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在近期召開的主題為“洞見當(dāng)下風(fēng)險(xiǎn)”2024國(guó)際保險(xiǎn)科技創(chuàng)新和應(yīng)用論壇上，律商聯(lián)訊風(fēng)險(xiǎn)信息（以下簡(jiǎn)稱“律商風(fēng)險(xiǎn)”）數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人單翔先生發(fā)表了“以人為本，馭險(xiǎn)有術(shù)”的主題演講，與車險(xiǎn)行業(yè)的參會(huì)嘉賓共同探討了從人因子在中國(guó)車險(xiǎn)市場(chǎng)應(yīng)用的效果、挑戰(zhàn)和解決方案，強(qiáng)調(diào)以駕駛員為中?采集數(shù)據(jù)要素，以更為?闊的信息視野評(píng)估和管理車險(xiǎn)?險(xiǎn)，律商風(fēng)險(xiǎn)致力于將各類數(shù)據(jù)有機(jī)融合，為保司提供增量?jī)r(jià)值。

車之駕險(xiǎn)，馭者之責(zé)重焉

“車之駕險(xiǎn)，馭者之責(zé)重焉”，單翔先生表示，馭?、馭?，變化的是駕駛對(duì)象，但亙古不變的是駕駛員的責(zé)任。這與大會(huì)的主題“洞見當(dāng)下風(fēng)險(xiǎn)”不謀?合，以?為本，認(rèn)知駕駛員在交通安全與?險(xiǎn)事故中的重要性，可以更好的識(shí)別和管控?險(xiǎn)。

“美國(guó)：94%的道路交通碰撞事故，歸因于駕駛員”單翔先生分析道，根據(jù)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局的統(tǒng)計(jì)（NHTSA），在歷時(shí)三年抽樣調(diào)查的?輛事故中，導(dǎo)致碰撞事故發(fā)?的原因主要原因包括：駕駛員、?輛和環(huán)境。其中，起到?jīng)Q定性作?的是駕駛員，占??達(dá)94%。將近因主要?dú)w納為四類，分別是：識(shí)別錯(cuò)誤、決策錯(cuò)誤、操作錯(cuò)誤和?操作錯(cuò)誤。識(shí)別錯(cuò)誤是指駕駛員未能準(zhǔn)確覺察駕駛環(huán)境，占?約41%，包括駕駛員分?，如查看?機(jī)等；決策錯(cuò)誤占?約33%，強(qiáng)調(diào)駕駛員決策判斷準(zhǔn)確的重?性，例如并線時(shí)，錯(cuò)誤判斷周邊?輛位置、速度等；操作錯(cuò)誤和?操作錯(cuò)誤，分別占?11%和7%。操作錯(cuò)誤指在應(yīng)急情況下未能冷靜處理，反應(yīng)過(guò)度，例如?天輪胎打滑，?向盤操作不當(dāng)；典型的?操作錯(cuò)誤包括開?犯困等。數(shù)據(jù)分析表明，駕駛員?為在交通安全事故中的重要性。認(rèn)知駕駛員，就是為更好的認(rèn)知?險(xiǎn)。

“中國(guó)車險(xiǎn)定價(jià)仍處于‘重車輕人’的階段?！眴蜗柘壬硎?，監(jiān)管發(fā)布的基準(zhǔn)費(fèi)率中，定價(jià)因?的構(gòu)成覆蓋從?、從?和從環(huán)境，缺少?gòu)?因?。保險(xiǎn)?主定價(jià)模型中，各類因?的重要性，主要圍繞年齡和性別的從?因?，重要性占?約11%。整體??，中國(guó)?險(xiǎn)定價(jià)依然處于“重?輕?”的階段。與之相反，美國(guó)?泛使?從?因?，處于“??并重”的階段。在美國(guó)，私家?投保時(shí)，消費(fèi)者最為關(guān)注的影響費(fèi)率的10個(gè)因?中，與駕駛員相關(guān)的從?因?占據(jù)4個(gè)。除了傳統(tǒng)的性別、年齡，信?記錄、教育背景、職業(yè)等從?因?被?泛使?。

“在中國(guó)，從人因子對(duì)車險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)細(xì)分起重要作用”單翔先生分析道，律商風(fēng)險(xiǎn)基于中國(guó)車險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)研究了典型從人因子對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)分能力。對(duì)比美國(guó)市場(chǎng)，典型從人因子在中國(guó)市場(chǎng)呈現(xiàn)相似風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。

