科技进步深刻改变了信息流通的渠道，更改了社交平台的格局，进而对商业运营的方式也产生了巨大冲击。个人移动端应用的普及积攒了大量信息，全球数据量以每五年翻一倍的速度高速增长，而在信息爆炸和大数据的基础之上，新的数据分析、模型建构的方法也应运而生，促成机器学习、人工智能领域的蓬勃进步。
科技领域的进步渗透到商业世界的各个角落。金融稳定理事会将金融科技(FinTech)定义为“技术带来的金融创新”。金融科技创造出新的金融模式、技术应用、产品和服务等，从而对金融市场、金融机构和金融服务的提供与获取方式产生重大影响。相应地，保险这一历史悠久，运营相对保守稳健的行业也逐步接纳这一新的浪潮，形成了保险科技(InsurTech)。
保险科技的特征体现在三个方面。在产品方面，提倡以消费者行为为基础进行产品设计；在服务方面，利用人工智能提高效率，并通过大数据分析提供风险预测防控服务；在运营能力方面，主要以无线方式传输和存储保险信息，并使用机器学习的方式进行建模和数据分析。
在行为化产品设计和推荐方面，人工智能的一个应用是更快速地搜集和处理大量非结构性的数据和信息。例如，网页文本信息的识别抓取可以帮助保险公司进行更详细的客户画像。理论上，可以将客户相关的社交媒体信息、公开评论信息和投保信息整合，以更好地判断客户的收入、偏好和类型，从而给客户推荐更加合适的产品组合。另一方面，这一应用也可以识别客户的政治取向，甚至一定程度上预测客户的风险级别，例如，是否具有自杀倾向或极端风险等。
此外，物联网(Internet of Things)的应用和普及与传统的保险产品结合，可以推动以行为基础的精准定价。这一领域的最早实践来自于美国的车险市场，被保险人选择自愿安装车载记录仪，实时传送行车数据给保险公司的数据库，从而使得保险公司掌握被保险人的驾驶方式和风险类型，进行精准定价、核保。在美国，家财险也是重要的一类财产险产品。物联网技术使得一些保险公司可以在被保险人家中安装监测设备，实时传递数据，预防房屋漏水所造成的财产损失，并辅助定价。在人寿与健康保险领域，可穿戴设备日渐普及，且成为一种流行的“运动+社交”方式。在此基础上，也有保险公司开始涉足新产品的设计，用可穿戴设备的数据积累作为核算保费的基础。其他一些健康监测数据，如心率、血压、血糖水平，也可逐步纳入寿险的考量范围。
在提高服务效率方面，保险行业已经开始使用人工智能进行一些基础性工作，例如，担任客服以降低客服中心人工成本。也有一些保险公司使用人工智能向客户推荐产品，并处理初级的承保和理赔信息搜集、审核工作。人工智能可以实现程序化高效识别可疑的理赔案件，并使得理赔定损人员更有效率地进行个案勘查和欺诈识别。
而保险科技能够提供的另一类已落地的服务是通过航拍图片更快地识别风险，并辅助定价。在农险领域，航拍飞机能够在灾害发生后及时、快速、准确地定损，比传统方式大规模降低了成本。在气候风险领域，依据历史数据积累对于不同地区进行风险评级的模型和应用也日渐成熟。在家财险领域，美国的一些专业化风险测度企业通过定期航拍房屋屋顶的卫星图片对于房屋维护程度进行自动评估，并据此进行风险定价。相关产品与服务也投入实际应用。
在提高运营能力方面，人工智能的一个主要分支是机器学习，即通过大量的历史数据的训练，促使机器自主学习，寻找人工无法发掘的规律和信息，从而达到更好的预测效果。美国在这方面的实践较为前沿，监管也相对宽松。在一些州，保险公司使用机器深度学习的定价模型进行费率测算，并获得州保险监督官协会的批准在实际运营中使用机器测算所制定的费率。
科技日新月异的变化，推进保险行业发展，使得创新型企业得以进行多样化的产品设计、有效降低运营成本，并获得一定的竞争优势，甚至倒逼传统型企业转型。在未来智能保险业的图景中，整个投保、理赔流程中，人工智能的参与度大大提升——人工智能成为主要的客户交互接口，在承保过程中，无论人、车、房屋等具体风险标的都由智能设备所连接，并通过云服务与大数据库相连，整个交易系统与记录也形成电子化链条。
为科技进步而振奋的同时，我们也需注意保险科技所带来的风险。系统性安全风险和个人隐私泄露风险是笔者认为的两大主要风险。通过物联网、云存储形成了大型信息交互的平台，存储着大量关于客户的消费、医疗、支付等信息。金融企业传统上就是黑客攻击的重点，保险公司的信息安全问题涉及到行业发展的稳健性。这一问题的解决一方面需要依靠科技的成熟，以及行业、企业共同制定完善的风险预案。另一方面，也需要监管部门对于风险预判，并在实践中逐步规范信息搜集、使用的边界，更好地保障消费者隐私和权益。从监管的角度说，如何准确判断、把握保险科技的发展趋势，减少监管真空期，降低监管成本和金融风险，是一项重要挑战。
