1、大数据:保险公司的核心资产
在全球范围内保险公司都处在科技推动变革的阶段，而目前看来大数据对保险行业的影响无疑是最具颠覆性的。大数据简单来说就是通过对大量复杂数据源进行加工与处理，继而通过一些方式使其输出商业价值的技术。大数据不仅会对保险公司业务的各个环节产生革命性甚至颠覆性的升级与改造，未来来看其将会成为保险公司的核心资产，通过该技术的使用可以降低成本、细分客户、优化决策，甚至催生新的产业、生态和模式，产生巨大的业务价值。
大数据可以应用在保险价值链的各个环节
在保险的整个价值链之中，包括产品开发、销售、保单管理、理赔和资管方面均可以利用大数据技术进行改良与改革，尤其是在风险评估与定价、交叉销售、增强客户粘性、欺诈检测和索赔预防与缓解等方面会具有更大的潜力，同时大数据作为催化剂在车联网、可穿戴设备、智能家居和生态平台及系统构建方面也会起到重要作用。从实际情况来看，在欺诈检测、风险评估与定价等方面国内很多保险公司已经采用了大数据技术。
图：大数据在保险价值链中的作用可以体现在各个环节
通过对新数据的收集与分析，保险公司可以有基础拓展新的保险市场。目前来看最大的可能会出现在UBI(UsagebasedInsurance，基于使用的保险计划)车险和健康险方面。通过车载传感设备收集驾驶员的驾驶信息，其中比较易操作的是基于驾驶里程定价，而稍复杂的可以依据驾驶行为，包括搜集行驶里程、累计驾驶年份、损耗率、转向、速度、驾驶时间等数据以区别不同风险级别的驾驶人，同时需要配合以车联网的技术支持。商车费改也为UBI车险提供了基础，目前国内里程保在2016年已经成交了超过1万单UBI车险，保费超过3000万，利润率高达40%;太保也在2016年9月对美国UBI车险服务商Metromile进行了5000万美元的投资，成为其战略投资者和合作伙伴。
在健康险领域，通过可穿戴设备，或者基于客户运动、健康、生活等方面的数据进行更加个性化定价和针对，n服务。如2016年3月美国保险公司UnitedHealth和高通旗下的QualcommLife公司合作，推出一款覆盖可穿戴设备医疗保险计划，帮助用户管理自己的健康，在该计划中当针对用户的运动量、运动频率与强度进行奖励;2015年8月众安与小米运动和乐动力APP推出的国内首款可穿戴设备与运动大数据结合的健康管理计划“步步保”在今年累计用户数已经突破千万;2016年平安的主打产品“平安福”也加入了运动概念，当在一段时间内的运动量达到一定标准后可以获得相应奖励、现金返还甚至提升保额。
2、人工智能:以智能逐渐替代人工
人工智能(AI,ArtificialIntelligence)近年来也成为了热门的话题，机器的学习能力也有目共睹，而诸如自动导航、语音助手等人工智能技术的产物也逐渐融入生活的方方面面。人工智能可以理解成为通过复杂的机器学习技术，从大量信息中学习一定规则和模式。
目前人工智能在保险业的运用主要可以体现在以下两个方面：
智能化客服
智能化客服是人工智能在各个领域都逐渐被广泛采用的一项应用。由于客服是相对比较标准化的业务，所涉及的技术目前看来也具有可实践性，同时对于人工成本降低给企业带来的效益也是显而易见的。
这一技术在国内运用也有相对较长时间，并且各大险企也都有所动作。2012年新华保险在其短信一电话互动服务平台方面就已引用了人工智能技术系统，用以解答常见咨询问题;之后各家保险公司也都逐渐采用并进行了智能化升级。平安在2016年对服务热线进行了改造，上线了全新的语音导航系统，解决了传统电话客服超过5层按键设置、10余家子公司、超过2000项业务的难题，在2016年7月其语音识别率就超过87%，而每日大约75%以上的客户拨入的超过55万电话呼入也极大优化了客户体验。同样，在2017年9月保险业内首个人工智能语音客服机器人“小慧"(1.0版)在中国太平保险集团旗下太平共享金融服务(上海)有限公司客户联系中心开始试运行，在车险结案回访场景中能与客户进行积极的语音互动，自主思考，快速应答，语气和内容高度拟人，具有服务品质稳定、自主学习、能听会说和成本优化等特点。由于目前市场上常见的智能机器人只能进行简单问题的固定应答，“小慧”在金融保险行业人工智能开发和应用处于领先地位。除此以外，还有泰康人寿国内首款智能机器人“下Ker"、合众人寿的人工智能小Ai,太保的智能运维机器人等都是人工智能在智能化客服方面的实际运用。
图：人工和智能相结合
索赔管理和反欺诈
在索赔处理的各个环节均可以使用机器学习技术来提升工作效率。通过短时间内的人工学习技术，将很多程序进行自动化处理，能够增强客户体验的同时降低成本。而由于欺诈骗保的现象往往会呈现出一定的共性，这类共性通过个人可能较难鉴别，但是通过人工智能技术则可以轻易地鉴别出来。而同时人工智能的自我学习能力又可以对新出现的欺诈进行学习、适应与鉴别。
