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提升道路交通安全,助力交警高效执法:大数据产品还能这样用

  本期要点:数据和分析产品可以帮助交管部门更加安全、高效地维护道路通畅和交通安全

  交通违章罚单生成工具,不仅提升交警开具交通罚单效率和准确率,还使交警能实时查询肇事者的其它犯法行为,从而在有意识地保护自身安全的同时,可以协助抓捕在逃罪犯。

  交通事故录入工具可以帮助交警既快速又准确的记录交通事故关键细节,既快又准地处理交通事故,迅速恢复道路通畅;交通事故自助报告平台让涉事驾驶员通过线上平台向交警报告轻微交通事故的自行处理细节。

  交通事故分发平台可以近实时地将交通事故报告输送到受理事故索赔案件的保险公司,使得保险公司第一时间准确掌握事故情况,对案件做出快速公平的处理。

  借助交通事故报告数据,以及保险公司的交通事故理赔数据,分析道路交通事故的发生频率和严重度,可以帮助交管部门识别和评估不同路段、车辆、驾驶人和运营公司的风险程度,使用不同的监管手段来主动降低风险。

  有些人对和专业数据公司合作有一些偏见,认为应该对接“直客”才能保证数据的合规应用。事实上“专业人做专业事”,专业数据公司能够更好地把数据合规应用的价值最大化。

  根据当前中国的数据产业监管制度,到现在为止大数据产业都还不知道什么能做、什么不能做,大数据产业管理制度的进一步明确和细化是产业健康发展的保护伞。

  中国的数据基础设施的建设相对薄弱,公共数据、政府服务民生所积累的数据,迄今为止还处于非常零散的状态。

  数据在中国市场的应用还处于热闹多于实干的初期,充分释放出数据和分析能为社会带来价值,将是一个长期、艰难但同时大有可为的方向。

  嘉宾简介

  

  吕晓辉,律商联讯风险信息公司(励讯集团旗下公司)中国区董事总经理 ,13年专注于开拓数据和分析在保险行业的应用。

  您在前文中提到,交管数据价值很大。律商风险在利用这类数据服务银行、保险的客户之外,是否还为生成这类数据的交通警察,开发了帮助他们更好地维护道路通畅和交通安全的数据和分析产品?

  吕晓辉:律商风险向美国各个地区的交警提供了一系列的信息化服务工具,帮助他们更加安全、高效地维护道路通畅和交通安全。首先,律商风险为交警提供了交通违章罚单生成工具,可以在很短时间内生成清晰易懂、易被执行的罚单。在开具罚单时,律商风险还能够后台实时查询肇事者的其它犯法行为,使得交警可以在有意识地保护自身安全的同时,协助抓捕在逃罪犯。其次,律商风险免费为交警提供交通事故报告生成、分发和分析工具箱,目前已经为美国各地800多个地方警察局所采用,成为美国交警机构的首选。再次,在交警之外,律商风险还为其它警察部门提供居民自助报案和分析工具,让居民可以线上提供偷窃、抢劫、霸凌等案件细节,根据这些案件细节,以及其它相关数据,律商风险协助警方预判同一违法分子下一次作案的时间和地点,使得警力可以有的放矢的现场拦截违法行为。一个很好的例子给大家分享:在美国某地区发生了加油站的连环抢劫案。律商风险通过分析数据发现,犯罪分子总是在夜里11、12点左右,集中性的在某个地点附件抢劫,所以建议警察精准部署警力,在夜里相同时间去蹲守已经被抢劫过的加油站附近的几个加油站,果然很快就逮住了这个惯犯。

  最后,律商风险根据我们数据分析的结果为警察提供培训。我们根据数据发现规律:事故和案件是怎么发生的?应该怎样去应对这些规律?我们不仅是“授人以鱼”,更是“授人以渔”,教他们怎样去分析数据,怎样去识别新的规律性特征,这样就更加提高了警察的工作效率,让他们可以用更少的时间办更多的事,更好的服务民众。

  能否请您详细分享一下,律商风险为交警提供交通事故报告生成、分发和分析工具,是如何为交警和社会创造价值的?

