pay as you go：當程式設計師盯上了車險

車險可能是這個世界最不合理的保險之一。如果你每天坐公交上下班，只是週末偶爾出去玩玩，一週開不了兩百公里，一年開不了幾十次的話，你還是需要支付和那些天天開車，一年開好幾萬公里的車主幾乎相同的保險費用。這非常的不合理 —— 正常的風險評估下，如果其他因素變化不大（比如說駕駛技術），你是屬於風險非常小的客戶 —— 開的里程越小，次數越少，出事故的機率就越小。因而，保費應該更少。

有沒有可能讓保費和出行的里程掛鉤？讓出行少的客戶受益？

好想法。但問題是不好操作 —— 這意味著保險公司需要精確地監控使用者的駕駛行為。如果無法獲取使用者每天，每個月的行駛里程，那麼，按里程付保費就無從談起。因此，傳統的保險公司鮮有按行駛里程來計算客戶的保費，即便有，也是很粗略地讓客戶估計一個使用的區間，然後要求客戶在每次保養時，上傳保養報告，來獲取近幾個月來實際的里程數。

無法精確測量制約了保費和里程掛鉤的行為。

另一個讓傳統保險公司不願意將保費和里程掛鉤的原因是這會影響他們的收入。按照保險公司的一般定義，開車出行較少的客戶是黃金客戶 —— 他們保費高，使用少，還太不抱怨，忠誠度高（像不像找物件的黃金選擇程式設計師 —— 賺得多，花的少，脾氣還好？）。那些經常開車的客戶，每次續保的時候會經常威脅換保險以獲取對自己最有利的條款和保費；而那些不經常開車的客戶，續保時也懶得折騰，你說啥就是啥。

多扯兩句。對於忠誠度高的客戶，保險業（包括一些其他商業）的通常做法是：只要不引發忠誠度顯著降低，能薅多少羊毛就薅多少。所以，它們會給別的客戶更多的折扣，優惠以及禮品，但忠誠度高的客戶不但沒有，對應的費用甚至更高。

所以，要想 pay as you go，靠傳統保險業自我革命是不可能的。它們既下不了這個手，還沒有這個能力。

好在這個世界有程式設計師這個不斷挑戰不合理的舊秩序的群體。他們願意思考，把「為什麼不能」變成一個個可能。

如何精確地測量使用者行駛的里程？我們知道汽車都有 OBD 系統（OnBoard Diagnostics）。那麼，可不可以透過讀取車載的 OBD 系統獲取資訊來達到這個目的？

可以。讀取 OBD 資訊並將其傳送到手機上的裝置存在了很久，並不新鮮，所以這行得通。只要給使用者免費提供一個裝置，和使用者手機的藍芽連線，透過手機的網路傳送資料，似乎就可以解決這個問題。

但是，使用者沒有智慧手機怎麼辦（目前可能性很小）？使用者不會安裝 app 怎麼辦？使用者解除安裝了 app 怎麼辦？使用者手機的系統被 hack 了（導致資料傳送異常）怎麼辦？使用者不會使用藍芽連線怎麼辦？使用者的手機沒電了怎麼辦？使用者換手機了怎麼辦？使用者的手機丟了，壞了怎麼辦？使用者的家人/朋友開車怎麼辦？

要想安全穩定實時地傳送里程資料，這並不是最佳的解決之道。

那麼，提供一個裝置，能夠讀取 OBD 資訊，並透過自身的行動網路直接傳送資料如何？

相比前一個方案，這個方案把上述的問題都化解了。我們依舊需要考慮硬體的穩定性，以及傳輸的安全性，不過這兩個問題前一個方案也有。當然，天下沒有免費的午餐，新方案帶來了硬體成本的增加（至少需要 4G LTE 晶片），以及執行成本的增加（每個月有一筆運營商的網路費用）。不過如果這能做成一個 business，這些成本的增加都可以攤銷到客戶每個月的保費之中。

這樣下來，保費和里程掛鉤的技術障礙就解決了。那麼，如何對客戶進行風險評估呢？畢竟，保費不能僅僅跟里程掛鉤，還受到其他因素的影響。傳統車險公司還會收集這些資訊來確定保險的價格：