目前在国外已经有部分公司专门提供或者使用人工智能进行反欺诈检测，例如在2017年1月日本富国生命保险宣布将利用旧M提供的人工智能平台WatsonExplorer取代原有34名人类员工，执行保险索赔分析工作;日本第一人寿保险公司也采用人工检查与AI并行的方式来处理支付评估，还有诸如ShiftTechnolgoy公司提供索赔处理和欺诈侦测的相关服务;ControlExpert提供自动化流程进行专门的理赔处理。这一技术在国内也逐渐被采用，平安利用图像识别进行车险远程智能定损;众安也在理赔环节加入了欺诈鉴别。
当然以上两个方面只是目前AI技术在保险行业内运用的比较多、比较重要的地方，但是其运用当然不仅仅局限于以上两个环节。在保险业务的各个核心流程，均有操作性程序，利用AI可以提升效率并降低出错率，同时包括在市场宣传推广、舆情分析以及风险评估和检测环节AI技术也大有发展前景。而同样如果从险种的角度来看，不同险种中AI技术也可以有不同的作用，如在寿险中去对代理人进行智能考核及辅助营销、在产险的定损定价、在健康险的智能医疗等。
3、区块链:去中心化的信任解决方案
近年来区块链伴随着比特币的概念而逐渐进入人们的视野。区块链技术最初也是产生于特比币交易系统，是一种把区块以链的方式结合在一起的数据结构。而区块链技术简单来说是一种利用去中心化和去信任的方式集体维护数据簿可靠性的技术方案。作为分布式储存的数据块，每一个块上面会包含一整条区块链的信息，也就是可以在没有可信第三方的条件下，解决陌生人之间建立信任机制的问题。
联盟区块链受到保险行业的关注度更高
根据区块链的适用范围和节点权限，可以分为三类：
公有区块链:这是最早也是目前应用最广泛的区块链，任何人都可以参与其共识过程，而目前如比特币之类的均是基于此。
私有区块链:仅使用区块链的总记账技术记账，可以是一个公司，也可以是个人，其独享有该区块链的写入权限。
联盟区块链:由某个群体内指定多个预选的节点为记账人，其他接入点可以参与交易但是不能干涉记账过程，目前这一块也是最受国内保险行业关注的部分。
区块链技术在保险业有广阔运用
由于区块链可以解决交易和信任的安全问题，在登记、记账对账、清算结算等场景均有运用前景。
服务改善及产品创新:主要包含三个方面，包括改善客户参与度、提供高效益产品以及促进与物联网相关保险产品的开发。很多保险险种是需要客户的相关个人信息及数据为基础的，但是个人处于对隐私和信息安全性的考虑往往不愿意共享数据，同时对于数据的重复索取也会使得客户的参与度下降，而基于客户控制的区块链进行身份验证和医疗健康等信息的获取可以明显改善此问题。客户依然将数据储存在个人设备上，只有经过区块链验证的才能够获取这类数据，随着规模的扩大效率也将会大大提高。同样一些比较简单的小额保险，在承保和理赔环节如果利用定义规则实现自动化处理可以大大提高效益。在未来或许汽车、电子设备或者家用电器等利用智能管理的区块链合同，自动检测损害，触发修复过程并进行自动索赔和付款。
强化欺诈检测与有效定价:由于保险欺诈是客观存在且经常发生的，因此通过区块链对如医疗报告、检测证明等的真实性和客观性进行确定，并进行个人身份认证、产品经出售或产生后的所有权和所在地点的变动，将有助于判断保险欺诈的行为，从而进行更加合理有效的定价。例如在传统保险难以解决的道德风险和逆向选择问题上，如果使用区块链技术，经过授权的医院或者医疗机构将病人的相关医疗和疾病信息写入区块链，保险公司能够查询到相关信息，避免了带病投保现象的出现。
参考观研天下发布《2017-2022年中国互联网保险产业运营现状及十三五竞争策略分析报告》
降低成本与费用支出:未来我们可以设想，基于区块链验证的投保人身份和合同的有效性，经过智能合同验证确定符合理赔条件，在通过基于区块链的支付体系和智能合同的配合进行理赔和付款，这一系列保险流程都会以区块链技术为基础，也将大大降低成本与费用的支出。同时由于区块链的不可篡改性，在农险领域使用基于区块链等技术进行的生态养殖不仅可以实现智能监控和疫情管理，同时也能降低农险及信贷的风控风险以及评估成本。
我国保险业也在积极探索区块链的运用
在国外目前区块链技术在保险领域主要用于智能合约、相互保险和互助保险以及敏感信息授权等方面，在我国目前区块链主要的应用是在积分平台管理和某些简易险种方面。
图：国内部分除企对区块锥技术的探索与运用
4、科技之间的发展将会是相互促进的
以上我们单独分析了大数据、人工智能和区块链技术在保险行业的应用前景和现状，当然除了这几种比较具有代表性的以外，云计算、物联网、车联网、无人驾驶、无人机、基因检测、可穿戴设备等技术未来也会在保险领域有很大的发展前景。同时不同科技元素之间一定不是相互独立的，而会是相互促进发展的。例如区块链技术解决了数据共享之间一个最基础的信任问题，使得数据可以安全地被共享，而利用云计算、大数据和人工智能三者的结合，充分挖掘客户的潜在保险需求，扩展更大的市场空间。
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