保险科技赋能网络货运
发布时间：2019-12-25 09:30:24 作者： 来源：中国银行保险报网
□本报记者 苏洁
中国物流行业体量巨大，而且这个行业高度分散化。公路货运作为物流的主力，市场规模超5万亿。长期以来，公路货运存在“多、小、散、乱”的问题，如何化解顽疾？今年9月9日，交通运输部、国家税务总局联合出台《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》），对网络货运做出了顶层设计和系统谋划，为行业健康发展指明了方向。
中交兴路车联网科技有限公司副总经理陈阳表示，《暂行办法》明确了网络货运经营者作为承运人的法律地位，也明确了其“承运人”责任和义务边界。基于车联网大数据、人工智能等保险科技的新型物流责任险，在网络货运平台的经营中将发挥出更大的作用，为网络货运安全保障体系的建立提供强有力支撑。
政策推动
保险成为网络货运平台“刚需”
根据《暂行办法》中的相关规定，网络货运经营者需要承担运输服务质量责任，接受行业管理部门和社会的监督，对运输、交易全过程进行实时监控和动态管理，建立对实际承运人的服务评价体系。同时，国家还鼓励网络货运经营者采取承运人责任保险等措施，充分保障托运人合法权益。
陈阳介绍，中国物流行业从业主体的数字化程度参差不齐，产业链上各环节之间存在信息不透明的问题。体现在营运货车保险方面，因为保险公司并不清楚运输货车的风险是什么情况，因此承保时没有精准的风控因子来实现精准定价，所以存在保费高、投保慢、理赔烦等问题，这些不是保险公司的问题，而是行业数字化程度的问题。
基于以上痛点，中交兴路发挥车联网大数据技术和人工智能优势，分析识别车辆的风险水平，降低货运车辆保险成本，力图改变保险行业对营运货车相关保险“又爱又恨”的局面。“作为公路货运综合服务平台，保险科技是我们重点布局的方向，‘车联网+保险’也是我们的战略级业务。”陈阳表示，“《暂行办法》出台后，中交兴路与平安保险联合推出了专为网络货运平台定制的UBI网络货运物责险‘优驾保’。”
科技赋能
助力网络货运平台打造核心能力
UBI是基于驾驶行为的保险。陈阳介绍，“优驾保”背后的逻辑是：通过人工智能、大数据技术让程序不断“学习”司机的驾驶行为，比如从北京到广州走哪条路最好、哪里停靠最方便、哪个地方是事故多发方地段，从哪个地方下高速再上来最省钱等等。同时，再通过人工智能算法进行分析，把各类因子模型化，这就形成了风控系统，从而为保险公司和保险客户提供更好的服务。
2018年，中交兴路与中国保信联合推出重载货车保险风控系统，该系统通过运营数据、道路数据、驾驶数据、业务数据四大类上百项动态风控因子，为营运货车相关保险提供精准定价解决方案。通过保前风险识别、保中风险管理、保后理赔支持三个关键环节形成闭环，不但可以量化风险，还能够识别出车辆的具体风险点，包括超速、疲劳驾驶、路口急转弯等，为营运货车相关保险赋能，形成科学、多维、准确、有效的车辆风险管控服务体系。
正是基于中交兴路保险科技的支撑，与传统物责险相比，“优驾保”可以协助网络货运平台打造三大核心能力。
首先，提高投保和理赔效率。通过中交兴路和保险公司的系统对接，将保险加入网络货运平台订单流程，投保人可以在线一键投保，实时出单、实时生效，满足监管规定。出险后，保险公司可以通过中交兴路事故发现智能引擎快速分析车辆行驶轨迹，侦测甄别案件可信度。
其次，对运输过程进行精细化管理。网络货运平台投保优驾保后，可以实时查看车辆行驶轨迹。同时，对于超速、疲劳驾驶、危险路段、异常天气等影响行车安全的高风险信息，中交兴路也会进行预警推送，降低货损几率。陈阳介绍，中交兴路提供保中托管服务的车辆，满期出险率比未托管车辆低12个百分点，赔付率低17个百分点。
最后，建立对实际承运人的评价体系。通过对运输过程的数字化，网络货运平台可以对实际承运人每次的承运行为进行评价，找到其中的“好司机”，让良币驱逐劣币。
加速融合
共建网络货运安全保障体系
通过保险科技，给投保人和保险公司都带来了实实在在的利益。
一方面，更好地保护了投保人的权益，做到快速投保、快速理赔。通过与保险公司系统打通，投保人只要在系统上打个钩就可以，而且能做到一单一票一货一张保单。保险公司可以根据算法进行评级，由系统智能报价，不需要人工报价和人工核保。
另一方面，帮助保险公司降低了赔付率。陈阳表示，很多人对于保险的理解就是不出事就各自互不干扰。其实不应该这样，保险的核心能力之一是风险的主动性管理，所以把车联网大数据技术融入保险，能够从客户投保时就进行风险评测，做到“好司机，好价格”，在保中又可以通过主动的安全服务降低出险率，也让投保人避免损失，出险后再通过技术手段快速确定事实，提高理赔效率。再者，还帮助物流公司有效地管理好车辆、有效地分散了风险。
“科技解决了很多我们原来无法做到的事情，现在很多问题迎刃而解。在科技的推动下，保险公司提供的已经不是简单的保险产品，而是为网络货运平台提供了一整套安全保障体系。”陈阳表示。
