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“好司机”却在交高车险?来看看AI如何帮你省银子

发布时间:2019-09-09 22:19来源: 点击:

提到汽车保险,相信在北美开车的老司机们都有一箩筐和保险公司斗争的心酸血泪史:年龄未满25?加保费。性别男?加保费。车辆有事故记录?加保费 各项莫须有指标齐飞,高额保费与贫穷吃土共长天一色。

有研究数据表明,在北美现有的保险测评体系下,65%具有优良驾驶记录的司机在支付过量保费,而倒数35%拥有不良驾驶习惯的司机造成至少50%以上的车祸。好司机在贴补那些经常出车祸的坏司机保费 。保险公司之间的相互竞争也是希望吸引续保好司机客户,把风险高的坏司机最好留给竞争对手。

近日,小探采访的一家坐标硅谷的横跨汽车和金融科技的公司Wavelength就紧抓保险公司这个需求:精准判断驾驶风险,用于精算定价。Wavelength利用高级智能驾驶辅助系统技术和驾驶员监测系统采集的数据实时判断驾驶风险,提供给保险公司定价所需的数据分析,跨界车险行业拯救水深火热中的你我他。

传统车险测评模式僵硬老化

现在你的车险保费是怎么测定的呢?

在传统几十年的车险定价体系中,保险公司除了考量车主的客观条件因素,如年龄、驾龄、住址,车型等,最重要的是DMV的历史记录,还有信用等级。

近年来,许多保险公司推出基于驾驶行为的保险作为用户理赔率及保险费用的判断依据。

在UBI的估价模型中,保险公司可通过在车上安装一个车载诊断系统OBD小插件或者用户手机装载一个行车应用APP 来记录每台车的远程车载数据,如紧急制动次数、突然加速次数、转弯过急行为等风险因素,有效监测司机在驾驶过程中的 过激 行为。

OBD盒子

然而,传统的估价模型仅能机械性记录车辆的使用情况,却忽略了将司机驾驶行为习惯结合实际道路环境下司机对不同情况反应处理进行风险评估考量。

例如,在实际驾驶情况中,激进的驾驶习惯并不一定会带来更多交通事故,同样,保守的驾驶习惯也可能缺少对于各种复杂情况的驾驭能力,从而无法进行正确判断的潜在车祸风险。

因此,仅以这些因素作为指标的车载数据会极大程度降低对司机安全驾驶能力的判断精准度。所以许多保险公司反馈现有的telematics data并不是最好的判断风险的依据

评估司机驾驶能力, 行车环境 数据不可或缺

驾驶行为风险难以精准量化一直是后UBI车险时代的行业痛点。在这一点上,将ag平台彩金ADAS和DMS技术跨界应用到传统保险行业的解决方案便为车厂以及保险公司找到了一个极佳的契合点。

除去一般车辆使用数据,ADAS技术更注重对驾驶实时环境的数据监测。小探这次采访的Wavelength便是将人工智能和ADAS技术,结合大数据的运算分析能力,融入到保险风险预测中,打开了汽车智能的跨界新局面。

Wavelength 创立于2018年,位于美国加州硅谷,通过由人工智能技术研发出的嵌入式深度学习软件为ADAS及无人驾驶系统提供边缘计算解决方案。Wavelength研发的小型化边缘计算处理能力 在行业内处于领先地位,可通过安装在车内的传感器收集行车环境数据,再将原始数据通过边缘计算进行分析,得出实时驾驶违章风险预测,获得具有更高精度的驾驶行为洞察。

Wavelength 新模式与传统模式的差别

Wavelength以驾驶能力为首要风险判断因素,打造了全新的保险估价模型:驾驶能力定价模型。

在新的估价体系中,Wavelength主要从物理因素、驾驶习惯,是否遵守当地交通规则等三方面出发,为司机的驾驶安全系数进行测评打分。

驾驶员也可以通过基于手机端的应用平台看到自己的驾驶分数。Wavelength提供的手机APP可以指导司机如何安全驾驶,改变不良驾驶习惯,从而变成好司机,减少理赔率,降低保费。

当然,ADAS系统支持实时事故预警:大量实际数据显示提前2秒的潜在车祸防范预警能有效降低40%的事故发生率。

你可能会好奇,这些海量的数据是怎样通过数据分析转变为司机的驾驶分数的呢?

