2017年UBI保险行业分析报告

2017年UBI保险行业分析报告(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年6月正文目录1商业车险费改激发车险创新动力 (4)1.1传统车险模式痛点多：赔付率高、理赔效率低 (4)1.2商车费改全国推开，车险创新迎来爆发 (5)1.3智能网联助力车险模式升级，UBI有望渐成主流 (7)2UBI保险市场掀起合作浪潮，产业链协同推进加快 (10)2.1国外UBI发展处于领先位置 (10)2.2保险、运营商、车企掀起合作浪潮 (12)2.3中国UBI保费拥有千亿级市场空间 (15)3受益于UBI落地，智能网联有望驶入快车道 (16)3.1UBI离落地已不远 (16)3.2硬件先行，前装T-BOX最受益 (18)3.3驾驶行为数据价值大，数据服务弹性大 (22)4相关建议 (24)4.1主要公司分析 (25)5风险提示 (26)图表目录图表1：从各大财险公司数据看车险综合成本率高 (4)图表2：从车险生命周期看成本增长路径 (5)图表3：政策推动商车险费市场化改革 (6)图表4：智能网联主推传统车险向新型车险UBI升级 (7)图表5：UBI各级数据模型间的衔接流程 (8)图表6：智能网联助推车险定价模式从保额定价向使用定价过渡 (9)图表7：ADAS有效降低事故发生频率 (10)图表8：意大利UBI渗透率最高 (11)图表9：美国UBI保单数量最多 (11)图表10：全球领先的UBI保险公司 (12)图表11：UBI产业链：车载终端+运营商+数据服务+保险 (13)图表12：险企与UBI保险产业链公司积极开展合作 (14)图表13：目前市场上有三种主流合作模式 (15)图表14：预计2020年UBI市场规模达到1400亿 (16)图表15：政策强制新能源汽车必须装车载终端 (17)图表16：政策要求建立车企、地方、国家三级监管平台 (18)图表17：T-Box产品表 (19)图表18：OBD产品表 (20)图表19：T-BOX与OBD相比更有优势 (21)图表20：2012-2016年新能源汽车销量 (21)图表21：2012-2016年新能源汽车销量 (22)图表22：国内多家UBI数据服务公司顺利获得融资 (23)图表23：评驾科技已逐步建立基于UBI产业链的合作体系 (24)图表24：驾驶行为模型是评驾科技的核心产品 (24)1商业车险费改激发车险创新动力1.1传统车险模式痛点多：赔付率高、理赔效率低传统车险业务面临严重信息不对称，整体盈利能力弱，小公司面临亏损困局。

据财险公司2013年上半年财报数据显示，目前国内42家拥有车险业务的大财险公司中，38家存在车险业务亏损情况，其中亏损额超过1亿元的公司有20家，超过2亿元的有6家。

以人保财险、太平洋产线、平安产险、太平财险为例，综合成本率均接近100%。

根据2015年度企业经营信息，在经营车险业务的48家非上市险企中，有44家保险公司发生了不同程度的亏损，占比超过90%，且车险承保合计亏损金额达到54亿元。

亏损的直接原因是综合成本率居高不下。

图表1：从各大财险公司数据看车险综合成本率高综合成本率高的背后原因有几方面：在事前的定价环节，定价机制不完善，依据新车购置价的定价模式未能充分反映车险保障范围对应的风险，个体风险差异巨大，为整体成本高于保费埋下隐患。

