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中国汽车与保险大数据发展报告(2018)图书

Report on Development of Chinese Automobile and Insurance Big Data (2018)

SSAPID:101-5266-5528-31
ISBN:978-7-5201-3821-5
DOI:
ISSN:
关键词:

汽车业 车险 大数据

[内容简介] 本书发布了2018年度中国汽车与保险大数据发展现状,同时对我国大数据发展存在的问题与挑战进行了客观分析并提出相应建议,以基于大数据应用的实例研究入手,深入分析了大数据在汽车行业、保险行业各个细分领域的应用。本书对于汽车行业、保险行业及其他相关行业的大数据建设与应用具有重要的参考价值和研究意义。

相关信息

丛书名:汽车与保险蓝皮书
编 辑:丁凡
出版社:社会科学文献出版社
出版时间: 2018年11月
语 种:汉文
中图分类:F0 经济学

 摘要

 Abstract

 《中国汽车与保险大数据发展报告(2018)》编委会

 皮书数据库阅读使用指南

 编著机构简介

 Ⅰ 总报告

  B.1 2017~2018年中国汽车与保险大数据现状及展望

   一 引言

    (一)我国实施大数据战略

    (二)大数据是汽车产业“新四化”的基石

    (三)大数据促进车险行业变革升级

   二 政策引领,大数据产业快速发展

    (一)世界各国大数据战略兴起

     1.美国大数据战略

     2.日本大数据战略

     3.欧盟大数据战略

    (二)中国加速大数据体系建设

   三 汽车产业大数据发展综述

    (一)我国汽车产销量连续9年位居世界第一

    (二)大数据助力中国迈入世界汽车强国行列

    (三)汽车产业大数据正处于快速发展阶段

   四 汽车保险大数据发展综述

    (一)我国汽车保险产业发展现状

    (二)应用大数据助力保险行业转型升级

   五 汽车与保险大数据发展面临的问题与挑战

    (一)数据孤岛问题严重,数据共享程度低

    (二)数据标准不统一增加了数据应用难度

    (三)数据安全是发展大数据战略的先决条件

    (四)大数据相关技术人才缺乏

   六 汽车与保险大数据建设的未来展望

 Ⅱ 汽车大数据篇

  B.2 基于大数据的中国乘用车市场研究

   一 中国乘用车市场的整体发展分析

    (一)中国乘用车市场进入低速增长区间

    (二)2018年市场低增长压力下,厂商开始被动减产降库存

    (三)2018年汽车行业盈利能力减弱,车企竞争加剧

   二 中国乘用车市场细分市场特征分析

    (一)A级SUV及A级MPV贡献乘用车市场主要增量

    (二)需求端低迷叠加新车带动效应不明显,SUV销量增速放缓

    (三)重点细分市场受政策及消费升级影响增速较高

    (五)豪华品牌销量持续高增长,内部竞争白热化

   三 中国乘用车市场发展环境分析

    (一)宏观环境

    (二)市场环境

     1.汽车保有量仍有很大上升空间,中西部地区需求潜力有待进一步释放

     2.二手车市场快速增长,间接拉动新车置换增长

     3.消费升级和换购升级趋势明显,高端化产品需求不断增长

    (三)消费环境

     1.汽车金融环境向好,支撑市场增长

     2.消费持续升级,SUV仍将引领市场增长,“联网”族90后或为主力军

   四 中国乘用车市场趋势判断

  B.3 基于大数据分析的新能源乘用车发展趋势研究

   一 新能源汽车销量持续快速增长,已成为拉动汽车市场发展的一大动能

   二 乘用车市场电动化率稳步提升

   三 插电式混合动力车型增长强劲,未来仍将是私家车市场的主流

   四 新产品不断涌入,产品丰富的同时竞争日趋激烈

   五 新能源汽车电池技术和整车轻量化等发展迅速

   六 新能源车型性价比不断提升,与同级别燃油车型价差不断缩小

   七 结语

  B.4 基于大数据的中国换购市场研究

   一 换购市场整体发展趋势

   二 换购中的品牌流转趋势

    (一)主要外资品牌的换购用户比例已经超过新购用户,自主品牌仍以新购用户为主

