货车保险定价神器导语：目前国内货车总量超过2500万辆，货运从业人员超过3000万人，但个体货车司机占比达到70%以上，超过6成的司机都没有相应的保险，买保险难，买保险贵成为货运行业普遍问题据相关统计，营业货车的保费。
导语：目前国内货车总量超过2500万辆，货运从业人员超过3000万人，但个体货车司机占比达到70%以上，超过6成的司机都没有相应的保险，买保险难，买保险贵成为货运行业普遍问题。
据相关统计，营业货车的保费规模在1200亿元左右，是仅次于家庭自用车的车险类别。在家用车市场几乎饱和且竞争十分激烈的前提下，货车车险业务无疑是险企拓展业务的一个重要方向。
然而与家庭自用车不同，货车车辆类型复杂、风险差异极大，加之过去的数据来源单一、数据维度不足，导致货车的风险评估十分困难。现有的精算模型常常无法满足实际业务经营的需要，规模难以提升；更有甚者，货车车险业务成为了车险部门的一桩“赔本生意”，诸多险企往往选择不涉足货运车险业务。
目前货车车险定价规则，往往依赖车型、车系、品牌、吨位、使用年限等传统维度来粗糙地区分业务好坏，甚至广泛拒保高吨位业务。这不仅错失了许多实际为低风险业务的保费，还导致了某些省份的高吨位货运车辆车主不得不从省外购买车险，对车主的风险管理造成巨大不便。
针对货车保险定价，数据宝推出货车保险定价小助手——货车风险分众所周知，国内大数据行业因为数据孤岛问题，各类数据散落在国家部委、央企国企之中，不易整合和应用。数据宝作为全面助推国有大数据开放、共享、应用落地而打造的国内首个专注国有数据资产增值运营服务的权威平台，并基于直连各部委、央企权威、合法、多源的国有大数据资源推出货车车险风险筛查助手——货车风险分。
货车风险分依托于权威合法的海量交通大数据，围绕“人、车、行驶环境、驾驶行为”四大维度，基于专利大数据分析技术和机器学习算法，全方位、立体化地对货车发生事故及经济损失的风险进行精准预测，生成“1-10”的风险评分，可直接应用于货车险的保险定价、风险筛选与控制等场景，覆盖率高达95%以上。
货车风险分对全国2000万 货车进行智能综合信用分析，在获得用户授权的情况下找到判断货车在特定场景下的信用表现情况的规律，将其量化为1到10分不等的风险评分，分数越高代表风险越高。这样既能为保险公司进行精准定价提供重要依据，又能保障用户的隐私安全。
货车风险分模型说明与某保险公司针对货车险业务模型验证效果
• 实际赔付率，随模型预测的风险水平，逐渐上升
• 最差组的实际赔付率，是最好组的6.8倍，即风险区分度6.8
• 行业建模的风险区分度，在2~2.2
• 模型的风险预测能力，是行业的3.4倍
货车风险分应用示例某车险公司应用于货车车险业务风险筛查场景，2018年，全国上线货车风险分后，对业务风险筛选起到了良好作用，同时提升了保费规模。
“货车风险分”平台使用方便快捷“货车风险分”平台基于现代互联网软件工程技术，保险公司仅需在平台输入车牌号码即可查询该车辆的风险评分以及其他相关的信息。
险企业务人员可以根据“货车风险分”平台的评分在市场上筛选符合风险标准的业务，给予不同的、更有竞争力的折扣或费用，也可根据风险评分承接其它险企受制于传统核保规则（譬如吨位限制）而不敢承接的业务，以此扩大保费收入规模。
保险科技不能止于概念，落地才是关键随着大数据和机器学习的热门，保险科技赛道上的选手也越来越多，如何将概念落地，切实用数据赋能保险，才是关键所在。
数据宝作为全面助推国有大数据开放、共享、应用落地而打造的国内首个专注国有数据资产增值运营服务的权威平台，并基于直连各部委、央企权威、合法、多源的国有大数据资源推出保险行业风控应用方案，帮助保险机构构建一套针对参保个人、企业、车辆进行360°全方位数据风控体系，实现保险业务保前准入审核、反欺诈、保费评估、个性化定价，保中出险概率评估、价值增值，保后续保、二次营销等全流程数据风控及画像应用方案，提升保险机构整体风控能力，杜绝欺诈、降低赔付率。
