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摘要：未来中国商业车险费率将从“从车主义”转向“从人主义”，并实现自主定价。随着大数据时代的到来，保险公司能获取车辆运行参数、驾驶人行为数据等信息，并可将其在客户细分与车险定价中深入利用，即UBI定价，本文将通过分析车险费率市场的现状，给出车险定价的优化路径。
关键词：UBI定价;优化路径
1.UBI车险定价的特点
1.1UBI车险的概念
UBI（Usage-based insurance）是一种根据使用量或者说驾驶行为而制定保费的车险，可通过车联网等智能数据平台收集驾驶员的驾驶行为习惯、驾驶环境、行使里程等，建立起以驾驶员、车辆、路面的三维模型，综合评测驾驶者和被保险车辆存在的安全隐患与驾驶隐患，同时提供差异化的定价。在UBI定价下，对于驾驶者来说，良好的驾驶行为将会带来车险定价上的优惠，而对于车险企业来说，若能设计出优质的创新型差异化定价模式，有利于其降低运营成本，极大地服务品质与效率，给车险购买者带来投保快、理赔快等优质的体验[1]。
1.2UBI车险定价的优势
①实现了定价方式的转变
在商车费率的改革的大背景下，传统的从车主义车险定价方式已经逐渐不能够满足我国车险费率市场化条件下车险顾客需求多样化的车险定价要求。许多专家学者认为，在互联网与大数据的趋势下，传统车险产品已经力不从心，导致车险顾客的需求无法满足，车险企业的业务范围大大缩减。由此可见车险产品的选择上应该给予顾客更多选择权，而在车险定价的方法上给予车险企业更大的自主权，而UBI车险定价无论是在政策制度上还是技术层面上都达到了车险市场的准入条件。固定的车险费率是不合理的，会导致风险系数的消费者承担过多的负担，而让风险系数较高的顾客承担较少的负担，而基于驾驶行为的UBI从人定价方式可以解决这个问题[2]。
②大数据能减少道德纠纷所衍生的损失
车险市场中的道德诚信问题存在于销售环节还和理赔环节等全环节之中。例如，少数道德诚信败坏的消费者，为谋取高额的赔偿金，违背最大诚信原则，通过各种手段实施骗保、诈保行为，给车险行业带来了超额损失。但是基于车联网的UBI车险定价模式可以很大限度的防止此类不诚信问题。首先，数据都是客观实在的。其次，车险公司也可以根据消费者曾经的驾驶行为与习惯，对不良的车险购买者进行预防，而被保险人也可以从大数据中对自己的驾驶方式有所认识并及时加以改正，从而达到减少道德纠纷损失的目的。
2.我国车险发展现状与问题
2.1我国车险市场现状为UBI发展提供机遇
我国是全世界机动车保有量增速最快的国家，但是我国的车险市场仍然存着许许多多的问题。即使各个车险企业的竞争日渐激烈，但是服务效率过低，对于保险费率，保险费额的计算方式缺少个性化与多样化等问题仍未得到解决。近年来，在自动驾驶与车联网等的不断发展下，与汽车相关的各个领域正逐渐地从人工走向智能化。车险市场消费主体逐渐青睐创新型的车险产品與服务。
2.2保险费用的负担不合理
车险费用与税收相同，都要符合公平原则。这也就意味着，车险投保人所获得的车辆保险所带来的保障应当与支付的保险费用即风险对价相对应，且车险公司所收取的保险费应该与消费者承担的事故风险一致。根据这个原理，车险公司应当将投保人按照事故风险进行分类，对不同的投保人适用不同的个性化车险方案。但是现有的车险定价模式中的风险识别是以车辆类型、车龄、车牌量等从车主义因素为基础的。在从车因素都相同的条件下，低风险投保人要缴纳和高风险投保人一样的保费，这显然有失公平，造成了对保险合同法上对价平衡原则的违背与消费者的不公平待遇[3]。
