1、營銷方面：智能機器人。可以顯著降低獲客成本和用戶成長成本。

1）針對高退保率、低轉化率問題：智能呼叫機器人和智能保險顧問提供 24 小時在線用戶咨詢，根據客戶輸入的信息值推薦產品，幫助用戶理解復雜保險條款。 實現語音擴展能力、語義理解能力、多輪對話能力提升。

2）針對低效運營問題：柜面智能機器人可以實地為客戶辦理基本信息變更、保單詳情查詢、保險金給付、保單貸款等業務。此外，人工智能有效賦能代理人體系，協助代理人面試、培訓、展業等多重場景。

2、核保理賠方面， 多項智能識別技術幫助保險公司降本增效。

生物識別、圖像識別、文本識別等識別技術，可以幫助保險公司處理大量重復繁瑣的物理信息，節省人力成本，實現肉眼識別無法達到的精度。

典型的 OCR 智能文本識別技術可以自動提取用戶身份證號、車牌號等信息并錄入系統。在手機移動投保、信息核實等過程有效提升運營效率，優化用戶體驗。借助 AI 文檔相機提高報案材料質量，智能調查系統幫助外部調查員通過作業小程序和視頻面訪進行取證，智能審核系統突破重疾審核難等問題。

二、B ：Block Chain  區塊鏈

1、產品方面， 區塊鏈可以解決目前保險產品趨同嚴重問題。

一是用戶和保險公司之間，區塊鏈消除用戶對于私人數據濫用和泄露的擔憂，增強用戶將數據提供給保險公司使用的意愿；二是保險公司之間、保險公司和科技公司之間，區塊鏈消除數據共享安全性擔憂?；谶@兩點邏輯，在區塊鏈信任保證下，用戶信息能被充分披露和挖掘，服務于產品開發的廣度和深度。

2016 年陽光保險推出區塊鏈航空意外險卡單，是國內最早將區塊鏈技術引入主流金融資產的保險公司。具有代表性的產品，如眾安保險聯合眾安科技推出的步步雞通證，能保證步步雞數據一經錄入不可修改，是典型的農業險自動理賠產品；中國人保類似的“區塊鏈+養牛保險”，借助 DNA 和耳標等生物識別手段，確保肉牛個體唯一可識別性。

2、承保理賠方面， 區塊鏈的分布式記賬技術可有效降低運營成本。

據普華永道測算，由于區塊鏈改善了信息不對稱導致的逆向選擇和道德風險問題，保險業采用區塊鏈技術可節省 15%至 20%營運費用。承保環節，保險公司調用區塊鏈上投保人的可溯源信息，如健康檔案、電子病歷、藥房消費記錄等，可降低調查成本和承保風險。理賠環節，保險公司借助區塊鏈和多方共享的出險信息，可做到出險后理賠條款自動觸發，同時避免出現用戶謊報瞞報、一票多報，減少理賠糾紛。

三、C ：Cloud  云計算

云計算在產品、銷售 、承保理賠、備災等多維度賦能保險價值鏈。

1）產品開發方面，云計算實現系統快速交付，加快互聯網保險產品開發、上線、迭代速度，推動精算效率提高。例如通過平臺化云業務布局，江泰保險實現平均每天上線 1-2 款保險產品，最快記錄是 3 小時上線 1 款產品。

2）營銷方面，云計算支持互聯網流量接入，快速對接分銷渠道。例如平安云的業務架構由用戶層、接觸層、渠道層、業務層、基礎平臺共 5 個層級構成，可以實現全渠道多媒體流量導入。

3）承保理賠方面，由于云計算具有資源彈性伸縮，高峰時段可以自動擴展容量，增強業務穩定性和運營效率。人保健康采用螞蟻集團的保險上云方案，耗時 3 個月，把原單體系統改造成為新一代電商核心系統，實現從 5 秒處理 1 單，到每秒處理 1000 單。

4）備災方面，基于平安云已在全國多地分布有高級機房，滿足保險行業同城、異地、兩地三中心、多地多中心的數據級和應用級容災要求。

四、D：Data  大數據

1、產品方面， 大數據助力“五全”數據收集。

通過收集整合全空域、全流程、全場景、全解析和全價值數據，大數據助力于增加可保風險，精細化定價和創新產品服務。產品創新層面，典型的有航延險、酒店退訂險、退貨運費險、寵物責任險、健康險、大數據+農險等。淘寶平臺內嵌的退貨運費險建立在用戶網絡瀏覽、購物行為、賬戶風險、交易數據、退貨歷史的分析基礎上。陽光保險推出基于運動數據進行差異化定價的定期壽險產品“悅動?！保每纱┐髟O備記錄的運動數據進行健康管理和產品定價。

2、銷售方面，大數據應用于 挖掘目標客戶。 

賦能代理人營銷。大數據技術整合來自網頁、App、小程序等渠道的分散數據，匯總用戶的身份信息、生理信息、社會關系網絡、行為特征偏好，構建標簽和畫像體系，解決渠道數據和保險公司自有數據割裂、無法精準鎖定客戶等問題。

借助用戶畫像賦能代理人營銷，為客戶提供個性化解決方案，進行用戶關聯銷售、流失用戶預警、潛在用戶挖掘、用戶生命周期管理等。螞蟻集團數巢大數據智能服務平臺為螞蟻保險與傳統保險公司聯合運營提供精準定價策略，孵化的“車險分”應用顯著提升車險的客戶識別能力，在用戶授權下幫助代理人制定銷售策略。實際效果看，“車險分”可從車主信息細分出不同風險用戶，對車主進行精準畫像和風險分析。

3、承保理賠方面，大數據服務于風險預測模型和騙保識別。

事前預防階段，保險公司結合內部、第三方和社交媒體數據進行早期異常值檢測，掃描客戶的健康狀況、財產狀況、理賠記錄等信息，采取干預措施，減少先期賠付。事后減損階段，保險公司通過大數據技術，大范圍識別用戶近年內發生的所有賠付事件，篩選疑似詐騙索賠賠案，根據篩選結果展開人工調查，提升騙保識別的準確性與及時性。

平安收購汽車之家后，構建覆蓋所有乘用車型的億級理賠圖片數據庫，將 30 年理賠經驗轉化為算法模型，其車險理賠平臺“智能閃賠”通過全國 9 大采集點，形成包括 5 個車物定損數據庫、12 個人傷定損數據庫，9 類反滲漏模型/規則，14+個反欺詐模型/規則，以及黑名單數據庫在內的千萬級車險理賠標準數據與模型庫，該解決方案覆蓋 98%市場車型、85%定損配件、96%定損工時。