在车险定价方面，在从车的因子的基础上还可以增加从人、从驾驶行为、从位置轨迹的定价因子，做更加精准的定价。在车险市场回归理性的过程中，真正差别化、精准的定价必将成为一个趋势，大数据分析可以发挥的作用会越来越大。
随着很多线下场景搬到线上，关于非车财涉及的场景就非常丰富了，通过数据的融合可以把现实投保场景和虚拟场景结合起来，对于营销的切入点的增加以及对风险的评估的全面性和准确性都会有很大的提升。
最后是寿险，虽然当前理财型产品的发展受到一些控制，但这部分业务仍然处于较快发展过程中。其实，之所以要对理财型产品进行控制，主要也是为了让客户的实际需求和理财类产品不同的风险状况得到更好的匹配，否则会积累大量的投资风险，对金融稳定性造成不良影响。为此，我们对理财型产品的营销需要做到精准化，而不是通过过度推销积累风险。要进行精准化的营销，首先要对客户做一个多维度、全息的画像。通过对客户的收入状况、行为偏好、风险偏好、风险承受能力等维度的分析，给客户推荐更适合的寿险理财型产品。其次，由于寿险产品相对复杂，从客户最初接触到最终成单往往需要不断得沟通，如何提高沟通效率并且降低成本是我们需要考虑的重要问题，在沟通方式上，可以采取智能外呼、智能投顾机器人的方式，提高效率且降低成本的同时，还能避免人工情绪化的弱点，降低服务门槛。
保险和大数据、人工智能融合关键在行业和数据
对于保险行业来讲，从大数据和人工智能两个方面需要关注两个融合，首先是行业的融合，其次是数据的融合。
行业的融合具体指，怎么能把保险行业跟大数据和人工智能行业实现有效的融合，这里对保险公司提出了一个挑战，我们怎么样能够利用大数据，以及人工智能的技术，来促进业务的增长。不管是从反欺诈风险防控方面，还是从精准营销获客方面，这对保险公司来说，在行业融合里都有很大的挑战。
第一，大数据等科技型公司在保险行业做大数据和人工智能，需要对保险行业有极深的了解，即行业洞察，需要知道保险公司的发展战略是什么，他们的挑战是什么，他们的痛点在哪里;
第二，有了行业的洞察之后，还要有针对行业的算法，大数据分析专家需要知道用什么样的模型算法来解决保险公司的问题；
第三是数据，这个是实施大数据和人工智能的基础，有这样的数据之后，才能有相应的模型、算法来解决保险公司遇到的情况;
第四是团队，实施大数据和人工智能，对团队要求的特质，主要是应对前面三方面挑战的能力，需要既能洞察行业及业务情况，又能利用大数据等技术手段解决行业的难点痛点的综合型的人才。
数据融合，保险公司的数据怎么样能够跟大数据、人工智能的创业公司实现有效的融合，才能够创造出1+1大于2，甚至大于3这样的有效动能，来驱动保险公司业务的发展。比如，保险公司有自己体系内大量客户的数据，但是如果有一个新的客户来的时候，怎么样能够有效地知道这个客户的风险，怎么样勾勒出这个用户的画像，来更好地实现销售。比如，既有的客户在互联网里，在其他保险公司里，在互联网金融里有什么样的行为，有什么样的特质，多维度的画像是怎么样的，怎么样对既有的客户实现沉默客户的激活，来达到我们增加保费的目的。
综上，从整个保险行业来看有两个融合，一是行业的融合，也就是保险公司跟大数据、人工智能创业公司的融合；二是数据的融合，保险公司内部对外部的数据，以及创业公司数据的融合。
新科技助力保险行业的未来
当前，我们正从一个时代进入另一个时代，因此，面临的不再是一种“周期性”的变化，而是“坐标系”的转换，“今非昔比”和没有“公约数”将成为重要特征。几乎每一个行业需要回答的一个问题是：如何面对未来?保险行业也不例外。
首先是机器学习，这是一门研究计算机模拟或实现人类的学习方法，深度学习、无监督模型是机器学习中的一些方法和形式。著名的AlphaGo就是使用深度学习打败人类思考的典型案例，其最大的优点是，在博弈的过程中可以实现根据对手的情况不断自我学习。在实际保险业务中，市场情况变化越来越快，尤其在反欺诈领域，道高一尺、魔高一丈，我们与欺诈分子会展开不断的博弈，模型修正和调优的周期非常短，通过机器学习的方式可以有效解决高频业务的风险控制。除此之外，智能投顾、机器人客服也是可以用机器学习的方法，通过与客户沟通交流的过程不断学习、修正模型，达到灵活服务的目的。
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