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基于可信计算的智能驾驶大数据在保险领域的应用价值

作者:未知

  摘   要:文章以解决交通安全为主线,研究汽车AI大数据技术在保险领域的应用,结合AI、物联网、大数据及区块链,通过总结和对比国内外智能驾驶辅助技术在解决交通问题的方法时,发现智能管理辅助系统(Advanced Driver Assistance System,ADAS)能够大幅度地降低车祸。通过ADAS传感器采集数据、可信计算,能够将数据真实地刻画到每个用户的驾驶行为,基于区块链不可篡改的数据账本,将数据应用到保险应用,通过主动干预的方式降低理赔率。同时,通过保险的市场激励方式,让高风险用户承担高的保费支出,让低风险用户享受保费的折扣,实现社会整体交通风险的下降。
  关键词:智能驾驶辅助系统;可信计算;大数据;保险;区块链
  Abstract: With the Articles to solve the traffic safety as the main line, the car AI big data technology applied in the field of insurance, combined with the AI, the Internet of things, big data and combined with block chain, through summarizing and comparing the domestic and foreign intelligent driving assistive technology on the way to solve the traffic problems, found ADAS can greatly reduce the traffic accident, through the ADAS sensors to collect data, through the trusted computing, can the true portrayal of data to each user's driving behavior, based on the data block chain not tamper with the book, the data is applied to the insurance application, through active intervention to reduce the odds, At the same time, through the insurance market incentives, high-risk users can bear high premium expenses, and low-risk users can enjoy premium discounts, so as to reduce the overall traffic risk of the society.
  Key words: ADAS; trusted computation; big data;insurance; blockchain
  1 引言
  交通安全已經成为全球城市化的共识问题,交通死亡率居高不下,随着大数据、云计算、区块链、人工智能、移动互联等新一代信息技术的发展和应用,保险业发展与信息技术变革正在发生共振,将保险业带入一个更广阔的全新发展领域,人工智能、无人驾驶技术等新兴科技被视为人类继蒸汽机时代、电器时代和信息时代之后的第四次工业革命。中国也是目前这次工业革命的重要试验场。科技的发展极大地改进了保险生态环境,改良了保险行业的痛点,改变了保险行业的传统使命。科技改变保险,保险改变生活。智能驾驶和保险区块链的结合将会降低车祸,保证人民生命安全,最终为保险数字经济化的转型提供解决路径。
  2 车险行业现状
  2018年车险公司平均综合成本率高达100.1%,综合赔付率58.78%,综合费用率40.46%。区块链技术的出现,为保险摆脱困境提供了前沿的解决方案,区块链为“技术”监管提供了最有效地手段。同时,国家把区块链作为自主创新技术的核心突破口,是基于区块链技术的无法篡改、可追溯,强化信息对称与交易安全,建立多方验证同态加密信任共识机制,搭建实时的“点对点”管理和数据监控系统,有效地降低监管成本,提高监管的有效性、及时性;区块链技术为保险业构建了一个具有刚性约束的信任体系,使得所有保险环节、参与机构各尽其责,分布协同的自治组织形成透明、可靠、信任的保险社会。
  3 区块链技术构建保险科技的优势
