[摘  要]我國汽車保險(xiǎn)定價(jià)模式逐漸從傳統(tǒng)的以車為主過渡到以人為主，即使用定價(jià)（User-Based Insurance，UBI）模式。UBI車險(xiǎn)定價(jià)模式依托信息化手段而生，傳統(tǒng)的汽車保險(xiǎn)課程教學(xué)模式難以滿足現(xiàn)實(shí)需求。為提高汽車保險(xiǎn)課程的授課質(zhì)量，本文提出了構(gòu)建虛擬仿真平臺(tái)，還原車險(xiǎn)報(bào)給厘定流程的互動(dòng)教學(xué)模式，以有效彌補(bǔ)純理論教學(xué)的不足。

[關(guān)鍵詞]UBI  汽車保險(xiǎn)  互動(dòng)教學(xué)  信息化教學(xué)

課題：2021年度陜西省職業(yè)技術(shù)教育學(xué)會(huì)課題（2021SZXYB32）。

引  言

汽車保險(xiǎn)定價(jià)模式發(fā)展經(jīng)歷了保費(fèi)定價(jià)、車型定價(jià)和使用定價(jià)（Use-Based Insurance，UBI）三個(gè)階段。顧名思義，UBI車險(xiǎn)定價(jià)模式就是根據(jù)車主對機(jī)動(dòng)車的實(shí)際使用情況評定駕駛員的行車安全分值，再利用行車安全分值來確定保費(fèi)多少的個(gè)性化定價(jià)模式。2017年，保監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于商業(yè)車險(xiǎn)費(fèi)率調(diào)整和管理等有關(guān)問題的通知》，將費(fèi)率與投保車主的駕駛風(fēng)險(xiǎn)掛鉤，為UBI車險(xiǎn)定價(jià)模式在我國的推廣奠定了政策基礎(chǔ)。近年來，車載診斷系統(tǒng)（On-Board Diagnostic System，OBD）技術(shù)的成熟和智能手機(jī)的普及為UBI車險(xiǎn)的推廣提供了硬件支持；車聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云端存儲(chǔ)技術(shù)為UBI車險(xiǎn)的推廣提供了軟件支持。

除了政策、硬件和軟件支持外，UBI保險(xiǎn)的發(fā)展也離不開專業(yè)的UBI保險(xiǎn)從業(yè)者。目前，國內(nèi)投保人對UBI定價(jià)模式的接受程度還比較低，其中有一個(gè)重要原因是保險(xiǎn)從業(yè)者對這一新興模式不熟悉。當(dāng)投保人向保險(xiǎn)從業(yè)者咨詢UBI定價(jià)模式的相關(guān)問題時(shí)，保險(xiǎn)從業(yè)者難以給出準(zhǔn)確解答，這會(huì)增加投保人對這一保險(xiǎn)定價(jià)模式的疑慮。因此，UBI新模式下蓬勃發(fā)展的汽車保險(xiǎn)行業(yè)急需專業(yè)人才。

《汽車保險(xiǎn)與理賠》課程作為汽車相關(guān)專業(yè)和保險(xiǎn)專業(yè)學(xué)生的必修課程，存在內(nèi)容跨度較大、實(shí)踐技術(shù)水平要求較高等特點(diǎn)。在實(shí)際教學(xué)過程中，存在授課缺乏實(shí)踐性、實(shí)訓(xùn)缺乏時(shí)效性等問題，這使得學(xué)生對課程的興趣不大，教學(xué)效果較差。為了解決以上問題，有專業(yè)人士提出了將《汽車保險(xiǎn)與理賠》教學(xué)與信息化技術(shù)相結(jié)合的方法。

目前，我國對《汽車保險(xiǎn)與理賠》課程的信息化授課方式尚在初步探索中，UBI新模式下的信息化教學(xué)手段也不太多。而UBI車險(xiǎn)定價(jià)模式本就依托信息化技術(shù)而生，對此，本文提出了構(gòu)建虛擬仿真平臺(tái)，還原車險(xiǎn)報(bào)給厘定流程的互動(dòng)教學(xué)模式，以期提高汽車保險(xiǎn)教學(xué)的質(zhì)量。

UBI保險(xiǎn)的硬件基礎(chǔ)

UBI車險(xiǎn)定價(jià)模式的核心是通過車聯(lián)網(wǎng)OBD設(shè)備或者智能手機(jī)采集的駕駛員駕駛行為數(shù)據(jù)和車輛行駛數(shù)據(jù)，可以說車聯(lián)網(wǎng)OBD設(shè)備和智能手機(jī)是實(shí)現(xiàn)UBI車險(xiǎn)費(fèi)率定價(jià)模式不可或缺的硬件基礎(chǔ)。

