在保险科技赛道,莫锌科技的突围并非偶然。当传统险企还在比拼“谁的网点多”“谁的折扣低”时,它已悄悄用数据与算法重构了车险的底层逻辑——让每一份保单都“长”出懂用户的“大脑”。

底层逻辑:从“产品中心”到“用户中心”的数据革命

传统车险的核心矛盾,是“一刀切”的产品与“千人千面”的需求之间的错配。而莫锌科技的破局点,在于将“用户思维”注入技术底层,用数据打破信息孤岛。

其自主研发的「车险智能决策中台」,就像一个“用户需求翻译官”:一方面,它接入200+维度的数据源——不仅有车主的驾驶行为(急刹次数、超速频率)、车辆属性(车龄、品牌、新能源类型),还有出行场景(通勤路线、高频时段、充电/加油习惯)。另一方面,它通过机器学习模型,将这些碎片化数据转化为可量化的“用户标签”:是“谨慎的新手”还是“经验丰富的老司机”?是“常跑长途的货运户”还是“夜间通勤的上班族”?

以新能源车主为例,系统会额外采集电池健康度(通过OBD设备或合作充电网络数据)、充电场景(家用桩/公共桩比例)、事故历史(是否涉及电池损伤)等数据,最终生成“三电系统风险指数”。“这个指数直接决定保障方案的侧重点——高风险用户会自动匹配电池延保,低风险用户则享受更低保费。”莫锌科技技术负责人解释。

动态定价:让“好行为”直接变现

“安全驾驶能省保费”——这在莫锌科技不是口号,而是由算法支撑的“动态折扣机制”。

车主通过手机APP或车载OBD设备,实时上传驾驶行为数据:急刹次数、超速时长、疲劳驾驶(连续驾驶4小时未休息)等20+指标,会被转化为“安全驾驶评分”(0-100分)。每月初,系统根据评分自动调整下月保费:评分90分以上,最高享35%折扣;评分低于70分,则可能上浮。“这不是惩罚,而是激励——我们发现,参与计划的车主季度事故率下降了27%。”风控团队负责人表示。

这种“行为定价”模式的背后,是一套复杂的强化学习算法。它不仅能识别“当前风险”,还能预测“未来风险”:比如某车主近期频繁在雨夜高速行驶,系统会提前推送“雨天驾驶安全课”,并在保费中隐含“短期风险溢价”,待其驾驶习惯改善后再回调。

理赔效率:用算法压缩“等待成本”

理赔慢,本质是流程中的“信息黑箱”与“人为干预”。莫锌科技的解决方案,是用算法让每个环节“透明可追踪”。

车主报案时,小程序引导拍摄3-5张事故照片,AI图像识别技术能在2秒内判断损伤部位(前保险杠/大灯/车门)、预估维修成本,并匹配对应的定损标准。查勘员接单后,系统基于LBS定位和实时路况,派单给最近的查勘员(城区平均8分钟抵达),同时同步车主“查勘员姓名、工号、预计到达时间”。

对于小额案件(5000元以下),系统自动审核:AI调取历史理赔记录、事故照片、车辆维修数据库,确认无异常后,赔款最快30分钟到账。“我们把‘人工审核’变成了‘算法校验’,既保证准确性,又提升效率。”理赔技术负责人说。

科技的温度:数据之外的人性设计

在莫锌科技,“技术”与“温度”从不是对立的。比如,针对老年车主,小程序开发了“语音填报”功能;为新手父母,默认勾选“儿童座椅险”;甚至在理赔提醒短信里,加入“最近天气转凉,注意保暖”的温馨提示。

正如创始人所说:“数据让我们‘懂’用户的需求,而温度让我们‘回应’需求的方式更柔软。”当科技不再是冰冷的工具,而是成为连接用户与服务的桥梁,车险便真正实现了从“保障”到“陪伴”的跨越。

从数据采集到算法建模,从动态定价到理赔优化,莫锌科技用技术证明:保险科技的终极竞争力,不是复杂的技术名词,而是“让用户感受到被理解”的能力。这或许才是它重新定义「省心车险」的底层密码。