  据瑞再研究院最新Sigma报告显示,2018年全球保费首次突破5万亿美元关口,占全球生产总值(GDP)的6%以上。保险是一个规模巨大的行业,保险的目的是降低和管控风险,制度、技术是风险管控的关键,而区块链为“技术”监管提供了最有效的手段。基于区块链技术的无法篡改、可追溯特性,同态加密保证交易安全,建立多方验证的交互式共识信任机制,可形成一个透明、可靠、信任的保险社会,结合驾驶人数据,在保证数据真实可信的前提下,可构建基于区块数据的保险互助组织。区块链技术优势在于:(1)智能化合约;(2)多方验证和同态加密确保数据安全;(3)基于时间戳的无法篡改和数据可追溯性;(4)基于分布式存储的数据不易丢失。
  4 ADAS及发展趋势
  智能驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,ADAS)是利用安装于车上的各式各样的传感器,在第一时间收集车内外的环境数据,进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险,以引起注意和提高安全性的主动安全技术。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主,当车辆检测到潜在危险时,会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况,利用ADAS和大数据的结合,主动干预用户的驾驶行为习惯,为车险的定价由被动转入主动提供了新的视角。   4.1 ADAS国外发展状况
  美国高速公路安全管理局自2011年起就将汽车前碰撞预警纳入车辆安全评分,并规定自2018年开始五星安全标准车辆必须配备自动紧急制动。美国高速公路安全管理局在汽车五星安全标准中明确加入ADAS,并指出,高达94%的汽车事故与人为失误有关,因此强烈建议安装ADAS主动安全系统。
  4.2 ADAS对保险降低风险的案例
  以色列保监局发布的基于ADAS的索赔报告。基于保险在防撞系统的效能因素精算研究,该研究测试了具有正向碰撞警告系统的影响(FCW)系统和车道偏离预警系统(LDW),由Mobileye为案例,对以色列的期望索赔成本表。
  表1中的数字表明,该系统可以减少索赔频率59%。然而,这样的结果应该是把混杂因素去除后测试的。
  根据中国交通部测试,配备了高级辅助驾驶系统(ADAS),在驾驶员发生碰撞前发出报警提醒驾驶,车辆风险指数(Risk Ratio)平均降低21~35%。
  5 区块链技术对保险的影响
  利用区块链技术的创新,融合互联网大数据,实现所有数据价值互联,可打造优良的区块链数字保险发展生态圈,以区块链创新引领保险业发展趋势。区块链将使保险业拥有操作过程高效透明、大幅节约理赔成本、数据高度安全等优势,给传统保险领域带来巨大变化和突破。
  6 ADAS和UBI结合对保险行业的影响
  UBI车险是基于车主驾驶行为及使用车辆的保险,通过搜集车主的驾驶习惯以及大数据技术处理,为保险定价提供依据,研究ADAS与UBI相结合的智能驾驶大数据模式对车险行业的价值。研究区块链技术对保险行业的影响,可通过智能驾驶大数据的事前预防、事中管理,发现事后控制,全面提升车险行业风险管控能力,发现智能驾驶大数据和区块链的数据结构结合对保险的影响。
  事前预防:利用ADAS技术主动预防事故,应用了前碰撞预警系统、车道偏离预警系统、自动报警救援系统、行人识别等。这些技术让汽车能够实时监测车辆的外部情况,对潜在碰撞危险发出警示。
  事中管理:基于用户驾驶数据、环境数据、车辆数据、身份特质数据等多维度因子,自动对用户TTC(两车车距/两车的相对车速)、THW(两车车距/本车的车速)、急刹车、急加速等数十项驾驶行为数据进行收集和分析,从而评估出用户的驾驶安全系数。建立用户驾驶行为风险量化模型,及时发现高风险用户,并给出相应改善建议,对用户驾驶行为进行教育、改善,进而降低事故。
  事后控制:对用户驾驶过程中的传感器数据、视频图像数据、GPS数据等进行多源融合,实现碰撞事故的实时准确检测,在发生严重事故时第一时间对用户进行救援,给用户提供更可靠的安全保障,同时电子证据也有助于保险公司的理赔减损、打假防骗。
  针对传统的UBI模型,现有的智能驾驶大数据模型具有更为丰富的技术优势和准确的数据模型。对于数据采集类型,增加了传统UBI未有的基于ADAS的主动干预因素的检测,并提供了事故视频证据。通过对大数据分析,能更准确地得出用户的驾驶行为分析,并以此规范用户的驾驶行为。针对传统的UBI和现有智能驾驶大数据对比如表2所示。
  基于ADAS的主动预防事故机制下降车险赔付率,并收集用户各类驾驶行为数据及ADAS预警数据,结合传统车险定价体系中的从车因素及保单因素,实现车险精准定价的第三代UBI。
  如图1所示为分析模型的组成,对于该模型分为四个模块,分别是驾驶行为评分模型、分析指数模型、出险概率模型以及定价模型。
  其中,驾驶行为评分模型是依托于平台大数据,对基于ADAS的用户驾驶行为进行分析,并通过模型因子评价出用户驾驶行为评分保险和管理部门进行参考。
  对于及时行为的分析需要有模型因子的支撑,从设备终端采集的数据可以支撑起目前对用户驾驶行为分析的需要,模型的因子的分类和采集如图2所示。