2.3车险产品缺乏多样性
从车主义的车险定价模式决定了费率的确定条件过于单一，对投保人的风险评价不够多样化与细化，车险定价精准度不高，车险费率与事故风险水平难以划等号。其次，虽然近年来监管机构正在加大下放车险定价的权利，但是车险企业的自主定价权仍较小，使得保费价格弹性过低，难以提供差异化的针对具体客户的新型车险产品。车险产品的同质化严重将导致整个车险行业陷入价格战的深渊，如果车险公司仅仅将把价格优惠作为唯一的手段来吸引消费者，那么整个车险行业都无法得到健康的可持续发展。
3.车险定价的优化路径
3.1政府下放权利，鼓励企业实行UBI定价策略
随着车险费率市场化的不断推进，政府应当不断下放车险定价权，使得企业能够拥有更多的自主定价权。企业需更多的从基于数据挖掘下的客户细分角度来 更好的利用自主定价权，即通过以下方式数据挖掘与客户细分相结合：
3.1.1客户细分的概念
十九世纪五十年代美国学者温德尔史密斯系统提出了客户细分的内涵。其核心就是在于企业需注重客户需求与客户本身特征的多样化和差异性并做出分类，基于此对顾客提供适用性强的产品、服务和销售方式。客户细分能有有效的帮助车险企业识别不同类别的客户群体，协助其多角度、多方面地去了解顾客的驾驶行为以及车险偏好。基于车险客户细分的数据，车险企业能有效的制定市场总方针与单一客户营销策略。而对于客户本身来说，也能够体验到更为优质更有保障的保险服务。这有利于实现客户与车险企业的互利共赢。[4]
3.1.2数据挖掘的概念
在互联网信息技术发展的大背景下，大数据日渐膨胀，其衡量方式从原先的GB发展到了TB级别，而数据挖掘这种能从海量数据中挖掘有潜在使用价值的结合多种分析手段的方法就产生了。数据挖掘是AI与信息数据领域的重要研究方法，其指的是在于从现有资料库、数据库的大量信息中找到目标群体间所隐含的、未发掘过的、富含一定潜在使用价值的关联的过程，即从现有数据中整合提取信息和知识。它的产生商业市场决策提供了有效用的知识，成为了各类企业辅助决策的必要方法。数据挖掘技术正逐渐在客户的内在需求管理中起到导向作用。[5] 3.1.3基于数据挖掘的客户细分
车联网时代下，车险行业正显示出全新的前景，汽车已成为一辆四个轮胎驱动的大型数据采集计算机，而整个汽车行业的最终落脚点必将是汽车数字化。这就意味驾驶员在所驾驶车辆上的所作所为都会以数字化的方式被记录下来，包括单不限于行使里程、行驶速度、车辆维修次数、事故录像、汽车部件损耗状况、驾驶习惯等等。联合已登记的驾驶员的年龄、婚姻状况以及收入等大数据集，让车险企业看到了数据中潜在的商机。在个人隐私得到保障的前提下，数字化汽车所提供的车辆行使数据与驾驶员数据能够经过网络平台的存储、加工和共享，将带来商业车险的重大变革。一旦车险企业能够利用数据挖掘去分析处理好驾驶员的行为习性，建立客户画像，就能精准把握车险客户的偏好与精准测量风险系数，从而提供差异化的车险产品，实现客户车险费率的私人定制。
若车险公司能够在数据挖掘的帮助下做到以围绕客户特点，将客户分类，并针对每一位客户提供个性化的车险方案，就能够使得车险公司的运营管理实现差异化的费率标准。车险公司将有对风险较低客户给予较低费用的信心，而对于车辆事故风险较高的客户可提升价格甚至拒绝予以销售车险产品。差异化、个性化的车险方案将成为各个公司的核心竞争力，这对消费者与整个车险行业的进步无非是一项利好。
3.2推动车联网安全立法与标准体系协同，并把握税收尺度
