pay as you go：当程序员盯上了车险

车险可能是这个世界最不合理的保险之一。如果你每天坐公交上下班，只是周末偶尔出去玩玩，一周开不了两百公里，一年开不了几十次的话，你还是需要支付和那些天天开车，一年开好几万公里的车主几乎相同的保险费用。这非常的不合理 —— 正常的风险评估下，如果其他因素变化不大（比如说驾驶技术），你是属于风险非常小的客户 —— 开的里程越小，次数越少，出事故的概率就越小。因而，保费应该更少。

有没有可能让保费和出行的里程挂钩？让出行少的客户受益？

好想法。但问题是不好操作 —— 这意味着保险公司需要精确地监控用户的驾驶行为。如果无法获取用户每天，每个月的行驶里程，那么，按里程付保费就无从谈起。因此，传统的保险公司鲜有按行驶里程来计算客户的保费，即便有，也是很粗略地让客户估计一个使用的区间，然后要求客户在每次保养时，上传保养报告，来获取近几个月来实际的里程数。

无法精确测量制约了保费和里程挂钩的行为。

另一个让传统保险公司不愿意将保费和里程挂钩的原因是这会影响他们的收入。按照保险公司的一般定义，开车出行较少的客户是黄金客户 —— 他们保费高，使用少，还太不抱怨，忠诚度高（像不像找对象的黄金选择程序员 —— 赚得多，花的少，脾气还好？）。那些经常开车的客户，每次续保的时候会经常威胁换保险以获取对自己最有利的条款和保费；而那些不经常开车的客户，续保时也懒得折腾，你说啥就是啥。

多扯两句。对于忠诚度高的客户，保险业（包括一些其他商业）的通常做法是：只要不引发忠诚度显著降低，能薅多少羊毛就薅多少。所以，它们会给别的客户更多的折扣，优惠以及礼品，但忠诚度高的客户不但没有，对应的费用甚至更高。

所以，要想 pay as you go，靠传统保险业自我革命是不可能的。它们既下不了这个手，还没有这个能力。

好在这个世界有程序员这个不断挑战不合理的旧秩序的群体。他们愿意思考，把「为什么不能」变成一个个可能。

如何精确地测量用户行驶的里程？我们知道汽车都有 OBD 系统（OnBoard Diagnostics）。那么，可不可以通过读取车载的 OBD 系统获取信息来达到这个目的？

可以。读取 OBD 信息并将其发送到手机上的设备存在了很久，并不新鲜，所以这行得通。只要给用户免费提供一个设备，和用户手机的蓝牙连接，通过手机的网络发送数据，似乎就可以解决这个问题。

但是，用户没有智能手机怎么办（目前可能性很小）？用户不会安装 app 怎么办？用户卸载了 app 怎么办？用户手机的系统被 hack 了（导致数据发送异常）怎么办？用户不会使用蓝牙连接怎么办？用户的手机没电了怎么办？用户换手机了怎么办？用户的手机丢了，坏了怎么办？用户的家人/朋友开车怎么办？

要想安全稳定实时地发送里程数据，这并不是最佳的解决之道。

那么，提供一个设备，能够读取 OBD 信息，并通过自身的移动网络直接发送数据如何？

相比前一个方案，这个方案把上述的问题都化解了。我们依旧需要考虑硬件的稳定性，以及传输的安全性，不过这两个问题前一个方案也有。当然，天下没有免费的午餐，新方案带来了硬件成本的增加（至少需要 4G LTE 芯片），以及运行成本的增加（每个月有一笔运营商的网络费用）。不过如果这能做成一个 business，这些成本的增加都可以摊销到客户每个月的保费之中。

这样下来，保费和里程挂钩的技术障碍就解决了。那么，如何对客户进行风险评估呢？毕竟，保费不能仅仅跟里程挂钩，还受到其他因素的影响。传统车险公司还会收集这些信息来确定保险的价格：

• 客户是否为好司机（good driver）：通过客户的年龄，首次获取驾照的时间，过去三年出险的记录，职业等信息来判定。
• 存车环境是否安全。通过居住和工作的区域是否犯罪率，事故率；住所是否有车库或者私家停车场地来判定。
• 主要通勤的路段是否安全：通过用户主要驾驶的区域的事故率来判定。

我们先说如何判断是否是好司机。过去三年的出险记录是很重要也是很精准的信息，毕竟保险的风险评估是通过过去预测未来。然而，年龄，获取驾照时间，职业等是模糊的，只具有统计意义的参数，并不直接和司机本人挂钩。作为一个群体，程序员一般而言性格随和，驾驶习惯良好，是好司机；但具体到个体，也有路怒成癖或者疲劳驾驶的程序员司机，他们并非好司机。所以，唯有获取到客户真正的驾驶习惯，才能精准测算一个客户达到好司机的程度。

在如今这样一个通过机器学习，从用户的上网习惯就能推测出其性别，年龄段，喜好等等的时代，精确判断一个客户是否是好司机，并非 mission impossible。我们只要获取相关的数据，就能通过某种模型获得很不错的结果。

老司机告诉我们，起步稳，加速缓，并线少，匀速行车，和车流保持相同的速度，和前车保持足够的距离，这都是好司机的特征。那么我们怎么获取这些信息呢？

答案是 OBD + GPS。OBD 能够得到很多实时的数据 —— 车速，油耗，发动机转速，刹车状态等等，再结合 GPS 不断提供的坐标，我们应该可以构建一个模型，分析出当前开车的司机的驾驶的好坏。甚至，累积一段时间的数据后，根据一些行为习惯的差别，我们还能分辨出来当前行为习惯下的司机是谁（一般一个家庭会有多个人开车，这些人会成为保险中的注册司机）。

