A6工作室魏然

UBI保险

2020年3月1日起,使用示范产品的机动车辆商业保险正式改为备案制。不少业内同仁认为这将进一步加速推进车险条款的市场化,但对于里程保险的应用仍不看好。    于是这两天,我做了两件事情:一件是把云险的公里保的文章从头到尾读了一遍,另一件是把里程保帅总的文章从头到尾读了一遍。    读完以后,我反思了两个问题:一个是为什么UBI在中国做了好几年,里程定价却没有用起来?另一个是为什么这么好的一个可以优化车险定价结果的产品,保险公司却视而不见?    所以今天的话题是:里程定价在当前车险业务管理模式下究竟该怎么用!    它看似与车险示范条款备案无关,离接下来在车险场景中的落地也很远,但在这里我先不做反驳,直接论剑!


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– A I A S K I-
UBI的核心究竟是什么?

说起UBI,我想车险业的同仁们一定不会陌生,它是通过一系列对驾驶数据和驾驶行为的收集观察,然后将这些数据经过评测分析、建模测算,最后将其反映出的定价结果应用于车险保费上;目的是希望把驾驶行为表现好的车主的保费给降下去,而把驾驶行为表现不好的车主的保费给提上来。


然而,真正影响车险定价结果的是驾驶行为么?或者说是驾驶习惯么?至少我看到许多公司的数据测试结果显示:一个遇到危险时经常踩刹车的人,和一个经常开慢车而不怎么踩刹车的人,你是很难判断出谁的驾驶行为要更好一些;也就是驾驶行为对车险出险率的影响,其实仍然是因人而异的。


但是,UBI中有一个重要的因子,却跟车辆的出险率是有直接关系的,并且是呈正相关性的,它就是“里程”因子。


这一点,我相信绝大部分做车险的人也都是认同的。因为里程数的多少,它反映了两个关键的指标:一是车有没有开?即车辆的风险有没有在外暴露;二是车开了多少?车辆的风险在外暴露的时间有多少。


从风险管理角度上讲,风险在外暴露的时间越长,车辆出险的几率自然也就越高。哪怕是一个普通的车险用户,即便他没有学过保险,他也是能够明白这个道理的。


所以我们也看到,全球95%的UBI公司在定价支撑上,都采用了“里程”这一维度。


那么我可以这么断言,里程数目前才是UBI定价的核心支撑。与其把精力放在做全套的UBI上,不如就从里程这一维度入手,从最简单、从容易落地的事情做起,这也是保险公司最有可能在标准车险产品定价之外,最容易补充和采集到的新车险定价因子。


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市场对于UBI车险的认知,还停留在盒子和APP阶段

然而遗憾的是,大部分的人,一谈到UBI车险,思想还停留在装盒子或者用户安装APP进行信息采集阶段。


这主要是由于此前市场上的UBI车险公司,它们的做法无非都是以下这三种:


1、通过后装车载智能硬件读取用车信息;


2、在汽车出厂前由厂家预装硬件读取用车信息;


3、通过用户安装手机App读取用车信息或者由客户通过APP自主上传仪表盘照片等。


但是装盒子的做法,有几个弊端:


一是成本高。一个盒子的硬件成本,至少也要一百多元;质量好一些的,动不动就要三四百元以上;相对于两三千元的车险保费来说,投入成本已经在10个点以上了。所以很少有保险公司愿意去掏这个成本,而让客户自己掏的话就更不用多说,最终只能UBI公司的投资人去买单,无法持续下去。


二是用户对于隐私保护仍存心里障碍。虽然许多用户对于自己的身份信息、车辆信息的隐私保护并不是那么在乎,但是对于自己的行程信息,部分用户还是非常敏感的。


三是功能上的画蛇添足,导致用户体验感不佳。由于采集了用户的驾驶行为信息,一些驾驶技术并不出色的用户很难从中获得持续的愉悦感;而一些对于车辆故障的预警功能,更是导致盒子安装成为了厂商的负担。


所以通过装盒子去采集用户里程信息的做法,等于花大钱办小事,效果更如同捡芝麻丢西瓜,结局必然就是:这些做盒子的UBI公司,都死掉了。


而装APP的做法相对于装盒子来说,虽然在成本上要低许多,但它同样面临用户隐私保护的心理障碍问题用户自身的持续体验感问题。


所以它的问题往往不是客户本身的问题,而是UBI车险模式在保险业的应用问题。


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原有UBI车险模式,实际上背离了设计时美好的初衷

或许UBI车险的设计初衷是好的,它可以促使用户在一定程度上通过用车行为的改善,获得更加“公平”的保费待遇。保险公司也可以通过对用户实际里程数据的采集,更加精准的找到自己想要的客户。


然而在当前车险经营模式下,UBI在实际运用中却变了一种味道。


因为里程定价的主导权交给了用户,也就是那些开车少并且能够享受保费奖励的用户,实际上他就会倒逼保险公司将本应到手的车险利润吐出;而那些需要提升保费的客户,他一定是不会安装这个盒子的。


