人工智能與智能駕駛?cè)绾瓮苿榆囯U(xiǎn)客制化

近年來，許多保險(xiǎn)公司推出基于駕駛行為的保險(xiǎn)（usage based insurance，簡稱“ubi”）作為用戶理賠率及保險(xiǎn)費(fèi)用的判斷依據(jù)。在現(xiàn)在廣泛流行的ubi的估價(jià)模型中，保險(xiǎn)公司通過車載診斷系統(tǒng)或行車應(yīng)用app 來記錄每臺車的車載數(shù)據(jù)，來監(jiān)測司機(jī)的駕駛行為，為其行車風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行打分，進(jìn)而將該風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)輸入下一步精算定價(jià)模型，不過這種估價(jià)模型忽略了將司機(jī)駕駛行為習(xí)慣結(jié)合實(shí)際道路環(huán)境下司機(jī)對不同情況反應(yīng)處理進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估考量。在這一點(diǎn)上，將更注重對駕駛實(shí)時(shí)環(huán)境的數(shù)據(jù)監(jiān)測的adas技術(shù)應(yīng)用到傳統(tǒng)保險(xiǎn)行業(yè)的解決方案為后ubi時(shí)代人工智能和adas技術(shù)為汽車保險(xiǎn)帶開了跨界新局面。本文將介紹歐美相對成熟的ubi產(chǎn)品及我國正在起步階段的ubi嘗試，覆蓋基于傳統(tǒng)基于車載數(shù)據(jù)的ubi以及利用adas的ubi。

作者 | 言青佳

一

ubi車險(xiǎn)市場現(xiàn)狀簡述

目前 ubi 用戶主要集中在歐美國家。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)門戶statista的數(shù)據(jù)顯示全球車輛ubi市場預(yù)計(jì)將在2027年達(dá)到1050億美元的規(guī)模。而2018年這一指標(biāo)只是150億美元。而市場調(diào)查公司global market insights提供了類似的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)2026年全球該市場規(guī)模達(dá)到1150億美元。意大利是 ubi 滲透率最高的國家。而從 ubi 保單數(shù)量來看，美國年保單量位居全球之首?，F(xiàn)階段中國 ubi 產(chǎn)品市場處于探索期，根據(jù)普華永道思略特的預(yù)測，若車險(xiǎn)費(fèi)率市場化完全放開，同時(shí)伴隨著車聯(lián)網(wǎng) 50% 的新車滲透率預(yù)期，保守估計(jì) ubi 的滲透率在 2020 年可以達(dá)到 10%-15%，ubi保險(xiǎn)面臨著 1400 億元的市場空間。

二

ubi車險(xiǎn)中的人工智能技術(shù)

邊緣計(jì)算：在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，近似理論知識。是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法包括決策樹，支持向量機(jī)，隨機(jī)森林，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

廣義線性模型：是線性模型的擴(kuò)展，通過聯(lián)結(jié)函數(shù)建立響應(yīng)變量的數(shù)學(xué)期望值與線性組合的預(yù)測變量之間的關(guān)系。其特點(diǎn)是不強(qiáng)行改變數(shù)據(jù)的自然度量，數(shù)據(jù)可以具有非線性和非恒定方差結(jié)構(gòu)。是線性模型在研究響應(yīng)值的非正態(tài)分布以及非線性模型簡潔直接的線性轉(zhuǎn)化時(shí)的一種發(fā)展。

計(jì)算機(jī)視覺：是用攝影機(jī)和計(jì)算機(jī)代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖像處理，用計(jì)算機(jī)處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。當(dāng)作為一個(gè)工程學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺尋求基于相關(guān)理論與模型來建立包括過程控制在內(nèi)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，可應(yīng)用于無人駕駛汽車。，查看相應(yīng)選項(xiàng)。

三

人工智能在ubi車險(xiǎn)中的應(yīng)用分布

四

人工智能在ubi車險(xiǎn)中的應(yīng)用案例

progressive 于 1994 年首度提出 payd（payas you drive）保險(xiǎn)，之后又陸續(xù)推出 autograph、tripsense 等幾代 ubi 產(chǎn)品，并于 2009 年正式推出引入駕駛員急剎車次數(shù)、夜間行車次數(shù)等數(shù)據(jù)的 ubi 保險(xiǎn)產(chǎn)品 snapshot。其使用h20.ai開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于從司機(jī)客戶收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測性定價(jià)，實(shí)現(xiàn)一人一車一家的定價(jià)模式。其遠(yuǎn)程通信技術(shù)（融合了通信和it技術(shù)通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)施遠(yuǎn)程遙控）應(yīng)用snapshot已經(jīng)收集了140億英里的駕駛數(shù)據(jù)。