Wavelength 通过在车内安装的计算机视觉传感器记录司机实时行驶环境数据,在边缘端进行数据处理判断,99%的数据保留在车内,不保存图片或视频,不涉及隐私。只有当风险发生后的处理过的文本数据结合云端的其他数据比如天气交通等进行大数据分析,为驾驶员的驾驶行为评分定级。

通过预测算法以及边缘计算两大核心技术,Wavelength成功打造了行业内第一个基于视觉传感器的远程车载手机应用平台。

Wavelength 应用平台

跟据Wavelength 的实际测试结果显示,Wavelength一个月内收集的驾驶风险预测数据精度可与DMV十年的行车数据媲美。

ADAS渗透车险UBI,新赛道实现行业双赢

通过开发新型汽车智能技术来提高行驶安全系数一直是汽车行业各个机构不断努力的目标。从简单的行驶环境记录到反应干预,再到算法预测,安全驾驶相关的产品也从车载信息服务、系统安全、行车记录仪逐步升级为今天的ADAS系统和无人驾驶。

当然,再好的技术想要真正占领市场都需要好的商业模式支撑。根据研究机构Gartner发布的新兴技术成熟度显示,目前ADAS技术已成熟并进入产业化高速发展时期。通过安装ADAS产品,汽车安全技术从碰撞安全保护逐渐转化为智能碰撞避免。此时UBI新赛道可有效拉动ADAS技术产业化以及保险生态链创新,实现行业双赢。

在人工智能技术与保险行业融合方面,最简单的形式就是保险公司和ADAS企业签订合作协议,将ADAS安全产品以买保险送安全套餐的形式提供给用户,同时签订协议:如果用户在使用ADAS安全产品后在道路上的安全事故概率明显下降,保险公司可降低理赔率。

同时,基于大数据和人工智能技术,结合最新的ADAS技术,无人驾驶科技公司也可以将产品渗透到汽车保险行业的各个环节。例如,目前Wavelength正通过与第三方平台如汽车保险、共享汽车、汽车租赁等企业的合作,将基于视觉人工智能的UBI模型商业化。

合作方从中国的平安保险、AAA,Metromile,Tokio Marine保险公司等保险类机构,到小鹏汽车、电装株式会社等汽车类供应商,都会成为这个模式新蓝海,机遇无限。

通过对海量行车环境数据的收集与分析,ADAS技术结合汽车保险行业对于定价、产品更新迭代、创新保险险种、开发市场渠道等方面都能带来良性循环,实现双赢。

玩跨界,政策也得跟得上

当前,ADAS产品在汽车驾驶安全系数的提升问题上扮演着越来越重要的角色。各个国家逐渐将汽车配备ADAS系统列入安全监管范围内。

2018年5月,美国高速公路安全管理局规定所有在美销售的重量不到1万磅的新车,必须安装ADAS后视技术。此外,NHTSA还宣布,占领美国汽车市场份额99%以上的20家汽车制造商已承诺在2022年9月前为几乎所有车辆配备自动紧急制动系统。

日本国土交通省自2014年开始将自动紧急制动AEB纳入安全评分体系;欧洲新车碰撞测试项目NCAP同样在汽车安全评分中列入了自动紧急制动,自适应巡航等系统。

聚焦中国市场,与ADAS系统相关的汽车安全法规的修订与完善虽与其他国家比相对滞后,但作为世界上最大的汽车市场和互联网技术的领导者,中国在汽车智能领域的潜能将在法制完善的促进下不断激发。

根据《中国制造2025》报告,中国将在2020年前掌握与智能辅助驾驶技术有关的技术,并建立初步自主研发系统,支持智能网联汽车的生产。另外,中国汽车技术研究中心启动了中国新车评价规程,将主动安全措施纳入其中。

2017年1月12日,C-NCAP的官方网站发布了《C-NCAP管理规则》征求意见稿,标志着包括AEB在内的主动安全的重要性在中国日益上升。2018国家115号文件规定所有 两客一危 车辆必须安装DMS和ADAS系统以防范车祸发生。中国市场在这个方面可能比其他国家先实行这个基于计算机视觉的后装市场的解决方案。

近日,全国汽车标准化技术委员会在官方平台公布,中国、欧盟、日本和美国共同提出的《自动驾驶汽车框架文件》已在2019年6月举行的联合国WP.29第178次全体会议审议通过。这些法案的修订与实施将有效提升ADAS在中国汽车行业的普及率并促进中国智能汽车的发展。在市场需求、技术发展和法律政策的多方面推动下,相信我们也能看到更多智能汽车技术的跨界新玩法。

最后,道路千万条,安全第一条。行车不规范,ADAS全在看。技术再发达,减少事故安全驾驶还要靠每个人的努力。那么,你知道你现在汽车保费评估模式是如何运作的么?你觉得保费有什么地方最让人头疼吗?欢迎大家留言讨论!