    (二)德日系车换购市场强势增长

   三 换购市场中的车型流转趋势

   四 消费升级研究

    (一)消费升级是换购市场的基本趋势,车型升级多于品牌升级

    (二)各城市级别消费升级的趋势接近,但升级幅度不同

    (三)A/B级车是换购市场平衡点,C/D级形成相对独立市场

   五 换购市场品牌营销的意义和思考

    (一)所有换购用户为高价值客户,留住换购用户就是留住了最大的利润

    (二)提高品牌忠诚度是促进销量提高的根本方式,但同时也需要长期持续的品牌建设才能见到成效

    (三)在竞争环境下把握消费者升级趋势

    (四)品牌形象建设的日常化、场景化和精细化

  B.5 基于大数据的中国二手乘用车市场研究

   引言

   一 内外部协同发展,交易量稳步增长

    (一)供需两端协同发展,内生动力持续增强

    (二)政策与配套逐渐完善,外部环境趋利

   二 车辆年轻化趋势明显,优质车源增多

   三 传统交易渠道为主,电商占比提升明显

   四 价格仍是消费者购车的首要考虑因素

   五 区域市场格局相对稳定,流通活力增强

    (一)东部为主、西部快速发展的传统格局相对稳定

    (二)解除限迁政策极大地激发了区域流通活力

    (三)车源从东部向西部迁移的特征依旧显著

    (四)本地交易仍是主流,级别传导现象明显

   六 轿车占比近7成,中低端车仍是交易主力

    (一)轿车仍是主流,SUV潜力较大

    (二)合资品牌表现强劲,交易仍以中低端车为主

    (三)豪华二手车成交量快速增长

   七 新能源二手车发展迅猛,残值评估规范受重视

   八 短期市场稳步向好发展,全年交易量有望突破1200万辆

    (一)存量潜力逐渐释放,市场稳步向好发展

    (二)利好政策不具备市场突变性

    (三)配套环境持续优化,量变到质变尚需时间

   九 长期市场潜力巨大,制度体系将逐步完善

    (一)二手车市场格局将发生深刻变革

    (二)二手车的交易环境得到极大改善

  B.6 中国汽车工程大数据发展现状及趋势

   导言

   一 汽车工程大数据的定义与概念

   二 国外汽车工程大数据发展现状和趋势

    (一)发展历程

    (二)技术内容

     1.美国

     2.欧洲

    (三)相关数据库

   三 中国汽车工程大数据发展历程和现状

    (一)发展历程

    (二)发展政策

    (三)发展现状

    (四)现存问题

     1.交叉领域法规和标准体系不完善

     2.相关行业缺乏协调

     3.核心技术不足

   四 发展思路及建议

    (一)发展必要性

    (二)发展潜力

    (三)发展建议

     1.政府部门制定战略,相关领域统筹协调

     2.深入贯彻技术路线,有效提升数据功能

 Ⅲ 保险大数据篇

  B.7 2017年全国交通事故责任保险保障程度分析报告

   一 交通事故责任保障基本情况

    (一)机动车交强险投保情况

    (二)机动车三责险投保情况

   二 各地区三责险平均保额对风险的覆盖度

   三 各地区三责险足额投保比例

   四 各地区死亡事故责任风险与实际保障水平

   五 结论与启示

    (一)交通事故责任保险保障程度持续稳中提升

    (二)理性看待风险,切实提高保障程度

  B.8 2017年全国商业车险风险地图

   一 风险地图展示

    (一)保费规模

    (二)投保率

    (三)单均保费

    (四)单均保额

    (五)平均折扣系数

    (六)结案率

    (七)案均已结赔款

    (八)出险频度

    (九)满期赔付率

   二 有关分析和启示

  B.9 汽车延保市场发展及其信息共享服务研究报告

   一 汽车延保市场发展现状介绍

    (一)国内外市场现状及预估

    (二)参与主体与业务模式

     1.保险公司主导模式

     2.整车厂/经销商主导模式

     3. TPA主导模式

    (三)产品形态

   二 保险公司经营汽车延保保险面临的问题和困境

    (一)产品设计、风险识别缺乏有效基础数据

    (二)销售和客户服务严重不足

