9月26日,，“數(shù)據(jù)賦能 乘數(shù)而上——汽車數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用大賽”頒獎盛典在上海嘉定舉行,。本次大賽由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦,，聚焦利用數(shù)據(jù)空間,、大數(shù)據(jù)分析,、人工智能,、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù),，解決汽車行業(yè)的實際問題,，旨在提升汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化水平,，推動數(shù)據(jù)要素在智能汽車和交通領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,。聯(lián)友科技“基于AI的端云一體風(fēng)險評估應(yīng)用”從全國60余家參賽企業(yè)中脫穎而出，榮獲賽題二“數(shù)據(jù)賦能汽車金融保險和汽車交易”創(chuàng)意獎,。

AI端云一體風(fēng)險評估應(yīng)用

賦能保險售后服務(wù)數(shù)智升級

隨著全球機動車數(shù)量的快速增長,，交通事故頻發(fā)，傳統(tǒng)的保險費率計算方法主要依賴歷史數(shù)據(jù),，忽略了個體駕駛者的差異性和實時風(fēng)險變化,，導(dǎo)致保費定價不夠精準(zhǔn)，無法有效激勵安全駕駛行為和反映實際駕駛風(fēng)險,?；诖吮尘埃?b>聯(lián)友 “基于 AI 的端云一體風(fēng)險評估應(yīng)用” 應(yīng)運而生,，通過大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù),，提供精準(zhǔn)預(yù)測與個性化服務(wù),，構(gòu)建駕駛風(fēng)險評估模型、用戶出險評估模型,、用戶續(xù)保意愿預(yù)測模型等,，對用戶續(xù)保進行差異化營銷，為車主,、主機廠和保險公司提供更精準(zhǔn)的服務(wù),。

聯(lián)友科技采用端云一體化架構(gòu)，構(gòu)建綜合模型體系,，輔助用戶風(fēng)險評估模型精準(zhǔn)預(yù)測,。該體系充分利用車載單元（車端）采集的高頻CAN總線信號實時監(jiān)測駕駛行為，并計算出潛在的危險駕駛特征,。

ü 在車端,，部署一系列專門針對危險駕駛特征捕捉的輕量化模型，包括頻繁變換車道識別、超速駕駛識別以及未按規(guī)定使用轉(zhuǎn)向燈識別等輕量級模型,，用于即時分析駕駛行為的安全性,。

ü 在云端，負(fù)責(zé)處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù),，包括但不限于基于過往事故數(shù)據(jù)識別事故多發(fā)區(qū)域,，用戶駕駛評分模型等；通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）評估整體的用戶出險風(fēng)險,。

在模型管理層面，聯(lián)友科技引入集中的模型管理平臺,，支持車端模型的持續(xù)更新與迭代,，不僅簡化開發(fā)流程，還提升算法模型的管理效率,，實現(xiàn)算法模型的平臺化開發(fā)與維護,。

友場景

ü 提供個性化保險服務(wù)

通過精準(zhǔn)預(yù)測每位車主的出險概率,，保險公司可制定差異化的保險產(chǎn)品和服務(wù)，如UBI保險模式,，根據(jù)用戶駕駛行為動態(tài)調(diào)整保費,，增強客戶忠誠度，提高公司盈利能力,。用戶通過了解駕駛風(fēng)險,，改善不良駕駛習(xí)慣，降低出險幾率,，享受更具針對性的增值服務(wù)和更低的保險費用,。

ü 賦能主機廠售后服務(wù)

借助駕駛風(fēng)險評估模型和用戶出險評估模型，通過模型判斷車主的駕駛風(fēng)格,、駕駛環(huán)境以及未來一年的出險概率和續(xù)保意愿,，為售后保險服務(wù)及各回廠板塊的利潤提升提供更多線索和助力。通過對用戶出險概率的預(yù)測,，合理分配資源,，減少不必要的成本支出,。

ü 交通規(guī)劃優(yōu)化

友案例

該項目已在某主機廠落地應(yīng)用，并基于多方安全計算平臺與大型保險公司展開合作,。通過用戶出險評估模型,，將用戶未來一年出險風(fēng)險等級從低到高評為 5 個等級，輔助售后對用戶進行差異化營銷,。經(jīng)過長達(dá)兩年的上線驗證,，高風(fēng)險群體出險率是原始整體出險率的 3.5 倍。同時,，通過對用戶續(xù)保意愿預(yù)測模型不斷訓(xùn)練及優(yōu)化,，可以準(zhǔn)確區(qū)分低續(xù)保意愿人群，且該部分人群續(xù)保率僅 30% 左右,。

*相關(guān)數(shù)據(jù)為測算估值