12月6日，全国车险信息平台道路风险地图系统培训推广会在厦门成功召开。厦门银保监局筹备组成员张俊斌、中国保险信息技术管理有限责任公司（经国务院批准成立的直属中国银保监会管理的企业，以下简称“中国保信”）副总裁王哲、厦门市交警支队交通事故预防处理大队教导员叶赵谦、厦门市保险行业协会副会长兼秘书长李丽华出席了会议，参加会议的还有来自全国各地区保险行业协会（同业公会）代表以及厦门产险公司代表。会议发布了《厦门地区道路风险地图分析报告》，厦门日报、厦门晚报、厦门人民广播电台、厦门电视台等媒体记者对会议做了专题报道。
“全国道路风险地图系统”作为保险行业大数据的典型落地应用，在原厦门保监局的指导下，在厦门市保险行业协会与中国保信的通力配合下，于今年7月份在厦门正式上线试运行。作为首批试点地区，厦门保险业在基于“地点”的风险研究和应用方面，进行了全新的探索，取得了一定的成效。
“道路风险地图”基于标准化的车辆出险地点，描绘道路的风险画像，量化分析车辆运行生态中的环境风险，并与地图相结合，实现了道路风险的可视化展示与应用。该系统的上线将有利于厦门保险业从更高更广的视角进一步观察道路风险因素对车辆保险的影响，从而提高车险行业整体的风险识别和应用能力。
在系统上线后近4个多月的时间里，在中国保信的指导和协助下，厦门市保险行业协会牵头协调厦门各产险公司进一步加强数据质量的管理，提高了出险地点数据的可用性。厦门各产险公司大多采用了中国保信的标准地址库，出险地点数据质量较之前有了大幅提高。据统计，目前数据有坐标的比率在93%以上， 21家产险公司中有17家达到95%以上，其中12家已达到100%，为后续的系统应用提供了良好的数据基础。
会上，厦门银保监局筹备组成员张俊斌表示，下一步，厦门保险业将与中国保信进一步加强沟通交流，在该项目上引入更加全面的数据类型，实现更多维度下的车辆风险识别和研究，从而为行业提供更为广泛的风险数据参考。
（产险工作部）
厦门地区道路风险地图分析报告
2016年6月，随着全国商业车险改革综合型条款上线完成，新一代全国车险信息平台承担行业信息共享和风险识别的使命更加突出。为了进一步研究车辆行驶的“环境因素”对车辆保险的影响，2018年7月，厦门协会在保险监管部门的指导下，在中国保信公司的支持下，率先开展 “全国道路风险地图系统” 的试点工作，该系统已于2018年11月14日正式上线使用。
“全国道路风险地图系统”采用地理信息系统空间运算、大数据实时计算等技术，可以实现全国范围内道路及区域的风险可视化展示与应用，其独有的“层级”概念，将为大数据分析引入空间化的“风险地图+”模式，它以崭新的视角，让我们重新审视数据跨平台融合后的关联关系，我们认为，该系统的推广应用将从以下几个方面对行业产生积极的影响：
一、有助于建立行业统一的出险地址标准，行业数据由杂乱无序转变为精确有序。该系统将出险地点定义为“省-市-区（县）-道路（乡镇）-参照建筑物名称或距离参照建筑物N公里处”共五级，以车辆附近“参照建筑物”的形式将事故地点映射为地图上的一个信息点，每个点都对应地图上唯一的坐标，以此实现事故信息空间化，同时出险地点因为具有坐标而变得更加精准。该方案经试点验证，效果良好，极大的改善了之前数据中存在拼音、错别字的混乱状况，更为后续的数据应用打下良好的基础。
二、有助于道路风险识别由单一的定性分析转变为定性、定量多维度分析。保险公司的理赔人员由于查勘定损工作的需要，对所在城市的环境比较熟悉，虽然能够大概知道哪条道路经常发生事故，但是对于道路上具体发生了多少事故，发生哪种事故较多、每条道路由于发生事故而存在的风险是多少等详细数据，没有准确的统计数据。该系统应用后，将全面展示全国范围内各种维度下道路的风险分布情况，实现从“道路有风险”的单一定性认知转变为“道路风险是多少”的定性定量多维度分析。
三、有助于进一步扩展车险行业风险识别的维度，提升精细化管理能力。当前，车险定价以“车辆因素”、“人员因素”为主，通过车型车价、车辆关系人等相关的多项因子锁定车辆的风险及费率。基于道路风险地图系统的分析，行业可以进一步探索“道路环境”对车辆保险的影响，便于今后延伸车险行业在道路风险因子方向的研究和应用。尤其是在“车联网”发展态势日趋迅猛的情况下，“车辆运行时间”、“历史行驶轨迹”、“车辆运行状态”等因素，都将构成行业针对每一辆汽车“精细化承保和理赔”的重要依据，全新维度的风险识别，亦将成为保险公司提升风险精细化管理能力的重要途径。
四、有助于提升保险行业辅助社会治理的功能，衍生风险数据的跨行业共享和应用。基于保险行业对于风险数据天然的分析和洞察能力，形成全地域的道路和区域地图风险数据，向行业内外共享。一方面既有助于提升行业专业化形象，优化消费者对保险行业的认知和信任程度；另一方面可以协助交管、运管、市政等行业制定风险地段事后的整改方案和管控措施，不仅可以缩短交通管理机制的反射弧，减少人员伤亡和财产损失，还可以提升保险行业的经营管理水平。这也是保险行业积极参与社会环境治理的具体体现。
“全国道路风险地图系统”基于行业车险平台海量出险地点数据，能从车辆出险时间、空间、车辆种类、事故险种等十几个维度分析单维度、多维度关联条件下的道路风险分布情况，为车险行业承保端、理赔端的风险精细化管理等多业务方向提供数据支撑。
