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1、工业互联网+大数据+保险的完整创值闭环一、项目概况1. 项目背景在“新三一”的未来蓝图里，装备制造、新能源和金融投资三大产业，以及物联网平台，将是“新三一”进行突破的重要发力点。久隆作为国内第一个定位于物联网的保险公司，与树根互联根云平台的战略定位高度吻合。基于使用的保险（UBI）是物联网保险的主要商业模式， UBI 的成功实施是久隆能“走出去” 实现战略目标的关键，也是树根互联根云平台实现数据的商业价值、完成商业化转型的重要途径。本项目旨在贯彻“新三一”转型战略，聚合装备制造、物联网及金融（保险类）三方面的人才和技术，共同对三一 ECC 物联网数据及企业运营数据进行深度挖掘与应用，发现数据的
2、商业价值，开发基于物联网的保险产品， 产融结合打造具有市场竞争力的金融系列产品。2. 项目简介1、 本项目是对“装备+数据+金融”闭环模式的首次探索和积极尝试，对于复合数据的价值发掘，以及数据变现模式的探索，都有开拓性的意义。2、本项目提供基于树根互联技术有限公司（以下简称“树根互联”）工业物联网平台实现的以下数据服务：数据采集接入、数据存储、数据管理、数据清洗、数据挖掘分析、数据服务与数据产品。3. 项目目标1、久隆保险依托根云平台实现 UBI 产品落地，根云平台依托久隆打造物联网金融增值服务盈利模式。打通根云平台在 UBI 实现过程中从端到端的应用，打造物联网平台服务保险业的能力。2、实现
3、久隆在 UBI“从零到壹”的突破。3、完成对挖机维修换件数据以及 ECC 工况数据的挖掘与分析工作，并将分析结果应用于物联网数据产品开发、客户服务、保险理赔、二手设备价值评估、延保产品以及二手设备质量保证保险。二、项目实施概况近年来，物联网产业发展迅速，利用物联网技术获取设备的运行数据和历史设备保险业务数据，应用数据挖掘分析技术实现智能定价和个性化定价，已是设备保险市场的迫切诉求，而这一过程中的关键问题有：如何科学有效地对设备的运行状况进行掌控，如何对设备故障、事故等风险进行准确预测，如何确定不同险种相应的关键风险因子等；探索寻找解决这些问题的方法与系统也随之成了实践动力。1. 项目总体架构和
4、主要内容（1） 总体方案基于工业互联网平台的大数据能力，建立保险大数据解决方案，实现对海量数据（互联网与物/车联网）的储存、快速信息提取（包括对非结构化数据的信息提取）及大数据分析，生成设备的综合状态评估，以及设备企业的运营状况及信用风险等模型，为保险业务提供更加精准的服务。（2） 总体架构图 1总体方案示意图以挖机的物联数据和设备维修换件数据为基础，完成数据的评估和分析，针对设备使用情况与设备故障维修情况进行大数据挖掘与建模，建立挖机设备质量评估指数。根据模型成果开发用于精算定价与风险选择的数据产品，协助保险公司的精算和产品研发部门在用户使用场景、风险管理上提供技术、数据及运营支持，并结合挖
5、机质量评估指数及其他变量信息，帮助其完成 UBI 产品及延保产品的定价。2. 技术架构图 2 总体架构示意图1) 技术层面：搭建或基于现有大数据平台，提供批量计算、实时检索、流计算、预测分析的能力；2) 业务层面：数据整合、设备画像、设备全生命周期管理（历史、现在、未来 ）；3) 数据层面：数据本身、数据服务、数据产品。图 3技术架构示意图3. 工业物联架构项目采用标准的移动装备工业互联网架构：终端硬件+GPS+移动互联网+云平台。4. 数据架构和应用图 4工业物联架构示意图提供基础的数据清洗与管理服务、设备工况画像分析服务、设备维保画像分析服务，以及结合工况和维保数据以及保险经验构建的质量评
6、估指数/维修概率预测模型分析服务。涉及到客户核心系统和数据的定价等业务和应用则由客户自主把控。4. 安全及可靠性构建“设备端+网络+云端”三位一体的立体化安全防御体系： 设备端分级适度防御1) 轻量级 OS 安全支持、升级、隔离2) 终端安全插件（轻量化）、认证鉴权及通信加密3) 软硬件防篡改4) TPM/TEE 芯片加固（高级终端） 网络恶意终端检测与隔离1) 识别并过滤 IoT 协议和应用2) 百万并发连接处理3) 无线网和固网加密传输协议4) DDoS 攻击防护、隔离云端数据安全和隐私保护1) 云端安全运维中心，持续威胁检测，预警及实时协同防护2) 基于大数据安全态势感知、AI 智能分析
7、与自学习3) 数据全生命周期安全管理4) 数据脱敏：去隐私化算法与统一密钥管理三、下一步实施计划1. 横向拓展逐步覆盖三一重工的全部产品。2. 纵向拓展围绕保险业务，挖掘场景需求，不断推出新的险种。四、项目创新点和实施效果1. 项目先进性及创新点基于树根互联的“根云”平台，联合久隆保险和三一重工，聚合装备制造、工业互联网及金融（保险类）三方面的人才和技术，首次探索和尝试“装备+数据+金融”的闭环商业模式，共同对三一装备的物联网数据及企业运营数据进行深度挖掘与应用，研发基于物联网的保险产品，发掘工业大数据的金融价值，探索工业大数据创新性商业模式。通过基于设备的数据对损失概率进行预测，在设备定价中
8、将每一台设备运行数据（工况数据）作为定价变量来考虑，可以对每台单独设备提供更加准确、公允、动态的定价，帮助保险公司进行风险选择与精准定价。这与传统保险基于累积数据的静态定价相比，是极大的提高，已经申请相关专利。2. 实施效果案例已实施上线，对于平台上有数据跟踪的每一台挖机设备，可以做到精准的个性化保费定价。对保险公司核保、定价、产品创新等都提供了基于数据分析预测的客观和有力的参考。从保费规模、利润、承保机器数量出发，中挖是最“值得”开展业务的机器类型，小挖次之，大挖第三。加入承保投入和单均价值的考虑，中挖任然是最“值得”开展业务的机器类型，大挖次之，小挖第三。开展业务时，中挖和大挖应该拒保第九和第十档的业务，小挖应该拒保第十档的业务。对于开展业务的设备， 其设备维修费用及利润比例都可明确分析与排序，并指导保险对于每一档进行精准定价。