在这种博弈之下,从理论上讲,我们可以认为只要安装盒子的用户,即是低里程用户,是保险公司原本想要的用户。但问题是,由于整个市场安装盒子的用户比例过小,保险公司不仅要将本该到手的利润吐给安装盒子的用户(甚至还包括盒子的成本),更是无法分辨市场中绝大部分没有安装盒子的用户的风险状况究竟如何?(由于保费规模分摊压力,保险公司还必须吃掉这些业务)所以反而会导致保险公司因为做了UBI车险,却让公司整理的车险利润降低、业务结构更加恶化了。这是第一个相悖的地方。


第二个相悖的地方。是UBI车险推出的那几年,恰恰是整个车险行业亏损和费改第一阶段、第二阶段平稳过渡的阶段。显然UBI车险直接进行保费返还的方式,变相突破地板价限制,与整个商车费改的节奏是不一致的。这也是个别公司虽然设计了里程条款,但一直没有被批复的一个重要原因。(并不是产品不好,而是坐在了前浪的沙滩上)


第三个相悖的地方。是保险公司的车险定价模型,大公司是自己在做,中小公司主要由光博和昊升两家精算公司在做。而一家单纯的UBI公司,是不具备将里程定价模型,直接嵌入到保险公司当前使用的车险定价模型中的能力的。换句话说,保险公司的车险系统根本无法实现双定价模型的并轨,保险公司更是不知道该如何将里程定价在实际业务场景中进行落地。特别是在市场费用已经搏杀得红眼的时候,就更难有精力再去重构车险定价模型,改造车险定价、核保与跟单系统了(许多UBI公司都忽略了这一点,还寄望于跟保险公司慢慢试错,很可惜,没有这个时间!)。


所以,原有的UBI车险模式,用户有顾虑、保险公司有顾虑、车险行业有顾虑,这才是UBI车险这几年没有做成的根本原因。


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– A I A S K I-

如何解决UBI车险存在的问题?

上文我们看到,原有的UBI车险模式在保险业的应用上犯了以下几个错误,导致业务无法落地:


1、采集核心的“里程”定价因子,却要花至少10个点的投入成本;


2、直接把定价权交到客户手中,与保险公司现行的车险承保管控模式不符;


3、车险的获客场景主要掌握在B端渠道手中,并不是C端自己掌控的;所以UBI从C入手,是无法轻易打破原有车险的利益链的;


4、忽略了保险公司系统改造的复杂度;


5、保险公司需要的是如何精准并迅速地指导业务落地,而不是和UBI公司一起去后验和慢慢试错;


6、要符合车险费改的推进节奏,实现保规模、稳发展,而不是一味的降费和让利。


所以,在这种情况下,我作为一个深度参与过昊升精算定价、并拥有着多年承保管理经验的车险创业者,我也是在市场中经过了多次比较,然后从中挑选出了一个更具有让里程定价模式在现行车险管理模式中有落地条件的公司,并主动作为它的合伙方,共同去优化公里保这一产品,这家公司就是云险。


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– A I A S K I-
里程定价模式究竟该怎么玩?

目前,我看到云险已经通过一年多的积累,解决了上述UBI公司所犯的以下几个问题:


1、让里程定价更符合现行车险的定价模式

既然定价的核心因子是“里程”,如果按照我们目前车险的定价方法,它都是基于行业车险的历史数据进行建模和测算的。所以在里程定价建模上,实际上也不需要去采集实时的里程信息,而只要采集到历史的里程信息即可。


那么根据云险前期与10家保险公司进行模型验证的结果显示,我们看到历史里程对于出险率、赔付率的影响作用也是显而易见的。



2、让成本大幅降低

采用历史里程进行定价,也就无需用户再去安装盒子和APP,保险公司只需要通过CPS查询的方式,一单成本几块钱,即可得到精准的里程评分信息,相较于两三千元的车险保费来说,投入成本不到0.5个点。


3、没有改变车险本身的价格

新的里程定价模式,它并没有改变车险保费价格定价本身,也就是和之前UBI返还保费的模式不同,它实质上是保险公司对于车险业务风控管理的进一步升级,可以在现有车险业务品质下挖掘出赔付与费用空间。


4、没有改变原有车险的获客场景

由于里程评分的查询是由保险公司发起,不会出现用户逆选择的情况,所以车险的获客场景依然符合当前车险市场的运作模式;而保险公司则可以凭借优化后车险业务空间,对整个车险利益链做进一步的优化。



然而平心而论,仅仅做到“两个改变”和“两个不变”,实际上仍然只是在里程数据采集端和模型验证上做好了优化,让里程定价模式更具备在保险公司落地的基础。


但是,如何进一步指导保险公司业务开展,必须要更加明确地给保险公司指导出业务的使用场景,所以我在充分了解了云险的项目情况后,帮它找出了五种车险业务场景:


1、引优

经过10家保险公司的初期数据验证,里程因子与现有保险公司车险定价的NCD系数、渠道与自核系数均不具有相关性,是完全独立的因子。


也就是在地板价之下,70%的业务都可以进行费用结构的重构,可调配的费用空间在8个点左右。而对于现有车险市场展业模式来说,5个点的费用空间,足以改变渠道的业务选择。


2、控劣

从全量业务范围来看,在引入里程因子后,至少有5%的业务,目前是被现有车险定价模型给低估的。全量控赔空间可达2个点,单笔业务控赔空间在10个点以上。


3、火种取栗

对于一些原本被现有定价模型认定为高风险的业务,在引入里程因子后,其中又有70%的部分被定价模型给高估了。所以无论是在续保和拉新上,都是一种新的缝隙业务。


4、提升自核

从理论上讲,如果一家公司的车险自核率没有达到95%(保质的前提下,而不是放松管控),要么是自核规则做的有问题,要么是进来的业务都是突破定价规则的业务。


对于单纯突破定价规则的业务,是可以利用里程因子二次定价,修改定价规则,实现车险自核率的提高的。


如果你做的是互联网车险,更需要讲究效率!


5、抢占先机

采用历史里程的定价方式,无需逐单采集数据信息;可直接对续保数据提前进行批量采集,方便业务分类;有利于保险公司先于市场一步,找准目标客户,提前做好续保!

当然,有数据、有场景,仍不是我理想中的完美落地方式,还缺少应用层所以,我把四种应用模式也提炼了出来,云险也已完成了开发。


1、总公司应用层面

可直接进行系统对接,嵌入保险公司车型查询接口,直接干预后续的费用跟单与车型定价流程。


2、分公司应用层面

对于不进行系统对接的总公司、以及不具备系统改造能力的分公司来说,里程定价同样要具有落地应用条件才可以。


所以云险也开发了个APP,此APP与原有UBI模式不同,它是一个直接提供给保险公司进行里程评分查询的工具,通过人工查询的方式,保险公司可以对车险业务进行政策实操上的调整。


3、保险中介应用层面

对于那些本身与多家保险公司都具有定价博弈权的保险中介来说,里程定价工具同样具有业务结构优化的功效,有利于引导业务向优质保险公司流入,淘汰那些低效率的保险公司。


4、全场景应用层面

最关键一点,逐单查询并不是我主推的模式;批量查询,才是适用于各种应用层,也是最便于车险管理者落地操作的模式。



而最后一个环节,是执行层。很多创业公司或许能做好前三个步骤,但最后一个步骤,恐怕未深度干过车险承保管理的人,是没有这种体会的!


那就是:车险核保人真的很忙!政策制定、系统需求改造、业务推动、回溯跟踪,都需要核保人来做!


他是没有精力去仔细研究一个外部的产品,而更多是希望告诉他如何才能够迅速地让机构按照既定的政策去执行下去的。


所以,在公里保这一产品上,我给云险提供了一个最大的支持就是:


1、利用我本人对现有车险定价模式的深度了解,清楚地告诉保险公司加入里程定价模型后,保险公司可调配的赔付与费用空间是多少,解放保险公司核保人工作,让保险公司可以快速步入到执行层面。


2、对于项目进入到具体实施阶段的保险公司,爱问保险也将安排专人驻场跟进项目,合力推动项目落地。


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– A I A S K I-
里程定价,是一次起跑线上的较量

或许今年的车险市场受到疫情的影响,出险率会明显下降,保险公司在今年仍存有巨大的车险盈利空间,忘记了缝隙市场的重要性。


但是,整个车险市场的费用其实已经暗流涌动,这无疑都给车险未来的发展、商车费改的推进、报行合一的持续实施带来巨大的不确定性。


此时,如何保证合规的前提下做好用户的积累与业务的提前布局,是值得每个保险公司深思的事情。


对于中小保险公司来说,车险条款向市场化推进,这将是一次可以改变命运格局的机会。但在条款未放开前,即在现行标准化的车险定价模式之下,引入新的定价因子并迅速落地,才是一个真正可以让自己领先于竞争对手、超越平均、实现短期效益、做好中期布局、实现长期发展的重要举措。


而整个市场在经过前期的多次试错之后,车险里程定价的起跑线,如今才刚刚画好。


现在起跑,恰逢其时!


后记:


说实话,参与里程保险这个项目,我觉得它既是一个有利于改善现有保险市场车险经营模式,又有利于推进整个行业车险技术进步、引导保险业从费用竞争向服务竞争转化、间接给消费者带来实惠的事情。


我不鼓励保险公司通过里程定价直接进行费用投放,但是它可以结合车险服务的形式,给用户带来更多的车险延伸服务。


在此,我要向所有在UBI车险道路中坚持探索的先行者们和逆行者们致敬!也希望车险里程定价模式在车险业内的共同努力下,真的能够在中国生根发芽、持续发展!


为了在疫情期间做好车险服务工作,凡是在2020年4月30日前与“公里保”项目签署意向合作协议的保险公司,我们将免费提供不少于1万条的里程评分查询测试,供合作保险公司验证模型使用。


来源:爱问保险

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