中国营运货车保有量较大。根据公安部 2023年1月发布的数据显示，统计时间 2022年1月1日至 2022年12月31日,全国共有超过2.68亿辆车辆在公路行驶,其中客车超过 2.4 亿辆，货车超过2879万辆。全国通行路网共计超过 2879万辆货车总计运输货物量达到199亿吨公里。

数据来源：《2023交通行业数据要素市场化白皮书》

与之相反的是，尽管市场潜力如此巨大，货车保险行业却存在亏损的现象。长期以来，不同于家用车险市场的激烈竞争，营运货车因属于高危行业，无论交强险还是商业险一直是险企经营中不愿触及的，甚至有的保险公司对营运货车存在“一刀切”拒保现象，导致货车保险市场缺乏深度开发，这是一个商机，但保险公司似乎并未能充分利用。面对庞大的货车保险市场，保险公司为什么不愿发力？原因在于：

货车投保费用高，保司业务量大幅下滑

一方面货车司机多为散户，资金本就缺乏，在购车时采取“0首付模式”，已经背负了大量债务。另一方面货车司机在货运市场上存在信息不对称，压力大、找货难等困难，使其面临着严重的生存挑战。而针对营运货车，保险公司投保最基础的车损险和三者险达到2W元以上，即使按最高折扣给营运货车投保商业险，对于大部分车主来说仍觉得保费太贵，转而选择加入“车辆统筹”，造成货车保险市场的业务体量减少。

居高不下的赔付率，增大盈利困难度

货车保险被保司视为低附加值业务。货车作为交通工具，多拉快跑造成车辆损耗大，各类承保责任的出险频率高；货车配件价格和修理费用偏高，不少货车司机以此骗保，造成信任危机；营运货车运行行为波动较大，不同车辆在承载情况、行驶道路、司机行为上的差别很大导致信息不对称，难以建立精准的评估系统并落地，对于事故货车的风险程度无法衡量，难以对其进行定价，致赔付率居高不下、较难盈利。很多保险公司难以承担或不愿承担高额的保费，认为货车保险业务是在做“吃力不讨好”的事情。

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传统的车险以车为主进行定价实际上很难反应营业货车的真实风险状况。仅仅依靠初登日期、新车购置价、车身结构等静态数据作为决策因子，也不能真正体现对货车可保风险的评估。而数据宝货车风险评分模型打破了传统单一的静态数据决策因子，充分结合了货车行驶时间、行驶范围、行驶里程等动态数据，实现“车辆风险相关动态数据+静态数据”的深度融合，增加了货车定价因子的数量，进一步清晰呈现货车真实风险。

司法、环境多因子，精准决判车险价

数据宝货车风险评分模型背靠司法、环境、大案等多元数据，依靠司机个人信用评估、货车行驶环境变化等多维度细化车辆风险的定价系统，使保司实现根据不同车辆、不同应用场景、不同风险进行精准定价，实现“一车一价”，提升保险公司对承保车辆的风险判断，实现可控业绩增长。构建了基于不同策略下的定价模型，实现精准定价，有效降低赔付率。

具体风险值输出，一键检测风险级

保司在开展货车保险业务时，直接使用货车风险筛查模型，通过输入车牌号等车辆标识信息，进行因子库解析和建模，并以全行业赔付数据为依据，对货车风险进行精准评估，输出相应的1-10风险等级评分，分数越高，风险越高，简化了业务流程，帮助保司建立起风险识别数据平台，有效实现对货车风险的质量情况精准识别，提升保司整体风控能力。