车联网是什么营销模式

车联网行业还处于发展初期，商业模式还不明朗，需要各企业合作，共同探索可持续发展模式。企业在选择商业模式时，也要根据自身情况进行理性的分析和判断，从而推动我国车联网产业的发展。车联网是指车联网市场的主要合作模式主要包括:传统汽车厂

车联网是什么营销模式

车联网行业还处于发展初期，商业模式还不明朗，需要各企业合作，共同探索可持续发展模式。企业在选择商业模式时，也要根据自身情况进行理性的分析和判断，从而推动我国车联网产业的发展。

车联网是指车联网市场的主要合作模式主要包括:传统汽车厂商、TSP，即远程信息服务提供商、运营商、车载硬件提供商、内容和服务提供商以及系统集成商。按照运营商划分商业模式的方法，结合国内外领域已有的商业模式，将车联网的商业模式分为四种类型。

通过新一代信息通信技术，车联网实现了车与云平台、车与车、车与路、车与人、车与车等全方位的网络链接。，并主要实现了“三网融合”，即车内联网、车际网和车载移动互联网的融合。车联网是利用传感器技术感知车辆的状态信息，借助无线通信网络和现代智能信息处理技术，实现交通的智能管理、交通信息服务的智能决策和车辆的智能控制。

车联网需要付费吗

车联网要收费。从提供车联网服务的成本来看，主要包括三部分:硬件成本(车载终端和软件)、通信成本(数据流成本)和内容成本。硬件成本可以看作是车的一部分，一般相当于车价，而通信成本和内容成本则是车联网收费的主体。

市场上具备车联网功能的车辆越来越多，但功能基本相同，如远程开闭、车辆启动、空调制控制、车辆防盗、音视频信息推送、应急救援、车辆信息查看等。这种车联网主要通过手机APP控制车辆的一些基本功能，其应用主要集中在导航、天气查看、在线音乐或新闻播报等方面。

消费者最愿意花钱购买的车联网服务包括紧急呼叫服务(当发生危及生命的情况时，车辆会自动向最近的应急中心发送求救信息)和锚定呼叫服务(当车辆发生故障时，车辆会立即呼叫道路救援机构)。这说明应急服务费的模式是可行的，这正是车主所需要的。至于其他不仅仅是需要的服务，比如车载电话和在线电台，消费者可能不一定会购买。

IOV:车联网)可以实现智能交通管理、智能动态信息服务和车辆控制的一体化网络。是物联网技术在交通系统领域的典型应用，是移动互联网和物联网向业务本质和深度发展的必由之路，是未来信息通信、环保、节能、安全发展的集成技术。 车联网是什么营销模式 车联网需要付费吗@2019

在公众认知里，车联网的声量已经低落，2014年发端的一大波宣传攻势早就远去了。但在IT企业看来，好戏才刚刚开始。炒概念是表象，抢地盘是本能，走对路才是关键。

IT厂商和主机商还无暇教育潜在客户，以至于公众大多仍然无法区分车联网和车载互联网。但是这并不重要，客户需要的是智能系统做得尽量多，而自己只须享受生活。让客户越麻烦，产品成功的可能性越小。

在互联网和移动互联网阶段“坐大”的BAT，已经占据最大的生态位。所有其他APP想另起炉灶做平台级产品，已经近乎不可能。不考虑BAT自身强大的研发实力，他们只须通过“买买买”就能搞掂几乎所有创业公司，后者总要面临套现归顺以及与BAT掰手腕的两难抉择。

在车联网时代，情况有点不同。虽然庞大如BAT仍热衷于发布“战略”、“平台”，但创业公司看到了新机遇，无须必然仰前者鼻息。

车联网产业链的三层架构中，TSP（Telematics Service Provider，汽车远程服务提供商）占据产业链核心位置，TSP上接汽车、车载设备制造商、网络运营商，下接内容提供商，因此成为主机商、电信运营商和IT厂商极力争取的角色。做平台之余，BAT都选择不惜亲自下场做产品，原因就在于此。

车联网尚未完善，给了创业公司更多机会。

博泰就是一家活跃的创业公司。两年来，它与百度、联合电子、华为、恩智浦等半个车联网链条上的公司都有合作。从这一路经可以看出，尽管博泰对待跨界合作最积极，但与车企的合作都是“点对点”，很难拿到战略合作机会。因为纯粹的软件公司，在车联网布局上必然不能兼顾。

