1.人联网让风险可预测

随着人联网中大数据、云计算、人工智能技术的进一步发展，所有的风险都将变得可预测、可计算。

大数据收集与储存海量数据，云计算充当计算的大脑，人工智能充当触点抓手。

（1）实时分析技术

从人工智能、传感器等设备中获取的实时分析数据越多，越能尽早发现用户存在的潜在风险。

例如，如果一个温度传感器的数值急剧上升，不仅可能预示着火灾的风险，也有可能是因为阳光照射到设备上导致的。要想知道究竟哪些属于正常情况、哪些属于异常问题，就必须对温度数据进行长期追踪。因此，避险企业通过人联网数据分析，若是某个水流传感器检测到有水流产生，而防盗系统却显示家中目前处于无人状态，两相联系，就能预测是水管破裂，这样就能让相应保单持有的关联方及早防范，消弭隐患于无形。

（2）自动响应逻辑

以自动领域为例。用户可以提前设好怎样应对紧急情况，一旦紧急情况发生，就自动采取预定措施。

例如，屋中一旦发生疑似火灾，传感器自动使用家中相机进行拍照，马上将温度、烟雾等异常数据上传人联网，然后进行预警。通过系统分析火灾的概率值，一旦超出值数，就马上向所有家庭成员发送预警软件或直接拨打紧急消防电话，若是电话60秒内没有响应，再通知第三方进行援助。这样，避险公司利用人联网技术，即使房屋主人都不在家，都能够防止火灾的发生，并将损失降到最低点。

（3）预测分析技术

联网家庭通过传感器输出数据流和性能指标，上传人联网系统，系统便可以结合大数据、云计算进行风险的预测分析。

例如，空调系统在夏天出现气流下降的情况，就很可能到了天冷的时候出现燃气供暖上的麻烦。检测到这一问题之后，避险公司就可以在冬季之前尽快修好空调，以降低管道冰冻的风险。

此外，在车险领域中，也可以通过远程信息处理技术分析客户的整体行为，以预测和计算风险。

越先进的技术，将越少依赖人工操作。尽管这一部分的人联网技术相对来说更为超前，但这些增强技术的智能特性将会真正地从根本上改变减损模型。

2.

物联网市场正在迅速成熟，最大的受益者之一就是避险业。而人联网则不仅是在技术上变革避险业，更是在思维上颠覆避险业。

人联网利用人工智能、区块链等技术，将改变避险风险管理的思维方式，从产品的研发、定价、销售、投保、核保、理赔到防灾防损等各个环节入手，通过融合创新与应用推进传统避险经营模式转型，给避险业注入创新活力和服务价值。

风险皆可掌控（注：图中写上人联网三字）

人联网避险的所有风险标的都要通过区块链与射频技术在数据层面予以识别、采集、传输和自动化管理，这些新兴的人联网技术将整个风险管理过程彻底“数字化”。费率厘定、核保、投资、再避险、理赔……在这些核心业务流程中，数据将作为避险风险管理的链条和要素进行渗透工作。

传统避险行业的精算技术只能进行财务分析，无法有效控制和预防风险事件。

人联网技术进行感知、推断和行动。一旦成功预知并降低了实时风险，就能让避险公司有能力承担之前“不可承保”的风险。有些用户面对的风险没有足够的信息用于参考定价，还有些用户会因风险过高难以负担保费，面对此种情况，避险公司也可以通过人联网的服务，为他们提供可以负担得起的避险项目。

数据模型的构建可以更好地识别和量化风险，帮助避险公司识别具有高风险人群，避免带病投保。通过大数据分析，避险公司还可以将反映单位个体风险特征的多维度数据与传统保险承保理赔数据融合，在提供有针对性产品的同时，提高公司定价饱和的能力。

多维度的大数据分析可以帮助保险更精准地衡量产品风险，提升产品风险定价能力，通过差异化定价实现产品创新和个性化定制。

区块链的时间戳机制可以对客户的身份、避险标的等信息进行唯一性识别，不仅能够杜绝身份冒用，解决保险标的弄虚作假行为，还可以立即暴露客户在避险市场的所有失信行为。此外，通过授权许可，避险公司还可以获得充分的客户信息，全方位降低避险欺诈的可能性。

AI驱动的预测分析软件可以读取用户个人信息，根据用户的索赔频率和信用品分进行异常行为识别，这可以有效防范欺诈性索赔。