司機的駕駛態度直接影響道路安全。近年外國有汽車保險公司向客戶提供車輛監察設備，記錄其駕駛數據，按此計算保險費用。本地創業公司綽駕 (VeTrackr) 開發更先進的方案，從設備取得駕駛數據配合深度學習模型，全面分析司機的駕駛模式。創辦人之一的夏曉暉稱，初步跟保險公司合作，以此為駕駛者提供保費折扣，長遠目標是建立駕駛證明，有助職業司機求職。
綽駕四位創辦人的維修汽車經歷啟發他們創業意念，其中行政總裁夏曉暉在 2020 年疫情期間，因座駕需要大幅維修卻欠缺過往的維修記錄，無法給維修員有效地跟進，引發他開發記錄車輛維修事項的平台。其後，他跟在青協認識多年的創業者符傳興、張煒賢及黃志華商討意念，又跟生產力促進局交流，最終決定開發記錄司機駕駛數據的技術，並在 2021 年 4 月正式成立公司研究相關技術。
該公司的技術建基在採用 ODB2 接口的車輛監察設備，並支援流動網絡，即時傳送從車輛擷取的數據。符傳興表示，設備基本上會收集十多項數據，如位置、加速、剎車、引擎轉數等。這些數據雖然有助了解司機的駕駛方式，但不全面，例如路面情況突變引致的急速剎車，其實並非司機的駕駛態度問題。
為評價司機的駕駛方式，該公司開發深度學習模型，將駕駛數據配合環境因素作深入分析。現時採用特區政府的開放數據，如天氣、交通消息，證實這些因素都跟駕駛方式有關。符傳興稱，曾嘗試找出可能跟駕駛有關的各種數據，包括恒生指數、賽馬結果等，但研究過後發
現關連性並不明顯。「之後仍會將更多情況引入深度學習模型，建立更立體的駕駛態度分析。」
夥保險公司驗證概念
深度學習模型經過一年多時間建立，技術已成熟可用。夏曉暉稱，正在與本地網上保險公司商討合作，開創新的汽車保險模式，尤其可為商用車制定專屬的保險計畫。以的士為例，按司機的行為計算保費，如果態度良好，甚至可按風險提供大幅折扣，降低商用車輛保費。
另外，該技術還可針對保費較高的群組，包括年輕、欠缺經驗或年長駕駛者。「保險公司大多根據過往經驗計算風險。但群組內又未必所有人都如此，若他們接受在車輛上安裝監察儀器，由綽駕的深度學習模型分析駕駛行為，透過數據分析判斷風險，再計算保費，便不用一竹篙打一船人。」
他透露，將與保險公司共同申請「 拍住上」金融科技概念驗證測試資助計畫，預計最快明年可試行。長遠而言，期望通過該技術為司機建立評分或信譽制度的優良駕駛證明，有如信貸評分般。私家車車主投保時，可向保險公司證明其駕駛習慣。而商用車司機甚至可用於求職，向僱主證明安全駕駛。
發展成車隊管理方案
該公司還將車輛監察設備發展成車隊管理方案，已獲多間運輸公司採用。夏曉暉表示，用於車隊管理的數據包括實時位置、行駛距離、耗油量等。例如有專做商用汽車按揭的財務公司，要求上會車輛安裝監察設備作資產管理，以監察車輛每晚的停泊位置是否安全可靠，而且確保車輛行駛里數維持合理水平，證明貸款人有一定的工作量，有能力每月償還款項。
校巴車隊以此方案管理車隊則可確保司機安全駕駛，同時還可適當地運用車輛。夏曉暉稱，特別開發熱圖 (Heat map) 功能，反映車輛行駛和停泊位置，一看便知應該較多停泊在學校附近。城大獸醫學院亦採用此方案管理車隊，證明司機有實際用途，減少公器私用情況。
夏曉暉稱，目前正與泰國及馬來西亞的租車公司洽商，因當地流行先租後買，車隊管理方案有助追蹤資產，更進一步設下虛擬地理圍柵，避免租車司機將車輛駛至其他省份，難以尋回。
研究監察電動車技術
單是這兩項業務的發展已經舉足輕重，仍無阻該公司的擴展計畫，打算將管理方案伸延至電動車。符傳興說，由於部分電動車不提供 ODB2 接口，無法使用裝置收集車輛行駛數據，正與城大電子學系探討，研究由電池和電量變化監察電動車的數據。「將來電動車會成為主流，及早探討技術有先機。」