    (三)理赔风险管控困难

   三 推动行业数据合作共享、助力汽车延保业务发展

    (一)车险平台数据共享提升保险公司延保业务的经营能力

    (二)行业内部形成数据合作生态圈,提升保险行业竞争力

    (三)加快基础数据积累的速度,弥补保险行业短板

  B.10 新能源汽车保险风险分析与政策建议

   一 我国新能源汽车保险业务概况

    (一)新能源汽车保险概况

    (二)新能源汽车保险市场特点

     1.城市公交发展迅速

     2.新车市场增长强劲

     3.纯电动汽车发展迅速

     4.中低档汽车占主流

   二 新能源汽车与传统汽车的保险风险差异分析

    (一)新能源汽车与传统汽车的单均保费差异

    (二)新能源汽车与传统汽车的出险频率差异

    (三)新能源汽车与传统汽车的赔付成本差异

   三 新能源汽车保险面临的风险与挑战

    (一)传统产品条款难以覆盖新能源汽车特有风险

    (二)新能源汽车风险控制难度加大

    (三)传统定价模式不能准确识别新能源汽车风险

   四 新能源汽车保险的政策建议

    (一)探索新能源汽车专属产品

    (二)深化车型定价,加强汽车技术风险研究

    (三)通过精细化研究完善新能源汽车风险刻画

  B.11 营业货车车队风险分析

   一 基本情况

    (一)基本情况

    (二)主要问题

    (三)保费规模

    (四)出险特点

   二 测算过程简介

    (一)因子构建

     1.车队规模

     2.车辆类型

     3.车龄

     4.吨位数

     5.车队历史赔付情况

     6.跨省承保

    (二)模型结果

    (三)结果解读

   三 进一步思考

    (一)核保

    (二)提高信息质量

  B.12 营业货车驾驶行为分析

   一 基本情况

    (一)背景意义

    (二)数据介绍

   二 测算过程简介

    (一)数据匹配

    (二)模型构建

     1.相关性分析

     2.模型构建

     3.结果说明

    (三)主要维度解读

     1.夜间行驶里程占比

     2.高速公路行驶里程占比

     3.同城/跨城日均行驶里程

     4.前三路线运营次数占比

   三 行业应用

  B.13 汽车零配件数据采集、汇总、整理方案

   一 背景及目的

   二 零配件数据分类及汇总方案说明

    (一)数据采集积累

    (二)数据分类汇总

   三 各地区保险公司、主机厂零配件数据选取与去重

    (一)数据选取依据

    (二)数据的合理性、代表性

     1.数据的合理性

     2.数据的代表性

    (三)保险公司数据选取

    (四)主机厂数据选取

    (五)分地区对保险公司和主机厂零配件数据的初步去重

   四 零配件名称数据中有效性较低的字符清洗

    (一)零配件名称数据中有效性较低的字符说明

    (二)分地区主机厂零配件名称数据清洗

    (三)分地区保险公司零配件名称数据清洗

    (四)数据清洗后剩余数据量统计

   五 零配件数据的分组汇总情况概述

    (一)车身覆盖件和易损件涵盖率

    (二)汽车其他部分组件涵盖率

   六 总结

 Ⅳ 综合应用篇

  B.14 基于大数据的智能驾驶汽车保险研究

   一 智能驾驶汽车定义

    (一)定性定义

    (二)定量定义

   二 国内外智能驾驶汽车发展现状

   三 智能驾驶汽车发展概况

    (一)智能驾驶汽车总体占比少

    (二)汽车智能化水平逐步提高

    (三)沿海地区汽车智能化水平较高

    (四)中高端汽车占主流

    (五)智能驾驶汽车风险更小

   四 智能驾驶汽车面临问题及建议

    (一)开发智能驾驶汽车保险专属产品

    (二)加强智能驾驶汽车保险服务创新

   五 问题与展望

  B.15 长城汽车基于大数据的应用与研究

   一 客户画像

    (一)数据规划

    (二)产品目标

   二 故障诊断平台

   三 车机埋点

   四 前瞻研究

