您的位置:首页 > 国内新闻

“好司机”却在交高车险?来看看AI如何帮你省银子

时间:2019-09-28

2019-09-06 11: 44: 40明亮地说汽车

更多精彩内容,请关注硅谷官方网站:

谈到汽车保险,我相信在北美开车的老司机在与保险公司的斗争中有着一丝心痛的历史:年龄不到25岁?加上溢价。性别男?加上溢价。车辆是否有事故记录?增加保费.没有必要有指标一起飞行,高额保费和贫困对所有人来说都很普遍。

根据研究数据,在北美现有的保险评估系统中,65%具有良好驾驶记录的驾驶员支付过高的保险费,而35%的驾驶习惯不良的司机造成至少50%的车祸。好司机正在支付经常导致车祸的坏司机的保险费。保险公司之间的竞争也是为了吸引优秀的驾驶员客户的更新,并将风险较大的坏车手留给竞争对手。

最近,硅谷的一家公司,由小燕访谈,涉及汽车和金融技术公司,已经抓住了保险公司的需求:准确判断驾驶风险并将其用于精算定价。 Wavelength使用高级驾驶辅助系统(ADAS)技术和驾驶员监控系统(DMS)收集的数据实时确定驾驶风险,并将其提供给保险公司进行定价。数据分析,跨界汽车保险业拯救你我。

传统的汽车保险评估模式是僵化和老化的

现在如何衡量您的汽车保险费?

在传统的几十年的汽车保险定价体系中,除了车主的客观条件,如年龄,驾驶年龄,地址,模型等,最重要的是DMV的历史和信用评分(当然,一些州法律禁止使用信用评分,例如加利福尼亚州,马萨诸塞州和夏威夷州。

近年来,许多保险公司引入了基于使用的保险(“UBI”)作为判断用户索赔和保险费用的基础。

在UBI的估价模型中,保险公司可以通过在用户的移动电话上安装车载诊断系统(车载诊断(OBD))OBD小部件或移动电话应用APP来记录每辆车的远程车辆数据。 (远程信息处理数据),例如紧急制动的次数,突然加速的次数,转弯和紧急的风险等,有效地监控驾驶员在驾驶期间的“过度”行为。

OBD框(图片来自网络,版权归原作者所有)

然而,传统的估价模型只能机械地记录车辆的使用,而忽略了驾驶员的驾驶行为习惯与实际道路环境相结合的风险评估。

例如,在实际驾驶情况下,激进的驾驶习惯(紧急制动,突然加速等)不一定导致更多的交通事故。同样,对于每个复杂的驾驶能力情况,也可能缺乏保守的驾驶习惯,因此无法正确判断潜在车祸的风险。

因此,仅使用这些因素作为指标的远程信息处理数据将大大降低驾驶员安全驾驶能力的准确性。所以很多保险公司反馈现有的远程信息处理数据并不是判断风险的最佳依据

评估驾驶员的驾驶能力,“驾驶环境”数据是必不可少的

很难准确地量化驾驶行为的风险。这一直是后UBI汽车保险时代的一个行业痛点。至此,adas和dms技术在传统保险业的跨境应用,找到了非常适合汽车制造商和保险公司的技术。

除了一般的车辆使用数据外,ADAS技术还专注于驾驶实时环境的数据监控。小燕接受《波长》采访的目的是将人工智能和ADAS技术,结合大数据计算和分析能力,融入保险风险预测,开创汽车智能的跨境新局面。

波长公司成立于2018年,位于加州硅谷,通过人工智能技术开发的嵌入式深度学习软件,为ADAS和无人驾驶系统提供边缘计算解决方案。波长的小型化边缘计算处理能力在业界处于领先地位。它可以通过安装在车内的传感器采集驾驶环境数据,然后通过边缘计算对原始数据进行分析,得到实时的驾驶违章风险预测。高精度驾驶行为洞察力。

0x251D

波长新模式与传统模式的区别(图像来自波长,版权归原作者所有

与传统的OBD + UBI汽车保险模式不同,Wavelength将ADAS技术应用于汽车保险行业,形成了一种新的基于视觉的UBI汽车保险模型。除了考虑车辆使用数据外,Wavelength还更加注重将人工智能与ADAS技术相结合。它可以确定驾驶员是否具有基于各种路况,红色路灯,车辆,行人,道路识别,驾驶员驾驶响应状态的实时性。超速,碰撞,追尾碰撞,偏离导航通道,不停停车标志,红灯,冲黄灯等违规风险增加了平台对实时驾驶环境的理解。

