摘要：在我国经济发展中，信息科学技术也在不断进步，目前可以使用很多设备来产生数据，硬件存储设备的价格也更加便宜，人们进入了大数据时代。在各行各业中，对大数据的分析研究，可以获得巨大的实用价值。但在一些行业中虽然具备大数据应用条件，但仅仅局限于数据存储功能，而没有充分发挥数据的价值。而对其数据价值的开发利用，则可以使企业的决策更加科学、合理，对增强企业优势具有积极意义。本文主要对车载导航大数据在车险行业的应用进行分析研究，促进对导航大数据的利用，以增强车险企业的竞争力。
关键词：车载导航；大数据；车险行业；应用
如今，我国汽车市场飞速发展，车载导航软件的发展也很迅速，且其应用范围也更加广泛。与之相随的是车险行业的发展，该行业的竞争激烈，企业要获得发展，就需要在服务和价格方面具有自己的优势。而对车载导航大数据的充分应用，增强企业的风险评估能力，可以提高企业服务方面和价格方面策略制定的合理性，促进企业实现稳定发展，在激烈的市场竞争中具备强大的竞争实力。因此加强对车载导航大数据的应用，是车险行业的必要举措。
1.车险行业发展现状
保险是分散风险和消化算是的经济补偿制度，车险行业主要应对机动车使用中的安全隐患。我国车险行业起步较晚，但进步迅速，具有业务量大、涉及面广和影响大的特点。早期发展阶段，我国机动车辆保险采用的是政府统一制定的费率制度，投保人在保险公司投保，在条件相同的情况下，其价格也相近。从2003年开始，我国开始在全国范围内实施车险的全面市场化管理制度改革，车险具体条款和费率，主要是由保险公司自主制定的，车险行业进入市场自由竞争、公平竞争的时代。
车险行业的竞争，主要是服务和价格两个方面，而竞争力的提升与风险评估能力相关。投保人之间的风险水平不同，在同样的时间内，其出险次数各理赔金额也存在着差异。保险公司的风险评估能力越强，就越利于进行险种定位和服务方式完善，使企业在市场竞争中具备强大实力。而企业的风险评估能力，主要体现在对车险费率的制定，也是保险公司发展中必须应对的问题。
当前，在车险定价方面，国内外的制定方式主要从两个步骤进行，第一，结合主要费率因子，计算出基础保费；第二，根据次要费率因子，对保费进一步进行修正。其中依据的主要费率因子包含了新车的购置价、车辆的吨位和车龄等，而次要费率因子则指的是历史赔款记录、违章记录、维护保养记录和驾驶员信息等。我国保险公司对车险保费的计算，主要也是依据这两个步骤，具体在费率因子选择方面有所区别。这种计算依据的缺点就在于，其费率因子的选择较为单一，偏重于对车辆的考虑，而忽略了驾驶人因素。这种不足与驾驶人信息获取困难。难以获取准确的驾驶历史安全情况、驾驶区域等情况，不利于企业风险评估能力的增强。
2.大数据对保险行业产生的变革
大数据时代的到来，保险行业拥有了海量数据，对于基于概率估算的保险业务来说，加强了预测的准确性。
2.1思维变革
保险公司的发展目标主要是实现价值的最大化，对此要提高自身的服务能力，满足客户的服务需求。当前还有很多保险公司在此方面有所欠缺，这方面的不足主要与客户信息不足相关，企业难以进行全面、准确的客户分析。而大数据的应用，可以帮助企业实现客户群体细分，准确甄别和还原客户，以针对性提供车险服务。这样一来企业思维变革，车险服务能力提升，真正做到以客户为中心。
2.2商业变革
在当前发展阶段，企业经营管理开始向信息化转变，其商业模式将在信息技术基础上实现变革。在车险行业中，可以采用互联网执行销售、理赔的方式，不许设立太多的分支机构，其员工则需要掌握一定程度的互联网技术。企业核心团队要具备先进的互联网思维，对大数据资源进行合理利用，设计科学的保险项目，促进保险企业的发展。
