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车联网在今天，常常被我们提起，那么到底什么是车联网？它会产生什么样的数据？这些数据可以如何被提炼成为特征？这些特征同车险数据如何整合？如何支持UBI保险产品？又如何产生商业价值呢？接下来就让我们一起来学习一下吧。

第一部分车联网数据

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什么是车联网体系？

当一辆车装了一个叫TBOX的设备，这个设备会采集数据，以一定的间隔向云端汇报数据，存储于云端的数据会为保险公司、司机、车厂服务。

有哪些常见的车联网数据？

（1）驾驶行为：速度、加速度、经纬度、时间、里程；

（2）汽车参数：瞬时油耗、发动机转速、轮胎胎压、方向盘转角；

（3）外部数据源：道路等级、违章情况、实时路况、天气情况；

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根据不同的数据我们能够最终得出是什么样的驾驶员在什么样的环境下在开一辆什么样的车。下面我们就来看看如何判断出一辆车是否有急刹车的行为

常见的两种测量方法分别是：

1、测量速度

（1）距离的变化

（2）车轮转速

2、测量加速度

（1）速度的变化

（2）陀螺仪

其中，通过实验了解到，当寻找一个纯净的环境（机车测试场），按照“启动——匀速行驶——急刹车——启动——匀速行驶——急刹车……”的步骤进行试验，最终可以确定用速度判断急刹车的方法是可行的，但最准确的方法还是需要综合分析各种数据，而将速度的变化和加速度共同分析的方法就称之为：主成分分析

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第二部分：基于驾驶行为的UBI车险产品

UBI模型：它的因变量指的是是否出险它利用了多种数据统计方法论，具体如下：

（1）累计值类：年化累计里程，累计出行天数，累计出行时长

（2）平均值类：日均trip数，平均瞬时耗油，平均时速，平均发动机转速

（3）标准差类：时速标准差，方向盘转角标准差，加速度标准差，瞬时耗油标准差

（4）极值类：最大时速，最大发动机转速，最远行驶里程，最大横向加速度

（5）频数类：百公里内急加速次数、急减速次数、急转弯次数、超速次数

（6）比例类：早高峰出行时间占比，晚高峰出行时间占比，低速出行时间占比根据数据，最终建成数据回归模型，方便进行分析。

第三部分：车联网产品

主要形式与用途：设计车载APP，根据软件获取的数据，理赔公司进行分析，给每个车联网车主按照风险进行分组排名从而分辨“优秀驾驶员”，确定不同车主的理赔率。

总结车联网数据的使用，让车主能够及时的根据行车数据改善驾驶行为。理赔公司理赔方案的细化与改善，既减少了车主的保险费，又增加了理赔公司的利润。因此，车联网数据是车主与相关企业的一个十分有利的双赢工具哦！