数据已成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样.而消费升级不仅推动了航旅业的快速发展,同时也积累了海量数据资源.据民航局的统计结果显示,2017年机场旅客吞吐量约为11亿人次,乘客每趟行程的节点信息无疑是一座金矿. 翟文君决定深挖这座金矿,该团队打造的"seam"-保险大数据支持系统成为了"矿工". 他们通过整理,分析与航旅业相关的大数据,为保险公司研发了航班延误的动态精算模型,通过耦合航旅服务供应链,给予乘客精准的航旅服务.目前,"swam系统"底层精算模型,30分钟内国内航班延误预测准确率为95%. 她曾在互联网保险行业工作了3年.当时的航空延误保险领域,市场较为混乱,保险产品经营较为粗放,没有依托于大量的数据定价.基于此痛点,翟文君联合了两位技术端的前同事和一位从事保险行业15年的好友,于2016年11月组建了如今的团队. 他们依据航班的全量数据,设计航班延误的预测模型和精算模型,供于保险公司使用,以此获取技术服务收益. 据中国保险行业协会的数据显示,2011~2016年中国保险公司航延险的保费收入由约2200万增长至约9.5 亿,5年间增长近46倍.2017年前10个月,人保财险的航延险保费收入为9000万元,承保近600万单.但激烈的"流量争夺战"后,部分保险公司航延险的经营效果并不理想,综合成本率居高不下,许多公司该类业务长期处于亏损状态. 传统的商业保险以保险公司自有精算模型定义产品,定价逻辑和产品开发遵循既定程序.而"平流上层"团队自主研发了一款基于航班历史延误数据的预测模型,并开发了相应的保险大数据支持系统,以多维数据模型重构航班延误风险定价机制,实现动态化的费率厘定和更精准的赔付服务. 系统中提取了影响航班延误最有价值的一些数据源,通过机器学习和增强机器学习技术,建立了非线性特征和时间序列特征工程,结合深度学习中的非线性回归,模式识别及长短期记忆原理,构建多维度的预测模型.经过深度学习后,目前系统30分钟内延误预测率的准确值为95%,而此前行业的准确率为90%. 翟文君表示,传统航班延误保险理赔需要乘客主动报案,提交登机牌,延误证明和银行卡号,5~20个工作日才能收到赔款.而通过"平流上层"的自动赔付引擎,保险公司可自动监测延误情况,乘客也无需在航班发生延误时亲自报案,无需提交任何线下资料,当飞机落地时,可立即收到赔款. 目前"平流上层"可支持20余家保险公司的大数据风控和营销,如中国人民保险,众安保险,太平洋保险等,通过动态定价和风控模型辅助乘客保险理赔.产品创新方面的合作案例,如人保金服,可通过微信查找"赔你等"公众号,航班每延误1分钟赔付1元,实时定价,自动理赔. 同时,该模型还支持招商银行和浦发银行等银行卡权益和航延产品营销,其中浦发银行向其高端卡用户推出航班延误免费乘飞机的方案后,该行的达标刷卡用户月活跃度从20%提升至50%. 此外,当航班延误时,用户还可免费乘坐专车.现阶段"平流上层"已和神州专车达成合作,神州专车拥有3000万日活基础用户,该产品将面向它的20万日接送机用户进行精准推送.例如当航班延误两小时,需赔付用户100元时,会把这100块换成专车服务,用户下飞机后可直接乘坐车道旁恭候的专车,前往目的地. 今年6月,"平流上层"获得来自万豪资本和东大保险经纪1000万的天使轮融资. 接下来,翟文君表示"平流上层"将会继续推进与保险公司和银行的合作,利用航延险开辟全新的业务线,连接高频飞行客群的商旅服务,包含班车,酒店,机票等.