OBD最初的設(shè)計(jì)目的是為了方便機(jī)修人員檢測車輛各部件的氣體排放量并以此來檢測車輛故障情況。隨著技術(shù)不斷發(fā)展，如今的OBD接口能夠采集發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、行車?yán)锍獭⒂秃?、車輛故障碼等基本數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上傳到保險(xiǎn)公司終端，保險(xiǎn)公司再利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析就能得到駕駛員的駕駛行為習(xí)慣和汽車使用狀況。智能手機(jī)內(nèi)置的傳感器也可精準(zhǔn)記錄駕駛員的駕駛行為及車輛使用數(shù)據(jù)。OBD及智能手機(jī)數(shù)據(jù)處理過程如圖1所示。

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圖1  OBD及智能手機(jī)數(shù)據(jù)處理過程

UBI保險(xiǎn)教學(xué)的互動(dòng)模式

在教學(xué)中，僅用傳統(tǒng)的理論傳授，效果并不理想，學(xué)生無法充分理解知識(shí)。基于此，本文通過構(gòu)建虛擬仿真平臺(tái)，還原UBI車險(xiǎn)保費(fèi)厘定的流程，以有效彌補(bǔ)純理論教學(xué)的不足，啟發(fā)學(xué)生對知識(shí)的好奇心，使其更加深刻地理解UBI車險(xiǎn)。

該實(shí)驗(yàn)用角色扮演的方式使學(xué)生深度體驗(yàn)UBI車險(xiǎn)保費(fèi)厘定流程。通過學(xué)習(xí)，學(xué)生可以對UBI保險(xiǎn)產(chǎn)生深刻認(rèn)識(shí)。在實(shí)驗(yàn)中，學(xué)生能夠理解UBI車險(xiǎn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、認(rèn)識(shí)駕駛風(fēng)險(xiǎn)因子、熟悉車險(xiǎn)定價(jià)流程、掌握車險(xiǎn)大數(shù)據(jù)處理方法、學(xué)習(xí)前沿的算法模型，可將理論知識(shí)融入實(shí)踐，提高自身綜合素質(zhì)。

實(shí)驗(yàn)共分為三個(gè)環(huán)節(jié)：駕駛行為數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的分析處理、駕駛風(fēng)險(xiǎn)建模及優(yōu)化。這三個(gè)環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，學(xué)生可在交互式的體驗(yàn)中逐步掌握UBI車險(xiǎn)的運(yùn)作流程。

1.駕駛行為數(shù)據(jù)的獲取

在該環(huán)節(jié)中，學(xué)生可熟悉UBI車險(xiǎn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程，獲知車輛速度、駕駛時(shí)長、道路位置坐標(biāo)、方向盤轉(zhuǎn)角等駕駛行為信息。

該環(huán)節(jié)首先需搭載虛擬仿真平臺(tái)。由于車輛的運(yùn)行環(huán)境由人、車、路和環(huán)境融合而成，人的年齡、駕齡及駕駛行為等因素，車的車型、車齡等因素，道路的擁堵情況和道路狀況（上下坡、泥濘坑洼路段、夜間無路燈路段）等因素，以及環(huán)境狀況（霧霾、雨雪、晴天）及地形情況（平原或山地）等因素均對可能對車輛的出險(xiǎn)情況造成影響，進(jìn)而影響車險(xiǎn)索賠，所以，搭載虛擬仿真平臺(tái)時(shí)應(yīng)在系統(tǒng)內(nèi)置不同的車型、道路及環(huán)境。該系統(tǒng)為每個(gè)學(xué)生創(chuàng)建不同的ID，用于身份識(shí)別。

平臺(tái)應(yīng)盡可能地還原真實(shí)駕駛的體驗(yàn)感，在該平臺(tái)下，學(xué)生扮演駕駛?cè)说慕巧?，駕駛車輛行駛在虛擬道路中。顯示屏上可實(shí)時(shí)顯示車輛的速度、位置及駕駛時(shí)長等信息。在實(shí)驗(yàn)中，系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集駕駛行為相關(guān)數(shù)據(jù)，采樣頻率為10Hz。每次實(shí)驗(yàn)結(jié)束，系統(tǒng)都會(huì)自動(dòng)生成駕駛行為相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，學(xué)生提取該數(shù)據(jù)，初步了解駕駛行為數(shù)據(jù)的構(gòu)成，理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，為后續(xù)實(shí)驗(yàn)做好準(zhǔn)備。

2.數(shù)據(jù)的分析處理

在該環(huán)節(jié)中，學(xué)生進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的分析處理，并提取特征向量，創(chuàng)建特征集，掌握UBI車險(xiǎn)大數(shù)據(jù)處理的方法。該環(huán)節(jié)可與某保險(xiǎn)公司合作，獲取其若干份某段時(shí)期內(nèi)的車險(xiǎn)保單承保信息和出險(xiǎn)信息，以及這其間的駕駛行為原始數(shù)據(jù)（包括時(shí)間、車速、方向盤轉(zhuǎn)角和行駛里程等）。

