如同余額寶引爆網絡理財市場，芝麻信用分引爆網絡征信市場一樣，螞蟻金服推出的車險分，也瞬間引爆了汽車保險市場，吸引了眾多媒體猜測車險市場變革方向，那么車險分是什么？車險分如何推動產品創新？車險分應用中存在哪些問題？貓哥為你展開深入分析：

1、車險分由來及作用？

車險分是由螞蟻金服根據車主職業特性、信用歷史、消費習慣、駕駛習慣、收入水平等信息，對車主進行精準畫像和風險分析后得出的300-700不等的分數，分數越高，風險越低，低風險車主一般擁有較好的駕駛習慣及信用行為（本文屬于原創，貓視汽車首發，轉載請注明）；

車險分是螞蟻金服應用大數據、人工智能及數據建模等技術，為保險公司提供準確識別客戶風險、合理定價車險產品及提升客戶消費體驗的有效工具，目前與螞蟻金服達成的保險公司有人保財險、太保財險、國壽財險、中華聯合、太平財險、大地保險、陽光財險、華安財險、安盛天平車險等九家排名靠前的車險公司，其中車險的三巨頭“人太平”只有平安保險未入局。

業內人士認為，車險分從一定意義上跳出了傳統的保險精算來看保險，真正做到人車生活一體化風險包測算，更能清晰刻畫投保者的風險特征，它能夠補足中小險企因數據體量小及數據技術能力不足而無法做保險模型的短板，車險分將讓中小企業和大公司一樣獲得同等定價機制的機會，因此中小車險企業從車險分中獲益會更多。

2、車險分如何推動產品創新？

傳統車險分為交強險和商業險兩大類，商業險又分為基本險和附加險，基本險分為車輛損失險、三者責任險、全車盜搶險和車上人員責任險，附加險則分為不計免賠險、玻璃破碎險、劃痕險、自燃險、自然損失險、涉水行駛險、無過失責任險、車載貨物掉落責任險、車輛停駛損失險、新增設備損失險等。

由上可知，傳統車險主要是圍繞交通事故理賠及車輛損失理賠來開發車險產品及車險定價，屬于事后被動型定價，也正因為如此，車險市場才長期以來被主機廠及4S店所把持，成為他們的核心利潤市場，再加上高傭金制代理機制、車險費改及高額車險理賠等因素重疊，讓大部分車險公司無利可圖，長期處于虧損邊緣。

為此，車險公司期待能通過車險事前主動定價，來降低出險率及降低車險理賠來提升盈利水平，而主動定價核心在于車主用戶畫像及風險特征分析，尤其是車主良好的駕駛習慣可以降低出險率，良好的信用歷史可以減少騙險行為，從而降低車險理賠支出。

螞蟻金服推出的車險分，正是迎合了車險公司主動定價的基本需求，螞蟻金服通過自身掌握的用戶購物消費歷史、借貸消費歷史及用戶注冊身份特征等基礎數據，通過數學建模呈現用戶畫像及風險特征，再結合車險公司的精算模型，就可以推導出多種主動定價車險產品，既能滿足車險公司降低車險理賠需求，又能為車主提供差異化車險購買服務，由此從車險產品創新推動車險行業的變革
 

3、車險分應用問題深度解讀？

車險分從人的角度來定價，固然可以為車險行業創新提供了一條全新的路徑，但是車險分從人的因素來定價，依舊有著自己的局限，首先是車輛的駕駛員不固定，人車不能合一時，車險從購買人來定價就明顯不合理；其次是面臨汽車維修不規范、車險理賠欺詐及風險行為不對稱等情況時，車險主動定價應如何應對，尚有很長的一段路要走；

此外，車險主動定價的核心是車主駕駛行為及車主信用兩個因素的評分，螞蟻金服的車主駕駛行為分使用的應該是阿里系高德地圖的用戶駕駛行為數據，這會面臨著數據收集不全的情況，很多人可能使用的是百度地圖；即便是拿到數據，建模及驗證的過程也不簡單，如單純使用違章駕駛數據就不準確，因為并不是所有違章都與車險風險有關系，同樣需要建立模型去驗證（本文屬于原創，貓視汽車首發，轉載請注明）；

同時，車險分的信用分應該主要是以芝麻信用分為基礎，但是芝麻信用的基礎是電商交易消費數據，雖然螞蟻金服從支付開始，不斷在延伸個人理財及個人信貸市場，但是與銀行系統的征信體系差距依舊明顯，再加上阿里在社交強關系產品表現不好；相對于保險業看重的用戶財務狀況、教育水平、訴訟紀錄及社交關系數據相比，車險分價值實在有限。

最后，螞蟻金服推出車險分是以第三方中立角度，開放給保險行業使用，意圖接入整個保險行業數據，但是螞蟻金服旗下有眾安保險、國泰保險、信美保險等互聯網保險公司，螞蟻金服是否會把接入的保險數據輸送給旗下保險公司，從而變相的打擊競爭對手呢？這也是平安保險未加入“車險分”陣營的原因所在。

 

總結
車險分跳出了傳統保險精算來看保險，真正做到了人車生活一體化風險包測算，它迎合了車險公司從人的角度主動定價，降低出險率及車險理賠支出的潛在需求，又能為車主提供多樣化的車險產品服務，從產品上創新來改變車險行業；但是車險分依舊面臨著從人角度定價精準度、車主駕駛行為及車主信用評分可信度、車險數據不被挪作它用三大行業問題