车险赔付风险影响因素决策树分析

车险赔付风险影响因素决策树分析

王彧

王彧WangYu（中国平安财产保险股份有限公司，深圳518048）

摘要：车险高赔付问题是车险发展的瓶颈，识别影响车险高赔付率的风险因素，防范控制风险，减少损失对于车险乃至财产保险公司的健康发展具有重要意义。本文从出险次数的角度，对影响车险赔付的三类风险因素：车辆风险、被保险人风险、投保特征风险进行了决策树分析，在此基础上提出了相关的政策建议。

关键词：赔付率；出险次数；决策树

中图分类号：F840.63文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）05-0248-02

0引言

车险在财产保险的经营中起决定性作用，是财险行业的支柱险种，然而多年来车险的赔付水平相比总体业务一直偏高。如何在保证车险健康发展的同时合理有效的降低赔付水平是急需解决的一个重要问题，也是车险费率改革后日益突出的问题。赔付率增长过快最直接的结果导致保险公司的赔付压力过大，支出超过预算，公司的赢利水平明显下降，车险“高保费、高赔付、低效益”的经营现状，对整体业务的健康、可持续发展产生消极影响。

损失是保险事故发生之后才造成的，高赔付额造成了高赔付率，事故发生后做好理赔工作、尽量减少损失固然重要，但损失已经造成。所以车险赔付的风险防范更为重要，通过分析可能影响车险赔付的一系列风险因素，推断出其对赔付影响程度的大小，以及投保人在这一系列因素上风险程度的高低，有的放矢的采取风险管理措施。降低车险赔付率，对于产险公司发展有着重要意义。

1车险赔付风险影响因素

1.1车辆风险据美国、英国和澳大利亚的专家学者对大量事故的深入研究，分析道路交通系统中车、人、路三要素，得出的结论：与人有关的原因占93%-94%，与车相关的占8%-12%，与道路相关的占28%-34%。造成车辆事故的原因有许多，车险的高赔付也受到多种风险因素的影响。

1.1.1车辆种类。不同种类的车辆其用途和性能也是不同的，因此危险状况也不相同。

1.1.2使用性质。车辆按使用性质可以分为营业用车辆和非营业用车辆，总体来讲，非营业用车辆的出险概率要低于营业用车辆。

1.1.3车龄。车龄与出险率及出险后的损失金额大小密切相关，车龄越长，车辆的磨损与老化程度越高，从而车况越差，出险的概率越高。

1.1.4行驶区域。行驶区域是指车辆形式的地域范围，目前公司在核保中的分类为：省内行驶、国内行驶和出入境行驶。行驶区域越广，风险程度也增加。

1.2被保险人/驾驶员风险

1.2.1性别。由于性别对个人的生理及心理状态也有所影响，因此驾驶员的性别与车辆事故发生率又密切关系。一般来讲，女性比男性驾车的风险小一些，事故发生概率自然也小。

1.2.2年龄。驾驶员的生理状况、心理状况都与年龄有关，通常年少者的心理较为逞强好胜，风险较高龄驾驶员要大，但是随着年龄的增大，生理机能逐渐衰退，其本身对于突发事件的反应能力渐差，事故的发生率也逐渐升高。

1.2.3驾龄。驾龄即驾驶员驾驶车辆的经验年限。一般驾龄越长，驾驶经验越丰富，肇事率越低，反之肇事率越高。

1.2.4婚姻状况。婚姻状况之所以与车险费率有关，一般结婚的人生活比较稳定，而且由于家庭的牵挂处事也比较谨慎，因此危险相对较小。

1.2.5教育背景。个人的性格、心理状况等也会随着受教育程度的高低不同而产生变化。一般来讲随着受教育程度的提升，个人的心理将更加成熟，出险的概率应该会下降。

1.3车辆与被保险人风险特征

1.3.1投保金额。根据非对称信息下保险市场的逆向选择原理，投保金额较高的被保险人更有可能是个高风险者。

1.3.2保险费。保险费越高说明被保险人为机动车投保了更充分的保险。根据逆向选择理论，这样的保单往往代表着更高的风险；但是，高额的保险费往往也意味着被保险车辆价位偏高性能较好，因此它也可能是低风险的象征。所以保险费与车险赔付风险之间的关系还不确定。

2车险赔付风险影响因素决策树分析

本文以某财产保险公司的投保理赔数据为基础，随机抽取了7500个个体客户样本和7500个团体客户样本共15000个样本为分析数据，样本投保的险种为机动车辆商业险，保险期间均为1年，以出险次数为切入点，从从车、从人因素、投保特征因素三方面分别对个人客户样本与团体客户样本进行决策树分析，以找出这三方面风险因素与车险赔付的影响关系。

2.1个人客户决策树分析个人客户决策树分析中，以总保额、是否续保、保费、性别、年龄、学历、驾龄、车辆种类、座位数、排气量、车龄、行驶区域12个变量作为输入变量，是否出险作为目标变量，利用Makeway4.0决策树分析得出的决策树。各变量的重要性如表1所示：

从表1决策变量分类重要性中可以看出，个人客户样本中对被保险人是否出险起决定性作用的是保费，其次是总保额和车龄，而被保险人的年龄与是否出险的相关性最小。

从个人客户出险影响因素决策树（树形过大，版面所限不便呈现）中可以看出出险的详细情况，从最底端为“出险”的分支节点往上推论，在个人客户样本中，出险情况比较多，其中出险可信度在60%以上的主要有以下几种情况：