客戶是否為好司機（good driver）：透過客戶的年齡，首次獲取駕照的時間，過去三年出險的記錄，職業等資訊來判定。

存車環境是否安全。透過居住和工作的區域是否犯罪率，事故率；住所是否有車庫或者私家停車場地來判定。

主要通勤的路段是否安全：透過使用者主要駕駛的區域的事故率來判定。

我們先說如何判斷是否是好司機。過去三年的出險記錄是很重要也是很精準的資訊，畢竟保險的風險評估是透過過去預測未來。然而，年齡，獲取駕照時間，職業等是模糊的，只具有統計意義的引數，並不直接和司機本人掛鉤。作為一個群體，程式設計師一般而言性格隨和，駕駛習慣良好，是好司機；但具體到個體，也有路怒成癖或者疲勞駕駛的程式設計師司機，他們並非好司機。所以，唯有獲取到客戶真正的駕駛習慣，才能精準測算一個客戶達到好司機的程度。

在如今這樣一個透過機器學習，從使用者的上網習慣就能推測出其性別，年齡段，喜好等等的時代，精確判斷一個客戶是否是好司機，並非 mission impossible。我們只要獲取相關的資料，就能透過某種模型獲得很不錯的結果。

老司機告訴我們，起步穩，加速緩，併線少，勻速行車，和車流保持相同的速度，和前車保持足夠的距離，這都是好司機的特徵。那麼我們怎麼獲取這些資訊呢？

答案是 OBD + GPS。OBD 能夠得到很多實時的資料 —— 車速，油耗，發動機轉速，剎車狀態等等，再結合 GPS 不斷提供的座標，我們應該可以構建一個模型，分析出當前開車的司機的駕駛的好壞。甚至，累積一段時間的資料後，根據一些行為習慣的差別，我們還能分辨出來當前行為習慣下的司機是誰（一般一個家庭會有多個人開車，這些人會成為保險中的註冊司機）。

此外，透過 OBD + GPS，再結合精確地地圖服務（比如說 mapbox），我們還可以準確地獲得使用者的存車環境，主要通勤的路段，停車所在的物業（住宅？寫字樓？酒店？醫院？商場？等等）。結合其他資料（某個地區的犯罪率，某個路段的事故率），一個完整的，實時更新的司機風險狀態的模型就可以搭建了。

這還只是某一輛車輸出的資料。如果使用者足夠多，形成一個類似於 waze 的網路（或者和 waze 這樣的公司合作），除了為司機進行風險評估外，還可以為道路提供更精準，更實時的風險評估。畢竟，單個司機的好壞只是整個風險評估的一環，當前的路況，周圍司機的駕駛習慣，是更重要的資料 —— 前方發生的車禍，驟然增多的車流，時快時慢的車流速度，都會大大影響當下的行駛風險。如果能夠將這樣的分析再反饋回用戶，幫助使用者規避風險大的路段，那麼可以進一步降低行駛風險，從而降低使用者的保費。

到目前為止，似乎車險的 pay as you go 的模式無論在技術上還是市場上都相當可行。但是不要忘了，保險業還是一個受政策影響非常嚴重的行業。政府會制定一系列規則（regulation）保證整個系統正常運轉（雖然這些規則並不完全正確或者符合時代）。比如，pay as you go 顯然和車輛在註冊期間需要持續上保險是悖逆的。我如果一週只開兩天車，只為那兩天付費，怎麼保證保險的延續性（以符合政策）？還有，別忘了，政府一般還會強制某些基本的保險必須涵蓋，這些，目前而言，是沒法完全 pay as you go 的。

