上篇《车险绝不能放弃的庞大市场，一套冠军定价模型帮你搞定！》文章中我们提到贵州数据宝网络科技有限公司首创的车险冠军定价模型-车险分，从多维度细化了车辆风险的定价系统，通过司法、环境、大案多源数据因子，精准决判车险价，为保司构建了基于不同策略下的“一车一价”定价模型，在一定程度上解决了车险定价难的痛点。本章我们将围绕这套风险评分模型背后的五维数据因子逐一展开分析，讲清楚它们在车险定价环节究竟如何产生作用？

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在经济学上，拉动经济增长有自己的“三驾马车”，而在车险业务方面，数据宝独有的五维黄金模型，也为保司实现了车险精准定价。五维黄金模型即是分析货车风险程度必须充分考虑的5类相关因子，公安、司法、环境、大案、金融五维大数据。

数据宝为保司提供的实名认证接口，保证数据源直连公安且数据实时更新，方便保司为用户提供数字化投保时，查验被保险人的姓名及身份证号，以及对应的险种名称、保单生效时间、保险期限等关键内容，实时进行用户身份认证及投保车辆信息真实性查验，防止虚假投保行为。

车险虚假投保骗保事件频发，一些非法组织和个人利用自主投保的便捷性，通过非法手段获取他人身份信息，伪造车辆信息以达到少缴保费及偷逃税的目的，严重扰乱保司正常的经营秩序。北京顺义区人民法院公开的一组数据显示，2019年1月-2023年10月，顺义法院审理机动车保险诈骗案26件，涉案人员52人。保司不妨在对投保人进行身份认证时将实名认证接口与公安人脸识别接口相结合使用，一定程度上可减少虚假投保、骗保、保费少缴等事件，让保司提供货车保险业务更加精确，减少成本支出。

将投保个人、企业的司法数据作为建模时使用的参数之一，可辅助保险公司了解投保对象的实际情况，决策骗保风险的处置方案，完善车险核保的功能。举例来说，如果车辆司机有违法犯罪前科、欺诈等负面行为记录，那么就意味着该司机会有借用事故做出骗保行为的风险。保司可运用司法接口，在保前做好投保人、投保企业的信用评估、经营状况、识别个人用户和企业用户的风险高低详情，筛选出低风险、无风险的优质客户，做好风险控制。

气象数据也是保险触发及理赔的重要依据。根据机动车损失保险的相关规定，因雷雨、暴风、暴雨、洪水、台风等自然灾害造成的机动车直接损失，且不属于免赔范围内的，保险公司都需依照约定进行赔偿。

雷雨季节事故多发，增加了保司成本支出。据国家金融监督管理总局披露数据，2023年1月至8月，全国多地遭受暴雨袭击引发的山洪和内涝等自然灾害导致不少车辆被水淹泡，损坏，造成巨大财产损失。河北、北京等16个受灾地区的保险机构收到保险报案20.79万件，其中，车险报案7.05万件，估损金额14.7亿元。而在今年5月，南宁市也遭遇特大暴雨，导致不少车辆被水淹泡，甚至被冲走。

此外，不同地区、不同季节的气象条件也存在差异。对于保司来说，如何针对不同地区和不同季节进行车险差异化定价？如何制定自然灾害造成的机动车损失赔偿标准？是一个亟需解决的问题。

数据宝气象数据涵盖了全国6万多站点全部气象数据，其中涵盖的风速、降雨量、空气质量等关键数据可为保司测算费率时提供决策依据，从而帮助保司制定更合理的保费策略和承保政策。例如，台风、暴雨、洪水等自然灾害频发地区会导致车辆受损可能性更大，车险公司就会提高此地区保费以覆盖更高的风险成本。在车辆出险后，车险公司也可通过查询当地气象数据，了解事故发生时的天气状况，判断事故是否与气象条件有关，确认事故的真实性和损失程度，从而做出更准确的理赔决策。

数据宝直连的车辆事故多发和出险频次等大案数据对于车险公司的风险评估与定价有着重要作用，车险公司可以深入分析大案数据中的车辆严重事故记录，揭示车辆在高风险情况下的表现，利用这些数据对车辆的风险进行评估，从而制定出更准确的保费定价策略。如果某款车型的事故发生率较高，车险公司可能会提高该车型的保费。

在风险控制与理赔管理方面，数据宝的反欺诈合规风险评估方案从司机手机号、身份证号、银行卡号中选其一作为入参查询，便可排查司机是否属于欺诈者、赌徒玩家、赌徒庄家等高风险人员，助于车险公司识别高风险客户，从而采取相应的风险控制措施。

大案数据作为建立风险评估模型的参数，可预测不同驾驶行为对事故发生概率的影响，为保费定价提供更科学的依据。其次，对于事故频发的驾驶员，车险公司可以提供驾驶培训或安全驾驶建议，降低事故发生率。

通过对货车司机消费特征的分析，指导车辆风险定价策略的制定，确保定价与市场环境相契合。货车司机对于价格的敏感度和购买意愿直接影响车险公司的保费定价策略。如果货车司机更倾向于购买价格较低的车险产品，那么车险公司可能需要调整保费以吸引这部分消费者。同时，对于车险产品的不同需求，如保险范围、理赔服务等，也会影响车险公司的保费定价。车险公司可以通过分析司机的需求，提供差异化的车险产品，以满足不同司机的需求。在此项定价策略上，数据宝可为保司提供精确的数据支撑和完整的货车司机消费画像。

数据宝银联客户画像产品主要从持卡人基本情况、综合评分类、移动支付特征、全渠道交易统计、信贷交易、特殊交易等六个板块，共计1000+个指标，通过标签增补，将数据宝数据和银联数据联合建模，优化场景模型，满足保司在内部数据覆盖不全的场景或希望更深入的客户洞察场景下，对投保人身份证名下对应卡的汇总行进行分析，进行客群分析和识别骗取手续费客户和代理人、个人保中/保后个人征信管理监控。