语音识入口之战

语音交互一开始只是谷歌（Google Now）、微软和百度等搜索引擎在做，意图打通不同语言数据的藩篱，对全球用户实现全网、全数据覆盖，谋求更大广告利益。但很快，车联网全链都意识到，语音交互在车机上的巨大应用价值。

开车不方便触控 *** 作，语音就成为输入控制方式。但语音交互被认为有成为车内网、车际网和车载互联网共同“入口”的潜质，既然是兵家必争，资源迅速在头部公司集结。

汽车领域应用的语音交互平台争夺，进入白热化阶段。产品数量以达到两位数，它们都做了手机APP，希望影响用户的使用习惯。而且，我们的年轻用户，先有手机，后有车机。从手机入手培育客户，是必然选择。

几年前语音识别的正确率还不如人意，随着人工智能技术的发育，自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）引擎都日趋成熟，各家宣称的识别率都高于95%。即便如此，客户总对不靠谱的5%耿耿于怀。在不同语境的语言表现太过复杂，需要用数据不断“填喂”训练系统，增强自学习能力。语音识别的竞争过渡到超强计算和大数据处理能力的竞争，创业公司的先发手势被削弱了。

2014年，亚马逊基于Alexa平台的智能音箱Echo上线，并开放第三方开发接口，衍生出数千个应用。作为一款智能家居产品，它很容易迁移到车载环境中来。这是第一款成熟智能语音产品。

苹果的HomePod则姗姗来迟，直到今年2月份才发布，被戏称为“压箱底货”。依托Siri为代表的智能语音助手，苹果瞄准的则是物联网（IoT）时代下的智能交互端口，车联网只是其中一个应用场景。

在此期间，美国的Nuance、国内的科大讯飞、搜狗语音、云之声、思必驰等产品纷纷布局智能语音产品。在去年阿里和上汽合作的首款互联网汽车上，采用了Nuance语音交互系统；科大讯飞就在昨日跟启辰签约，早前还同奇瑞、长安、北汽签订了一系列合作协议；出门问问则同大众中国成立合资公司。

创业公司的产品落地，BAT不再是必由之路。在互联网上到处卡位的BAT似乎不再全面主宰TSP的入口。不过，BAT仍然通过资本运作，企图圈出自己的地盘。

语音只是工具，客户真正需要的是智能助理。助理不能只搜索、推送一堆消息，而是要替客户做决断，起码将选项缩减到很小的范围。从这一点上看，Siri不是“称职助理”。

携语音识别之利，科大讯飞发布智能车机“飞鱼助理”，声称可以支持实时更改需求、中途打断和睡眠唤醒，看上去智能化有所提高，可以hold住所有日常城市生活场景对话。

如果智能助理得到车企支持，可以透过语音控制一些非安全级事项：空调、音响、电话、车窗升降等。即便开放非关键控制权，车企们也很犹豫，迈的步子很小。以至于语音识别公司在这方面建树不多。

起步稍晚的腾讯，在语音交互领域与同行者合作，但后者尚未拥有挑战科大讯飞的实力。腾讯AI in car生态系统，在博越发布会上顺势推出，但腾讯声明不做 *** 作系统，仍然谋求迁移社交，做超级APP。

拿到车端数据，还得是BAT

这个时候，BAT就可以站出来。去年百度世界大会推出的“小度车载系统”，就是典型的AI交互系统。“小度”内置功能繁多，智能语音助手、人脸识别、疲劳监测、AR导航、HMI、车家互联、智能安全。小度更像是百度各事业群产品的共同入口。

而阿里则祭出旗下斑马智行公司和AliOS系统，强调后者是云化的系统。可以像手机系统那样OTA更新，也能像车机那样实现长周期寿命。其秘诀在于，借助云上的计算和存储能力大大减轻车端的压力，延长车端硬件生命周期。

问题在于，替用户决策、控制车内非安全性设备等智能化场景，需要得到车企的协助。这样一来，谁能从车企获得数据，谁就可以顺利地接入TSP。由此曲线占据TSP端口。

斑马和上汽达成协议，斑马不谋求获取汽车底层数据，但用户在使用AliOS车机产生的大数据，则会上传到阿里服务器。而行车地图源数据则部署在车和云两端，高德在后台可以获取“交互信息”。