在事前的监督环节，保险公司无法掌握驾驶人行为和习惯，缺乏有效监督，驾驶人不当行为可能获得放大效应，最终导致赔付率高。

在事前的风险管理环节，保险公司既无法掌握驾驶人和车辆实时信息，也无法对驾驶人不当行为进行及时干预和提醒，以避免事故发生。

保险公司一般采用根据出险次数进行次年调升企图约束驾驶人行为，但效果不佳。

在事后理赔环节，包括事故勘察、赔付款使用等缺乏有力的监督措施，骗保行为直接提高赔付成本和理赔成本。

图表2：从车险生命周期看成本增长路径但从本质的角度，国内车险成本高企离不开制度因素。

非市场化且单一的定价规则束缚了保险创新，同质化竞争严重，致使过度竞争导致的渠道费用猛增和保费定价不合理而无法匹配真实风险。

1.2商车费改全国推开，车险创新迎来爆发保险会早在2015年发布《关于深化商业车险条款费率管理制度改革的意见》，正式启动商业车险条款费率管理制度的改革。

该文件的核心内容有两条：一是建立商业车险条款形成机制，建立行业示范条款制度和创新性条款形成机制；二是建立健全商业车险费率形成机制，具体而言包括建立行业基准纯风险保费的形成和调整机制，以及扩大财产保险公司费率厘定自主权。

概而言之是条款的规范化和自主化，以及保费定价的市场化。

随后出台的《深化商业车险条款费率管理制度改革试点工作案》一方面启动了第一批试点地区的商业车险改革工作，另一方面明确财险公司在条款的自主选择权，费率调整范围也从零扩大到[-15%，15%]。

据京华时报报道，2016年一季度在保障范围明显扩大的前提下，首批试点地区单均保费同比下降7.69%，第二批试点地区单均保费同比下降6.64%，同时前两批试点地区的商业车险签单件数均同比增长20%左右。

随着前两批地区试点的成功和试点效果的显现，保监会于去年已全面启动商业车险改革。

2016年6月，保监会发布《关于商业车险条款费率管理制度改革试点全国推广有关问题的通知》，宣布商业车险改革推向全国范围。

图表3：政策推动商车险费市场化改革目前监管部门正在酝酿二次车险费改，拟对车险费率调整系数进行调整。

随着商用车二次车险费改的落地，车险自主定价范围进一步扩大，价格机制倒逼产品和模式创新将加快。

保险公司创新意识加强，大数据提供基础，UBI成为突破口。

来自市场竞争、亏损压力和政策支持的多重驱动，各保险公司的创新意识受到激发，同时保险企业也更注重风险识别和定价技术。

随着互联网发展深入，大数据逐渐成熟，其价值也逐渐获得关注和认可。

基于大数据分析的创新保险产品和风控模型逐渐成为财险公司在车险业务上的核心竞争力。

保险公司将拥有商业车险费率拟定自主权，而差异化定价的基础则可以是消费者驾驶行为、违规记录、车辆零配件价格、维修成本等一系列因子，与之相对应的保险形式，UBI将会是首选的创新型产品。

1.3智能网联助力车险模式升级，UBI有望渐成主流智能网联化提高了汽车的自身车辆数据的获取能力和外部环境的感知能力，从而提高对驾驶人行为和习惯、车况信息、路况的信息掌握程度，实现车险个性化定价、精准理赔、风险管理，推动车险从传统模式向新型车险UBI升级。

车联网：是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，进行无线通讯和信息交换的大系统网络。

车联网的架构包括云、管、端，通过车联网的前端硬件采集数据、中端网络传输数据和后端平台提供数据存储和分析，实现对车辆数据的掌握。

车辆数据主要包括油耗、经纬度、三急（急加速、急转弯、急刹车）等。

智能驾驶：是通过车载软硬件赋予汽车对外部环境感知，进而实施分析决策并执行最优策略的过程。

通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外等技术实现对车辆外部环境和路况的感知，以及对驾驶人状态的感知。