  吕晓辉:通过便捷的交通事故报告生成工具,交警可以既快速又准确的将交通事故关键细节记录下来,比如涉事车辆和人的损伤情况、事故发生时车辆行驶方向和速度、道路及交通信号状况、甚至光照及天气状况。有了这些记录工具,事故的处理和责任判断就变得既快又准。交警可以在更短时间内恢复道路通畅,既有效规避了交通事故导致的道路拥堵,又缩短了涉事人员和自身暴露在事故现场车流中的时间、保护了相关方的人身安全。对于一些轻微事故,涉事方之间可以自行协调解决,然后各自向保险公司索赔。律商风险向美国各地交管部门提供了自助平台,让涉事驾驶员通过线上平台向交警报告事故细节。交警在收到各涉事方提交的情况之后,根据平台所提供的事故发生时间和地点的交通状况、现场录像等辅助信息,对事故的责任做出判断,并生成交通事故报告。在国内,交警有权力做事故责任认定,此时对于那些交警不去现场的事故,有这样一个消费者自主事故上报工具就显得愈发重要。无论是交警在事故现场生成的报告,还是利用消费者自助报告信息生成的报告,都可以实时输送到受理事故索赔案件的保险公司,使得车险和意外险公司可以尽可能准确地掌握事故现场的情况,对案件做出快速公平的处理。这一过程在美国在没有律商风险搭建的事故报告输送平台之前,往往都是保险公司在接到投保人报案之后,向交警购买纸质报告。这就引发了一系列的问题。保险公司需要手工向交管部门发起事故报告查询;交管部门需要花费人力响应保险公司的请求,把纸质报告寄到保险公司去,一来一去平均要6、7天时间;消费者在报案后,需要等保险公司更长的时间才可以启动事故赔付,严重耽搁从事故中恢复的进度。律商风险的信息化手段可以让这6、7天的过程转化为近实时的过程,极大地提高保险公司快速、准确地处理索赔案件,提高对消费者的服务能力,同时也极大降低了交警应对保险公司的事故报告查询需求所投入的人力物力。另外,律商风险还提供一系列的大数据分析工具,帮助地方交警进行综合分析,例如我管的这一个镇、一个县的道路上面到底什么地方容易出事,什么原因容易出事、我该怎样部署我的警力,怎样优化我的交通信号,降低事故,从而提升道路通畅和交通安全。这一点上就更加展现了律商风险深度的数据化分析能力。更进一步,律商风险借助交管部门的交通事故数据,以及保险公司的交通事故理赔数据,分析道路交通事故的发生频率和严重度,可以帮助交管部门识别和评估不同路段、车辆、驾驶人和运营公司的风险程度,从而使用不同的监管手段来主动降低风险。

  在美国,律商风险是交管与车险公司的数据连接方,运用交管数据不仅创造了社会价值,而且提升了道路交通安全,那么美国的交管数据的使用和交易是如何管理的呢?

  吕晓辉:在美国交管数据受《驾驶员隐私保护法》的监管。该法案限制披露和使用驾照信息、交通违章记录和各州机动车辆管理局(DMVs)收集的其他个人信息。机动车辆管理局不可以披露驾驶员信息,除非信息申请人提供驾驶员的书面授权,同意向其公开相关信息,或者符合下面的几个例外情况,才可以披露驾驶员信息:

  验证驾驶员提供的个人信息准确性;

  与保险承保和理赔活动相关的用途;

  与机动车辆安全、盗窃、排放检测和产品召回相关的用途;

