TWM573041U - 分散式車險評估系統 - Google Patents

Abstract

本創作提供一種分散式車險評估系統，可應用於區塊鏈網路中，其包含車牌辨識裝置、資料蒐集裝置及風險評估裝置。車牌辨識裝置設置於第一場所，係用以辨識投保人之車輛的車牌並產生辨識結果。資料蒐集裝置建構於第一場所，係用以根據投保人於第一場所內之用車行為產生第一用車資訊。風險評估裝置連接車牌辨識裝置以及資料蒐集裝置，係接收並根據辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料。辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料係儲存於區塊鏈網路中，並被節點寫入區塊。

Description

分散式車險評估系統

本創作係關於一種分散式車險評估系統，尤指一種可根據用車人之實際用車狀況進行風險辨識且運用區塊鏈分散式地管理車險資料的分散式車險評估系統。

科技不斷的創新發展下，保險業運用保險科技技術推出了駕駛行為計費保險(Usage-Based Insurance，UBI)車險。UBI車險改變了車險的保險費率計算模式。以往傳統車體保險計費因子除了車輛廠牌及車齡的因素外，亦需考量「駕駛人」的風險，駕駛人風險係以駕駛人年齡、性別及肇事紀錄等項目進行費率評估。

以往的車險利用駕駛人風險的計算方式，並未將每位駕駛人的駕駛習慣差異考量進去，導致交通安全觀念佳、用車頻率低的駕駛人，雖然發生事故的機率較低，卻因性別或年齡的因素加費。

而UBI車險則是蒐集用車人的實際駕駛趟次間的急加速、急減速、急轉彎、里程數或駕駛時段等參數，將蒐集結果列入保費費率的計算中。此種方式類似客製化的概念，可依每位駕駛人依據自己的駕車習慣計算保費，讓保費更加公平及合理。

然而，當前蒐集UBI車險用戶的用車資訊係透過安裝額外的硬體裝置，如車載自動診斷系統(On-Board Diagnostics，OBD)或手機應用程式來進行紀錄。這些都有可能造成用戶的安裝負擔或讓不擅長使用電子產品的車主造成麻煩。故為必需加以改善之課題。

有鑑於此，本創作之一範疇在於提供一種分散式車險評估系統以解決先前技術之問題。此分散式車險評估系統係應用於區塊鏈網路，用以提供投保人之車險評估資訊。根據本創作之一具體實施例，分散式車險評估系統包含車牌辨識裝置、資料蒐集裝置及風險評估裝置。車牌辨識裝置設置於第一場所，可用以辨識投保人之車輛的車牌並產生辨識結果。資料蒐集裝置建構於第一場所，可用以根據投保人於第一場所內之用車行為產生第一用車資訊。風險評估裝置可連接車牌辨識裝置以及資料蒐集裝置，可用以自車牌辨識裝置及資料蒐集裝置接收辨識結果及第一用車資訊，並根據辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料。其中，上述之辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料係儲存於區塊鏈網路中且於其中傳輸，並被區塊鏈網路中之節點寫入區塊。

本創作之分散式車險評估系統能夠執行一種分散式車險評估方法以解決先前技術之問題。根據本創作之另一具體實施例，分散式車險評估方法包含下列步驟：辨識於第一場所中投保人之車輛的車牌，並將辨識後所產生的辨識結果儲存於區塊鏈網路且於其中傳輸；根據投保人於第一場所之用車行為產生第一用車資訊，並將該第一用車資訊儲存於區塊鏈網路且於其中傳輸；根據辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料， 並將風險評估資料儲存於區塊鏈網路且於其中傳輸；將辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料寫入區塊中。

