來源：愛車爸爸
車聯網（Internet of Vehicles）是由車輛位置、速度和路線等信息構成的巨大交互網絡。通過GPS、RFID、傳感器、攝像頭圖像處理等裝置，車輛可以完成自身環境和狀態信息的采集；通過互聯網技術，所有的車輛可以將自身的各種信息傳輸匯聚到中央處理器；通過計算機技術，這些大量車輛的信息可以被分析和處理，從而計算出不同車輛的最佳路線、及時匯報路況和安排信號燈周期。
交通安全、交通堵塞及環境污染是困擾交通領域的三大難題，尤其以交通安全問題最為嚴重。采用智能交通技術后，每年僅交通事故死亡人數就可減少30%以上，并能提高交通工具的使用效率50%以上。
我國已啟動“智能車路協同系統關鍵技術研究”“大城市區域交通協同聯動控制關鍵技術”“交通狀態感知與交互”“綜合交通樞紐智能化管控”等研究項目。重點研究智能車路協同系統關鍵技術，建立智能車路協同技術體系框架，形成基于車路協同的道路交通主動安全保障技術基礎，研制符合國情的大城市區域交通控制技術和裝備，構建完備或準完備網絡化全景交通信息環境。
車聯網技術隨著物聯網的火熱隨著而來，繼蘋果推出了車聯網系統Carplay之后，谷歌也推出了AndroidAuto，這兩者除開用來進行車內娛樂和通訊之外，查閱實時路況、交通餐飲信息、導航也是其重要功能。
雖然大家都很期待車聯網能對解決城市交通擁堵能起很大作用，不過實際情況是，車聯網的發展主要取決于汽車制造商的開發整合速度，而非軟件巨頭。車聯網包括車與人、車與車、車與道路、車與網之間的通訊，而Carplay和AndroidAuto只是解決了車與網中的汽車與手機之間的網絡通訊這一部分問題，還遠遠不夠。
也就是說，當一個車廠解決了車輛與外網的連接后，在車內的環境中，可以同時安裝Carplay和AndroidAuto，讓你無論是谷歌手機還是蘋果手機，都可以與車載屏幕和方向盤上的按鈕聯動。即使只做到這一步，仍然是很繁雜的工作。
而無人駕駛汽車上路需要車與車、車與路之間的通訊，就更為復雜多變了。人的生命只有一次，系統必須足夠可靠，這方面還需要海量的研究和驗證，前路漫漫。
大數據最重要的“改良效應”發生在五個環節，即：風險評估與定價、交叉銷售、客戶流失管理、理賠欺詐檢測、及理賠預防與緩解。
分析產品績效，優化定價體系
一家澳大利亞保險公司通過分析客戶的購物筐數據來預測駕駛風險。分析顯示，飲用大量牛奶并食用大量紅肉的客戶存在較低的駕駛風險，而食用大量意大利面和米飯并在夜間開車和飲酒的客戶則是高風險客戶。
美國前進保險公司（Progressive）利用車聯網設備，收集駕駛時間、地點、速度、急剎車等駕駛數據，來判斷駕駛行為中存在的風險，設計“從用”的個性化UBI車險產品。
防止客戶流失
美國前進保險公司（Progressive
Insurance）在進行數據研究分析時發現，理賠周期越短，理賠費用也隨之減少。因此，公司投資三千多萬美元建設“自動理賠管理系統”，以加速解決客戶理賠問題。使用新系統后，不但大大縮短了前進保險公司的理賠周期，使其從保險業平均理賠周期的42天縮短為只需6天，而且顯著提高了客戶的滿意度，客戶流失率下降三分之二，續保率達到了90%以上。
欺詐檢測
美國一家汽車保險公司Allstate Corporation通過大數據分析識別出欺詐規律，從而大幅減少欺詐理賠支出。該公司通過大數據整合理賠數據、理賠人數據、網絡數據和揭發者數據，將所有理賠請求首先按照已有的欺詐模式自動處理，接下來可疑的理賠請求將被特別調查部門（Special Investigation Unit）人工審閱，經過自動化和人工兩個監測過程檢測出更多欺詐行為，同時減少了人工工作。大數據成功幫助Allstate將車險詐騙案減少了30%，誤報率減少了50%，整個索賠成本降低了2-3%。
另一家世界著名的數據庫LexisNexis則利用理賠、政府數據和犯罪記錄監測出大量欺詐行為。該數據庫通過關聯大量美國保險公司理賠數據、第三方保險公司的歷史理賠數據，按照關系匹配官方數據（如婚姻記錄）和犯罪記錄，自動整合理賠人的犯罪記錄及相關人記錄，通過算法監測欺詐行為及欺詐網絡。通過大數據檢測發現，超過20%的理賠請求屬于欺詐、重疊或不當，而且存在醫療機構介入汽車保險欺詐網絡的情況。
車聯網在車險中的應用
根據車險發展階段的不同，車險定價模式分為保額定價、車型定價及使用定價（基于使用的保險，UBI，Usage Based Insurance）三類：
保額定價模式：最為粗放，保險公司根據“新車購置價”設定保費，忽略了“從車”與“從人”的差異性?，F階段，我國車險定價仍停留在此階段。
車型定價模式：考慮了“從車”因素，保費計算根據不同車輛的安全狀況（出險概率不同）及不同品牌車輛的維修成本差異（“零整比”系數）而定。歐美發達國家普遍采用車型定價模式。
使用定價模式：考慮了“從用”因素的影響，通過車聯網收集駕駛人行為數據，如：行駛里程、時間、區域及駕駛習慣等，建模并分析駕駛行為背后的風險，進而設計保費。主要有三種定價模式：
使用定價保險（UBI，Usage Based Insurance）：根據駕駛行為蘊藏的風險進行定價；按駕付費保險（Pay as You Drive Insurance）：根據消費者駕駛車輛的里程數進行定價；提供其他服務：如盜竊找回及事故預警、信息服務。
對消費者來說，使用UBI保險的最大價值在于大幅度節省保費。另外，可以根據需求定制保險服務（Pay as You Drive Insurance），提高理賠效率和信息透明性，獲取增值服務（盜竊找回、事故預警或信息娛樂）。
對保險公司而言，UBI保險讓實時風險評估與精準定價成為可能，保險公司還可以主動選擇低風險駕駛者，減少理賠管理并主動預防理賠事故的發生。另外，提供差異化的產品與服務有助于保險公司打造特色，獲取增值收益。但考慮到政策、數據積累和對行業盈利性的影響，我們認為，UBI產品與定價則存在很多的不確定性。
全球范圍內，UBI車險規模一直穩步增長，但在大多數市場的滲透率不足1%。全球最成功的UBI市場在意大利和英國，這是價值驅動的結果。英國年輕駕駛員或有不良駕駛記錄者存在保費過高的現狀，UBI車險可以顯著降低車險價格。意大利車險欺詐嚴重，需要UBI技術予以輔助。
鑒于物聯網建設需要大規模的設備投入，保險公司需要廣泛開展生態系統合作，與設備商、服務商、通信運營商聯合，合作推出某項產品或服務，實現多方共贏。盡管我們認為保險公司并非跨界與合作的天然載體，但險企應積極努力扮演生態圈的推動者，這是成功的關鍵所在。