传统保险定价模型v.s.Pay如何驾驶一种新的实时驾驶风险保险模型(图片来自Wavelength,版权属于原作者)

波长使用驾驶能力作为创建新的保险估值模型的主要风险因素:薪酬如何驾驶模型。

在新的评估系统中,波长主要从三个方面开始:物理因素(行驶速度,距离等),驾驶习惯(实际路况响应以及车内是否有呼叫),是否符合当地交通规则等等。驾驶安全系数得分。

驾驶员还可以通过基于移动的应用平台查看他的驾驶记分。 Wavelength提供的移动应用程序可以指导驾驶员如何安全驾驶,改变糟糕的驾驶习惯,成为一名优秀的驾驶员,降低赔率并降低费用。

当然,ADAS系统支持实时事故预警:大量实际数据显示,提前2秒发生潜在的车祸预警可以有效降低事故率40%。

您可能想知道如何通过数据分析将大量数据转换为驾驶员的驾驶分数。

波长通过安装在车内的计算机视觉传感器记录驾驶员的实时驾驶环境数据,并在边缘端执行数据处理判断。 99%的数据保留在车内,不保存图片或视频,也不涉及隐私。仅当风险发生后处理的文本数据与云中的其他数据(例如用于大数据分析的天气交通)组合时,才对驾驶员的驾驶行为进行评级和评级。

通过预测算法和边缘计算这两项核心技术,Wavelength成功构建了业界首款基于视觉传感器的基于遥感器的手机应用平台。

波长应用平台(图片来自Wavelength,版权归原作者所有)

根据波长的实际测试结果,波长在一个月内收集的驾驶风险预测数据的准确度与DMV的驾驶数据相当十年。

ADAS渗透汽车保险UBI,新赛道实现了行业的双赢局面

通过开发新的汽车智能技术来提高驾驶安全系数一直是汽车行业各个机构不断努力的目标。从简单的驾驶环境记录到反应干预到算法预测,安全驾驶相关产品逐渐从当今的远程信息处理,安全和智能Dash Cam升级到今天的ADAS系统。自动驾驶和自动驾驶

当然,即使是真正占领市场的最佳技术也需要良好的商业模式支持。根据研究机构Gartner发布的新兴技术的成熟,ADAS技术已经成熟并进入快速工业化时期。通过安装ADAS产品,汽车安全技术逐渐从碰撞安全保护转变为智能碰撞避免。此时,UBI的新轨道可以有效促进ADAS技术的产业化和保险生态系统的创新,实现行业的双赢。

在人工智能技术与保险业的整合中,最简单的形式是保险公司和ADAS公司签订合作协议,以保险包的形式向用户提供ADAS安全产品,并签署协议:如果用户使用ADAS安全概率产品大幅减少后,道路上发生安全事故,保险公司可以降低索赔率。

同时,基于大数据和人工智能技术,结合最新的ADAS技术,无人技术公司还可以将产品渗透到汽车保险行业的各个方面。例如,Wavelength目前通过与第三方平台(如汽车保险,共享汽车和汽车租赁)的合作,基于视觉人工智能将UBI模型商业化。

来自中国平安保险,AAA,Metromile,Tokio Marine保险公司和其他保险机构的合作伙伴,到小鹏汽车,电装等汽车供应商,将成为这一模式的新蓝海,机遇无限。

通过对大众交通环境数据的收集和分析,ADAS技术与汽车保险业相结合,可以为定价,产品更新迭代,创新保险,发展市场渠道带来良性循环,实现双赢。

玩跨境,政策必须跟上

目前,ADAS产品在提高驾驶安全系数方面发挥着越来越重要的作用。各国已逐步将汽车ADAS系统纳入安全监管范围。

2018年5月,美国公路安全管理局(NHTSA)要求在美国销售的所有新车重量不到10,000磅,并且必须配备ADAS后视技术。此外,NHTSA还宣布,占据美国汽车市场99%以上的20家汽车制造商已承诺在2022年9月之前为几乎所有车辆配备自动紧急制动系统。