相較於習知技術，本創作之分散式車險評估系統及其應用具有以下優點：1.本創作係利用設置於執行用車行為的場所中的裝置，讓系統主動蒐集投保人的用車資訊，而不需讓投保人自行額外安裝車載自動診斷系統或手機應用程式來進行紀錄用車資訊。此種主動蒐集的方式，讓蒐集到的用車資訊不會因為投保人的使用不當而無法確實進行蒐集，亦不會增加投保人的安裝負擔及成本；2.本創作系統所蒐集的第一用車資訊包含加油時間、加油地點、加油數量、停車時間、停車場地點、支付方式、車輛維護紀錄中之至少一者，比現今技術所蒐集包含駕駛趟次間的急加速、急減速、急轉彎、里程數中之至少一者的駕駛行為更加貼近投保人實際的用車行為。藉此，第一用車資訊所刻劃出的投保人用車習慣更能提供客製化的車險評估；3.本系統所蒐集及產生的所有資訊及資料都透過區塊鏈技術進行儲存及提取，確保這些資料都不可以被竄改，進而提高車險評估的可信度。

1‧‧‧分散式車險評估系統

11‧‧‧車牌辨識裝置

12‧‧‧資料蒐集裝置

13‧‧‧風險評估裝置

131‧‧‧資料庫

14‧‧‧支付裝置

141‧‧‧行動通訊裝置

15‧‧‧車載自動診斷裝置

2‧‧‧區塊鏈網路

21‧‧‧區塊

S11-S43‧‧‧步驟

圖1為本創作分散式車險評估系統之一具體實施例之功能方塊圖。

圖2為本創作分散式車險評估方法之一具體實施例之流程圖。

圖3為本創作分散式車險評估方法之另一具體實施例之流程圖。

為了讓本創作的優點，精神與特徵可以更容易且明確地了 解，後續將以實施例並參照所附圖式進行詳述與討論。值得注意的是，這些實施例僅為本創作代表性的實施例。但是其可以許多不同的形式來實現，並不限於本說明書所描述的實施例。相反地，提供這些實施例的目的是使本創作的公開內容更加透徹且全面。

請參閱圖1，圖1為本創作分散式車險評估系統之一具體實施例之功能方塊圖。於一具體實施例，分散式車險評估系統1可連接並應用區塊鏈網路2，用以提供投保人之車險評估資訊。此系統包含車牌辨識裝置11、資料蒐集裝置12及風險評估裝置13。車牌辨識裝置11設置於第一場所，此車牌辨識裝置11係用以辨識投保人之車輛的車牌並產生辨識結果。資料蒐集裝置12建構於第一場所，此資料蒐集裝置12係用以根據投保人於第一場所內之用車行為來產生第一用車資訊。風險評估裝置13連接車牌辨識裝置11以及資料蒐集裝置12。風險評估裝置13係用以自車牌辨識裝置11及資料蒐集裝置12接收辨識結果及第一用車資訊，並根據辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料。換言之，車牌辨識裝置11辨識出投保人的車輛進入第一場所，並且資料蒐集裝置12蒐集車輛於此第一場所中之行為，風險評估裝置13則將車牌辨識裝置11及資料蒐集裝置12所得到的資訊組合並對其進行評估而產生風險評估資料。其中，辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料儲存於區塊鏈網路2中且於其中傳輸，並被區塊鏈網路2中之節點寫入區塊21。

於一具體實施例中，第一場所包含加油站、停車場及車輛維修廠中之至少一者。在此第一場所所為之用車行為包含加油、停車及維修車輛中之至少一者。資料蒐集裝置12根據上述用車行為所產生的第一用車 資訊包含加油時間、加油地點、加油數量、停車時間、停車場地點、支付內容、車輛維護紀錄中至少一者。

於一具體實施例中，車牌辨識裝置11係利用光學字元辨識技術進行車牌辨識。進一步來說明，車牌辨識裝置11可包含安裝在第一場所的影像採集模組、車牌定位模組、底色辨識模組、字元分割模組及字元辨識模組。影像採集模組係用以採集於第一場所中所有車輛的影像。車牌定位模組係用以辨識影像採集模組所提供之車輛影像、定位各輛車的車牌位置並擷取車牌的圖像。顏色辨識模組接收車牌的圖像後進行顏色辨識，進而得到車牌的顏色。字元分割模組接收車牌的圖像後，利用車牌字元切分算法，將車牌號碼分割為獨立的字元圖像。字元辨識模組接收字元圖像後，利用光學字元辨識技術辨識車牌的號碼。其中車牌辨識裝置11可為具有計算分析功能的攝影機，亦可為攝影機連接到電腦的組合。而此電腦亦可包含資料蒐集裝置12，用以將藉由車牌辨識裝置11所獲取辨識結果(即車牌)與此車牌之車主所為之用車行為所產生的第一用車資訊進行關聯儲存。風險評估裝置13再根據此關聯儲存的辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料。

