提出
平台按周期運行 AI 輔助迭代，提出新的風險特徵候選並再平衡權重。
實際運行中
核保缺口
保單在續保時按車齡、人口統計與歷史定價，然後鎖定十二個月 — 但底下的風險每一程都在變。由於無從讀取車隊實際的駕駛方式，保險公司只能按平均定價：安全車隊補貼高風險車隊，資本則閒置於無人看見的風險之上。YAS 即時為每一程評分，讓保險公司能為真正存在的風險定價 — 並釋放原本壓在不存在風險上的資本。
續保變數 — 車齡、人口統計、歷史 — 跟不上每程都在改變的車隊風險。保單在綁定翌日便已過時。
車隊實際如何駕駛 — 速度、煞車、暴露、何時何地 — 比任何靜態因子更能預測損失。即時追蹤，便成為保險公司可即時釐定的價格。
為真正存在的風險定價，資本便不再閒置於不存在的風險之上 — 綜合成本率收緊，安全車隊亦獲更低保費。
數據管道
已在的士車隊規模驗證的生產級管道。同一套架構可移植至自動車、機械人與無人機。
來自每部車的遙測，於邊緣預處理。車載運算節點處理原始訊號 — 位置、運動、時間、感測器狀態 — 並作本地緩衝與合理性檢查。
風險維度
每段豐富化的道路都帶有數十項屬性 — 正是靜態核保忽略的訊號，也是行為與情境風險模型勝出之處。我們將之歸納為靜態費率表無法回答的三個問題。
車輛在哪裡？
車輛行駛在甚麼路面？
車輛如何移動？
保障範圍
由電池單元到第三方責任 — 每一層都讀取 YAS 評分的同一條訊號。
按車追蹤電池組的 State of Health 與 State of Charge。保單隨電池衰減自動調整 — 無需人手重新評估、無需中途重新核保。
保費僅於車輛運作時累計。點火即啟動、停泊即暫停。車隊毋須為閒置資產付費。
涵蓋車場充電器、電纜與電網接駁點。充電現場的設備損毀、停機與第三方事故均屬保單之內。
電動車營運引致的碰撞、財物損毀與乘客事故 — 以為該行程評分的同一份遙測作裁定依據。
加速、急煞、轉彎、能量回收模式。每位司機分數驅動保險夥伴的動態保費調整及 90 天索償機率提示。
覆蓋每輛車的 Fleet Protection Score — 風險區、索償狀態、保障狀況一目了然，與評分同源的 API。
模型演進
風險模型並非一成不變。AI 提出改進，回溯測試決定哪些上線。
平台按周期運行 AI 輔助迭代，提出新的風險特徵候選並再平衡權重。
每個候選均以歷史數據回溯測試，並就穩定性、可解釋性、分群公平與分佈約束作檢查。
只有通過所有防護機制的更新才會上線。其餘均記錄並擱置 — 不對線上定價作任何無聲改動。
實證案例
JOIE 的電動的士車隊將遙測串流至 YAS。ARIA 已為超過 1,000 萬公里的商用電動駕駛評分 — 這是香港一項由蘇黎世承保的汽車保險產品背後的風險訊號。
閱讀 JOIE 案例
香港首個以駕駛行為定價的的士車隊 — 1,000 部電動的士由 YAS 即時評分，按每位司機的真實駕駛方式定價。
問題