我们基于厦门市2018年7月1日至2018年11月1日的出险地点数据，根据全国道路风险地图系统风险值计算模型对厦门市不同维度下的道路风险进行了计算分析，模型中包括了案件密度、人伤案件占比、死亡案件占比、财损案件占比、单方案件占比、全损案件占比、火自爆案件占比、水淹案件占比、赔款金额区间等风险因子，形成了厦门地区的道路风险报告。
1、厦门市风险最高的10条道路
依据系统的分析，厦门市内共有39条高风险路段，其中排在前10位的如下表所示：
表1 厦门市道路风险排名Top10
2、湖里、思明、同安三区中高风险路段较多
从当前39条中高风险路段得出，中高风险路段在厦门各区分布不均匀，通过对比发现，湖里、思明、同安三个区相对于其他三个区的风险路段较多、分布密度较为集中。
图1 海沧区道路风险分布图 图2 湖里区道路风险分布图
图3 集美区道路风险分布图 图4 思明区道路风险分布图
图5 同安区道路风险分布图 图6 翔安区道路风险分布图
3、岛内的风险区域数量较多
将高、中、低风险的风险区块数量进行加和汇总后，形成了各区的风险数量汇聚图，如下图所示：
图7厦门市区域风险统计图
从风险区域数量分布情况来看，岛内的风险分布较为集中，保险公司的查勘定损资源及交通管理部门的日常资源可向这两区所在的岛内区域适当倾斜。
4、不同路段发生的事故类型不一样
（1）“机动车损失保险”风险最高的路段是403县道的孙坂北路与珩圣路交叉口附近。
（2）较容易发生“第三者责任保险”事故的路段是海沧区的新嘉路路段。
（3）“机动车全车盗窃保险”风险较高的路段共有6条，分别是：
表2“机动车全车盗窃保险”风险路段统计表
5、不同车辆种类易发生事故的路段不一样
（1）6座以下客车是城市道路行驶的主力军，因此，该风险分布情况与厦门六区整体的风险分布情况大致相同，各区“6座以下客车”风险路段展示图如下所示：
图8海沧区 图9湖里区
图10集美区 图11思明区
图12同安区 图13翔安区
（2）“6座以上中大型客车”容易发生事故的路段排名如下：
表3 “六座以上中大型客车”风险路段统计表
（3）“大型货车及挂车”容易发生事故的路段排名如下：
表4 “大型货车及挂车”风险路段统计表
6、“人伤事故”易发路段排名
在车辆的运行生态中，涉及车上人员、车辆、第三者人员及第三者财产，在所有的生态要素中，人员生命是最宝贵与无价的，因此，我们对于容易发生人伤事故的路段应引起足够的重视，下表为“人伤事故”高风险路段Top10:
表5 “人伤事故”风险路段统计表
根据“涉及人伤”的风险路段统计，保险行业可协助交管或路政部门进行深入分析，进一步研究风险路段人伤事故多发的原因，并进行相应的机制完善，例如：增加高风险警示提示牌等。
7、“夜间事故”易发路段排名
夜间出险存在多方面的原因，例如：车辆自身照明设备不足，道路照明设施缺乏，路面条件不好等等，都可能造成夜间事故的频发，下表为统计周期内易发生“夜间事故”的路段Top10:
表6 “夜间出险”风险路段统计表
从上表中，我们可以看出“会展二路”为夜间出险风险值最高的路段，该路段在地图上已呈现深红色，达到高风险级别，如下图所示：
图14“夜间出险”风险路段展示图
8、不同路段的事故大小不一样
（1）易发生小型事故（2000元以下赔款）的路段如下：
表7 “小型事故”风险路段统计表
（2）易发生中小型事故（2000元至5000元赔款）的高风险路段只有一个，是厦门市同安区同安出口(G15沈海高速东向)周边。
（3）易发生中大型事故（5000元至10000元赔款）的高风险路段有5条，分别是：
表8 “中大型事故”风险路段统计表
（4）易发生大型事故（10000元以上赔款）的高风险路段有5条，分别是：
表9 “大型事故”风险路段统计表
9、“单车事故”易发生的路段
单车事故易发生的高风险路段共有29条，其中排在前10位的路段如下：
表10 “单车事故”风险路段统计表
在29条高风险单车事故路段中，其中两条是夜间易发生的路段，分别是：会展二路周边和福建-厦门-思明区-西堤路与西堤南山路周边。
10、“夜间小客车”易发生事故的路段
单车事故易发生的高风险路段共有2条，分别是：
表11 “夜间小客车”风险路段统计表
11、“夜间货车及挂车”易发生事故的路段
夜间货车及挂车没有汇聚形成高风险路段，有两条中度风险路段，分别是：
表12 “夜间货车及挂车”风险路段统计表
12、夜间易发生“人伤事故”的路段
夜间发生的人伤事故，在地图上汇聚成了一条高风险道路，是在会展二路周边。
本文中分析内容仅选取了部分较为关注的维度进行了分析，随着系统的深入应用和研究，更多维度、更多有价值的分析内容将有待系统各类用户进一步发掘。
当前，系统实现了基于车险行业共享数据部分维度的道路风险识别与展示，未来可以充分发挥大数据分析和空间分析的优势，进一步挖掘基于“地点”数据的潜在价值，强化环境风险的有效识别和应用。
下一步我们将逐步引入气象、交管等多源数据，形成基于地点的各类专题图层，分类管理、多层关联、跨界分析，以风险可视化的方式进一步扩展分析维度，例如：不同级别的风雾雨等气象条件下，辖区内各路段的风险分布情况，甚至可以针对台风、暴雨等各种极端气象条件，形成受影响地区的风险分布地图，为行业的业务开展和减损止损提供数据参考。