中国目前机动车保有量约为2.6亿量,面对如此庞大的需求市场,我国的车险行业显现的相对落后。车险行业陷入了一个营业额高,但利润普遍偏低的窘境,其根源在于:1)无法进行准确的过程风险识别;2)没有合理的针对个人定制的保费费率厘定模型;目前国主流所采用的保险费率厘定模式,主要针对静态的结果数据,数据的相关性较低,且数据真实及连续性无法得到保证,故所计算出来的保费基本千篇一律,无法很好的体现个体驾驶风险所带来的保险费率厘定差异。为解决这一难题,为车险行业提供准确且灵活的费率厘定模型,本文对基于驾驶行为习惯的保费厘定(User Behavior Insurance,UBI)为模式的车险费率厘定模式及方法为研究目标进行了系统的研究,具体研究内容如下:1、对现有的车险费用厘定模式、相关性算法的现状及UBI车险的现状进行深入调研,分析了目前国内外的行业及技术现状,包括相关核心关键技术和算法。2、调研了现有车险费率厘定模式,包括车险保费厘定所涉及的相关因子,保费厘定的模式、方法,并对现有方法所存在的问题进行了系统分析。3、提出了一种新的保费费率厘定模式,该模式的特点是基于驾驶行为习惯的构建的一套新型车险费率厘定模型。对驾驶行为习惯数据进行建模、训练,并将模型的训练结果与费率调整系数进行关联4、使用真实数据,对驾驶行为风险评估模型进行了测试验证和系统评估。系统测试结果表明,通过UBI保险费率厘定的模型建立,能够很好的评估驾驶者的驾驶风险,为保险公司设置个性化保费费率提供了可靠的依据。