近年来，有利于车联网发展的政府规划类文件已经颁布了很多，但是对于车联网所衍生的隐私保护相关的政策却少有颁布且缺乏宣传，在具体的实施时间过程中，相关政策取得的成效也不够。我国政府需要不断深化车联网相关法律政策的改革，加强对法律政策颁布的鼓励宣传作用，增强对法律政策实施的监管力度，保证其能够落实到位。此外，对于新兴行业，政府也应当给予一定的支持鼓励，把握好稅收尺度。可颁布相关税收政策，降低车联网相关车险产品企业的税收负担。这有利于调动相关企业的积极性，推动新兴车险领域的蓬勃发展。
3.3保护用户的个人信息，提高社会认可度
大数据时代下，车险企业保护客户个人隐私对于社会稳定起到了重要作用。车险公司可在合同上附加客户隐私保护保证条例，如实告知客户对于其个人信息我使用方面与具体权限，让客户更加信任所购买的车险产品。在管理方面，车险企业应该建立完备的客户信息内部控制体系。数量车险客户的个人信息从登记、流转、分发到使用的数据流转方向以及所需要的业务流程，并根据流转方向与业务流程明确每一个环节所涉及的传输人、办理人或责任人，便于发生信息泄露时，即使找出问题所在并加以改正。最后，应当即使向社会透明公司的客户数据使用情况，接受社会的监督。
参考文献：
[1]孙军.基于UBI的车险实施方案研究[D].济南：山东大学，2017.
[2]金雨晴.UBI车险对我国车险行业的影响研究[D].北京：北京大学，2019.
[3]魏丽，杨斐瀚.我国商业车险改革评析[J.保险研究，2018（05）：16-32.
[4]韩家群.基于车联网大数据的UBI 系统研究[D].南京邮电大学，2017.
[5]单鹏，华晓东，邓颖璐.驾驶行为对车辆风险评级的实证分析[J.保险研究，2017（01）：68-79.
本文系安徽财经大学大学生创新创业训练计划资助，项目编号：S201910378539。
作者简介：胡映华（1999-），男，汉族，重庆垫江人，安徽财经大学财政与公共管理学院，2017级本科生，税收学专业。
关键词：UBI定价;优化路径
1.UBI车险定价的特点
1.1UBI车险的概念
UBI（Usage-based insurance）是一种根据使用量或者说驾驶行为而制定保费的车险，可通过车联网等智能数据平台收集驾驶员的驾驶行为习惯、驾驶环境、行使里程等，建立起以驾驶员、车辆、路面的三维模型，综合评测驾驶者和被保险车辆存在的安全隐患与驾驶隐患，同时提供差异化的定价。在UBI定价下，对于驾驶者来说，良好的驾驶行为将会带来车险定价上的优惠，而对于车险企业来说，若能设计出优质的创新型差异化定价模式，有利于其降低运营成本，极大地服务品质与效率，给车险购买者带来投保快、理赔快等优质的体验[1]。
1.2UBI车险定价的优势
①实现了定价方式的转变
在商车费率的改革的大背景下，传统的从车主义车险定价方式已经逐渐不能够满足我国车险费率市场化条件下车险顾客需求多样化的车险定价要求。许多专家学者认为，在互联网与大数据的趋势下，传统车险产品已经力不从心，导致车险顾客的需求无法满足，车险企业的业务范围大大缩减。由此可见车险产品的选择上应该给予顾客更多选择权，而在车险定价的方法上给予车险企业更大的自主权，而UBI车险定价无论是在政策制度上还是技术层面上都达到了车险市场的准入条件。固定的车险费率是不合理的，会导致风险系数的消费者承担过多的负担，而让风险系数较高的顾客承担较少的负担，而基于驾驶行为的UBI从人定价方式可以解决这个问题[2]。
②大数据能减少道德纠纷所衍生的损失
