技术是第一生产力，新技术的运用配合新的媒介极大地提升保险的效率和客户服务体验。

　　保险科技应用硕果累累

　　回首2016年，保险行业在固守本业的同时加大了对保险科技(比如核心系统改造、大数据、车联网、区块链、人工智能等方面)的投入，也取得了一些成果。

　　保险新一代核心系统建设进入实施阶段。2016年，很多行业公司计划构建或已经开始构建以客户为中心的新一代核心系统。相比传统核心系统，新一代核心系统主要特色体现在：1.架构上强调后台重，前台轻；2.强调以客户为中心，优化出单和理赔流程，有助于提升服务效率和客户体验；3.加大了数据分析功能，一定程度上体现了数据支持业务，数据支持决策的思路。

　　大数据应用主要集中营销和理赔环节。比如CarpeData采用去中间化方式构建直销平台，获取社交媒体数据，运用大数据技术构建定价和反欺诈模型，从而有效评估客户承保前、承保中和承保之后的风险。该平台不仅能降低中间费用，提高承保和理赔效率，而且有助于降低欺诈概率。

　　国外发达保险市场，车联网的应用已经较为普及。比如RootInsurance开发了一款车载信息采集和驾驶行为评分系统的APP。首先让客户免费试用一段时间APP(一般是3周)用于采集客户驾驶行为数据并对客户驾驶行为进行评分。最后根据客户驾驶行为评分给予客户不同的保险报价。该APP支持一键承保、快速理赔和驾驶过程分享。

　　国内区块链应用开始起步。比如阳光保险作为国内区块链的先行者，率先采用区块链技术推出了“阳光贝”积分和航空意外保险产品，实现了去中心化和资源共享。

　　人工智能在保险行业应用取得明显进步。比如美国保险科技Lemonade通过引入智能机器人（300024）解决方案帮助客户进行自助投保，并能根据客户的需求自动给出保险方案。日本生命人寿引入IBM的人工智能平台Watson负责医疗健康险的理赔理算工作，比如阅读医生撰写的医疗证明，收集保险理赔资金所需信息和核对客户保险合同等。Watson系统的引入取代了34名保险索赔计算的员工，这不仅提升了理赔效率，还有助于减少因赔付疏漏造成的损失等。

　　保险科技面临的主要挑战

　　总体而言，保险科技的运用才刚刚起步，大部分还是只是散点式的应用，规模不大、尚未形成面的突破。分析原因主要集中在如下几个方面：

　　保险新一代核心系统建设未充分体现客户为中心的思维。由于受成本、组织架构和商业模式等多种因素的影响，传统保险行业新一代核心系统的建设遇到很多困难。从很多公司的建设方案来看，尽管增加了一些新功能(比如引入OCR技术，提升出单和理赔效率、引入理赔欺诈分析等)用于提升客户体验，但从整体上看仍然是在原有系统或架构上进行修修补补，“新一代”有点名不副实。未来的核心系统交易只是基本功能，分析、洞察和智能才是核心。另外为了节省成本，与现有系统的高集成性也是保险科技公司成功的关键。

　　数据孤岛效应明显，大数据行业应用未实现面的突破。大数据概念虽已经深入人心，但是行业内很多公司数据应用还处在起步阶段。大的保险公司因为数据基础好，已经尝试应用大数据支持营销和管理。而小的保险公司由于数据量小，数据人才缺乏，目前这块还处在关注行业发展的阶段。此外数据孤岛现象明显，很多从人，从车、从行为的数据分散在不同公司，缺乏有效机制将这些数据连接和整合起来。另外，传统保险行业与互联网行为数据匹配度较低，开展大规模的数据应用尚需时日。共建数据实验室，政府名义收集大数据支持部分的商业应用提上日程。

　　车联网数据标准不统一。车联网数据采集方式目前主要有前装、后装和移动设备采集，数据质量参差不齐，且缺乏统一的数据标准，这限制了车联网的大规模应用。此外，由于政策、监管等原因，车险产品同质化较为严重，价格缺乏弹性，这也限制了客户安装车联网设备的主动性。

　　区块链生态圈建设尚在萌芽，安全性能也有待提升。区块链技术还在发展初期，在安全性和适用性方面还有待进一步提升。比如比特币作为区块链技术最成功的产品之一,因为安全隐患而一度备受质疑。