自2014年以来,国土交通省(MLIT)已将自动紧急制动AEB引入安全评分系统。欧洲新车碰撞试验项目NCAP还包括车辆安全评分中的自动紧急制动和自适应巡航系统。

关注中国市场,虽然与ADAS系统相关的汽车安全法规的修订和改进相对落后于其他国家,作为全球最大的汽车市场和互联网技术的领导者,中国在汽车智能领域的潜力将得到完善在法律制度中。促销活动不断激励。

根据报告《中国制造2025》,中国将在2020年前掌握智能辅助驾驶技术相关技术,建立初步的自主研发体系,支持智能网络车辆的生产。此外,中国汽车技术研究中心推出了“中国新车评估条例”(C-NCAP),其中包含了主动安全措施。

2017年1月12日,C-NCAP官方网站发布了《C-NCAP管理规则(2018年版)》咨询草案,标志着包括AEB在内的主动安全在中国日益增长的重要性。 2018年国家第115号文件规定,所有“两名乘客和一名危险”车辆必须安装DMS和ADAS系统以防止事故发生。在这方面,中国市场可以基于其他国家的基于计算机视觉的售后市场实施该解决方案。

最近,全国汽车标准化技术委员会在官方平台上宣布,中国,欧盟,日本和美国联合提出《自动驾驶汽车框架文件》是在2019年6月举行的联合国WP.29第178次全体会议上通过的。这些法案的修订和实施将有效提升ADAS在中国汽车行业的渗透率,促进中国智能车的发展。在市场需求,技术发展和法律政策等诸多方面的推动下,我们相信我们也可以看到更多跨界的智能汽车技术发展方式。

最后,有成千上万的道路和第一个安全。驾驶不规范,ADAS一直在寻找。该技术得到进一步发展,每个人都在努力减少事故并安全驾驶。那么,您知道您的汽车高级评估模型现在如何运作吗?您认为保费是最麻烦的地方吗?欢迎留言讨论!

更多精彩内容,请关注硅谷官方网站:

更多精彩内容,请关注硅谷官方网站:

谈到汽车保险,我相信在北美开车的老司机在与保险公司的斗争中有着一丝心痛的历史:年龄不到25岁?加上溢价。性别男?加上溢价。车辆是否有事故记录?增加保费.没有必要有指标一起飞行,高额保费和贫困对所有人来说都很普遍。

根据研究数据,在北美现有的保险评估系统中,65%具有良好驾驶记录的驾驶员支付过高的保险费,而35%的驾驶习惯不良的司机造成至少50%的车祸。好司机正在支付经常导致车祸的坏司机的保险费。保险公司之间的竞争也是为了吸引优秀的驾驶员客户的更新,并将风险较大的坏车手留给竞争对手。

最近,硅谷的一家公司,由小燕访谈,涉及汽车和金融技术公司,已经抓住了保险公司的需求:准确判断驾驶风险并将其用于精算定价。 Wavelength使用高级驾驶辅助系统(ADAS)技术和驾驶员监控系统(DMS)收集的数据实时确定驾驶风险,并将其提供给保险公司进行定价。数据分析,跨界汽车保险业拯救你我。

传统的汽车保险评估模式是僵化和老化的

现在如何衡量您的汽车保险费?

在传统的几十年的汽车保险定价体系中,除了车主的客观条件,如年龄,驾驶年龄,地址,模型等,最重要的是DMV的历史和信用评分(当然,一些州法律禁止使用信用评分,例如加利福尼亚州,马萨诸塞州和夏威夷州。

近年来,许多保险公司引入了基于使用的保险(“UBI”)作为判断用户索赔和保险费用的基础。

在UBI的估价模型中,保险公司可以通过在用户的移动电话上安装车载诊断系统(车载诊断(OBD))OBD小部件或移动电话应用APP来记录每辆车的远程车辆数据。 (远程信息处理数据),例如紧急制动的次数,突然加速的次数,转弯和紧急的风险等,有效地监控驾驶员在驾驶期间的“过度”行为。

OBD框(图片来自网络,版权归原作者所有)