拿到原始數(shù)據(jù)后，學(xué)生應(yīng)先對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，分析數(shù)據(jù)的均值、方差、中位數(shù)、最大值、最小值等。在了解數(shù)據(jù)基本情況的同時(shí)，查看哪些數(shù)據(jù)是不合理的，即有無異常點(diǎn)、噪音等情況。清洗不合理數(shù)據(jù)，再進(jìn)行特征提取，提取出與UBI車險(xiǎn)相關(guān)的變量信息，如急加速次數(shù)、急減速次數(shù)、急轉(zhuǎn)彎次數(shù)、急剎車次數(shù)、行駛里程、夜間行駛時(shí)間和平均車速等。學(xué)生可根據(jù)以往的知識(shí)積累和自己對駕駛風(fēng)險(xiǎn)的理解，選擇可能對駕駛風(fēng)險(xiǎn)有影響的特征，創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集，為風(fēng)險(xiǎn)建模做準(zhǔn)備。

3.駕駛風(fēng)險(xiǎn)建模及優(yōu)化

在該環(huán)節(jié)中，學(xué)生學(xué)習(xí)使用精算模型進(jìn)行車險(xiǎn)保費(fèi)的厘定。

目前，廣義線性模型（GLM）在車險(xiǎn)保費(fèi)厘定領(lǐng)域的應(yīng)用極為廣泛。例如通過邏輯回歸模型分析出險(xiǎn)的概率，通過泊松回歸預(yù)測出險(xiǎn)的頻次，通過伽馬回歸分析每次出險(xiǎn)的索賠強(qiáng)度，還可以通過Tweedie類分布分析預(yù)測用戶出險(xiǎn)的純保費(fèi)等。

因而，實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)內(nèi)置有GLM模型。該模型的生成需要學(xué)生自由設(shè)置變量選擇、分布選擇和連接函數(shù)選擇三大模塊。其中，變量選擇包括駕駛?cè)藢傩?、車輛屬性、駕駛行為屬性；分布選擇包括泊松分布、二項(xiàng)分布、正態(tài)分布、逆高斯分布、伽馬分布等；連接函數(shù)選擇包括identity連接、log連接、logit連接等。在不同模塊選擇不同的變量和參數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)對出險(xiǎn)概率、索賠頻率、索賠強(qiáng)度及車險(xiǎn)純保費(fèi)的預(yù)測。

學(xué)生也可以調(diào)整上述參數(shù)以優(yōu)化模型。在進(jìn)行特征參數(shù)優(yōu)化時(shí)，學(xué)生可分析用戶身份及其駕駛行為信息與出險(xiǎn)概率、索賠頻率、索賠強(qiáng)度及車險(xiǎn)純保費(fèi)之間是否存在顯著關(guān)系，剔除不顯著的特征，再重新擬合，進(jìn)一步優(yōu)化模型。

基于預(yù)測的純保費(fèi)，學(xué)生可實(shí)現(xiàn)UBI保費(fèi)的定價(jià)，然后隨機(jī)挑選若干投保用戶來驗(yàn)證定價(jià)策略的合理性與可行性。在檢驗(yàn)合理性時(shí)可發(fā)現(xiàn)，索賠金額越高的用戶，其駕駛行為有出險(xiǎn)的更大可能性，預(yù)測純保費(fèi)相對較高，相應(yīng)的UBI保費(fèi)價(jià)格也較高；與此相反，未發(fā)生車險(xiǎn)索賠的用戶，其駕駛行為習(xí)慣相對安全，預(yù)測純保費(fèi)較低，相應(yīng)的UBI保費(fèi)價(jià)格也較低。

結(jié)  語

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)快速發(fā)展的今天，基于駕駛行為的UBI車險(xiǎn)定價(jià)正逐漸成為汽車保險(xiǎn)行業(yè)的主流。在此背景下，汽車保險(xiǎn)教學(xué)的內(nèi)容及方法也應(yīng)不斷發(fā)展以適應(yīng)行業(yè)需求。本文通過構(gòu)建虛擬仿真平臺(tái)，用三個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)真實(shí)還原UBI車險(xiǎn)保費(fèi)厘定的流程，使學(xué)生在實(shí)踐中逐步掌握UBI車險(xiǎn)的相關(guān)知識(shí)，并培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)、團(tuán)隊(duì)協(xié)作和實(shí)踐動(dòng)手的能力，促進(jìn)了教學(xué)一體化，滿足了高等院校對教學(xué)質(zhì)量的要求。

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（施雯：陜西青年職業(yè)學(xué)院財(cái)經(jīng)系；雷毅、蔣司楊：長安大學(xué)汽車學(xué)院）

責(zé)任編輯：張言