同时传统商业模式也随之改变，需要明确定位企业价值。车险服务要对其市场进行细分，合理变革销售形式，并积极创新车险服务方式。重视对大数据价值的开发利用，使企业可以及时掌握市场动向，发现新的商机，并根据这一变化重构商业模式，使企业的商业逻辑产生变革。
2.3管理变革
大数据应用也在一定程度上，使企业的管理方式产生了变革。传统管理方式的特点为组织化和职能化，主要依靠制定的管理流程和制度进行约束，相关决策的落实主要通过组织的层层传递来实现，并通过该方式具体落实。在这种管理模式下，企业对风险的管控和质量保障效率较低，且管控的方式不灵活，是不利于企业管理提升的。而大数据时代的到来，企业管理方式重构，可以通过对大数据的分析，来实现自行决策，改善了复杂的管理流程，使管理效率得以有效提高。
3.车载导航大数据的应用
3.1设计驾驶统计安全评估方法
在对驾驶统计安全分析中，整个过程包含了四个模块，其具体流程如下图所示：
在进行综合评价时，其关键在于构建合理的指标体系和指标权重分配，相关指标指数可以通过对车载导航的大数据分析来获取，且对大数据的分析是比较复杂的，因此需要对数据进行处理分析，从大数据中挖掘需要的数据。在进行驾驶统计的安全评估方法设计中，其流程如下，首先要理解业务需求，对数据进行分析处理，选取适用指标，然后建立起相应模型，并进行数据重组和指标获取，在此过程中根据业务理解进行指标转换，之后将数模结合分析，并通过结果分析加深业务理解，以实现科学、合理部署。
3.2驾驶统计安全评估各步骤任务
3.2.1业务理解
这一环节主要是找出存在问题，并确定目标和评估现有的资源，其业务目标就是对导航大数据合理分析，实现准确的驾驶统计安全评估，最后得出驾驶统计的安全系数。
3.2.2理解数据
对拥有的数据资源进行理解，分析其数据结构化、数据规模和组织方式等，了解其中存在的不足，之后进行简单统计，为之后工作奠定良好基础。
3.2.3选取指标
指标主要体现迭代过程，可以聘用驾驶安全方面专家参与进来，同时还要收集大量的交通事故数据支持，以此完成指标体系的构件，确保在多次迭代之后，生成更科学的指标体系。
3.2.4数据重组
导航原始数据形式存在缺陷，在结束指标选取之后，要结合数据理解进行数据重组。主要是在原始大数据中找出需要数据，按照分析方式存储。进行数据选择、清洗、重组和再存储之后，以适合指标换取形式进行存储。
3.2.5指标获取和转换
完成数据重组后，要从其中分析个用户指标，其中需要进行大量的统计工作，一些中间结果数据要存储好。之后结合业务理解，将提取的指标数据转换为模型直接输入。针对各指标含义的不同，要结合其整体情况和相关经验进行。比如汇总各用户的指标情况，得出平均水平，并在对指标理解的基础上，设计各项指标得分的规则，并计算用户的各项指标得分。
3.2.6模型选择、设计和结果分析
结合指标选取，选择合适的分配权重模型，可采用层次分析模型的方法；然后按照层次建模步骤建模，并严格检验模型，求出各项指标在总体评价中所占权重；之后将转换后的指标数据导入模型，计算各用户的驾驶统计安全系数；最后，对分项全过程评估，选择合理指标和模型进行评价分析。
结束语：
在车险行业发展中，企业要提高自身的风险评价能力，在大数据时代，对车载导航大数据的应用可以提高安全评估效率。对此还要完善各项分析步骤，促进对大数据的高效利用。
参考文献：
[1]谢涛.大数据时代保险行业发展分析[J].科技经济市场，2016，（5）：148-148.
[2]吴建涛.保险行业大数据应用系统建设的研究[J].数字化用户，2018，（23）：134.
论文作者:高尚进
论文发表刊物:《基层建设》2018年第30期
论文发表时间:2018/11/16
标签：数据论文; 车险论文; 指标论文; 企业论文; 费率论文; 行业论文; 方式论文; 《基层建设》2018年第30期论文;