在车险综合改革，车险降费、扩责的大背景下，车险业务保费充足度下降，风险进一步上升。改革倒逼保险机构全面提升风险定价能力，通过科技赋能产品和服务，促使行业加速转型升级，以帮助企业更好提升经营能力，提升利润率，建立竞争壁垒。

随着车险市场的发展，车险定价问题日益突出。从美国、德国、日本等主要国家的车险定价因子分析来看，车险因子覆盖从车、从人、从环境地区等多方面。当前，中国车险定价以车型定价为基础，综合考虑无赔款优待系数、自主核保系数、渠道系数及交通违法系数，最终完成定价。定价因子主要有车型、购置价、车龄、使用性质、历史出险次数、交通违法次数等。

基于此，数据宝基于自身的数据源优势，打造出货车风险评估模型、乘用车风险评估模型、车辆驾驶行为动态跟踪等多款车险分析模型产品， 帮助车险保险公司解决了经营过程中的痛点，提升车险保险机构整体风控能力与数字化营销能力。

数据宝货车风险评估模型是基于历史车辆通行数据和历史车辆保险理赔数据融合的车险分析产品及其全套解决方案，整合了车辆静态信息、动态行驶数据等多个维度国有公路运输大数据，采用领先的机器学习立体化地对营业及非营业货车风险进行筛选，其主要创新点体现在：

数据宝货车风险评估模型对车辆风险高低进行精准评估，生成“1~10”的风险评分，分数越高，赔付风险越高，可应用于车险的保险定价、风险筛选等场景，覆盖率高达95%以上。保险公司只需提供车牌号或者车架号即可输出货车的风险评分，分数越高，赔付风险越高。

数据宝货车风险评估模型依照每个省的车险政策、道路特征、环境气候等特点，深耕细作，分省建模，分车型建模，依次建出93个模型出来，更能够满足市场的需求。自上线以来，得到广泛认可，被多家保险公司纳入采购库；被国家工业信息安全发展研究中心评选为2022年度数据要素典型应用场景优秀案例，并荣登案例榜首位置！