然而,传统的估价模型只能机械地记录车辆的使用,而忽略了驾驶员的驾驶行为习惯与实际道路环境相结合的风险评估。

例如,在实际驾驶情况下,激进的驾驶习惯(紧急制动,突然加速等)不一定导致更多的交通事故。同样,对于每个复杂的驾驶能力情况,也可能缺乏保守的驾驶习惯,因此无法正确判断潜在车祸的风险。

因此,仅使用这些因素作为指标的远程信息处理数据将大大降低驾驶员安全驾驶的准确性。如此多的保险公司反馈现有的远程信息处理数据并不是判断风险的最佳依据

评估驾驶员的驾驶能力,“驾驶环境”数据是不可或缺的

很难准确量化驾驶行为的风险。在后UBI汽车保险时代,它一直是行业的痛点。此时,ADAS和DMS技术的跨境应用在传统保险业中的应用已经发现非常适合汽车制造商和保险公司。

除了一般的车辆使用数据,ADAS技术还专注于驱动实时环境的数据监控。小燕对Wavelength的采访是将人工智能和ADAS技术相结合,结合大数据计算和分析功能,进入保险风险预测,开辟了汽车智能的新跨界局面。

Wavelength成立于2018年,位于加利福尼亚州硅谷,通过人工智能技术开发的嵌入式深度学习软件,为ADAS和无人驾驶系统提供边缘计算解决方案。 Wavelength的小型化边缘计算处理能力在业界处于领先地位。它可以通过安装在汽车上的传感器收集驾驶环境数据,然后通过边缘计算分析原始数据,以获得实时驾驶违规风险预测。高精度驾驶行为见解。

波长新模式与传统模式之间的差异(图像来自Wavelength,版权属于原作者

与传统的OBD + UBI汽车保险模式不同,Wavelength将ADAS技术应用于汽车保险行业,形成了一种新的基于视觉的UBI汽车保险模型。除了考虑车辆使用数据外,Wavelength还更加注重将人工智能与ADAS技术相结合。它可以确定驾驶员是否具有基于各种路况,红色路灯,车辆,行人,道路识别,驾驶员驾驶响应状态的实时性。超速,碰撞,追尾碰撞,偏离导航通道,不停停车标志,红灯,冲黄灯等违规风险增加了平台对实时驾驶环境的理解。

传统保险定价模型v.s.Pay如何驾驶一种新的实时驾驶风险保险模型(图片来自Wavelength,版权属于原作者)

波长使用驾驶能力作为创建新的保险估值模型的主要风险因素:薪酬如何驾驶模型。

在新的评估系统中,波长主要从三个方面开始:物理因素(行驶速度,距离等),驾驶习惯(实际路况响应以及车内是否有呼叫),是否符合当地交通规则等等。驾驶安全系数得分。

驾驶员还可以通过基于移动的应用平台查看他的驾驶记分。 Wavelength提供的移动应用程序可以指导驾驶员如何安全驾驶,改变糟糕的驾驶习惯,成为一名优秀的驾驶员,降低赔率并降低费用。

当然,ADAS系统支持实时事故预警:大量实际数据显示,提前2秒发生潜在的车祸预警可以有效降低事故率40%。

您可能想知道如何通过数据分析将大量数据转换为驾驶员的驾驶分数。

波长通过安装在车内的计算机视觉传感器记录驾驶员的实时驾驶环境数据,并在边缘端执行数据处理判断。 99%的数据保留在车内,不保存图片或视频,也不涉及隐私。仅当风险发生后处理的文本数据与云中的其他数据(例如用于大数据分析的天气交通)组合时,才对驾驶员的驾驶行为进行评级和评级。

通过预测算法和边缘计算这两项核心技术,Wavelength成功构建了业界首款基于视觉传感器的基于遥感器的手机应用平台。

波长应用平台(图片来自Wavelength,版权归原作者所有)

根据波长的实际测试结果,波长在一个月内收集的驾驶风险预测数据的准确度与DMV的驾驶数据相当十年。

ADAS渗透汽车保险UBI,新赛道实现了行业的双赢局面

通过开发新的汽车智能技术来提高驾驶安全系数一直是汽车行业各个机构不断努力的目标。从简单的驾驶环境记录到反应干预到算法预测,安全驾驶相关产品逐渐从当今的远程信息处理,安全和智能Dash Cam升级到今天的ADAS系统。自动驾驶和自动驾驶

