分析,实现准确的驾驶统计安全评估,最后得出驾驶统计的安全系数。

3.2.2理解数据

对拥有的数据资源进行理解,分析其数据结构化、数据规模和组织方式等,了解其中存在的不足,之后进行简单统计,为之后工作奠定良好基础。

3.2.3选取指标

指标主要体现迭代过程,可以聘用驾驶安全方面专家参与进来,同时还要收集大量的交通事故数据支持,以此完成指标体系的构件,确保在多次迭代之后,生成更科学的指标体系。

3.2.4数据重组

导航原始数据形式存在缺陷,在结束指标选取之后,要结合数据理解进行数据重组。主要是在原始大数据中找出需要数据,按照分析方式存储。进行数据选择、清洗、重组和再存储之后,以适合指标换取形式进行存储。

3.2.5指标获取和转换

完成数据重组后,要从其中分析个用户指标,其中需要进行大量的统计工作,一些中间结果数据要存储好。之后结合业务理解,将提取的指标数据转换为模型直接输入。针对各指标含义的不同,要结合其整体情况和相关经验进行。比如汇总各用户的指标情况,得出平均水平,并在对指标理解的基础上,设计各项指标得分的规则,并计算用户的各项指标得分。

3.2.6模型选择、设计和结果分析

结合指标选取,选择合适的分配权重模型,可采用层次分析模型的方法;然后按照层次建模步骤建模,并严格检验模型,求出各项指标在总体评价中所占权重;之后将转换后的指标数据导入模型,计算各用户的驾驶统计安全系数;最后,对分项全过程评估,选择合理指标和模型进行评价分析。

结束语:

在车险行业发展中,企业要提高自身的风险评价能力,在大数据时代,对车载导航大数据的应用可以提高安全评估效率。对此还要完善各项分析步骤,促进对大数据的高效利用。

参考文献:

[1]谢涛.大数据时代保险行业发展分析[J].科技经济市场,2016,(5):148-148.

[2]吴建涛.保险行业大数据应用系统建设的研究[J].数字化用户,2018,(23):134.