“我们加入“车辆统筹”，放弃购买商业车险“裸奔”上路，这也是不得已而为之。“车辆统筹”对我们来说，暂时起到替代营运货车商业险的作用。上了之后，心里踏实些。”湖南长沙的货车司机李师傅如是说。

根据中国物流与采购联合会物流金融专业委员会的数据统计，我国公路货运运费总额达到3.5万亿元，货运量达到350亿吨，从业人员超过2000万(其中货运司机群体占据九成)，像李师傅这样的情况比比皆是。营运货车车主为何放弃正规保险却转而选择“有风险”的“车辆统筹”呢?他们说得“不得已”究其为何?又有何为，能救其与水火?

2000万货车司机的无奈：投保难如何破局?

投保贵：以大型货运车为例，投保机动车损失安全统筹、机动车三者责任安全统筹、车上人员责任安全统筹这三类最基本的“车辆统筹”只要9200元左右，而若在保险公司投保最基础的车损险和三者险就要2万多元。是车辆统筹的两倍还多!一家注册地在吉林省的财产保险公司负责人说：“有公司还是愿意给营运货车投保商业险的，但是即便按照商业险最高折扣，仍有车主觉得保费太贵。”

投保难：营运货车商业保险和交强险被拒保、拖延等情况时有发生。之前，福建电视台的一则报道显示，一位男性车主在投保搅拌车交强险时，遭受国寿财险、平安产险、人保财险等多家险企拒保。据了解，该车主从事物流货运行业，目前手上有20多部车子，从去年4月开始，他的车年检陆续到期，但因无法投保交强险，这些车辆既不能买卖过户，也不能上路作业。

评估手段不准确，保障范围受限：来自贵州遵义的货车司机王师傅表示，他的货车开了3年，原本全险的保费应在1.2万元左右。但近年来，保险公司对货车的承保政策日益严格，商业险投保前需进行评分。然而，部分保险公司推出的驾驶评分系统与实际情况严重脱节，导致他的车辆保费飙升至3万多元。这些评分系统会根据驾驶行为记录如超速、超载等进行评级，大多数大货车都会被评为较低等级，从而导致保费增加甚至被拒保。

尽管国家有明确的法规，但保险公司仍会采取各种手段来规避承保。多位货车司机反映，在尝试为货车投保时，部分保险公司的业务员会以各种理由如系统故障、公司业务调整等拒绝承保。相较于交强险，商业险的投保难度更大，不仅拒保现象频发，而且定价系数也极不合理。

破局关键：车辆通行数据重塑货运保险，实现“一车一价”保险公司对营运货车“又爱又恨”，由于营运货车保险风险差异度大、信息不对称等原因，导致赔付率居高不下、较难盈利;且营运货车运行行为波动较大，很多保险公司难以建立精准的评估系统并落地。但营运货车保险的市场潜力巨大，保司纷纷再寻破局之法。

中国大地保险率先采用了贵州数据宝网络科技有限公司的“货车风险评分”模型。该模型在传统静态决策因子的基础上，增加车辆通行的动态因子，如时间类、里程类、环节类、范围类等，补足了传统车险不具备的动态风险维度，及更多车辆风险相关数据，如：车辆长跑路线、超载总次数、总里程数等，该模型能更客观和精确的衡量车辆风险，有效拉开车辆之间、驾驶员之间、路况之间的费率差距。实现“一车一价”精准定价。

该模型以全量的车辆通行数据为基础，引入车辆动态数据因子和全行业真实赔付数据训练，实现分省分地的精细化建模，显著提升货车风险识别能力，满足个性化风险评估需求，打造了“精准车险分”。另外还有自主定价辅助策略，对赔付率影响较显著的单因子，如行驶里程因子、车速、8小时疲劳驾驶等，如果与赔付率是单调关系，则可以用作差异化定价;如果尾部赔付率较高，则可以用以剔除高风险业务。

以8小时疲劳驾驶因子为例作应用介绍： 按照8小时疲劳驾驶行程数从低到高排序，并将最大值与最小值按照百分比分位，前85%分位点折扣为0.7，至90%分位点折扣为1，至95%分位点折扣为1.1，至最大分位点折扣为1.35。

