道路风险地图系统是保险业运用大数据模型赋能车险风控的典型实践。在中国银保信统一部署下，陕西保协整合交管与保险理赔数据，基于时间、空间、险种、赔款金额、是否人伤、水淹车等十余个维度构建车险理赔数据集，通过机器学习算法预测道路风险值，实现风险可视化。
核心功能： 系统以百分制量化每条道路的风险水平。2024年陕西共识别高风险路段1301条、中风险24210条，西安、咸阳占比最高。风险排名首位的宝鸡市某路段全年发生人伤事故103起，赔款金额达418.45万元。针对人伤、水淹等特定风险类型，系统可独立建模，输出专项风险图谱——2024年全省水淹事故2365笔，14条中度风险路段集中于宝鸡，为汛期主动预警提供依据。
行业价值： 一是建立统一出险地址标准，将地名录入由“口语化、方言化”转为结构化数据，解决车险理赔信息质量参差的问题；二是从定性认知转向定量分析，实现“道路风险是多少”的精准刻画；三是风险排查从被动响应转向主动干预。2025年某保险公司据此锁定周至县310国道15公里路段（覆盖20.6万人），识别23+3个重点隐患点位，通过增设补光灯、反光膜等设施，针对性治理行人横穿、视距受阻等典型风险。
延伸意义： 风险地图同时向交管、运输部门开放，辅助事故黑点治理与道路规划。其数据共享模式也为行业积累了“风险因子库”，为车险差异化定价和防灾减损服务提供底层支撑。下一步需突破跨机构数据孤岛，依托隐私计算扩大数据来源，并将经验从车险复制到非车领域。
发布者：保险日报，转转请注明出处：https://www.insurdaily.com/archives/6765.html
微信扫一扫 