更進一步來說明，於一具體實施例中，第一場所包含加油站、停車場及車輛維修廠中之至少一者。當第一場所為加油站，投保人所為之用車行為為加油，而資料蒐集裝置12根據加油所產生的第一用車資訊包含加油時間、加油地點、加油數量等之至少一者。風險評估裝置13係根據加油時間了解投保人的用車時間以此時間之路況來進行評估；根據加油地點了解投保人都在哪些地區用車，以此地區之路況來進行評估；根據加 油數量了解投保人的加油習慣，進而產生風險評估資料。

於一具體實施例中，當第一場所為停車場，投保人所為之用車行為停車。資料蒐集裝置12根據停車所產生的第一用車資訊包含停車時間及停車場地點。風險評估裝置13係根據停車時間了解投保人的用車時間，以停車場的壅塞狀況來進行評估；根據停車場地點了解投保人都在哪些地區用車，以此地區之路況來進行評估，進而產生風險評估資料。

於一具體實施例中，當第一場所為車輛維修廠，投保人所為之用車行為為車輛維護紀錄。資料蒐集裝置12根據車輛維護所產生的第一用車資訊包含車輛維護紀錄。風險評估裝置13係根據車輛維護紀錄了解投保人的車輛維護習慣，以此來推測此車輛維護習慣對車況的影響來進行評估，進而產生風險評估資料。

請複參閱圖1，於一具體實施例中，本創作分散式車險評估系統1更包含支付裝置14。此支付裝置14係與資料蒐集裝置12連接，用以提供投保人針對用車行為進行交易支付，並產生支付資料，其中支付資料也可儲存於區塊鏈網路2中且於其中傳輸，並被區塊鏈網路2中之節點寫入區塊21。此支付裝置14係與投保人之行動通訊裝置141連接，且支付方式為儲值支付或與塑膠貨幣綁定支付。

進一步來說，於一具體實施例中，當投保人於第一場所利用支付裝置14進行支付時，支付資料可包含投保人的支付項目，如加油時間、加油數量、加油地點、停車時間、停車地點、車輛維護項目等可以用來了解投保人的用車習慣之支付項目。因此，風險評估裝置13也可一併接收支付資料、前述的辨識結果及第一用車資訊，據以產生風險評估資料。

請再參閱圖1，於一具體實施例中，本創作分散式車險評估系統1更進一步包含車載自動診斷裝置15。此車載自動診斷裝置15係安裝於投保人的車輛上，用以記錄投保人之駕駛行為並產生第二用車資訊。其中駕駛行為包含駕駛趟次間的急加速、急減速、急轉彎、里程數中之至少一者。風險評估裝置13自車載自動診斷裝置15接收第二用車資訊，並根據辨識結果、第一用車資訊及第二用車資訊產生風險評估資料。

請又參閱圖1，於一具體實施例中，風險評估裝置13進一步包含資料庫131。此資料庫131係用以儲存投保人之個體資料，此個體資料包含投保人之年齡、性別、肇事紀錄及車輛之車齡、廠牌中至少一者。風險評估裝置13根據辨識結果、第一用車資訊及個體資料產生風險評估資料。

需要說明的是上述具體實施例中所述之風險評估資料可以藉由風險評估裝置13根據辨識結果、第一用車資訊和支付資料中至少一者，並搭配第二用車資訊或個體資料進行交叉評估而得。而實際選擇評估的項目由評估車險之單位及投保人的車險保單內容決定。