□本报记者 苏洁
中国物流行业体量巨大，而且这个行业高度分散化。公路货运作为物流的主力，市场规模超5万亿。长期以来，公路货运存在“多、小、散、乱”的问题，如何化解顽疾？今年9月9日，交通运输部、国家税务总局联合出台《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》），对网络货运做出了顶层设计和系统谋划，为行业健康发展指明了方向。
中交兴路车联网科技有限公司副总经理陈阳表示，《暂行办法》明确了网络货运经营者作为承运人的法律地位，也明确了其“承运人”责任和义务边界。基于车联网大数据、人工智能等保险科技的新型物流责任险，在网络货运平台的经营中将发挥出更大的作用，为网络货运安全保障体系的建立提供强有力支撑。
政策推动
保险成为网络货运平台“刚需”
根据《暂行办法》中的相关规定，网络货运经营者需要承担运输服务质量责任，接受行业管理部门和社会的监督，对运输、交易全过程进行实时监控和动态管理，建立对实际承运人的服务评价体系。同时，国家还鼓励网络货运经营者采取承运人责任保险等措施，充分保障托运人合法权益。
陈阳介绍，中国物流行业从业主体的数字化程度参差不齐，产业链上各环节之间存在信息不透明的问题。体现在营运货车保险方面，因为保险公司并不清楚运输货车的风险是什么情况，因此承保时没有精准的风控因子来实现精准定价，所以存在保费高、投保慢、理赔烦等问题，这些不是保险公司的问题，而是行业数字化程度的问题。
基于以上痛点，中交兴路发挥车联网大数据技术和人工智能优势，分析识别车辆的风险水平，降低货运车辆保险成本，力图改变保险行业对营运货车相关保险“又爱又恨”的局面。“作为公路货运综合服务平台，保险科技是我们重点布局的方向，‘车联网+保险’也是我们的战略级业务。”陈阳表示，“《暂行办法》出台后，中交兴路与平安保险联合推出了专为网络货运平台定制的UBI网络货运物责险‘优驾保’。”
科技赋能
助力网络货运平台打造核心能力
UBI是基于驾驶行为的保险。陈阳介绍，“优驾保”背后的逻辑是：通过人工智能、大数据技术让程序不断“学习”司机的驾驶行为，比如从北京到广州走哪条路最好、哪里停靠最方便、哪个地方是事故多发方地段，从哪个地方下高速再上来最省钱等等。同时，再通过人工智能算法进行分析，把各类因子模型化，这就形成了风控系统，从而为保险公司和保险客户提供更好的服务。
2018年，中交兴路与中国保信联合推出重载货车保险风控系统，该系统通过运营数据、道路数据、驾驶数据、业务数据四大类上百项动态风控因子，为营运货车相关保险提供精准定价解决方案。通过保前风险识别、保中风险管理、保后理赔支持三个关键环节形成闭环，不但可以量化风险，还能够识别出车辆的具体风险点，包括超速、疲劳驾驶、路口急转弯等，为营运货车相关保险赋能，形成科学、多维、准确、有效的车辆风险管控服务体系。
正是基于中交兴路保险科技的支撑，与传统物责险相比，“优驾保”可以协助网络货运平台打造三大核心能力。
首先，提高投保和理赔效率。通过中交兴路和保险公司的系统对接，将保险加入网络货运平台订单流程，投保人可以在线一键投保，实时出单、实时生效，满足监管规定。出险后，保险公司可以通过中交兴路事故发现智能引擎快速分析车辆行驶轨迹，侦测甄别案件可信度。
其次，对运输过程进行精细化管理。网络货运平台投保优驾保后，可以实时查看车辆行驶轨迹。同时，对于超速、疲劳驾驶、危险路段、异常天气等影响行车安全的高风险信息，中交兴路也会进行预警推送，降低货损几率。陈阳介绍，中交兴路提供保中托管服务的车辆，满期出险率比未托管车辆低12个百分点，赔付率低17个百分点。
最后，建立对实际承运人的评价体系。通过对运输过程的数字化，网络货运平台可以对实际承运人每次的承运行为进行评价，找到其中的“好司机”，让良币驱逐劣币。
加速融合
共建网络货运安全保障体系
通过保险科技，给投保人和保险公司都带来了实实在在的利益。
一方面，更好地保护了投保人的权益，做到快速投保、快速理赔。通过与保险公司系统打通，投保人只要在系统上打个钩就可以，而且能做到一单一票一货一张保单。保险公司可以根据算法进行评级，由系统智能报价，不需要人工报价和人工核保。
另一方面，帮助保险公司降低了赔付率。陈阳表示，很多人对于保险的理解就是不出事就各自互不干扰。其实不应该这样，保险的核心能力之一是风险的主动性管理，所以把车联网大数据技术融入保险，能够从客户投保时就进行风险评测，做到“好司机，好价格”，在保中又可以通过主动的安全服务降低出险率，也让投保人避免损失，出险后再通过技术手段快速确定事实，提高理赔效率。再者，还帮助物流公司有效地管理好车辆、有效地分散了风险。
“科技解决了很多我们原来无法做到的事情，现在很多问题迎刃而解。在科技的推动下，保险公司提供的已经不是简单的保险产品，而是为网络货运平台提供了一整套安全保障体系。”陈阳表示。