车险市场中的道德诚信问题存在于销售环节还和理赔环节等全环节之中。例如，少数道德诚信败坏的消费者，为谋取高额的赔偿金，违背最大诚信原则，通过各种手段实施骗保、诈保行为，给车险行业带来了超额损失。但是基于车联网的UBI车险定价模式可以很大限度的防止此类不诚信问题。首先，数据都是客观实在的。其次，车险公司也可以根据消费者曾经的驾驶行为与习惯，对不良的车险购买者进行预防，而被保险人也可以从大数据中对自己的驾驶方式有所认识并及时加以改正，从而达到减少道德纠纷损失的目的。
2.我国车险发展现状与问题
2.1我国车险市场现状为UBI发展提供机遇
我国是全世界机动车保有量增速最快的国家，但是我国的车险市场仍然存着许许多多的问题。即使各个车险企业的竞争日渐激烈，但是服务效率过低，对于保险费率，保险费额的计算方式缺少个性化与多样化等问题仍未得到解决。近年来，在自动驾驶与车联网等的不断发展下，与汽车相关的各个领域正逐渐地从人工走向智能化。车险市场消费主体逐渐青睐创新型的车险产品與服务。
2.2保险费用的负担不合理
车险费用与税收相同，都要符合公平原则。这也就意味着，车险投保人所获得的车辆保险所带来的保障应当与支付的保险费用即风险对价相对应，且车险公司所收取的保险费应该与消费者承担的事故风险一致。根据这个原理，车险公司应当将投保人按照事故风险进行分类，对不同的投保人适用不同的个性化车险方案。但是现有的车险定价模式中的风险识别是以车辆类型、车龄、车牌量等从车主义因素为基础的。在从车因素都相同的条件下，低风险投保人要缴纳和高风险投保人一样的保费，这显然有失公平，造成了对保险合同法上对价平衡原则的违背与消费者的不公平待遇[3]。
2.3车险产品缺乏多样性
从车主义的车险定价模式决定了费率的确定条件过于单一，对投保人的风险评价不够多样化与细化，车险定价精准度不高，车险费率与事故风险水平难以划等号。其次，虽然近年来监管机构正在加大下放车险定价的权利，但是车险企业的自主定价权仍较小，使得保费价格弹性过低，难以提供差异化的针对具体客户的新型车险产品。车险产品的同质化严重将导致整个车险行业陷入价格战的深渊，如果车险公司仅仅将把价格优惠作为唯一的手段来吸引消费者，那么整个车险行业都无法得到健康的可持续发展。
3.车险定价的优化路径
3.1政府下放权利，鼓励企业实行UBI定价策略
随着车险费率市场化的不断推进，政府应当不断下放车险定价权，使得企业能够拥有更多的自主定价权。企业需更多的从基于数据挖掘下的客户细分角度来 更好的利用自主定价权，即通过以下方式数据挖掘与客户细分相结合：
3.1.1客户细分的概念
十九世纪五十年代美国学者温德尔史密斯系统提出了客户细分的内涵。其核心就是在于企业需注重客户需求与客户本身特征的多样化和差异性并做出分类，基于此对顾客提供适用性强的产品、服务和销售方式。客户细分能有有效的帮助车险企业识别不同类别的客户群体，协助其多角度、多方面地去了解顾客的驾驶行为以及车险偏好。基于车险客户细分的数据，车险企业能有效的制定市场总方针与单一客户营销策略。而对于客户本身来说，也能够体验到更为优质更有保障的保险服务。这有利于实现客户与车险企业的互利共赢。[4]
3.1.2数据挖掘的概念
在互联网信息技术发展的大背景下，大数据日渐膨胀，其衡量方式从原先的GB发展到了TB级别，而数据挖掘这种能从海量数据中挖掘有潜在使用价值的结合多种分析手段的方法就产生了。数据挖掘是AI与信息数据领域的重要研究方法，其指的是在于从现有资料库、数据库的大量信息中找到目标群体间所隐含的、未发掘过的、富含一定潜在使用价值的关联的过程，即从现有数据中整合提取信息和知识。它的产生商业市场决策提供了有效用的知识，成为了各类企业辅助决策的必要方法。数据挖掘技术正逐渐在客户的内在需求管理中起到导向作用。[5] 3.1.3基于数据挖掘的客户细分
