车联网大数据车险定价与风险评估虚拟仿真实验（国家级一流课程，陈滔）

简介：

互联网+UBl技术是未来汽车保险发展必然趋势。本项目旨在让学生了解UBI车险数据产生方法与途径，熟悉影响驾驶风险的重要风险因子，掌握特征提取及选择的方法，学会使用探索性数据分析方法，掌握大数据背景下处理高维海量数据的方法，如支持向量机、随机森林、神经网络等机器学习算法，鼓励学生应用前沿算法与模型。实现对驾驶行为海量数据的采集、整理及分析，对传统车险定价信息进行补充与完善，最终实现个性化精准定价

实验目标：

近年来，随着车险费率市场化改革的推进，基于驾驶者行为习惯的保险产品（UBI）越来越受到行业的关注，而外部市场条件的逐渐成熟，如OBD设备和大数据方法的广泛应用也给UBI产品提供了技术支持。作为未来车险定价的新模式，对UBI工具的了解和学习是当下非寿险精算人才培养模块的重要组成部分。通过本实验的训练，应达到如下教学目标：

① 通过借助计算机+互联网技术，在虚拟环境中实现人机交互，模拟驾驶场景，感知驾驶行为，理解认知车联网大数据中风险因子的产生机制，以及其对UBI定价的内在影响。

② 模拟精算产品定价和风险管理评估过程，在反复试错中寻求保险定价的最优方案，启发学生的创造性思维，加强其对产品定价、风险评估等核心精算技能的掌握。

③ 通过对不同的车险定价方法进行自主探究和实践，对车险定价体系建立起系统性认知，了解车险定价的演进过程，进一步把握行业发展方向，以及新时代下行业发展对新型精算人才的内在需求。