智能网联帮助保险公司因人而异的差异化定价。

保险差异化定价的基础是将驾驶者的驾驶行为、理赔和违规记录、车辆零配件价格、维修成本等因素都列为风险因子，特别是历史出险次数、开车习惯等。

驾驶行为可通过车联网技术获取，如“三急”数据，也可以通过ADAS配备的摄像头等传感器获取，如驾驶人是否疲劳驾驶、偏离车道次数等等。

根据收集的驾驶行为数据还原驾驶人画像，进行差异化定价，即开车习惯好、出险频率低的驾驶人可以享受保费优惠，开车习惯不好的车主来年追加保费。

这种定价方式体现了车险的公平性，也更有利于保险公司处理索赔程序。

图表4：智能网联主推传统车险向新型车险UBI升级从技术的角度，需要经过采集数据、分析模型、标准模型和分析结果几个环节：采集数据：在用户端和车载硬件端，通过装在汽车上的T-BOX和ADAS等车载硬件采集数据。

T-BOX与汽车CAN总线在通信协议下获取如油耗、刹车、转弯等车辆数据，完成对车辆自身信息的采集。

ADAS通过装在车上摄像头、雷达、红外等传感器，收集车辆外部环境信息，如前车距离、航道偏离、后车超车等，也可以通过内部摄像头收集驾驶人状态信息，如疲劳状态、使用手机等。

分析模型：有UBI技术提供商将采集到的数据按照预先设定的模型进行分析，即将采集到的数据与保险模型风险因子（尤其是从人因子）的关联进行分析。

采集到的数据只有经过“转化”处理才能运用到风险模型中。

标准模型：UBI技术提供商将分析结果与保险公司的标准数据模型进行对比，分析驾驶人特有的风险特征与保险模型对应的风险特征差异。

分析结果：保险公司将得出的分析结果用于对用户/驾驶人保费的核定和调整。

图表5：UBI各级数据模型间的衔接流程汽车智能网联化车险定价模式升级。

根据车险发展阶段的不同，车险定价模式分为保额定价、车型定价及使用定价。

现阶段，我国车险定价仍停留在此阶段。

随着智能网联的渗透提升，有望实现从保额定价向使用定价过渡。

UBI即属于使用定价模式。

保额定价模式：最为粗放，保险公司根据“新车购置价”设定保费（即从价），忽略了“从车”与“从人”的差异性。

车型定价模式：考虑了“从车”因素，保费计算根据不同车辆的安全状况（出险概率不同）及不同品牌车辆的维修成本差异（“零整比”系数）而定。

欧美发达国家普遍采用车型定价模式。

使用定价模式：考虑了“从人”因素的影响，通过车联网收集驾驶人行为数据，如：行驶里程、时间、区域及驾驶习惯等，建模并分析驾驶行为背后的风险，进而设计保费。

图表6：智能网联助推车险定价模式从保额定价向使用定价过渡除了帮助在个性化定价，国外经验表明智能网联技术能够有效降低事故发生频率，从而降低理赔次数和成本。

根据瑞士再保险的研究，导致道路事故的10大原因依次是（1）驾驶员未能适当观察，（2）驾驶员未能判断其他驾驶员的路线/速度，（3）驾驶员疏忽、莽撞或匆忙，（4）失去控制，（5）转弯或控车不当，（6）行人不注意适当观察，（7）道路湿滑，（8）由于故障而车速过快，（9）急刹车，（10）尾随距离过近。

ADAS 根据功能类型划分为基本ADAS、先进ADAS和高级ADAS。

其中基本ADAS包括追尾警告、盲点侦测和车道偏离警告；先进ADAS除了包括基本ADAS以外，还包括车道保持辅助、紧急刹车辅助、夜视功能；高级ADAS除了包括先进ADAS 以外，还包括公路指引。

该研究还表明通过实现不同级别的智能网联，以上道路事故原因均在一定程度上得到缓解，从而有效降低故事发生的频率。

以色列实践经验表明车联网设备的使用有效降低理赔几率。

以色列的车联网设备通过监控道路前方的情况，实时提醒驾驶员，降低车祸的发生，有六个基本功能：行人避撞、车辆偏离警告、全行道警告、交通标志识别、智能远光灯控制、车距监测。