可穿戴或个人技术

物联趋势将为许多新创公司提供机会，而其中受益最多的以保险用户为主。

物联的设备可生成大量可分析的数据，从而使保险公司能够深入了解客户的日常习惯，同时不仅允许保险公司能更好地了解客户、设计个人化产品，还能预测和预防转移索赔的发生。

而在现今，几乎一切都变得越来越智能，保险公司可以利用连设备访问和使用其生成的数据。虽然这些数据可以通过传感器或移动设备直接提供给保险公司，但是第三方机构也可能在拥有、汇整和分销给保险公司时，发挥其作用。

保险公司可以使用的设备类型以及使用方式，如以下说明(包括但不限于)：

可穿戴或个人技术

可穿戴技术的普及，推动两种技术的发展与降低其风险，并有助助节省金城本。这种快速发展的技术，也被称为“Fittech”，非常适合医疗和人寿保险公司。如心率监测、计步器和睡眠跟踪等设备可以提供关于客户健康状况的关键数据，保险公司可以利用这些数据为客户生活方式提供建议。以人工智能(Artificial Intelligence , AI)和数据分析(Data Analytics)为后盾支持，特定的模式呈现出可能的异常情况，提醒保险公司潜在的健康风险，

使其能够主动采取移动。

Prototypes patches也正在开发自动化血液工作、心电图(Electrocardiography, ECG)和慢性药物管理等系统。

“汽车保险公司可以利用安会对生命和自然发自内心的崇敬与关心装在个人和商用车辆上的传感器。“

传感器(Sensors)

传感器的安全系统和公用事业监控器能够提供信息，使保险公司能够主动采取移动，甚至防止家庭入侵、火灾、水灾或电力损坏等问题。

汽车保险公司可以利用安装在个人和商用车辆上的传感器，来识别驾驶模式和行为、测量行驶距离、监控速度和煞车水平。保险公司已经利用这些数据为司机提供量身定制的服务，并以良好的驾驶奖励作为后盾。从更全面的角度来看，多个传感器收集、整理的数据可以帮助保险公司引导客户避免常见的驾驶问题，例如高度事故或劫持区域，因交通堵塞造成的过热以及盗窃等问题。

而追踪设备和摄像头等基于位置的传感器，能够协助防止盗窃和欺诈行为，使保险公司能够追踪各种移动和不动产的下落。

地理信息系统(Geographical information systems , GIS)

地理信息系统提供地形、气候和水文等数据。这为保险公司提供，可以用来警告客户即将发生的自然灾害，如风暴、洪水和其他危险天气模式的见解。而其数据有助于最大限度地减少事件造成的损失，从而减少潜在的索赔数量。

利用物联数据

物联产生的数据可用于多个保险领域。不同数据类型的整合，可直接影响评估风险、定价策略和估算必要储备的准确性等。与目前的方法相比，其具有明显的优势，依靠索赔数据和历史风险等研究分析，并通过持续监控物联的数据，以提供承保人实时定价和政策条款，以及医疗和福利服务，进而协助建议客户注意自身健康，以降低死亡和发病风险。

而物联很可能推动索赔的进一步发展，因为其更多地采取积极的防止损失措施。例如，在危险驾驶模式下，车载传感器可以用于提供警告。在团体健康保险中，为监测其活动水平和心率的员工，提供的折扣也可以被视为索赔预防计划。

商业保险公司亦能够利用GIS数据来成熟其建模能力，特别是对于自然灾害。安全系统、访问控制系统和追踪设备都在帮助保险公司进行调查、监督组织的实践、遵守卫生和安全等协议方面发挥作用。

人寿保险公司可透过自动化和简化传统的侵入性和冗长的承保流程，因为传感器数据提供，许多以往透过纸本文件来获取客户数据的能力。

影响

保险公司可以通过研究如何改进和根据客户行为调整产品，从而更好地了解客户。由于保险公司可以更好地监控客户发生的情况，因此可以降低风险，同时降低客户的保费，使其具有竞争优势。

保险公司还可以改善客户体验，从加速索赔到提供基于行为的奖励计划，并主动提供信息。

“创建分析文化是至关重要，有助于将重点放在业务分析上。”

从哪儿开始?

在研究和分析物联数据，创新应用架构时，保险公司应该吸引客户识别他们的拥有的只会是烫手的山芋数据并确认其准确性，并确保合规于数据保护协议和相关法规，进而保障客户相关数据/信息的安全性和隐私性。

创建分析文化是至关重要的，有助于创建一个敏捷和能适应环境变化的业务模式。而旧有架构、传统系统与流程也需要重新审视和调整，以便为新的发展腾出空间。此外领先的分析和数据科学也有助于识别和吸引人才。

然而，保险公司并不需要彻底改变，而是通过专注改善产品，而不是创造其他管道、开发个人化等，以增加收入来源。最终，使用物联数据可增加整体客户体验，确保保险公司能够提供更好的个人化产品，同时以最大限度地提高服务质量，降低成本。