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车险理赔的“战狼”

时间:2017-09-14 13:21   来源:www.chexianinfo.com

对您的企业而言,将车联网数据运用在理赔中可能比承保更有价值。这样断言并非为了博取眼球,车联网与理赔流程集成反映的是保险公司和消费者的强烈主张,这项技术正在成为车险理赔的“战狼”。现在就让我们一探究竟。

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在UBI保险中采用车联网技术的步伐正在加快将要接近拐点。专家预测截至2020年全球UBI保险将达到6千万至1亿美元,保守估计年增长率在60-70%。IHS Automotive预测,2017年销售的新车中86%将能够连接互联网。美国保险公司 Progressive 和 Allstate 已经通过UBI项目积累了超过250亿行驶里程。有了这些数据,探索驾驶数据的应用领域变得水到渠成。

驾驶数据能够改变理赔。事实上,自动理赔流程中的很多步骤都会受到车联网数据的积极影响。想象一下您未来的理赔场景:

接报案时长(FNOL)从几天缩减到几分钟

在接到报案之后,可立即按需协调警力,医疗急救和拖车等重要服务

车辆维修或替换的决策将迅速而自动化

事故现场即可判断人伤并评估严重程度

这些仅仅是冰山一角,但足以证明车联网改变理赔的巨大潜力。理解数据将是您迈出的第一步。

数据收集的策略多种多样,您可以从移动设备(例如智能手机),后市场设备(插入式或固定式)和OEM网联汽车等处收集驾驶数据。无论您计划如何使用这些信息,您的企业都需要解决数据的准确性、精细度及成本问题。图1提供了每种收集方法的基本原则对比。

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区分精细数据与准确数据是非常重要的,因为精细数据可能不准确,您要使用准确的数据,而并非一定是非常精细的数据。无论精度如何,解决方案提供商都必须正确使用数据。也就是说,有两个与数据精度有关的未知领域将很重要。第一个是来自OEM的数据。今天,您可以从车辆的事件数据记录器(即“黑匣子”)处获取非常准确和极其精确的碰撞数据。问题是,OEM是否会通过自己的解决方案公开这些详细的数据用于事故发生时监控驾驶行为?另一个问题是移动端解决方案。今天,从移动应用处收集的数据不太精确,但数据精度正在逐步提高并持续改善,这其中包括需要持续改进碰撞检测的工作。

接下来,我们看下能给理赔带来变革的数据收集类型。上述事件数据记录技术将收集的数据分类为碰撞前数据和碰撞数据。碰撞前数据包括车辆速度、位置、制动和转向等。取决于服务提供商,数据可以以1秒为增量或几分之一秒来进行采样。与事件数据记录技术不同,您也可以收到事故发生的日期和时间等数据。

图2中的曲线图描绘了一个碰撞脉冲,以毫秒为测量单位告诉了我们事故的严重程度。数据非常准确和精细,显示了车辆的delta-V,以及碰撞期间的速度变化。Delta-V是事故重建及碰撞生物力学专家数十年来一直采用的冲击能量的量度。这些数据对于了解人伤以及汽车损坏的原因非常重要。

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在人伤方面,数据不仅能告诉您是否存在人伤,还能显示其严重程度。Auto Injury Sciences公司于2012年被CCC收购,20多年来一直运用delta-V数据来减少低速撞击下的医疗案件及欺诈。在可应用的理赔中使用该数据将医疗案件的严重程度平均每单降低约3,000美元。这些数据一旦与车联网数据相结合,将增强保险公司研究相同类型问题的能力,不仅仅是低速撞击,还包括中等和非常严重的撞击。

CCC利用delta-V检查了车损的结果。通过访问超过170万理赔的数据,对不同撞击结构的大量事故进行了研究,并展示了与理赔流程转变的关系。例如,随着冲击能量(由delta V测量)上升,车辆可修复的频率下降。同样,全损的概率也会如预期上升。这些关联非常有意义,可以用来开发非常精确的模型,帮助车险公司按需做出更明智和正确的理赔决策。

数据的实际应用包括在事故发生瞬间即可确定车辆是否还能驾驶;车辆是全损还是可以修理?如果是可维修的,那么最具性价比的查勘方法是什么?如果不可维修,应该拖到哪里?CCC的研究表明,这些具有及时性的决策能轻松地将理赔周期缩短两天,并让每件理赔的LAE收益超过175美元。

为什么车联网将成为“战狼





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