蚂蚁金服开放“车险分”，或大幅提升保险公司赔付率预测效能

互联网+ 李万赋 · 零壹财经 2017-05-25 阅读：4325

关键词：蚂蚁金服 保险 车险分 人工智能 保险

5月25日，蚂蚁金服宣布向保险行业开放首个“车险分”，将海量信息中通过人工智能等技术进行挖掘，对车主进行精准画像和风险分析，量化为300-700不等的分数。

5月25日，蚂蚁金服宣布向保险行业开放首个"车险分"，将中通过人工智能等技术进行挖掘，对车主进行精准画像和风险分析，量化为300-700不等的分数，从而提升保险行业的风险识别能力。车主的蚂蚁车险分越高，代表其风险越低。

9家公司接入蚂蚁"标准车险分"

蚂蚁"车险分"分为标准分和定制专用分两种，主要基于人的行为数据进行挖掘计算，并和保险公司共创得出。其数据体系分为职业特性、身份特质、信用历史、消费习惯、驾驶习惯和稳定水平六大标签。该分数模型是一个动态的，逐次迭代的模型，随着越来越多的保险公司使用和评测，以及数据方面的共享，模型也会逐渐优化，预测效率越来越高。

其中标准分是根据这六大标签综合评定出来的成熟产品，在蚂蚁金服的保险云平台上提供了一个标准接口供保险公司接入。专用分则是考虑到保险公司不同的业务需求和指标侧重点，蚂蚁金服开放了保险数据科技实验室给保险公司进行共创，共同计算出的适用于该公司的特定的车险分。

目前，首批合作的人保产险、和太平洋产险等九家保险公司均接入的是蚂蚁金服的标准车险分，其中大地保险和太平产险已经完成对分数的校验工作。保险公司在获得用户授权的情况下，可以查询用户的车险标准分，或是结合自身数据对标签进行加工建模，得到自己的车险专用分，从而依据车险分进行更为公平的车险定价。

蚂蚁车险分目前向所有有意愿、有能力使用车险分提升风险识别能力的公司开放，前期免费。除了蚂蚁车险分，下个月，蚂蚁金服还将有一项基于图像识别的保险应用将对行业开放。

"车险分"的美国模式

在美国，FICO和律商LexisNexis也开发了一个"车险分"供保险公司参考。两家公司从信用数据提供商EQUIFAX, Transunion, experian和车联网服务商OCTO, HUGHES等全球多种数据源中采购数据，积累了海量的保险和金融服务数据资源，包括居住地址变迁和稳定程度、生活缴费记录、教育职称、破产抵押和犯罪情况等数据。

FICO的预测体系并不给出一个专门的分数，而是由保险公司从FICO的130多个基本评分要素中自己选取30个要素，自己组建自己的评分系统，因此每个保险公司之间的评分系统不具备可比性。比如采用FICO分的保险公司中，Farmers Insurance的信用评分对保费的影响高达相差62%，而GEICO的相差度只有32%。Consumer Reports杂志的研究结果显示，用户的信用评分看似与行车无关，但其对汽车保费的影响甚至超过行车违规记录。

LexisNexis建立了保险行业共享型数据平台，为行业引入一个全新的数据评分，将这些非传统数据引入保险市场，生成独特的变量和行业风险评分，与传统征信数据一起作用于保险公司的风险定价和承保决策，帮助保险行业更好地评估风险，提高工作效率。"车险分"的引入将保险公司的赔付率预测效能提升了30%左右。

未来，随着需求端发生变化，车险核心由产品转变为服务和用户的过程中，传统保险机构的产品设计模式将被打破，保险产品的设计将由封闭体系转化为开放平台。InsurTech公司就很可能创建这样一个开放的协作平台，提供产品设计、销售、后续服务等环节的外包服务给保险公司。那么，蚂蚁金服车险分的出现，大概可以看成这个开放性协作平台构想里的一个小小的"点"的实现。

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