從人評(píng)分在新能源、二手車、

疑似營(yíng)運(yùn)等場(chǎng)景“大有可為”

單翔先生在大會(huì)上表示，單個(gè)的從人因子對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)分具有顯著效果，將這些從人因子整合形成從人評(píng)分，從人評(píng)分在新能源、二手車、疑似營(yíng)運(yùn)等場(chǎng)景“大有可為”。

首先，伴隨中國(guó)新能源?銷量的快速增?，新能源?在新?中的滲透率已超過(guò)40%。新能源??險(xiǎn)識(shí)別是當(dāng)下保險(xiǎn)公司關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域。律商?險(xiǎn)結(jié)合中國(guó)市場(chǎng)和美國(guó)市場(chǎng)的共同研究，發(fā)現(xiàn)駕駛?cè)加?的司機(jī)在切換新能源?時(shí)，他們需要平均在10個(gè)??12個(gè)?，去適應(yīng)電動(dòng)?駕駛變化。具體適應(yīng)快慢，會(huì)因??異。

其次，新能源?的新?、次新?占?要顯著?于燃油?。?臨“從?信息斷層或儲(chǔ)備不?”。與之相反，?的信息，天然具備連續(xù)性和延續(xù)性。不會(huì)因?yàn)橘?gòu)買新?或換?，失去從?信息對(duì)?險(xiǎn)的預(yù)測(cè)?。以二手車為例，結(jié)合從?信息，E類??險(xiǎn)是A類低?險(xiǎn)賠付率的1.58倍。

最后，研究中還發(fā)現(xiàn)，即便從?信息暴露充分，如續(xù)保?輛掌握歷史NCD等級(jí)或者近?年的累積?程等動(dòng)態(tài)信息，從?評(píng)分依然能穩(wěn)定提供額外的?險(xiǎn)區(qū)分度。識(shí)別疑似營(yíng)運(yùn)?場(chǎng)景，從?數(shù)據(jù)所識(shí)別出的營(yíng)運(yùn)?輛，出險(xiǎn)率要?平均?平?出1.35-1.5倍。

引入從人因子價(jià)值：制定更公平的費(fèi)率，

提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力

“精細(xì)化分類費(fèi)率制定，最為重要的價(jià)值是：確保投保?獲取公平費(fèi)率，提升保司市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)??！?/strong> 單翔先生在大會(huì)上表示，如某保司沒有對(duì)??險(xiǎn)?群（紅?）與低?險(xiǎn)?群（綠?）實(shí)施?險(xiǎn)細(xì)分，使?平均費(fèi)率，會(huì)進(jìn)一步加劇?險(xiǎn)逆向選擇。與之相反，市場(chǎng)其他保司采取了有效策略，制定更公平的費(fèi)率和?險(xiǎn)細(xì)分，可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的有利選擇，確?？沙掷m(xù)的競(jìng)爭(zhēng)?和盈利能?。

“引入從人因子價(jià)值：挖掘從人信息價(jià)值，提升風(fēng)險(xiǎn)細(xì)分能力”，單翔先生表示，從信息學(xué)的?度看，定價(jià)模型需要從實(shí)際?險(xiǎn)中提煉出可預(yù)測(cè)成分，即有效信號(hào)，?盡可能降低預(yù)測(cè)不準(zhǔn)部分，即噪?。從?因?的引?，可以讓我們獲取更多的有效信號(hào)，降低噪聲的?例，提升定價(jià)模型的?險(xiǎn)細(xì)分能?，制定更公平的費(fèi)率。

“獨(dú)特價(jià)值：風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力——獨(dú)立于傳統(tǒng)定價(jià)因子”，單翔先生表示，以下圖為例，從?評(píng)分的?險(xiǎn)區(qū)分效果?論是對(duì)于?損險(xiǎn)還是責(zé)任險(xiǎn)，能對(duì)出險(xiǎn)率提供約2倍以上的區(qū)分度。律商風(fēng)險(xiǎn)在與某保司研究中發(fā)現(xiàn)，如果僅使?保司現(xiàn)有定價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)3倍的賠付率?險(xiǎn)區(qū)分；如果單獨(dú)使?從?評(píng)分，實(shí)現(xiàn)2倍的?險(xiǎn)區(qū)分；如果將兩者融合，經(jīng)過(guò)從?信息增強(qiáng)的定價(jià)模型，可以提供3.6倍的賠付率?險(xiǎn)區(qū)分。