阿里具备更强大的谈判筹码，与上汽缔结了战略协议，这是创业企业体量无法做到的。而且，在车企视为禁脔的数据包内撕开一个口子。对腾讯的强社交优势实行“抵消战略”。

值得一提的是，阿里打算以此为样板，对车企一家接一家谈数据合作。对于新能源创业企业，BAT都打算“要价”高一点，以期获取全部数据。但尚未有整车创业企业入局。

车联网的本质，是摒弃手机映射车机方式的。智能化场景的实现，必须从车联网直接发出，手机不再作为流程节点。这样不但更无缝，而且可以培育用户向车联网时代、进而转向万物互联时代，那时的手机就将走向终结。

腾讯是首屈一指的社交服务商，更希望车联产品AI in Car，将腾讯的社交网络搬到车上，以便凸显自身优势。但是，腾讯的AI in Car除了指向自己擅长的内容，或许应该构建更纯粹的TSP架构，开发出车载环境中更需要的决策助理功能，而不是简单将微信搬上车，同时与车企达成更紧密的合作，力图让后者在系列产品上采用腾讯的前端平台。

投资AI，就是投资车联网

如何干掉手机？BAT都拿出了自己平台级产品。百度选择类似苹果Carplay的手机互联方案Carlife；阿里巴巴则以Yun OS为基础，选择Native App路线；借助庞大的用户群，腾讯则希望将应用分为频道，掌控用户体验，迈向超级App之路。

百度的布局更早更全面，大举投资AI，试图托举DuerOS和Apollo两大开放平台，后者向所有汽车开发者合作。百度声称拥有70多家合作伙伴，但一线车企虽然大多在名单上，但都不约而同地回避深入合作。尽管百度做车联网通用 *** 作系统+开发平台的决心很大，也投入了很大宣传声量，但截至目前，尚未取得突破性进展。这与百度的AI进度没有直接关联，车企犹豫多因主导权疑虑。

阿里开发的AliOS自带平台属性，与上汽、长安和神龙公司进行AI、应用、社交和信息安全合作。

无论语音识别的超级入口，还是平台，抑或云端与车端的数据交换，都赖于AI技术的发展。AI的算法训练，为车机智能化、场景化推荐服务更人性化提供路径。越懂用户的车联网，就越会被用户青睐和依赖。

云计算是AI算力的基础。阿里侧重于让车主获得更加智能化的服务，而百度Apollo侧重于在自动驾驶领域，让车在路上更加智能；百度DuerOS则是让车内语音交互更加智能。

在AI领域，阿里和百度将展开直接竞争。谷歌如果能够重返中国，也将成为重要竞争对手。对于腾讯而言，内容和TSP双驱，比重内容轻平台的方式更有竞争力。

值得一提的是，去年科技部公布的“国家新一代人工智能开放创新平台”中，百度的智能驾驶平台、阿里云的智慧城市平台、科大讯飞的智能语音平台，都与车联网直接相关，唯独腾讯获得医疗影像AI平台，与前三者格格不入。它揭示了，腾讯在AI策略（轻资产+重投资）方向上，有调整的必要。

随着AI发展，人机交互必然趋向简化（降低用户学习使用成本）。车与人、车与车、车与各种服务的连接关系都将由AI推动。智能语音的超级入口地位将得到更大程度的巩固。

现在全球汽车业每年的总盘子大概2万亿美元，而未来车联网和自动驾驶、新能源技术结合的个人出行市场，将达到10万亿美元的水平。蛋糕虽然会持续变大，但未来车联网产品和战略的竞争，是否如同互联网时代一样，走向寡头通吃的局面，取决于谁能控制“入口”和“路径”。

文章来源：腾讯汽车

“互联网+”与大数据车险_数据分析师考试

“大数据”为车险行业发展提供了更多可能性。保险公司通过“大数据”可以多维度实现车险的差异化定价，进一步推动风险和保费更加科学合理地匹配。“互联网+”时代，中国保信在大数据车险的应用场景及市场展望中究竟占有何等地位？

银行业有银联 （中国yhk联合组织），证券业有中证登（中国证券登记结算有限公司），保险业有中国保信（中国保险信息技术管理有限责任公司）。“互联网+”时代，建设信息共享平台成为各金融行业摘取大数据果实的强劲抓手。

事实上，保险是对“大数据”拥有天然需求的金融行业。随着保险业进入大发展时代，包括财险、寿险以及健康险等，对汇聚各险种数据资源进行整合利用，通过数据信息的挖掘和共享，建立一套科学的行业定价基准和风险数据指标的要求越来越迫切。