所以，我們需要一個折中的方案：基本的保費（固定費用） + 行駛每公里的保費 x 行駛里程 x 風險因子。這樣，既遵循了法規，又為使用者節省了保費。

這便是 metromile 採用的 business model。

這家總部在舊金山的公司成立於 2012 年，經過四年的耕耘，今年開始大放異彩，9月份拿到了 1。9 億美金的風投（包括國內太平洋保險的投資）。當朋友前兩天把這家公司介紹給我時，我立刻註冊了他的保險服務並終止了使用了兩年的 farmers 車險。之前，我算是一個 good driver，兩輛車合計的保費一個月要 $179。在使用 metromile 後，我兩輛車的基本保費合計 $65，然後每輛車每英里 3-4 分錢。按照我目前每月的里程，我的保費大概在 100 元以下。這是一筆非常可觀的節省，幾乎是之前保費的一半！更重要的是，我還把新的保險的免賠額從之前 $1000 降到了 $250！要不是我太太 2015 年初出過一次險，我兩輛車的保費甚至可以低於 $90。而且，根據我們之前的分析，如果保險公司能夠透過學習，不斷降低客戶出行的風險，那麼這個保費還有巨大的下降空間。

我們做個簡單的預測。根據 wikipedia 的資料（

https：//

en。wikipedia。org/wiki/P

assenger_vehicles_in_the_United_States

）， 2013年美國私家車輛的保有量是 2。55 億。根據 DMV 的粗略統計，每 60s 就會發生一起交通事故，全年下來超過 500 萬次事故。如果透過技術手段把每年的事故率降低一半，到 250 萬次事故。考慮到並非所有事故都會走保險（走保險意味著保費增加，如果修車成本在在免賠額附近，客戶不太會走保險），我們假定 80% 的事故走保險，走保險的事故平均處理花費是 10000 美元的話，那麼一年的出險成本是 200 億美元。如果走網際網路銷售的渠道，可以免除保險經紀人這個本身就沒有太多附加價值的中間環節，那麼就省卻了很大一筆人員成本和銷售成本。在此基礎上，如果我們把毛利率設定在 60%，那麼需要一年收入 500 億美元 —— 這意味著每輛車每月 17 美元的保費就可以養活一家新型的保險公司。

這個價格要遠遠低於市面上任何一家車險公司！甚至比 metromile 的價格還要低上很多！

不過，即便 metromile 們有著碾壓傳統車險公司的技術優勢，他們也無法立刻吃光傳統車險公司的市場。橫亙在路上的還有也許已經不合時宜的法律法規。單單美國，州和州的法律就千差萬別，需要一個個擊破，更別說全球市場了。這和其他消費級的產品，比如說 iPhone，本質上有所不同。因此，在中國市場上，本土的創業者在這個領域還有不少機會。

metromile 使用起來非常簡單，輸入你的名字和住址後，它就能自動把你的個人資訊和車輛資訊從 DMV 中 pull 出來，簡單幾步後就註冊成功：

之後你只需要撤銷之前的車險就可以了。metromile 會給你郵寄插在 OBD 上的裝置 —— pulse，在此期間，你的保險只需要繳納基本保費。拿到 pulse 並安裝後，每次你開車的所有資訊都可以在它的網站和 app 裡監控到。

最後，談談我對 metromile 們的擔憂。擔憂而已，並不會影響我的行為。我依舊是 metromile 的擁躉。

最大的擔憂是隱私保護。你的一切出行的資料，都被第三方掌握。如果結合詳細的地圖資訊，它們甚至可以推測出你出行的目的（intention）。你什麼時候上班，什麼時候去醫院看病，每週健身的頻率，經常約見的朋友的家庭住址，週末帶著孩子常去的地方，都一目瞭然。甚至，如果一個區域有足夠多的家庭使用這樣的保險，它還能進一步發掘出人和人之間的關係，細思恐極。

這是網際網路行業的通病。想想你每天使用的打車軟體 —— 它輕易可以學習到你的家庭和工作地址，知道你經常活動的區域，甚至喜愛的餐廳，酒店，購物場所。說真的，這些軟體可能比你的家人更加了解你，甚至比你自己更瞭解你。

你看，大話西遊裡菩提跟至尊寶說：你昏迷中叫了晶晶九十八次，還有一個名字叫紫霞的你叫了七百八十四次。至尊寶自己都道不清楚的糊塗賬，被菩提用「大資料」破解了。