此外，通过 OBD + GPS，再结合精确地地图服务（比如说 mapbox），我们还可以准确地获得用户的存车环境，主要通勤的路段，停车所在的物业（住宅？写字楼？酒店？医院？商场？等等）。结合其他数据（某个地区的犯罪率，某个路段的事故率），一个完整的，实时更新的司机风险状态的模型就可以搭建了。

这还只是某一辆车输出的数据。如果使用者足够多，形成一个类似于 waze 的网络（或者和 waze 这样的公司合作），除了为司机进行风险评估外，还可以为道路提供更精准，更实时的风险评估。毕竟，单个司机的好坏只是整个风险评估的一环，当前的路况，周围司机的驾驶习惯，是更重要的数据 —— 前方发生的车祸，骤然增多的车流，时快时慢的车流速度，都会大大影响当下的行驶风险。如果能够将这样的分析再反馈回用户，帮助用户规避风险大的路段，那么可以进一步降低行驶风险，从而降低用户的保费。

到目前为止，似乎车险的 pay as you go 的模式无论在技术上还是市场上都相当可行。但是不要忘了，保险业还是一个受政策影响非常严重的行业。政府会制定一系列规则（regulation）保证整个系统正常运转（虽然这些规则并不完全正确或者符合时代）。比如，pay as you go 显然和车辆在注册期间需要持续上保险是悖逆的。我如果一周只开两天车，只为那两天付费，怎么保证保险的延续性（以符合政策）？还有，别忘了，政府一般还会强制某些基本的保险必须涵盖，这些，目前而言，是没法完全 pay as you go 的。

所以，我们需要一个折中的方案：基本的保费（固定费用） + 行驶每公里的保费 x 行驶里程 x 风险因子。这样，既遵循了法规，又为用户节省了保费。

这便是 metromile 采用的 business model。

这家总部在旧金山的公司成立于 2012 年，经过四年的耕耘，今年开始大放异彩，9月份拿到了 1.9 亿美金的风投（包括国内太平洋保险的投资）。当朋友前两天把这家公司介绍给我时，我立刻注册了他的保险服务并终止了使用了两年的 farmers 车险。之前，我算是一个 good driver，两辆车合计的保费一个月要 $179。在使用 metromile 后，我两辆车的基本保费合计 $65，然后每辆车每英里 3-4 分钱。按照我目前每月的里程，我的保费大概在 100 元以下。这是一笔非常可观的节省，几乎是之前保费的一半！更重要的是，我还把新的保险的免赔额从之前 $1000 降到了 $250！要不是我太太 2015 年初出过一次险，我两辆车的保费甚至可以低于 $90。而且，根据我们之前的分析，如果保险公司能够通过学习，不断降低客户出行的风险，那么这个保费还有巨大的下降空间。

我们做个简单的预测。根据 wikipedia 的数据（https://en.wikipedia.org/wiki/Passenger_vehicles_in_the_United_States）， 2013年美国私家车辆的保有量是 2.55 亿。根据 DMV 的粗略统计，每 60s 就会发生一起交通事故，全年下来超过 500 万次事故。如果通过技术手段把每年的事故率降低一半，到 250 万次事故。考虑到并非所有事故都会走保险（走保险意味着保费增加，如果修车成本在在免赔额附近，客户不太会走保险），我们假定 80% 的事故走保险，走保险的事故平均处理花费是 10000 美元的话，那么一年的出险成本是 200 亿美元。如果走互联网销售的渠道，可以免除保险经纪人这个本身就没有太多附加价值的中间环节，那么就省却了很大一笔人员成本和销售成本。在此基础上，如果我们把毛利率设定在 60%，那么需要一年收入 500 亿美元 —— 这意味着每辆车每月 17 美元的保费就可以养活一家新型的保险公司。

这个价格要远远低于市面上任何一家车险公司！甚至比 metromile 的价格还要低上很多！

不过，即便 metromile 们有着碾压传统车险公司的技术优势，他们也无法立刻吃光传统车险公司的市场。横亘在路上的还有也许已经不合时宜的法律法规。单单美国，州和州的法律就千差万别，需要一个个击破，更别说全球市场了。这和其他消费级的产品，比如说 iPhone，本质上有所不同。因此，在中国市场上，本土的创业者在这个领域还有不少机会。

metromile 使用起来非常简单，输入你的名字和住址后，它就能自动把你的个人信息和车辆信息从 DMV 中 pull 出来，简单几步后就注册成功：

之后你只需要撤销之前的车险就可以了。metromile 会给你邮寄插在 OBD 上的设备 —— pulse，在此期间，你的保险只需要缴纳基本保费。拿到 pulse 并安装后，每次你开车的所有信息都可以在它的网站和 app 里监控到。

最后，谈谈我对 metromile 们的担忧。担忧而已，并不会影响我的行为。我依旧是 metromile 的拥趸。

最大的担忧是隐私保护。你的一切出行的资料，都被第三方掌握。如果结合详细的地图信息，它们甚至可以推测出你出行的目的（intention）。你什么时候上班，什么时候去医院看病，每周健身的频率，经常约见的朋友的家庭住址，周末带着孩子常去的地方，都一目了然。甚至，如果一个区域有足够多的家庭使用这样的保险，它还能进一步发掘出人和人之间的关系，细思恐极。

这是互联网行业的通病。想想你每天使用的打车软件 —— 它轻易可以学习到你的家庭和工作地址，知道你经常活动的区域，甚至喜爱的餐厅，酒店，购物场所。说真的，这些软件可能比你的家人更加了解你，甚至比你自己更了解你。

你看，大话西游里菩提跟至尊宝说：你昏迷中叫了晶晶九十八次，还有一个名字叫紫霞的你叫了七百八十四次。至尊宝自己都道不清楚的糊涂账，被菩提用「大数据」破解了。