当前，正值商业车险改革、车险经营模式创新、车联网应用与探索的关键时期，在这场商业车险改革大戏中，如何实现车险产品从“以车定价”转向“以人定价”，最终实现品牌车型以及使用者的差异化定价，成立的主要目的是统一建设、运营和管理保险信息共享平台，为保险公司之间及保险业与其他行业之间信息交互提供支持的中国保信总裁吴晓军应邀发表权威观点。

车险改革与“大数据”战略

《当代金融家》：近日，保监会印发了《深化商业车险条款费率管理制度改革试点工作方案》（以下简称《方案》），提出了商业车险改革的时间表和路线图，同时明确了各相关单位的职责分工和工作任务：中国保险行业协会负责拟定商业车险示范条款和保费行业基准，建立商业车险新型条款评估和保护机制；财产保险公司负责自主确定商业车险条款，科学厘定商业车险费率，依法报批商业车险条款费率，建立商业车险条款费率监测调整机制。在这场商业车险改革“大戏”中，应如何看待中国保信的位置及作用？

据我们所知，中国保信在筹备期间的第一项工作就是整合车险平台。如今距离公司成立已有一年，各项准备工作已基本齐备，6月1日商改平台将正式上线。请您分享一下车险信息平台对商业车险改革起到的重要作用？

吴晓军：一个显而易见的事实是，在“大数据”时代，汽车产业的形态正在发生深刻改变，与之相连的车险业务变革也随之初显端倪。随着“大数据”应用的日益广泛，将影响并引领车险业走向费率市场化、管理精细化、数据规范化，为此应当未雨绸缪，励精图治，各方共同推进“大数据”在车险乃至保险领域的互动和应用。

某种意义上，成立中国保信最大的趋势是推动行业数据整合，因此，中国保信是以支持行业发展、服务保险监管、保护保险消费为使命，不以盈利为目的的市场化公司，主要职责是建设和运营集中统一、设计科学、功能完善、安全高效的保险业数据信息共享和对外交互平台。

中国保信被天然赋予了“大数据”的政策基因和行业责任，按照保监会关于全国车险平台整合工作方案，中国保信是全国车险平台的建设、运营和管理单位，因此我们希望能够广泛听取行业各方对车险平台建设的意见和建议，探索建立行业各方共同参与的信息平台共享共建机制，在平台需求分析、管理和决策，以及网络连接、接口标准、安全建设、技术架构上实现行业共商，在支持创新、服务发展、保护消费者利益上实现行业共赢。

全国车险信息平台是贯彻落实国家《机动车交通事故责任强制保险条例》以及商业车险监管政策规定，为建立车险信息共享与交互机制，支持我国交强险制度实施和车险市场科学发展而搭建的行业公共基础设施。截至2015年3月底，全国车险平台覆盖全国35个省市、59家保险总公司、820家省级保险分公司，拥有交强险和商业险两个核心系统，以及若干周边子系统和辅助系统，实现了行业多年车险承保和理赔数据的存储、共享和实时交互。

全国车险平台从行业试点探索，全国推广到功能不断拓展和完善，已经经历和伴随了车险市场改革发展近10年时间，车险信息共享机制对于行业实施大数据战略和推进费率市场化改革具有重要的战略意义。

首先，车险信息平台是行业与外部数据交互应用的重要基础和依托。目前，全国车险平台已经与公安、交管、税务等相关外部管理单位实现了一定范围的信息交互和共享。我们也积极引入公安部、交通部、中国汽车研究中心等行业数据管理部门的权威身份、交通和汽车生产数据，依托行业数据共享的优势，拓宽行业整体数据维度。未来，我们还将积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保等公共管理部门进行数据交互，依托车险多维度数据支持保险自身信用体系建设，并纳入国家征信体系，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托行业信息共享机制有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。

其次，车险信息平台是车险费率市场化改革的重要技术支撑。此次商业车险改革以市场化为导向，对现有定价模式、费率浮动机制、条款责任和体例都进行了大幅度调整，自去年以来，车险平台按照新的业务规则和监管需求进行了大量的系统改造，配合建设行业车型及纯风险保费库，落实代位求偿及结算，组织保险公司进行系统开发、联调测试，通过系统实现商改的有关规则调整。依托平台数据、技术和资源，配合保监会开展了数据提取和费率测算，未来可以依托平台实现费率测算常态化、费率监测动态化。同时，面对商改费率下行压力，平台在加快推进反欺诈系统、数据分析系统等应用系统建设，促进保险公司反欺诈水平和成本控制能力提升，提高保费充足率，挤压理赔水分，改善保险公司经营绩效，促进商业车险改革成果实现与平稳过渡。