预计赔付率优化：由于折扣差异化，将带来业务结构的优化，从而带来赔付率的优化，预计赔付率下降2.9%。

随着车辆通行数据的不断开放，重新定义营运货车保险在识别、定价、管理、理赔等方面的经营模式：在风险识别方面，构建风险识别数据平台，筛选识别市场上营运货车的风险等级和质量情况，更客观和精确地衡量车辆风险，做到有目标的营销和市场开发;在定价方面，结合传统精算技术和新型大数据技术，加强对特殊车辆风险定价的研究，实现精准定价，一车一价;在风险管理方面，应利用各项先进技术实现动态监控车辆使用状态，精准主动提供风险管控工具，真正将保险这一风险管理工具落到实处;在理赔方面，要从人伤、通赔、定损等各个环节重新优化货车理赔服务流程，有效降低赔付率水平。保险公司逃出“恶性竞争-被迫作恶”的负向循环，近500万+辆大货车投保难的问题将迎刃而解，未来行业扩容，投保难的问题也将从底层逻辑实现化解。

数据赋能：从车险到场景化保险，直击货运痛点除此之外，还可以通过对车辆通行数据的进一步挖掘，扩大货运保险的保障，通过千人千面的保费和创新性保险的价格调节，反向约束司机安全驾驶，以达到风险减量等。

货运场景下，不仅面临车险投保难，运输途中还面临偷油偷货、货车维修、个人身体健康等风险。针对司机在货运途中面临的各种风险，网货平台在正常运营后，可联合保险公司针对在平台信誉较好的司机和发单人，开发针对性的保险产品，如：

高速意外险，保额覆盖车辆损伤、人生伤亡、医疗费用、货物意外损失等。针对信誉良好的司机，可以做到合作商户线上报损、先支付部分保额，后核损的服务。

拖欠险，如发单人未按照约定时间支付运费，保险公司先行支付运费后债券转移到保险公司，由保险公司追偿拖欠费用及违约金。发单人购买拖欠险后，平台将优先推送该笔订单，司机接单意愿也将大幅上升。发单人画像完善并积累大量履约行为后，保险公司将调整保费及保障方式，不断完善产品的同时保障司机收益。

空载险，如发单人取消订单，保险公司将支付部分费用给司机，减轻司机空载损失。发单人购买空载险后，平台将优先推送该笔订单，司机接单意愿也将上升。

油货无忧险，司机在司机之家休整时，可选择是否购买油货无忧险，购买后车辆停到指定位置，由司机之家提供油货保管服务，如油货被偷，保险公司将进行赔付。可购买油货无忧险的司机之家，保险公司将参与建设验收，场地及安保达到保险公司要求后，上线司机之家油货无忧险服务。场地建设及安保费用，与保险公司合作，由保费分润支付，提升司机保障，带动底层劳动力就业。

之前满帮集团就基于数据宝的“数据交通宝”上的全量车辆通行数据和多维人、货、企的数据，为平台上的司机用户推出“货损险”、“返程空载险”等车险集非车险的保险增值服务。帮助更多的司机运营人员解决了后顾之忧，稳定了行业发展。

释放物流数据要素价值，打造物流盈利新增长点

通过车辆通行数据的阶段开放，可以从根源上解决货运保险承保困难的问题且可以扩大保障，再加上依策引导、信用评估、权益加成等，可以增加车队风险管理服务、驾驶员评级服务、车装硬件等管理措施，使得行业赔付率有继续下降10%左右预估，即社会风险成本下降100亿左右。

基于上述整体行业赔付率的好转，货运运行动态较好的个人货车投保、综合评级较高企业的车队投保，从原本承保意愿度低(很多保司除面对政策压力外，并不愿意过多承保货运车辆业务)，逐步转变为优质客户、优质企业争相承保，再到通过大数据信用评分的正向引导，实现整体行业风险降低，全面成为优质保险业务。业务流量的集约化供给，以及动态甄别业务能力的“新赋能”，给与保司更强的信心，进而传导到承保的中小物流企业和司机个体，预计货车车险价格会下降10%-20%，每年保费节约高达200~400亿，个体司机或者物流企业直接受益，大大降低行业运行成本，提升行业盈利能力，促进了行业的全面向好。

车辆通行数据蕴含着巨大的价值，它是推动社会经济发展的重要引擎。然而，无论是保险公司还是其他平台这一价值尚未得到充分的挖掘和应用，需要更多专业的力量来助力其深度开发。数据宝拥有20年的数据价值挖掘和应用经验，如同数据行业中的“老中医”，擅长将数据场景落地，能够最大限度地发挥车辆通行数据的潜力。

基于国有的全国车辆通行数据，数据宝目前已在政务、智慧交通、保险、物流金融、物流、汽车等行业的近百个应用场景形成1000多个商品化数据指标、20余个模型产品、8个平台级数据产品，不断推动国有车辆通行数据的安全开放、流通以及创新应用，并以国有车辆通行数据为引擎，助力产业升级及数据要素市场培育，更好地发挥国有车辆通行数据在推动社会经济发展中蕴含的生产能力。

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