1、营销方面：智能机器人。可以显著降低获客成本和用户成长成本。

1）针对高退保率、低转化率问题：智能呼叫机器人和智能保险顾问提供 24 小时在线用户咨询，根据客户输入的信息值推荐产品，帮助用户理解复杂保险条款。 实现语音扩展能力、语义理解能力、多轮对话能力提升。

2）针对低效运营问题：柜面智能机器人可以实地为客户办理基本信息变更、保单详情查询、保险金给付、保单贷款等业务。此外，人工智能有效赋能代理人体系，协助代理人面试、培训、展业等多重场景。

2、核保理赔方面， 多项智能识别技术帮助保险公司降本增效。

生物识别、图像识别、文本识别等识别技术，可以帮助保险公司处理大量重复繁琐的物理信息，节省人力成本，实现肉眼识别无法达到的精度。

典型的 OCR 智能文本识别技术可以自动提取用户身份证号、车牌号等信息并录入系统。在手机移动投保、信息核实等过程有效提升运营效率，优化用户体验。借助 AI 文档相机提高报案材料质量，智能调查系统帮助外部调查员通过作业小程序和视频面访进行取证，智能审核系统突破重疾审核难等问题。

二、B ：Block Chain  区块链

1、产品方面， 区块链可以解决目前保险产品趋同严重问题。

一是用户和保险公司之间，区块链消除用户对于私人数据滥用和泄露的担忧，增强用户将数据提供给保险公司使用的意愿；二是保险公司之间、保险公司和科技公司之间，区块链消除数据共享安全性担忧。基于这两点逻辑，在区块链信任保证下，用户信息能被充分披露和挖掘，服务于产品开发的广度和深度。

2016 年阳光保险推出区块链航空意外险卡单，是国内最早将区块链技术引入主流金融资产的保险公司。具有代表性的产品，如众安保险联合众安科技推出的步步鸡通证，能保证步步鸡数据一经录入不可修改，是典型的农业险自动理赔产品；中国人保类似的“区块链+养牛保险”，借助 DNA 和耳标等生物识别手段，确保肉牛个体唯一可识别性。

2、承保理赔方面， 区块链的分布式记账技术可有效降低运营成本。

据普华永道测算，由于区块链改善了信息不对称导致的逆向选择和道德风险问题，保险业采用区块链技术可节省 15%至 20%营运费用。承保环节，保险公司调用区块链上投保人的可溯源信息，如健康档案、电子病历、药房消费记录等，可降低调查成本和承保风险。理赔环节，保险公司借助区块链和多方共享的出险信息，可做到出险后理赔条款自动触发，同时避免出现用户谎报瞒报、一票多报，减少理赔纠纷。

三、C ：Cloud  云计算

云计算在产品、销售 、承保理赔、备灾等多维度赋能保险价值链。

1）产品开发方面，云计算实现系统快速交付，加快互联网保险产品开发、上线、迭代速度，推动精算效率提高。例如通过平台化云业务布局，江泰保险实现平均每天上线 1-2 款保险产品，最快记录是 3 小时上线 1 款产品。

2）营销方面，云计算支持互联网流量接入，快速对接分销渠道。例如平安云的业务架构由用户层、接触层、渠道层、业务层、基础平台共 5 个层级构成，可以实现全渠道多媒体流量导入。

3）承保理赔方面，由于云计算具有资源弹性伸缩，高峰时段可以自动扩展容量，增强业务稳定性和运营效率。人保健康采用蚂蚁集团的保险上云方案，耗时 3 个月，把原单体系统改造成为新一代电商核心系统，实现从 5 秒处理 1 单，到每秒处理 1000 单。

4）备灾方面，基于平安云已在全国多地分布有高级机房，满足保险行业同城、异地、两地三中心、多地多中心的数据级和应用级容灾要求。

四、D：Data  大数据

1、产品方面， 大数据助力“五全”数据收集。

通过收集整合全空域、全流程、全场景、全解析和全价值数据，大数据助力于增加可保风险，精细化定价和创新产品服务。产品创新层面，典型的有航延险、酒店退订险、退货运费险、宠物责任险、健康险、大数据+农险等。淘宝平台内嵌的退货运费险建立在用户网络浏览、购物行为、账户风险、交易数据、退货历史的分析基础上。阳光保险推出基于运动数据进行差异化定价的定期寿险产品“悦动保”，利用可穿戴设备记录的运动数据进行健康管理和产品定价。

2、销售方面，大数据应用于 挖掘目标客户。 

赋能代理人营销。大数据技术整合来自网页、App、小程序等渠道的分散数据，汇总用户的身份信息、生理信息、社会关系网络、行为特征偏好，构建标签和画像体系，解决渠道数据和保险公司自有数据割裂、无法精准锁定客户等问题。

借助用户画像赋能代理人营销，为客户提供个性化解决方案，进行用户关联销售、流失用户预警、潜在用户挖掘、用户生命周期管理等。蚂蚁集团数巢大数据智能服务平台为蚂蚁保险与传统保险公司联合运营提供精准定价策略，孵化的“车险分”应用显著提升车险的客户识别能力，在用户授权下帮助代理人制定销售策略。实际效果看，“车险分”可从车主信息细分出不同风险用户，对车主进行精准画像和风险分析。

3、承保理赔方面，大数据服务于风险预测模型和骗保识别。

事前预防阶段，保险公司结合内部、第三方和社交媒体数据进行早期异常值检测，扫描客户的健康状况、财产状况、理赔记录等信息，采取干预措施，减少先期赔付。事后减损阶段，保险公司通过大数据技术，大范围识别用户近年内发生的所有赔付事件，筛选疑似诈骗索赔赔案，根据筛选结果展开人工调查，提升骗保识别的准确性与及时性。

平安收购汽车之家后，构建覆盖所有乘用车型的亿级理赔图片数据库，将 30 年理赔经验转化为算法模型，其车险理赔平台“智能闪赔”通过全国 9 大采集点，形成包括 5 个车物定损数据库、12 个人伤定损数据库，9 类反渗漏模型/规则，14+个反欺诈模型/规则，以及黑名单数据库在内的千万级车险理赔标准数据与模型库，该解决方案覆盖 98%市场车型、85%定损配件、96%定损工时。