最后，车险信息平台是车险产品和服务创新的重要数据支持。我们希望依托车险信息平台为车险产品和服务创新以及“大数据”应用提供技术支持服务。一方面，积极探索和支持保险业参与汽车后市场。我国二手车市场高速发展、前景广阔，北京、郑州等地区的二手车交易已超过新车交易，但管理混乱、诚信缺失特别是价值和风险评估机制不健全是根本的制约因素。今年，我们已在北京地区试点汽车质量延保责任险的风险评估服务，未来将逐步搭建起延保业务专门平台，探索延保业务风险评估、数据采集与共享机制，培育和促进延保责任险市场发展。另一方面，我们也在积极探索车联网技术应用研究。目前，我们受保监会委托，启动了车联网保险应用研究项目，内容包括车联网技术和保险业应用的全球经验，车联网技术对车险市场的影响与挑战、应用场景与模式、产品定价与监管等等，也希望依托车险平台为行业基于车联网的产品创新、商业模式以及监督管理提供服务和支持。

“以客户为中心”的大数据车险

《当代金融家》：众所周知，车险定价方式主要有保额定价、车型定价及使用定价三类。我国目前仍处于保额定价阶段，没有费率区隔。而车型定价是欧美保险市场普遍采用的车险定价模式，对车辆风险的评估准确度更高。车型定价对“海量”数据以及数据处理的需求，令车险信息平台的建设必不可少。据此，您如何看“大数据”车险市场的应用场景与展望？

吴晓军：首先，“大数据”将助推车险定价步入新的发展阶段。“大数据”相对于保险定价依赖的传统数据，已经从历史数据扩展到在线数据，从样本数据拓展到全量数据，从结构化数据拓展到非结构化数据。保险定价的基本原理就是“大数法则”，依托这一统计学定律，确保纯风险保费的公平性、合理性和充足性。而“大数据”是一种新的定价理念和风险管理辅助工具，保险企业通过采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，可以推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，实现定价差异化、精准化。

我认为，在未来车险市场竞争中，无外乎两个核心要素，一个是渠道，这是由“渠道为王”的保险业经营管理模式所决定的；另一个是定价，在保险费率市场化改革的大背景下，定价将成为保险企业安生立命的核心要素。谁拥有数据及数据技术，谁便具备了定价优势，谁就能在新的游戏规则中胜出。

“大数据”在车险定价应用的一个典型案例就是UBI产品（Usage Based Insurance），即通过车联网技术将驾驶 *** 作、汽车运动状态和车辆周围环境等人、路、车数据信息进行传输和存储。保险公司从数据中挖掘出用户的驾驶习惯、思维习惯和行为模式，建立以“从人”为主的多维度定价模型。通过欧美车联网保险市场的实践验证，基于驾驶行为的定价比传统定价模式更为科学和有效。美国经历了超过15年的研究推广，车联网保险产品和技术在车险市场已日趋成熟，在美国个人车险市场，前十大保险公司有9家已推出UBI产品。在国内，车联网保险产品还处于起步探索阶段。近年来，各方意识到车联网在保险市场的应用潜力，都在积极探索家用车车联网产品。如人保、平安等公司已经开始摸索产品形态，搭建产品流程及系统，收集研究客户反馈。当然，车联网在车险产品定价和创新应用方面，还应当与目前我国车险费率市场化改革政策和实践形成良性互动。

其次，大数据将助推精准营销和客户细分，实现真正以客户为中心。自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。然而，“以客户为中心”的精准营销、个性化服务，如果失去大数据的支持，无异于小船在大海上无导航漂泊，最终无法到达彼岸。“大数据”技术可以更加客观、多维度地对客户进行分析研究，必将成为提高企业竞争力和创造消费者需求的关键要素。

随着车险网销、电销等直销渠道的普及和快速发展，未来互联网将成为车险市场的“主战场”，互联网车险市场具有信息量大、传导速度快、高度透明的特点，保险企业必须借助互联网大数据精准了解客户需求，确定渠道投入的方式方法，即“在对的时间、为对的客户、提供对的产品”，全面提升客户体验，建立新型的网络自助服务体系，让客户足不出户就可以方便快捷获得投保选择、电子保单、在线客服、报立案件、索赔、赔款支付等保险服务。通过互联网提供保险服务，保险公司可以降低职场租金、代理人佣金和薪资，承保理赔实现无纸化、便捷化，费用成本可以大幅降低。这都有助于从价值上实现“以客户为中心”，因此，未来车险市场将逐步形成线上、线下两个平台。