state farm 于2016年在數(shù)據(jù)競賽平臺kaggle發(fā)起了一項(xiàng)根據(jù)包括司機(jī)照片在內(nèi)的數(shù)據(jù)集對司機(jī)駕駛行為進(jìn)行打分的競賽，最終排名第一的成績達(dá)到87%的準(zhǔn)確率。該公司已推出in-drive產(chǎn)品，根據(jù)司機(jī)駕駛行為提供可高達(dá)50%的車險(xiǎn)費(fèi)率折扣。同時(shí)該公司另有也同為ubi的hiroad計(jì)劃。

metromile 提供正好與行駛里程相匹配的基于使用情況的保險(xiǎn)定價(jià)策略，即先設(shè)定一個(gè)每月基礎(chǔ)費(fèi)用，再設(shè)定一個(gè)每英里的費(fèi)用率。metromile通過無線通信車載設(shè)備metromile pulse——一個(gè)可以插進(jìn)汽車診斷端口的小型電子器件——來搜集行駛數(shù)據(jù)，其不同點(diǎn)在于它承諾不考慮你的駕駛行為，只考慮你的駕駛距離。

鼎然科技成立于深圳，將成熟的國際ubi精算定價(jià)模型與國內(nèi)車險(xiǎn)市場需求相結(jié)合，滿足國內(nèi)市場結(jié)構(gòu)優(yōu)化及監(jiān)管需求的產(chǎn)品。北美海歸精算師帶領(lǐng)的精算師團(tuán)隊(duì)通過借鑒美國ubi經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合國內(nèi)市場情況和數(shù)據(jù)，打磨出一套本土化的ubi大數(shù)據(jù)精算模型，并隨著行車數(shù)據(jù)的不斷積累而迭代更新。同時(shí)，鼎然科技自主研發(fā)為ubi數(shù)據(jù)采集“路比”系列車載智能設(shè)備。

好好駕駛以 adas 切入 ubi 數(shù)據(jù)領(lǐng)域，自主研發(fā)基于多種傳感器融合的“駕駛行為分析系統(tǒng)”，從人、車、路多維度出發(fā)，實(shí)現(xiàn)了按行程、每日、每月為駕駛員進(jìn)行打分的功能，能夠時(shí)時(shí)監(jiān)控駕駛員的駕駛行為，識別潛在的駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)，降低車險(xiǎn)滿期賠付率。公司現(xiàn)擁有人工智能、云計(jì)算、駕駛行為評分模型、ubi 指數(shù)模型等多項(xiàng)技術(shù)，傾力打造國際領(lǐng)先的基于adas的ubi汽車大數(shù)據(jù)公司。

五

人工智能在ubi車險(xiǎn)領(lǐng)域的局限性

數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：ubi必然要求收集車主駕駛及車輛行駛的各方面的數(shù)據(jù)，同時(shí)可能會伴隨著對車輛地理位置的追蹤。這帶來了非常敏感的安全性和隱私保護(hù)方面的考量。在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的邊緣計(jì)算是降低數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)辦法。若需要進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸，那么加密或是不可逆操作的數(shù)據(jù)處理方法則顯得非常重要。

模型的非普適性：歐美的ubi模型在中國落地面臨著水土不服的問題。概因海內(nèi)外車主駕駛風(fēng)格有異、風(fēng)險(xiǎn)因素偏重不同，以及城市中車輛密度所帶來的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)差別等原因，國外成熟的模型應(yīng)用在國內(nèi)的數(shù)據(jù)上需要進(jìn)行不少本土化的嘗試。

六

人工智能在ubi車險(xiǎn)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢

風(fēng)險(xiǎn)側(cè)重差異化：隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，駕駛風(fēng)險(xiǎn)側(cè)重將從司機(jī)轉(zhuǎn)向汽車制造廠商以及設(shè)計(jì)智能技術(shù)的公司。

產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)完整化：如今互聯(lián)網(wǎng)大廠擁有數(shù)據(jù)和模型，專業(yè)數(shù)據(jù)公司未必能獲得市場規(guī)模和信任，保險(xiǎn)公司體量巨大并不十分在乎車險(xiǎn)的創(chuàng)新。伴隨市場接受程度的提升，產(chǎn)業(yè)鏈將逐步成熟，保險(xiǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)行業(yè)將由分散趨向完整。

定價(jià)監(jiān)管智能化：在個(gè)性化定價(jià)起步階段市場出現(xiàn)各種隨意修改或變相修改條款、費(fèi)率水平的現(xiàn)象。但過于嚴(yán)厲的監(jiān)管可能會限制車險(xiǎn)產(chǎn)品的創(chuàng)新。而伴隨保監(jiān)機(jī)構(gòu)同樣在采用智能化技術(shù)，其監(jiān)管條例的制定也將更加靈活和智能化。

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