车联网时代下，车险行业正显示出全新的前景，汽车已成为一辆四个轮胎驱动的大型数据采集计算机，而整个汽车行业的最终落脚点必将是汽车数字化。这就意味驾驶员在所驾驶车辆上的所作所为都会以数字化的方式被记录下来，包括单不限于行使里程、行驶速度、车辆维修次数、事故录像、汽车部件损耗状况、驾驶习惯等等。联合已登记的驾驶员的年龄、婚姻状况以及收入等大数据集，让车险企业看到了数据中潜在的商机。在个人隐私得到保障的前提下，数字化汽车所提供的车辆行使数据与驾驶员数据能够经过网络平台的存储、加工和共享，将带来商业车险的重大变革。一旦车险企业能够利用数据挖掘去分析处理好驾驶员的行为习性，建立客户画像，就能精准把握车险客户的偏好与精准测量风险系数，从而提供差异化的车险产品，实现客户车险费率的私人定制。
若车险公司能够在数据挖掘的帮助下做到以围绕客户特点，将客户分类，并针对每一位客户提供个性化的车险方案，就能够使得车险公司的运营管理实现差异化的费率标准。车险公司将有对风险较低客户给予较低费用的信心，而对于车辆事故风险较高的客户可提升价格甚至拒绝予以销售车险产品。差异化、个性化的车险方案将成为各个公司的核心竞争力，这对消费者与整个车险行业的进步无非是一项利好。
3.2推动车联网安全立法与标准体系协同，并把握税收尺度
近年来，有利于车联网发展的政府规划类文件已经颁布了很多，但是对于车联网所衍生的隐私保护相关的政策却少有颁布且缺乏宣传，在具体的实施时间过程中，相关政策取得的成效也不够。我国政府需要不断深化车联网相关法律政策的改革，加强对法律政策颁布的鼓励宣传作用，增强对法律政策实施的监管力度，保证其能够落实到位。此外，对于新兴行业，政府也应当给予一定的支持鼓励，把握好稅收尺度。可颁布相关税收政策，降低车联网相关车险产品企业的税收负担。这有利于调动相关企业的积极性，推动新兴车险领域的蓬勃发展。
3.3保护用户的个人信息，提高社会认可度
大数据时代下，车险企业保护客户个人隐私对于社会稳定起到了重要作用。车险公司可在合同上附加客户隐私保护保证条例，如实告知客户对于其个人信息我使用方面与具体权限，让客户更加信任所购买的车险产品。在管理方面，车险企业应该建立完备的客户信息内部控制体系。数量车险客户的个人信息从登记、流转、分发到使用的数据流转方向以及所需要的业务流程，并根据流转方向与业务流程明确每一个环节所涉及的传输人、办理人或责任人，便于发生信息泄露时，即使找出问题所在并加以改正。最后，应当即使向社会透明公司的客户数据使用情况，接受社会的监督。
参考文献：
[1]孙军.基于UBI的车险实施方案研究[D].济南：山东大学，2017.
[2]金雨晴.UBI车险对我国车险行业的影响研究[D].北京：北京大学，2019.
[3]魏丽，杨斐瀚.我国商业车险改革评析[J.保险研究，2018（05）：16-32.
[4]韩家群.基于车联网大数据的UBI 系统研究[D].南京邮电大学，2017.
[5]单鹏，华晓东，邓颖璐.驾驶行为对车辆风险评级的实证分析[J.保险研究，2017（01）：68-79.
本文系安徽财经大学大学生创新创业训练计划资助，项目编号：S201910378539。
作者简介：胡映华（1999-），男，汉族，重庆垫江人，安徽财经大学财政与公共管理学院，2017级本科生，税收学专业。