2017年，中国已成全球第一大公路运输市场，这背后更是催生出一个庞大的货车保险市场，尤其是超500万辆的重载货车，更是备受险企青睐。

重载货车的业务品质直接影响到货车的出险频度和赔付率，而重载货车具有“高风险、高赔付”的典型特征，这也是保险公司在重载货车的业务领域普遍存在承保亏损的重要原因之一。然而，重载货车的保险业务规模大、保费价格高且属于强周期性行业，因此，各家保险公司为了能拿到品质好的业务也是八仙过海各显神通。

是否可以借助外界风险品质评价工具来帮助保险公司慧眼识风险呢?让我们来看一个真实案例：

某财产险公司，在无外界风险品质评价工具之前，业务结构如下图左边表格所示，采取风险品质评价工具后业务结构如下图右边表格所示，而在使用评价工具的这六个月里发生了什么?

在这六个月里，该公司只承保评级为AB类的车辆，而这部分车辆的出险频率只有7.5%，远低于当地25%的平均出险频率。因此，优化业务结构给重载车险带来的红利显而易见。

关于影响重载货车车险业务品质的因素上一周小编为您解读了运营篇中运营率和日间运营时长，以及日均行驶里程占比和夜间行驶里程占比这四个因素，今天我们来看看日均运营次数和常跑路线运营次数占比这两个因素。

一、日均运营次数

车辆从A地装货行驶到B地卸货，视为一次运营。日均运营次数类似于车辆的保险风险暴露基数，每天运营的次数越多，发生车祸风险的可能性越大。

对于城内运营车辆，日均运营次数的影响尤为明显。这是因为城内道路相比城际道路更加拥堵、复杂，常跑城内道路的车辆更容易发生风险，例如经常往返于两地之间运送渣土的自卸车。

二、常跑路线运营次数占比

根据我们的测算，对于城际运营车辆，常跑路线运营次数占比对保险风险的影响比较明显。运营路线非常集中的专线货运车辆，其保险风险明显低于运营路线分散的散货车辆。

从上面的分析可以看出，车辆的日均运营次数和常跑路线运营次数占比相关数据都对重载货车车险业务的出险率都具有明显的影响。这一分析结果将更有利于大部分都欠缺货车运营数据的保险公司业务的展开和发展。

中交兴路是一家以数据为主的信息科技服务公司，公司运用人工智能技术助力公路货运行业，融合物联网、移动互联、智能交通、云计算、大数据、地理信息、位置服务等先进技术，积极整合货运产业链上下游资源为公路货运行业提供综合服务，实现公路货运行业降本增效。公司发展至今积累了丰富的商用车车联网运营管理及服务经验，保险公司可以获取多维度的车辆动态从用数据因子和风险评分，引入运营数据、阶梯数据、驾驶数据、营业数据等车联网动态因子，夯实车联网保险创新应用基础。