2.1.1如果保费在1000元至3000元之间，投保性质为非续保，车龄在2-3年之间，总保额在10万至20万之间的车辆可能出险，可信度64.39%；总保额低于10万的车辆出险可信度为82.69%；总保额在20万至40万之间的车辆出险可信度为65.49%；在40万至70万之间，车辆出险可信度为60%。

2.1.2如果保费在1000元至3000元之间，投保性质为非续保，车龄在4-5年之间，驾龄在4-5年之间，车辆出险可信度为64.94%；驾龄在11-20年之间，车辆出险可信度为68.42%；驾龄在6-10年，车辆出险可信度为69.01%；

2.1.3如果保费在3000元至5000元之间，并且总保额在20万至40万之间，车辆出险可信度为70.50%；

2.1.4如果保费在3000元至5000元之间，总保额在40万至70万之间，并且投保性质为非续保，车辆出险的可信度为68.31%；

2.1.5如果保费在5000元到1万元之间，并且被保险人学历为本科，车辆出险的可信度为69.27%；被保险人学历为大专，车辆出险可信度为64.81%；被保险人学历为中专，车辆出险可信度为71.79%。

2.2团体客户决策树分析团体客户决策树分析中，以总保额、是否续保、保费、使用性质、所属性质、车辆种类、座位数、排气量、车龄、行驶区域、防盗装置11个变量作为输入变量，是否出险作为目标变量，利用Makeway4.0决策树分析得出的决策树。各变量的重要性如表2所示：

从表2决策变量分类重要性中可以看出，团体客户样本中对被保险人是否出险起决定性作用的是车辆种类，其次是排气量和使用性质，而行驶区域与是否出险的相关性最小，这与总体样本分析类似。

从团体客户出险影响因素决策树中可以看出出险的详细情况，从最底端为“出险”的分支节点往上推论，在团体客户样本中，出险情况相对个人客户较少，其中出险可信度在60%以上的主要有以下几种情况：

2.2.1如果车辆类别为客车，使用性质为非营业，车龄在1年以下，并且防盗装置为防盗器，车辆出险的可信度为62.86%；防盗装置为防盗锁，车辆出险的可信度为100%；

2.2.2如果车辆类别为客车，使用性质为营业，并且排气量在1L-2L之间，车辆出险的可信度为73.78%；

2.2.3如果车辆类别为货车，车龄在2-3年之间，总保额在20万至40万之间，并且使用性质为营业，车辆出险的可信度为71.43%；

2.2.4如果车辆类别为货车，车龄在2-3年之间，总保额在40万至70万之间，并且排气量在2-3L之间，车辆出险的可信度为80%；

2.2.5如果车辆类别为货车，车龄在4-5年之间，保费低于1000元，车辆出险的可信度为66.67%。

2.3分析结果讨论上述分析中，可以从根叶节点上得到详细的出险、未出险情况，及其可信度，决策树结果显示，团体客户出险情况最重要的影响因素为车辆种类，客车、货车类车辆均存在出险情况，而挂车类车辆的未出险可信度却达到80%以上，团体客户决策树中，车辆种类、使用性质、所属性质、车龄、排气量、座位数、防盗装、总保额、保费9个因素作为决策节点，对出险、未出险的情况进行了详细划分。对个人客户影响最显著的则是保费，保费在低于1000元时，未出险可信度达到79.64%，而在其他水平下都存在不同程度的出险情况，即高风险的人更倾向于购买保险转嫁风险，其他因素对出险情况也有不同程度的影响，个人客户决策树中，保费、总保额、是否续保、车龄、车辆种类、排气量、驾龄、学历8个因素作为决策节点，对个人客户出险、未出险的情况进行了详细划分。从决策树的最末节点可以看出，个人客户决策树最底端显示为“出险”的节点显著多于团体客户，往上层层推及，可以得出车辆出险及未出险的详细条件。

决策树结果显示，出险或未出险的条件并非只有一个，即从车、从人及投保特征因素不仅单独影响出险情况，而且还存在交互作用。在保证决策树准确可靠的情况下，我们可以按照出险、未出险的条件对客户进行详细划分，有利于对客户进行有针对性的风险管理。

3政策建议

车辆从投保到理赔可以划分为承保前、承保后至出险前、以及出险后三个阶段，而在不同的阶段可以采取不同的针对性措施以降低车辆出险的风险及赔付水平。

3.1承保前阶段,改善业务结构，提高优质客户占比。客户与被保险人的信息存在不对称，我们需要尽可能多的搜集客户及车辆信息，利用科学合理的分析工具，对客户的相关信息进行分析。如同上述决策树分析，利用经验数据得到尽可能准确的决策树，然后按照决策树的生成规则，对客户进行详细的划分，而且客户的风险水平清晰可见，开展核保工作时更有侧重点与针对性。

3.2承保后至出险前阶段，优化服务，加强对客户的风险控制。按照之前的实证分析，我们可以确定各类被保险人的出险可信度，针对不同的被保险人采取不同的风险防范和管控措施，以便对被保险人的风险进行掌控。优化日常的客户服务，满足客户需求，可以稳固客户资源，增加业务收入。

3.3出险后阶段，注重理赔减损，压缩理赔中的“水分”。要保证理赔减损工作有效的进行，必须加大对基层理赔人员足够的重视，在这种深层问题没有得到彻底解决之前，任何浮于之上的理赔规章制度、指标考核，带来的都是事倍功半的效果。

财产保险公司应当开发管理与操作为一体的核保核赔应用系统，系统中逻辑关系要明确，对影响车险出险的相关因素全面深入分析，有针对性的进行风险预测与防范，降低车险的高赔付率。

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