车联网正逐渐给汽车后市场带来变化。

在汽车保险领域，一种结合了车联网的创新定价和运营模式——UBI车险，已经开始兴起。所谓UBI，即是UsageBasedInsurance缩写，即基于使用量的保险。这种模式旨在通过监控驾驶员行车过程中的种种使用数据，例如连续驾车时间、急刹车频率等来掌握车主的驾驶行为，从而按照实际的风险进行相应的车险定价。基于UBI的数据和定价，保险公司能够将产品进一步细分，满足更多消费者的需求并保证自身的偿付成本在一个相对较低的水平。

眼下，这种模式在国外已经成为一种相对主流的定价方式。以美国为例，最大的车险提供商Progressive就推出了UBI车险产品，选择加入UBI车险计划的用户会收到一个Snapshot硬件——即一个OBD(On-BoardDiagnostic，车载诊断系统)盒子。然后将其插到车上实时记录数据，以30天为一个观察期，使用6个月后，保险公司会收回硬件，然后制定一个更新的保险优惠政策，最高优惠可以达到30%。现在，Snapshot已经拥有了超过200万车险用户。

销售为王向精细化转变

在国内，长期以来，车险最大的定价因素为新车购置价。在业内人士看来，这一定价模式极为不合理。首先是过度强调车价而忽略了车型，而随着“汽车零整比报告”的披露，同等车价、不同车型之间零部件差异悬殊，但在车险价格上，这一价格差异并未得到合理的展示。另外，现有模型过于关注车本身，而忽视了一个事实，那就是70%的交通事故是人为引起。

车险定价模型在科学和精准度方面的欠缺在一定程度上导致了车险行业综合成本率的居高不下。据2014年险企年报，我国产险业全年实现承保利润47.8亿元。其中，市场份额超七成的车险，整体承保亏损超10亿元;经营车险的公司中，亏损的超过八成。人保、平安、太保等“老七家”中也有4家公司车险的综合成本率超过100%，其中太保财险的车险承保亏损最严重，综合成本率为102%。

“在过去20年，国内的车险本身并没有产品方面的大创新，更多的只是渠道的改变。”里程保董事长、总裁兼首席执行官帅勇告诉《第一财经日报》记者。不过，随着费率市场化的范围逐渐铺开，传统保险公司如果仅仅依靠渠道的变革和价格战的方式，显然难以应对竞争日渐激烈的市场。也正因如此，越来越多的保险公司逐渐从销售为王向精细化管理的方式转变，而基于使用量和车主使用习惯的UBI车险定价模式成为保险公司关注的主要方向。据了解，目前众多的保险公司都新设立了UBI车险事业部。

参照上述Progressive的做法，保险公司能否实现更加合理和精准的定价，取决于其背后是否有一个有效且庞大的可供分析的数据。只有基于对这些数据的分析，才会产生合理的定价模型。帅勇告诉记者，虽然传统的保险公司有大量的车主信息和数据，但这些数据并不能实现对车主进行精准的行为画像。

因此，虽然从2013年开始，创新的UBI模式就已经广受业内关注，而直至现在，也并没有太多的保险公司推出相关产品。由于大数据的缺乏，更多公司对于产品的推出依然持有一种相对谨慎的态度。不过，也有更大胆的险企希望率先迈出第一步，抢占先机。与互联网数据公司的合作成为他们破题“驾驶行为数据”缺乏的重要方式。

掘金3000亿市场

近期，都邦保险和南京人人保网络技术有限公司就宣布签署战略合作协议，推出按照驾驶里程付费的“里程保”产品。据记者了解，未来具有良好驾驶习惯、年行驶里程在10000公里以内的车主，选择“里程保”产品，年度商业险的价格将有望低至1000元以下。

在“里程保”诞生的过程中，人人保下属的车宝公司所累积的车主驾驶行为数据，是一个十分关键的基础。“通过与车宝的深度合作，都邦可以获得更为丰富的驾驶数据，这些数据将在未来帮助都邦保险制定出更科学、更人性也更细分的车险价格。”都邦保险首席精算执行官彭喜峰坦言。

在帅勇看来，车险的细分不仅将让保险公司获益，同时也会让车主受益。因为在眼下，只有约17.5%的车主是经常出险的，而剩下超过80%的车主只是偶尔才会出险。“但是，在保费上，所有的车主保费标准上并没有差异，这本身对车主来说就是不公平的”。如果费率能够全面市场化、定制化，这些不公平的因素会逐渐被降低。

今年，国家保监会启动了对于商业车险的费率市场化改革试点。数据显示，前期参与费率市场化试点的6个城市和地区，6~8月，有约77%的消费者保费同比下降。与此同时，2015年6月的数据显示，6个试点地区共承保商业车险保单和保费收入同比增长，而综合成本以及赔付率则出现下降的趋势。这让业内人士看到了基于大数据的UBI车险模式所具有的广阔的发展空间。按照兴业证券的预估，如果车险费率市场化全面放开,UBI的渗透率在2020年将达到25%,市场规模接近3000亿元。

虽然如此，在短时间内，UBI车险模式要大规模铺开还并不容易。制约的关键因素在于数据，中国的汽车保有量超过1.5亿，即便是车宝这样的专注于OBD数据的公司，能掌握的数据规模也还不够大。更何况，目前市面上的OBD产品，更多的只是用来提供故障码的诊断和油耗读取，收集到的数据并不能和保险公司需要的行为数据进行有效匹配，对后者来说利用价值不够。