  基于分析指数模型的核心算法是计算驾驶行为的理论技术与支撑。驾驶行为多层结构理论—解决行为难以描述的问题,基于激进指数的习惯辨识算法—解决行为难以量化评价的问题。
  7 智能驾驶大数据区块链数据结构
  (1)通过信息数据计算保额;
  (2)智能生成电子合约;
  (3)电子签名记录;
  (4)事故数据记录登记(不可篡改,可作为法律依据)。
  8 智能驾驶和保险区块链结合的优势
  (1)事故预防。ADAS作为驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式传感器(摄像头、毫米波雷达、激光雷达、加速度计、陀螺仪、磁力计等),在车辆行驶过程中实时采集车辆运动数据及周围环境数据,经过一系列的运算与分析,来识别潜在的碰撞、车道偏离等危险,并提前对驾驶人进行预警,可以有效预防事故,提高驾驶的舒适性与安全性。典型的ADAS功能有前碰撞预警、车道偏离预警、行人碰撞预警等。ADAS的概念在国内相对较新,但是在国外已运用多年,其在预防事故方面的作用也已得到大量的论证。基于上述以色列保监会发布的精算报告显示,使用ADAS产品后,碰撞事故率降低45%。中国交通部公路科学研究院也做了大量测试,证实ADAS在事故预防方面的重要意义。
  (2)客户风险识别管理。保险公司的精算定价是一个风险识别、风险量化的过程,车队对司机的管理需要区分哪些是好司机哪些是危险的司机,也是一个风险识别的过程。UBI的基本理念是引入更多的“从人”因素,来提升精算模型的风险区分能力。那么怎樣的“从人”因素能够更好地提升模型的风险区分能力呢?从数据采集的类型来看,OBD或者智能手机主要采集车辆自身的运动数据,没法顾及与周围环境之间的相对关系数据,比如自车和其他车辆的相对距离、相对速度等数据,这也决定了基于OBD或智能手机的UBI有其固有的缺陷,限制了模型的精度。而在智能驾驶大数据模式下,不仅采集车辆自身运动数据,更采集与事故发生直接相关的自车与环境之间相对关系数据,即各类ADAS信息,比如发生前碰撞预警时的预碰撞时间及跟车距离、车道偏离预警信息、行人碰撞预警信息等,这些ADAS信息可以较为全面地描绘车辆与环境之间的相对关系,可以准确反映车辆当时面临的危险程度。   (3)智能驾驶大数据模式采集的数据类型,决定了其能够显著提升精算模型的风险区分能力,有助于保险公司实现精准定价,也可以为车队管理者提供有力的管理依据,并实现对司机驾驶风险的实时管理。比如司机连续实线变道,又或者司机频繁跟车距离过近导致连续发生前碰撞预警事件,车队管理者可以及时进行干预,避免事故的发生。
  理赔辅助。智能驾驶大数据模式中,基于多传感器数据(图像数据、距离、速度、加速度、角速度等)融合技术,可以实时监测车辆是否发生事故及事故的严重程度。在事故发生时第一时间通知保险公司介入处理,对于严重事故可以在第一时间通知救援公司组织救援,如此可以显著提高保险公司的服务水平,提升客户满意度。此外,及时介入事故处理,可以有效帮助保险公司降低事故损失。基于ADAS设备采集的各类基础数据,作为电子证据可以完整还原事故场景,能够帮助保险公司进行有效地打假防骗。
  (4)利用区块链分布式的数据结合和智能合约,打造去中心化的人工智能车险平台,接入行业相关的所有数据提供者,并整合汽车从出厂到报废的全过程数据。同时,还将接入更多的数据使用者,包括保险公司、电商平台、汽车金融等更多的汽车后市场服务商,将现有汽车产业链的上下游公司数据服务,直接从竞争关系转变为整合关系,数据价值回归用户,形成用户参与的商业模式。利用区块链和智能驾驶技术,可以实现车辆信息、资产权属信息等投标信息核查记录,使投保人信息上链,整合保险公司保单信息、出险记录、保险欺诈等信息,保证上链信息的真实、完整、中立、安全、可溯和高效地实现保险客户的身份在线效验、信用验证与风险识别,发挥共享平台效率,支持保险监管,保护消费保险,辅助社会治理。
  (5)通过引入分布式可信的、多主体参与的、数据具有天然可信性的区块链技术,去开拓更具有创新意义的跨界保险业务。根据用户安装智能驾驶采集的驾驶行为数据,设立ABI(ADAS+UBI)新险种,按照用户驾驶时间和驾驶里程,对达成全网共识的高分数、低风险客户进行奖励,引导大家养成良好的驾驶习惯。随着智能驾驶的发展,区块链将为无人驾驶提供新的险种。
  9 结束语
  智能驾驶辅助系统和保险区块链的结合,利用区块链技术可以维护一个完整、分布式、不可篡改的连续账本数据库,通过确保驾驶人数据和信息安全,避免蓄意篡改行为的发生。这将会极大地改变现有保险的数据生态,有望重构全新且精密的保险信用体系。基于区块链去中心化信任机制,可以实现实时的保险交易结算和清算,实现保险“脱媒”机制,通过智能合约的应用,将使保险公司实现自动理赔,提高理赔效率,使理赔的透明度大大增加,实现保险的DAO互助组织。利用区块链链式结构,能够使ADAS数据共享。向监管机构开放一个记账节点,可推进“监管科技”,从而提升流程透明度,避免欺诈行为,更高效地实现监管。
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