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        累計100億英里駕駛數據,Zendrive如何切入基于UBI的車險模式?

        2018-05-31 12:29
        作者:保觀
        來源:

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        Zendrive是一家汽車數據公司,從2013年成立以來,迅速成長為了駕駛分析領域覆蓋范圍最廣、增長最快的公司之一。本篇文章從業務模式、數據收集、團隊融資等方面解析Zendrive——一家全球最懂開車的數據公司。

        數據:從0到100億

        2012年夏天,Jonathan Matus從Facebook辭職,加入Redpoint Ventures擔任“EIR”(Entrepreneur in Residence,入駐企業家)。對他來說,那是他第一次體驗并深切意識到“在上下班高峰時段開在101路上有多堵”。

        Jonathan Matus就從那時開始關注交通安全問題,以及硅谷最新成長起來的與交通運輸有關的創業公司?!笆紫仁俏易约旱慕洑v,我覺得每天上下班時間在舊金山和沙丘街之間來往的交通太糟糕了,交通安全一直都是個大問題;另一方面,大家都看到Uber這類公司在這幾年的發展壯大,它們有多少司機每天開著車在路上載客,它們需要知道車里的駕駛數據?!辈恢故荱ber,在舊金山出現的不少創業公司還在建立自己的司機團隊。

        “如果可以通過手機收集車本身的基本數據,例如車的里程數、損耗情況;再加上司機的駕駛數據,來判斷他開車是否安全,對這些新成長起來的創業公司來說,會是很有價值的數據?!?/span>

        2013年,在一個智能手機用戶快速增長的年代,Jonathan Matus從Facebook離職創業,組建團隊創辦了Zendrive。2016年10月,在ZenDrive成立3年多之后,官方宣布實測數據達到了10億英里,大量與第三方的合作使得他們的數據量增長飛快,到2017年3月,ZenDrive獲取到的司機駕駛數據已經達到100億英里。

        縱觀現有的數據規模和增長速度,如今的Zendrive已成為駕駛分析領域覆蓋范圍最廣、增長最快的公司之一。

        核心:駕駛行為分析

        目前車聯網行業獲取駕駛行為數據主要有三種途徑:前裝車聯網(汽車廠商預裝設備)、OBD車聯網以及手機車聯網。

        Zendrive 屬于第三種,其核心技術是一套駕駛行為分析軟件,優勢在于不需要通過硬件連接汽車讀取數據,而是基于手機傳感器、GPS 等設備分析用戶駕駛行為。這套軟件能夠實現車輛定位、駕駛行為分析(包括加速、轉向、剎車、駕駛時長、路線等數據)、碰撞檢測等功能,還能分析用戶駕駛行為并給出改進意見。

        顯然,這套軟件對于保險公司來說,就十分具有價值了。利用智能手機傳感器對司機的駕駛行為進行記錄和評分,一方面可以為保險公司提供司機駕駛習慣和行為數據,使保險公司可以對單一群體客戶實現定制化保險服務;另一方面,可以反向改善司機駕駛習慣,降低出險率,即我們目前所認知的“UBI車險”。

        有觀點認為,基于UBI的車險模式在自動駕駛時代到來后早晚會占據一席之地,因為現在的車險模式基于駕駛員有多大的可能會發生車禍或者聲稱他們遇到事故并提出索賠。當車輛駕駛不主要由人工操作時,這種模式就不太適用了。像Zendrive這種公司擁有越多的基于駕駛行為的數據,他們就越能精確地估算車險費率并依此定價。

        一個合作案例是,2016年ZenDrive宣布與卡車自動駕駛技術公司Otto合作,在Otto之前并沒有人正式評估過商用自動駕駛的事故風險,因而Otto如果需要跟保險公司合作,雙方合作的費率缺乏可靠的依據。Otto聯合創始人Lior Ron在這一合作之后向媒體表示:“Zendrive至少幫助Otto削減了50%以上的保險費率?!?/span>

        當然除了保險公司,Zendrive 還面向車隊管理(駕駛行為、定位等分析)、碰撞探測報警(通知緊急聯系人)提供服務。

        關鍵:數據的大量收集

        UBI的核心就在于數據,第一個關口就是數據的收集。Zendrive收集數據的途徑主要通過司機的手機,包括陀螺儀、GPS、距離傳感器等。Zendrive發現獲取的數據中有大量的規則,這些規則跟交通事故的發生是有相關性的。Zendrive會根據這種相關性對司機的駕駛行為打分,當對司機的評分較高時,司機發生交通概率的風險是比較低的,而反過來,則需要司機提起注意。也就是說利用數據去“理解司機的駕駛行為”,這又包含多個層次:

        第一個層級是司機的駕駛風格,比如猛踩剎車、猛踩油門、快速過彎等等;

        第二個層級是判斷司機的駕駛是否是合法合規;

        第三個層級是判斷司機在開車時的專心程度或者分心程度:他們在開車的時候是否使用了Facebook或者Twitter,他們開車時是否接打了電話。

        Zendirve的能夠獲取龐大數據量要歸功于3個途徑:

        ①商業車隊部署安裝Zendrive應用 ②第三方應用集成Zendrive的SDK ③一些城市或者自動駕駛項目的專項合作。這些第三方應用的合作及SDK集成貢獻了駕駛數據總量50%以上的增長。

        而在數據傳輸和數據分析環節,團隊搭建了一部分Amazon和Google AI的基礎架構,能夠取回并有效地計算大量的數據,利用大規模的數據構建更強更精確的功能。 

        團隊及融資

        Zendrive的兩位創始人 CEO Jonathan Matus 以及 Pankaj Risbood(擔任 VP,負責數據方面的工作)。Jonathan Matus曾在Google擔任Android的亞太區產品推廣負責人,也在Facebook做過移動產品推廣負責人。 Pankaj Risbood在創業之前也曾在谷歌工作,同Jonathan一樣擁有著移動產品和大數據方面的工作背景。

        2013年8月,剛剛創立的Zendrive即獲得150萬美元的投資,投資者中包括我們比較熟悉的楊致遠、First Round Capital、Max Levchin、Tim Ferriss等。2016年年初,ZenDrive完成一筆由Sherpa Capital領投的1350萬美金A輪融資。同年7月,身為投資人之一的蔚來汽車(NextEV)北美 CEO 伍思麗(Padmasree Warrior)加盟了 Zendrive ,成為除了兩個創始人之外第三名董事會成員。

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