律商風(fēng)險(xiǎn)助力保司：攻克從人落地四大挑戰(zhàn)

加速?gòu)娜速x能車險(xiǎn)新質(zhì)發(fā)展

“在中國(guó)?險(xiǎn)市場(chǎng)，從?信息應(yīng)?正處于萌芽與萌發(fā)的臨界點(diǎn)”。單翔先生在大會(huì)上表示，突破應(yīng)用成本、建模落地、隱私安全和可解釋性四?挑戰(zhàn)，就能加速?gòu)?數(shù)據(jù)賦能?險(xiǎn)新質(zhì)發(fā)展。?先，與?相關(guān)的信息多樣、數(shù)據(jù)源多樣，導(dǎo)致落地應(yīng)?的成本?；其次，從?變量的?維度（例如常常遇到?千個(gè)變量因?）、多?平（例如，職業(yè)變量就有上百個(gè)分類）和稀疏性，導(dǎo)致建模落地難度?；再次，信息查詢主鍵涉及個(gè)?信息，在個(gè)?隱私強(qiáng)監(jiān)管環(huán)境下，導(dǎo)致合規(guī)要求?。最后，由于從?變量與保險(xiǎn)事故之間的弱因果性、弱傳遞性，導(dǎo)致從?評(píng)分被視為“?箱”。

單翔先生在大會(huì)上分享了律商?險(xiǎn)是如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的。

首先，構(gòu)建“兩個(gè)生態(tài)圈”，開源節(jié)流，最大化從人解決方案價(jià)值。律商風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建“數(shù)據(jù)?態(tài)圈”和“應(yīng)??態(tài)圈”，節(jié)流開源，追求最?化從?信息價(jià)值的同時(shí)，幫助保司控制數(shù)據(jù)成本。以數(shù)據(jù)?態(tài)圈為例，對(duì)上游各類從?數(shù)據(jù)的研究，篩選出數(shù)據(jù)穩(wěn)定、?險(xiǎn)區(qū)分效果顯著的數(shù)據(jù)要素，包括信貸、電商、消費(fèi)?融、App數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)從?數(shù)據(jù)要素整合。?前，律商?險(xiǎn)從?數(shù)據(jù)已覆蓋80%的中國(guó)?主?群。在從?信息落地??，探索出“?險(xiǎn)篩選”+“精準(zhǔn)營(yíng)銷”+“客戶運(yùn)營(yíng)”的應(yīng)??式，構(gòu)建“應(yīng)??態(tài)圈”，以協(xié)助保司最?化提取從?數(shù)據(jù)的信息價(jià)值。在?險(xiǎn)端，圍繞核保篩選和定價(jià)模型優(yōu)化。在營(yíng)銷與客戶運(yùn)營(yíng)端，注重 “?戶畫像標(biāo)簽”的挖掘。

其次，領(lǐng)先的建模能力，構(gòu)建適配稀疏數(shù)據(jù)的模型算法。在模型??，依托全球數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)與中國(guó)本?的專業(yè)精算能?，律商風(fēng)險(xiǎn)試圖構(gòu)建適配從?數(shù)據(jù)稀疏性特征的模型算法。

再次，“聯(lián)邦學(xué)習(xí)” + “隱匿查詢”，為隱私安全保駕護(hù)航。在隱私安全??，通過(guò)“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”和“隱匿查詢”等技術(shù)?案，為隱私安全保駕護(hù)航。

最后，“穩(wěn)定相關(guān)”與“因果挖掘”并重，提升評(píng)分結(jié)果的可解釋性。律商風(fēng)險(xiǎn)將從?信息的底層歸納為四類隱性特征：“精?專注”、“敏捷守規(guī)”、“謹(jǐn)慎專業(yè)”和“?為規(guī)律”。例如，?個(gè)信?等級(jí)良好的?，按時(shí)償還信貸，遵守規(guī)則，他們敏捷守規(guī)，更少的觸發(fā)決策錯(cuò)誤；相反，貸款杠桿過(guò)?，會(huì)導(dǎo)致他們精神焦慮，“精?專注”下降，導(dǎo)致駕駛過(guò)程中出現(xiàn)“識(shí)別錯(cuò)誤”。

單翔先生最后表示，當(dāng)下，最?的?險(xiǎn)就是我們對(duì)?險(xiǎn)視?不??！胺惨嬷溃c時(shí)偕?。”，讓我們以?為本，主動(dòng)應(yīng)對(duì)，馭險(xiǎn)有術(shù)。

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