請參閱圖2，圖2為本創作分散式車險評估方法之一具體實施例之流程圖。本創作分散式車險評估方法係應用區塊鏈網路2，用以提供投保人之車險評估資訊。於一具體實施例中，本創作之方法包含以下步驟：步驟S11：辨識於第一場所中投保人之車輛的車牌；步驟S12：將辨識後所產生的辨識結果儲存於區塊鏈網路2並於其中傳輸；步驟S13：根據投保人於第一場所之用車行為產生第一用車資訊；步驟S14：將第一用車資訊儲存於區塊鏈網路2並於其中傳輸；步驟S41：根據辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料；步驟42：將風險評估資料儲存於區塊鏈網路2並於其中傳 輸；步驟S43：將辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料寫入區塊21中。

請複參閱圖2，於一具體實施例中，本創作分散式車險評估方法更包含以下步驟：步驟S21：接收投保人針對用車行為進行的交易支付；步驟S22：根據此交易支付產生支付資料；步驟S23：將支付資料儲存於區塊鏈網路2中並於其中傳輸。其中，風險評估資料係根據辨識結果、第一用車資訊及支付資料產生，並且支付資料與辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料寫入區塊21中。

請再參閱圖2，於一具體實施例中，本創作分散式車險評估方法更包含以下步驟：步驟S31：紀錄投保人之駕駛行為；步驟S32：根據駕駛行為產生第二用車資訊；步驟S33：將第二用車資訊儲存於區塊鏈網路2中並於其中傳輸。其中，風險評估資料係根據辨識結果、第一用車資訊及第二用車資訊產生。而第二用車資訊與辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料係被寫入區塊21中。

請參閱圖3，圖3為本創作分散式車險評估方法之另一具體實施例之流程圖。於另一具體實施例中，本創作之方法可於產生風險評估資料後再將所有資料分別或一起儲存於區塊鏈網路2中並於其中傳輸。進一步來說，本創作之方法包含以下步驟：步驟S11：辨識於第一場所中投保人之車輛的車牌；步驟S13：根據投保人於第一場所之用車行為產生第一用車資訊；步驟S41：根據辨識結果及第一用車資訊產生風險評估資料；步驟S42：將風險評估資料儲存於區塊鏈網路2並於其中傳輸；步驟S43：將辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料寫入區塊21中。

承上，請複參閱圖3，於此具體實施例中，本創作分散式車 險評估方法更包含以下步驟：步驟S21：接收投保人針對用車行為進行的交易支付；步驟S22：根據此交易支付產生支付資料。其中，風險評估資料係根據辨識結果、第一用車資訊及支付資料產生，並且支付資料與辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料寫入區塊21中。

承上，請再參閱圖3，於此具體實施例中，本創作分散式車險評估方法更包含以下步驟：步驟S31：紀錄投保人之駕駛行為；步驟S32：根據駕駛行為產生第二用車資訊。其中，風險評估資料係根據辨識結果、第一用車資訊及第二用車資訊產生。而第二用車資訊與辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料係被寫入區塊21中。

於一具體實施例中，風險評估資料係根據辨識結果、第一用車資訊及儲存於資料庫131的投保人之個體資料產生。而個體資料與辨識結果、第一用車資訊以及風險評估資料係被寫入區塊21中。

於上述具體實施例中，辨識結果、第一用車資訊、第二用車資訊、支付資料、個體資料及風險評估資料可分別的或一起被區塊鏈網路2之節點寫入一個區塊21或多個區塊21中。於另一具體實施例中，辨識結果、第一用車資訊、第二用車資訊、支付資料、個體資料及風險評估資料中之至少一者可以先被儲存於區塊鏈網路2中並於其中傳輸，待被提取使用後再被區塊鏈網路2之節點寫入區塊21中。藉由先儲存後寫入的方式，省去重複寫入或提取區塊21的步驟。