再次，大数据将助推保险反欺诈风险识别与控制。据国际保险监督官协会的经验估计，保险欺诈占到保险赔付总额的10%～20%，而车险又是保险欺诈犯罪的“重灾区”。我们从行业反欺诈实际工作中发现，当前车险欺诈案件呈现出团伙化、专业化、流程化等特点，整个保险欺诈案件的所有手续造假都非常缜密，背后已存在利益集团 *** 作，传统风险控制方式面临“瓶颈”。“大数据”时代的信息技术和创新应用为保险反欺诈工作开创了新途径，在数据完善和历史积累的基础上，从特征分析、因子分析和网络分析入手，可以建立高效的反欺诈鉴别机制，提高反欺诈的靶向性。

近年来，车联网技术已经在一些行业取得了成功，尤其是在物流运输和车队管理方面，利用车联网技术，可以监测车辆、货物在运输途中的去向；借助车联网数据，可以管理司机的驾驶行为，达到节油、省时和安全的目的，从而提高经营效益。未来，这些技术将会更加充分地运用到车险欺诈风险的识别与控制上来。

最后，大数据将助推保险与汽车产业的渗透与融合。在“大数据”时代，保险与汽车将会以数据为媒介进一步实现产业融合与渗透，现在车里面装有越来越多的智能设备，这些用途繁多的装置原来是厂商在制造环节装进去的，未来更多可能是基于保险视角前装或后装的。由于保险对车辆数据的采集和应用，对于汽车生产销售、汽车安全隐患及事故处理、零配件的流通与使用，保险公司也许会比汽车制造商更早、更全、更快的掌握，因为前者更加贴近汽车用户，承担了大部分的车辆维修成本。未来汽车制造商会更加注重保险公司的意见和建议，不断提升车辆性能，优化汽车后市场服务。

更为关键的是保险公司拥有车辆的索赔数据，通过将车辆数据与保险数据相结合，未来可以研究制定建立一套完善的车辆风险评级标准，这对车辆投保、汽车质量延保、二手车定价等均可以提供有效和准确的数据支持，并根据保险数据与车辆数据分析车辆安全状况，为交通管理部门提供服务。

此外，其他行业的渗透也影响着传统保险市场，特别是科技网络公司，通过对互联网客户数据的采集分析和“大数据”处理能力，将及时抓住机会，进行跨业经营，很多创新甚至可能颠覆车险市场的局部规则与业态。

“互联网+”时代的二次创业

《当代金融家》：目前，虽然大部分险企都建有自己的数据库，人保财险[微博]、国寿财险、平安财险和太平洋财险等多家公司也在试水车联网，但中国保信的现有行业地位和今后发展前景，却被市场各方看好。立足于行业背景，您对“大数据”时代的车险发展有何建议？

吴晓军：当今世界，数据已经渗透到经济社会的各个领域，引领着电子商务、金融投资等各方面的创新与应用，推动了相关行业升级和转型发展。“大数据”、车联网和云计算，已然成为未来车险市场转型升级的核心驱动力，为保险业改造“红海”、开创“蓝海”提供了新的机会和场景。在“大数据”时代，如何构造新型的车险产业链，实现传统车险与信息技术发展、与汽车工业发展的深度融合，进一步提升车险的内在价值，进而带动其他相关产业的发展，从某种意义上讲，更像保险业的“二次创业”，意义重要而深远。

一要研究制定行业“大数据”战略和设施框架。建议保险监管部门完善信息共享平台和保单登记的监管制度框架，为行业“大数据”战略实施建立良好的政策环境。加强行业级“大数据”建设，重点推动行业数据标准化建设和有效落地，提高数据整体质量。指导和优化行业共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的“大数据”处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。

二要在保险经营和客户服务中嵌入数据思维。保险公司应加强公司内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。保险经营中应嵌入数据分析思维，以数据分析为依据，找出最棘手问题的真正原因，预测未来情况，从而识别差异化竞争的机会并实现业务增长。

三要以数据为媒介，建立“汽车＋保险”的生态圈。商业车险改革是中国保险业的“二次创业”，未来基于人、路、车等驾驶数据的UBI车险将成为核心。通过将车辆数据和保险数据相结合，保险公司可以进一步为汽车投保和延保，以及为二手车定价等提供准确有效的数据支持。在这样的趋势下，保险行业和汽车产业可以数据为媒介，进一步实现产业的相互渗透和融合。

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