车险自主定价平台
基于大数据分析的保险精算引擎，为保险公司提供科学高效的车险定价能力，实现精准营销与风险控制
- 精准识别高风险客户，提高核保效率
- 科学测算赔付率，有效控制风险
- 调整业务结构，优化客户组合
- 引导业务朝公司目标方向发展
- 降低运营成本，提升企业核心竞争力
车险定价平台的意义
提高核保效率，有效控制风险，降低运营成本
车险定价平台的理解：提高核保效率，有效控制风险，降低运营成本
01 识别高风险客户
以纯风险成本及预测赔付率为基础判定客户风险等级，作为定价基础
- 风险定价机制完善
- 自动风险预警与监控
02 调整业务结构
结合公司战略目标设置承保规则，主动选择各类风险等级客户，调整业务结构
- 客户组合优化
- 战略驱动的业务决策
03 前端信息输送
通过了解各险别赔付率以及风险特征，主动引导客户调整投保需求，量身定做承保方案
- 数据驱动决策
- 个性化承保方案
04 业务发展收放自如
结合对车险业务的监控，定期调整定价因子/规则，引导业务朝公司目标方向发展
- 业务动态监控
- 战略目标协同
高效率 · 控风险 · 低成本
平台系统架构
采用微服务架构，提供高可靠性、易扩展的定价服务
用户层
保险公司、代理人、系统管理员
应用层
数据采集、定价模型、分析报表、用户管理
服务层
定价引擎、风险评估服务、数据处理服务、API服务
基础设施层
容器管理、消息队列、缓存服务、数据存储
数据层
车辆数据、保单数据、理赔数据、用户数据
微服务架构
解耦系统组件，提供高可用性与弹性扩展能力
安全防护
数据加密传输与存储，多级权限控制
高性能计算
分布式计算引擎，支持海量数据实时分析
弹性伸缩
自动扩展资源，应对业务高峰期需求
核心模块
平台由五大核心模块组成，涵盖车险定价全流程
数据采集与处理
自动采集与清洗车辆数据、保单数据、理赔数据等多源数据，建立标准化数据模型。
- 多源数据接入能力
- 实时数据清洗转换
- 数据质量监控
- 标准化数据建模
风险评估引擎
基于机器学习和统计模型，对车辆、驾驶人、环境等多维度因素进行综合风险评估。
- 多维度风险因子分析
- 机器学习预测模型
- 赔付率预测
- 风险等级评定
定价规则引擎
基于风险评估结果，结合企业经营策略，自动计算并生成个性化保险报价方案。
- 灵活的定价规则配置
- 多险种组合定价
- 规则版本控制
- 实时价格计算
业务分析
提供多维度数据分析和可视化报表，支持业务决策和经营策略优化。
- 实时业务监控
- 多维度数据分析
- 自定义报表
- 趋势预测与预警
开放API服务
提供标准化API接口，支持与各类业务系统无缝对接，实现定价服务一体化。
- RESTful API设计
- 多级安全认证
- 高并发支持
- 完善的开发文档
平台核心功能
提供全面的车险定价、风控和分析能力
多源数据整合
整合保单、理赔、违章、车辆等多维度数据，构建全面客户画像
赔付率预测
基于大数据与AI算法，精准预测不同客户群体的赔付率
自定义定价规则
灵活配置定价因子和规则，支持复杂条件组合与权重设置
客户画像分析
提供多维度客户分析，识别高价值与高风险客户群体
实时业务监控
实时监控业务指标，提供异常预警和趋势分析
定价策略模拟
通过沙箱环境模拟不同定价策略对业务的影响
多维度报表
提供多角度可视化报表，支持数据下钻与导出
系统集成接口
提供标准化API接口，与核心业务系统无缝对接
高效性
自动化数据处理与定价计算，支持分级审批，提升核保效率
精准性
基于大数据分析与AI算法，精准识别与评估风险，减少盲点
灵活性
支持自定义定价规则与因子，快速响应市场变化与监管要求
典型应用案例
已在多家保险机构成功应用，实现提效降本
某大型财险公司车险业务风险优化
客户面临的挑战
- 车险业务综合赔付率持续走高
- 传统费率因子难以精准反映车辆风险特征
- 市场竞争激烈，优质客户流失严重
- 核保流程效率低下，人工干预因素多
解决方案
- 部署车险自主定价平台，引入多维度风险因子
- 建立客户风险画像，开发差异化定价策略
- 优化理赔数据反馈机制，动态调整定价模型
- 实现自动化核保流程，减少人工干预
客户收益
降低综合赔付率
-5.2%
提升核保效率
+65%
某地区性保险公司客户结构优化
客户面临的挑战
- 优质客户占比低，高风险客户过多
- 同质化定价策略，缺乏差异化竞争能力
- 业务增长乏力，市场份额持续下滑
- 缺乏数据分析能力，决策依靠经验判断
解决方案
- 部署客户画像分析系统，精细化客户分层
- 针对不同客户群体设计差异化定价策略
- 建立预测性模型，识别潜在高价值客户
- 优化渠道管理，针对不同渠道设计不同佣金结构
客户收益
优质客户增长
+28%
承保利润提升
+15.8%