车险费率改革 不能忽视“人”的数据
“人”的因素，应该成为保险公司创新条款的重要指标。
帅勇表示，因为在实际操作中，车出险的原因并不是车，而是车辆的驾驶员，“驾驶行为决定的驾驶风险。”
而人的因素中，还细分成了车的出险理赔记录和车的违章记录。虽然之前微博微信上传播广泛的一条“违章记录不清零将影响保费”的消息被证实为谣言，但是违章和车险的关系却被“提上了台面”。在未来，违章记录和车险费用挂钩将成为事实。
在采访中，帅勇就告诉《证券日报》（微信公众号：证券日报微保险）记者，一辆车里可以用于车险定价的因子超过200多个，其中就包括，行驶里程、驾车时间、油耗、驾驶平均时速、行驶的轨迹是否固定、行驶的道路是不是危险高发路段、急刹车的次数、急转弯的次数等。
“如果车险定价可以加入这些因子，也可以有效地纠正车主的不良驾驶习惯，比如减少急刹车的次数，降低车速等。”
跨界大数据的应用
然而，除了以上这些数据外，还有很多“另类数据”可以帮助保险公司完善车险保费的精算。包括车主的年龄、学历、邮箱、性别、职业甚至还会包括车辆的颜色。有统计数据显示，选择开红色车的车主会比开黑色车的车主更容易发生交通事故。
再比如，良策网络科技有限公司COO齐石就曾介绍说，他在美国工作时，公司在对Facebook等三方登陆数据进行精算分析时发现，使用某个特定邮箱登陆Facebook的车主都是出险很低的“模范车主”。经过调查发现，这个始于上个世纪九十年代的邮箱，虽然早就“死亡”，无法申请新邮箱了，但是服务器仍在继续工作。在九十年代就注册此邮箱的使用者们，如今大部分都成了40-50岁的白领，收入较高，虽然相对保守，但是忠诚度很高。因此，这些从数据中分析出的结果，也从侧面体现了他们驾驶习惯的“保守”和“规矩”。
常用邮箱的数据，虽然与保险业可谓是“毫无关系”，但在分析后却可以得到对于保险业来说很有价值的数据。虽然这只是大数据时代的一个小小例子，但却揭示出，跨维度数据对于当代保险业来说，将起到至关重要的作用。
