主页（http://www.cnwulian.net）：车联网数据驾驶行为因子与车险风险相关性研究报告（节选）
注：1.On-Board Diagnostics，即车载自动诊断系统，简称为OBD，是一种用于监控车辆运行状态、上报异常事件的系统。
如上文中提到的，后装设备可以连接或者不连接车载诊断系统，两者可以提供的数据集与上文中的前装硬件类似。另外，部分后装设备装有加速度传感器、陀螺仪等惯性传感器，可进一步增强功能性。
1.1 研究背景
2.1.4智能驾驶安全责任类保险
表 2：前装设备典型数据集
车联网技术和数据的应用可能引发车险经营的深刻变革，不仅影响传统的经营模式，还能够帮助驾驶员改善驾驶行为，降低事故发生。依托车联网技术和数据进行的车险创新模式在欧美市场已经有了较长时间的发展，部分公司如美国的Progressive保险公司、英国的Insure the Box保险经纪公司通过车联网保险培育了核心竞争力、获得了巨大商业成功。
2.1基于风险评估的车联网数据需求
第1章 前言
考虑到智能手机产生的数据存在的问题，本次测算未采用该类数据。
2.3.1 卫星定位数据
2.2.1 前装设备
2.1.1基于里程的车险产品（Pay as You Drive，PAYD）
然而在实际应用中前装设备也存在着一定的局限性。由于在应用前需要经过严格的、长时间的测试验证，前装设备的设计、开发周期较长。相应地，前装设备的设备单价也较高，数据成本高。
通过车联网设备获取被保险车辆真实行驶里程，保险公司据此合理厘定保险费率、承担保险责任。车主则根据自身实际需求，购买“里程包”，实现车险保费按照里程购买。PAYD产品将承保基础从车年调整为行驶里程，这种改变将激励车主减少用车，有利于保险监管者的目标达成，并实现更大范围的社会目标[1]。
本次研究对于车联网数据的研究聚焦在产品开发、风险评估层面，根据上述新的产品形态，梳理了具体的数据需求，见表1，对于其他经营环节（如精准营销）的数据需求，不在本报告披露的范围内。测算组立足于目前车联网数据的现实情况，在确保数据质量和规模的前提下，最大可能地获取从人、从车的车联网数据，此外由于数据源和系统资源限制，本次研究中暂不涉及路网数据和天气数据，因此使用的车联网数据仅仅涵盖了表1中的部分数据项。
车联网数据应用不同于传统车险定价，涉及终端硬件、数据采集算法、数据压缩传输、数据清洗、数据建模等一系列复杂的过程，需要保险公司和车联网数据服务商达成共识，建立信任机制，共同搭建研究平台，汇聚各方数据和智慧资源，联合完成。
