導語：目前國内貨車總量超過2500萬輛，貨運從業人員超過3000萬人，但個體貨車司機占比達到70%以上，超過6成的司機都沒有相應的保險，買保險難，買保險貴成為貨運行業普遍問題。

據相關統計，營業貨車的保費規模在1200億元左右，是僅次于家庭自用車的車險類别。在家用車市場幾乎飽和且競争十分激烈的前提下，貨車車險業務無疑是險企拓展業務的一個重要方向。

然而與家庭自用車不同，貨車車輛類型複雜、風險差異極大，加之過去的數據來源單一、數據維度不足，導緻貨車的風險評估十分困難。現有的精算模型常常無法滿足實際業務經營的需要，規模難以提升；更有甚者，貨車車險業務成為了車險部門的一樁“賠本生意”，諸多險企往往選擇不涉足貨運車險業務。

目前貨車車險定價規則，往往依賴車型、車系、品牌、噸位、使用年限等傳統維度來粗糙地區分業務好壞，甚至廣泛拒保高噸位業務。這不僅錯失了許多實際為低風險業務的保費，還導緻了某些省份的高噸位貨運車輛車主不得不從省外購買車險，對車主的風險管理造成巨大不便。

衆所周知，國内大數據行業因為數據孤島問題，各類數據散落在國家部委、央企國企之中，不易整合和應用。數據寶作為全面助推國有大數據開放、共享、應用落地而打造的國内首個專注國有數據資産增值運營服務的權威平台，并基于直連各部委、央企權威、合法、多源的國有大數據資源推出貨車車險風險篩查助手——貨車風險分。

貨車風險分依托于權威合法的海量交通大數據，圍繞“人、車、行駛環境、駕駛行為”四大維度，基于專利大數據分析技術和機器學習算法，全方位、立體化地對貨車發生事故及經濟損失的風險進行精準預測，生成“1-10”的風險評分，可直接應用于貨車險的保險定價、風險篩選與控制等場景，覆蓋率高達95%以上。

貨車風險分對全國2000萬 貨車進行智能綜合信用分析，在獲得用戶授權的情況下找到判斷貨車在特定場景下的信用表現情況的規律，将其量化為1到10分不等的風險評分，分數越高代表風險越高。這樣既能為保險公司進行精準定價提供重要依據，又能保障用戶的隐私安全。

與某保險公司針對貨車險業務模型驗證效果

• 實際賠付率，随模型預測的風險水平，逐漸上升

• 最差組的實際賠付率，是最好組的6.8倍，即風險區分度6.8

• 行業建模的風險區分度，在2~2.2

• 模型的風險預測能力，是行業的3.4倍

某車險公司應用于貨車車險業務風險篩查場景，2018年，全國上線貨車風險分後，對業務風險篩選起到了良好作用，同時提升了保費規模。

“貨車風險分”平台基于現代互聯網軟件工程技術，保險公司僅需在平台輸入車牌号碼即可查詢該車輛的風險評分以及其他相關的信息。

險企業務人員可以根據“貨車風險分”平台的評分在市場上篩選符合風險标準的業務，給予不同的、更有競争力的折扣或費用，也可根據風險評分承接其它險企受制于傳統核保規則（譬如噸位限制）而不敢承接的業務，以此擴大保費收入規模。

随着大數據和機器學習的熱門，保險科技賽道上的選手也越來越多，如何将概念落地，切實用數據賦能保險，才是關鍵所在。

數據寶作為全面助推國有大數據開放、共享、應用落地而打造的國内首個專注國有數據資産增值運營服務的權威平台，并基于直連各部委、央企權威、合法、多源的國有大數據資源推出保險行業風控應用方案，幫助保險機構構建一套針對參保個人、企業、車輛進行360°全方位數據風控體系，實現保險業務保前準入審核、反欺詐、保費評估、個性化定價，保中出險概率評估、價值增值，保後續保、二次營銷等全流程數據風控及畫像應用方案，提升保險機構整體風控能力，杜絕欺詐、降低賠付率。

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