相較於習知技術，本創作之分散式車險評估系統1及其方法係利用設置於執行用車行為的場所中的裝置，讓系統主動蒐集投保人的用車資訊，而不需讓投保人自行額外安裝車載自動診斷系統15或手機應用程 式來進行紀錄用車資訊。此種主動蒐集的方式，讓蒐集到的用車資訊不會因為投保人的使用不當而無法確實進行蒐集，亦不會增加投保人的安裝負擔及成本。再者，本創作系統所蒐集的第一用車資訊包含加油時間、加油地點、加油數量、停車時間、停車場地點、支付方式、車輛維護紀錄中之至少一者。此第一用車資訊為車輛以外之環境因素，比現今之UBI車險評估更加貼近投保人實際的用車行為。若再搭配駕駛行為所產生包含駕駛趟次間的急加速、急減速、急轉彎、里程數中之至少一者的第二用車資訊之車輛與投保人本身的自身因素來進行綜合評估，將會更能精確的描繪出投保人之所有與車相關之風險評估。除了上述之外，本系統所蒐集及產生的所有資訊及資料都透過區塊鏈技術進行儲存、傳輸及提取，確保這些資料都不可以被竄改，進而提高車險評估的可信度。

藉由以上具體實施例之詳述，係希望能更加清楚描述本創作之特徵與精神，而並非以上述所揭露的具體實施例來對本創作之範疇加以限制。相反地，其目的是希望能涵蓋各種改變及具相等性的安排於本創作所欲申請之專利範圍的範疇內。

Claims (9)

1. 一種分散式車險評估系統，連接並應用一區塊鏈網路，用以提供一投保人之車險評估資訊，該系統包含：一車牌辨識裝置，設置於一第一場所，該車牌辨識裝置係用以辨識該投保人之車輛的車牌並產生一辨識結果；一資料蒐集裝置，建構於該第一場所，該資料蒐集裝置係用以根據該投保人於該第一場所內之一用車行為產生一第一用車資訊；以及一風險評估裝置，連接該車牌辨識裝置以及該資料蒐集裝置，該風險評估裝置係用以自該車牌辨識裝置及該資料蒐集裝置接收該辨識結果及該第一用車資訊，並根據該辨識結果及該第一用車資訊產生一風險評估資料；其中，該辨識結果、該第一用車資訊以及該風險評估資料係儲存及傳輸於該區塊鏈網路中並被該區塊鏈網路中之節點寫入一區塊。
2. 如申請專利範圍第1項所述之分散式車險評估系統，更包含：一支付裝置，與該資料蒐集裝置連接，用以提供該投保人針對該用車行為進行交易支付，並產生一支付資料，該支付資料係儲存及傳輸於該區塊鏈網路中，並被該區塊鏈網路中之節點寫入該區塊。
3. 如申請專利範圍第2項所述之分散式車險評估系統，其中該支付裝置係與該投保人之一行動通訊裝置連接，且該支付裝置的支付方式為儲值支付或與塑膠貨幣綁定支付。
4. 如申請專利範圍第1項所述之分散式車險評估系統，其中該車牌辨識裝置係利用光學字元辨識技術進行車牌辨識。
5. 如申請專利範圍第1項所述之分散式車險評估系統，其中該第一場所包含加油站、停車場及車輛維修廠中之至少一者，並且該用車行為包含加油、停車及維修車輛中之至少一者。
6. 如申請專利範圍第5項所述之分散式車險評估系統，其中該第一用車資訊包含加油時間、加油地點、加油數量、停車時間、停車場地點、車輛維護紀錄中之至少一者。
7. 如申請專利範圍第1項所述之分散式車險評估系統，進一步包含一車載自動診斷裝置，係安裝於該投保人之車輛上，用以記錄該投保人之一駕駛行為並產生一第二用車資訊，其中該駕駛行為包含駕駛趟次間的急加速、急減速、急轉彎、里程數中之至少一者，該風險評估裝置自該車載自動診斷裝置接收該第二用車資訊並根據該辨識結果、該第一用車資訊及該第二用車資訊產生該風險評估資料。
8. 如申請專利範圍第1項所述之分散式車險評估系統，其中該風險評估裝置進一步包含一資料庫，係用以儲存該投保人之一個體資料，該風險評估裝置根據該辨識結果、該第一用車資訊及該個體資料產生該風險評估資料。
9. 如申請專利範圍第8項所述之分散式車險評估系統，其中該個體資料包含該投保人之年齡、性別、肇事紀錄及車輛之車齡、廠牌中之至少一者。