  这样的法律表述方式,很明确的告诉我们“为”与“不为”,让律商风险这样的数据应用开发方有清晰的框架和边界,这点很重要,也是很多国家数据监管方在向成熟演变的方向。合法获得驾驶员信息的公司想要再度披露某个驾驶员的信息的行为也是被限制的,再披露的行为必须仅限于与首次披露时相同的目的。比方说一个保险公司因为承保,获得了驾驶员相关信息,那么这个保险公司仅能在用于保险、承保、理赔相关目的时可以再披露。并且任何再披露记录都必须存档五年的时间以备审计。在合规的前提下,律商风险和美国50个州的机动车辆管理局达成商业合作,将驾照、交通违章记录等数据应用于保险行业的承保和理赔流程的各个业务环节,并代理交管部门从保险公司客户端收取数据费用。

  律商风险为保险行业带来的价值在于利用大数据技术和分析能力,使交管数据发挥了巨大价值。首先,律商风险的交管数据交易门户解决了50个州各地交管和各家保险公司之间的多对多的数据对接,为300多家车险公司提供了一站式查询接口,方便地查询每一个驾驶员的全国事故和违章历史。其次,律商风险提供交管数据的标准化服务来方便保险公司更好的应用各地交管的多样化的事故和违章原始数据。再次,律商风险采集了来自于各地法院和其它政府机构的公共记录数据来进一步丰富交通违章数据,协助保险行业准确掌握消费者的驾驶行为风险,有效防范保费渗漏。最后,律商风险借助其深厚的保险行业数据和分析能力,准确测算各类事故和违章行为对于车险赔付风险的区分能力以及对于保费的影响,从而使保险公司能够方便地将违章驾驶数据应用于定价和核保。交管信息更好地被车险行业所利用,通过对车险保费的调节,使得驾驶行为好的驾驶员获得了更加优惠的保费,而高风险驾驶员需要支付更高的保费,利用经济杠杆促进了驾驶员的安全驾驶,有效提升了交通安全。我知道,在中国市场上,有些人对和专业数据公司合作有一些偏见,他们认为只有直接利用数据的所谓“直客”,才是数据的合理合法用户,和直客的对接才能保证数据的合规应用。我上面所举的例子恰好证明了专业数据公司的价值所在。“专业人做专业事”,专业数据公司能够更好地把数据合规应用的价值最大化。

  有人说,在中国市场上,并没有很成熟的专门提供风控产品的大数据企业。您觉得这个判断是否正确?为什么?

  吕晓辉:这个判断是对的。中国有一些本土的公司,国营的、民营的都有,也有一些外资公司在中国参与到大数据产业里面来。但迄今为止还没有一家公司能成为像律商风险、益百利这样在全球市场领先的、专业的行业领头羊。究其原因,我想主要有三个方面:第一,根据当前中国的数据产业监管制度,到现在为止大数据产业都还不知道什么能做、什么不能做。大家理解的角度也各不相同,所以大数据产业管理制度的进一步明确和细化是产业健康发展的保护伞。第二,数据基础设施的建设相对薄弱,公共数据、政府服务民生所积累的数据,迄今为止还处于非常零散的状态。可能部分政府机构做了一些垂直性的整合,但是成规模、跨地域的、跨政府机构的整合还没有出现。怎样创造一个合适的价值机制,使得政府来源数据能够被市场的力量所整合,从而为中国数字经济的发展提供坚实的数据基础,这点非常重要,但目前在中国还没有出现。第三,数据的市场应用还处于热闹多于实干的初期。除了极少数行业之外,绝大多数行业对于数据应用还处于一个粗浅的、甚至是观望阶段。哪怕是我特别熟悉的以数据为身家性命的保险行业,其实对于数据的挖掘和应用也还处于一个刚起步的阶段。所以政府利用监管力量,大数据产业利用市场力量,来教育潜在需求方,培育他们的需求,让他们充分意识到数据和分析能为他们带来的巨大价值,并有效地将数据的价值充分释放出来,将是一个长期、艰难但同时大有可为的努力方向。

责任编辑:陈近梅

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