    (一)人工智能是解决大数据数量和效率之间矛盾的关键

    (二)大数据利用人工智能实现大数据应用的正循环

    (三)用于对汽车进行智能控制的技术

  B.16 基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设研究

   一 驾驶场景研究和分类

    (一)驾驶场景的作用

    (二)驾驶场景要素划分

    (三)驾驶场景分类

   二 驾驶场景数据采集

    (一)数据格式标准的制定

    (二)数据来源及采集方案的制定

    (三)数据采集平台的搭建

   三 场景数据处理和分析

    (一)场景数据处理流程

    (二)场景分割

    (三)场景统计分析

    (四)场景复杂度分析

   四 场景数据库建设

    (一)场景数据库结构的确定

    (二)功能场景库建设

    (三)逻辑场景库建设

    (四)测试场景库建设

   五 虚拟仿真平台搭建

    (一)软硬件平台搭建

    (二)虚拟驾驶场景的搭建

     1.自然驾驶仿真场景

     2.危险工况仿真场景

     3.标准法规测试场景

     4.参数重组仿真场景

    (三)自动驾驶算法的测试

    (四)虚拟仿真测试的评价体系建设

  B.17 基于大数据的车险理赔综合应用平台建设研究分析

   一 车险理赔综合应用平台规划分析

    (一)车险综合理赔业务分析

     1.车险理赔行业存在的问题

     2.健全车险理赔业务对策

    (二)车险理赔综合应用平台规划研究

   二 车险理赔定损环节数据应用分析

    (一)车险理赔定损环节需要使用的数据分析

     1.车险行业数据分析

     2.车险行业数据来源

     3.车险理赔环节数据应用

    (二)目前在数据应用方面存在的痛点

    (三)精准权威的数据可以为车险理赔工作提升哪些指标

     1.反欺诈数据提升保险公司减损率

     2.精准车型配置数据提升核价核损工作效率

     3.精准配件数据提升原厂配件应用率

   三 事故车定损平台应用研究

    (一)定损工具使用情况及定损应用平台建设研究

     1.基本信息录入分析

     2.零件自定义分析

     3.定核损人员的信息交互分析

     4.定损价格应用分析

     5.定损应用平台建设研究

    (二)事故车定损平台功能业务研究

     1.承保

     2.出险与报案

     3.查勘

     4.定损

     5.核价与核损

     6.核赔与结案

    (三)事故车定损平台应用建设研究

     1.SSH框架应用

     2.组建结构

     3.事故车定损平台软件架构研究

     4.系统功能模块

   四 基于人工智能的移动定损应用

    (一)大数据是人工智能发展的基石

    (二)基于深度学习的图像识别算法

    (三)基于理赔大数据与深度学习的智能定损研究

     1.智能定损系统应用了OCR技术

     2.智能定损系统应用图像识别算法

     3.智能定损维修更换规则应用

   五 数据共建共享体系平台应用研究

    (一)数据共建共享体系平台建设背景分析

     1.《新销售管理办法》对汽车企业配件销售的影响

     2.《汽车维修技术信息公开实施管理办法》的政策要求

    (二)数据共建共享平台应用建设研究

     1.数据共建层面

     2.数据共享层面

    (三)数据共建共享平台生态圈建设与价值

 Ⅴ 附录

  B.18 附录一 2017年及2018年1~8月国产乘用车销量

  B.19 附录二 2017年及2018年1~8月二手乘用车分区域交易量

 主要编委简介

本书发布了2018年度中国汽车与保险大数据发展现状,同时对我国大数据发展存在的问题与挑战进行了客观分析并提出相应建议,以基于大数据应用的实例研究入手,深入分析了大数据在汽车行业、保险行业各个细分领域的应用。本书对于汽车行业、保险行业及其他相关行业的大数据建设与应用具有重要的参考价值和研究意义。

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