当然,即使是真正占领市场的最佳技术也需要良好的商业模式支持。根据研究机构Gartner发布的新兴技术的成熟,ADAS技术已经成熟并进入快速工业化时期。通过安装ADAS产品,汽车安全技术逐渐从碰撞安全保护转变为智能碰撞避免。此时,UBI的新轨道可以有效促进ADAS技术的产业化和保险生态系统的创新,实现行业的双赢。

在人工智能技术与保险业的整合中,最简单的形式是保险公司和ADAS公司签订合作协议,以保险包的形式向用户提供ADAS安全产品,并签署协议:如果用户使用ADAS安全概率产品大幅减少后,道路上发生安全事故,保险公司可以降低索赔率。

同时,基于大数据和人工智能技术,结合最新的ADAS技术,无人技术公司还可以将产品渗透到汽车保险行业的各个方面。例如,Wavelength目前通过与第三方平台(如汽车保险,共享汽车和汽车租赁)的合作,基于视觉人工智能将UBI模型商业化。

来自中国平安保险,AAA,Metromile,Tokio Marine保险公司和其他保险机构的合作伙伴,到小鹏汽车,电装等汽车供应商,将成为这一模式的新蓝海,机遇无限。

通过对大众交通环境数据的收集和分析,ADAS技术与汽车保险业相结合,可以为定价,产品更新迭代,创新保险,发展市场渠道带来良性循环,实现双赢。

玩跨境,政策必须跟上

目前,ADAS产品在提高驾驶安全系数方面发挥着越来越重要的作用。各国已逐步将汽车ADAS系统纳入安全监管范围。

2018年5月,美国公路安全管理局(NHTSA)要求在美国销售的所有新车重量不到10,000磅,并且必须配备ADAS后视技术。此外,NHTSA还宣布,占据美国汽车市场99%以上的20家汽车制造商已承诺在2022年9月之前为几乎所有车辆配备自动紧急制动系统。

自2014年以来,国土交通省(MLIT)已将自动紧急制动AEB引入安全评分系统。欧洲新车碰撞试验项目NCAP还包括车辆安全评分中的自动紧急制动和自适应巡航系统。

以中国市场为重点,虽然与ADAS系统相关的汽车安全法规的修订和完善相对落后于其他国家,但作为全球最大的汽车市场和互联网技术领先者,中国在汽车领域的潜力巨大情报将在法律体系中得到完善。升职的动力是不断的。

据介绍《中国制造2025》,到2020年,我国将掌握智能辅助驾驶技术相关技术,初步建立自主研发体系,支持智能网络车的生产。此外,中国汽车技术研究中心还推出了《中国新车评价规程》(C-NCAP),其中纳入了主动安全措施。

2017年1月12日,C-NCAP官方网站发布了《C-NCAP管理规则(2018年版)》征求意见稿,标志着包括AEB在内的主动安全在中国的重要性日益增强。2018年国家115号文件规定,所有“两客一险”车辆必须安装DMS和ADAS系统,防止事故发生。在这方面,中国市场可以在其他国家基于计算机视觉的售后市场上实施这一解决方案。

近日,国家汽车标准化技术委员会在官方平台上宣布,中国、欧盟、日本和美国联合提出的《自动驾驶汽车框架文件》在2019年6月举行的联合国WP.29第178次全体会议上获得通过。这些法案的修订和实施,将有效提高ADAS在中国汽车行业的普及率,促进中国智能汽车的发展。在市场需求、技术发展、法律政策等多方面的推动下,相信我们也可以看到更多跨界智能车技术的新玩法。

最后,还有上千条道路和第一道安全。驾驶不规范,ADAS都在找。这项技术得到了进一步的发展,减少事故和安全驾驶取决于每个人的努力。那么,你知道你的汽车保费评估模型现在是如何运作的吗?你认为保险费是最麻烦的地方吗?欢迎留言讨论!

更激动人心的是,请关注硅谷官方网站:

  • 友情链接:
  • 平顺新闻网 版权所有© www.13cash13.com 技术支持:平顺新闻网| 网站地图