在保險這個行業裡頭，技術的深度運用正在從根源上改變著風險定價以及管理的模式，進而為消費者造就了前所未有的降低保費的可能性。以往的時候，保費主要是依據歷史統計數據以及群體風險水平來確定的，然而現如今，以大數據、物聯網、人工智能作為代表的“保費降低技術”，正努力通過更精確地評估個體風險、激勵主動風險管理，達成保費的個性化下調。這可不單單是價格方面的優惠，更意味著保險從“事後補償”朝著“事前預防”的價值轉變。
技術如何幫助降低車險保費
能實時收集駕駛數據的車載遠程信息處理設備（OBD）或者手機APP，會收集像急剎車、急加速、車速、夜間駕駛時長這類數據。保險公司借助分析這些行為數據，可區分出謹慎駕駛者以及高風險駕駛者。對於習慣良好的那些司機，因為直接降低了其預期理賠概率和成本，所以保險公司願意拿出顯著的保費折扣作獎勵。
一些技術，除了關注駕駛行為之外，還關注駕駛環境，比如利用GPS數據，能夠評估常行駛路線的擁堵程度，以及事故高發路段等信息，經常在路況良好事故率低的區域通勤，這也可能成為獲得保費優惠的因素，這種基於實際使用和實時數據的定價模式比傳統的僅依據車型年齡地域定價更為公平和精準。
健康監測設備怎樣降低健康險保費
譬如智能手錶、手環這類可穿戴設備，能夠對用戶的步數進行持續追踪，能夠對用戶的心率進行持續追踪，能夠對用戶的睡眠質量進行持續追踪，能夠對用戶的血氧等一系列健康指標進行持續追踪。部分保險公司已經推出了和這些可穿戴設備聯動的健康險計劃，用戶憑藉達成每日運動目標這種健康行為積累積分，用戶憑藉保持規律作息這種健康行為積累積分。這些積分可以直接被兌換成保費返還這種實質性優惠，這些積分可以直接被兌換成保障升級這種實質性優惠，這些積分可以直接被兌換成免賠額降低這種實質性優惠。
在慢性病管理方面存在著更深層次的應用，對於高血壓以及糖尿病患者而言，保險公司有可能會提供具備連接功能的健康監測設備，並且會把按時服藥以及將血糖或者血壓數據穩定控制在安全範圍之內當作是獲得保費折扣的條件，這對被保人積極管理自身健康具有鼓勵意味，有效減少了並發症以及重大醫療支出的風險，達成了保險公司與客戶的雙贏局面。
智能家居如何影響家財險保費
設置智能安防系統，像連接網絡的煙霧報警器，水浸傳感器，智能門鎖以及監控攝像頭，可大幅減少火災，水損，盜竊等事故的發生可能性與損失程度。一旦傳感器被觸動，系統會馬上向業主和安保中心發出警報，甚至能夠自動操控關閉水閥，進而防止損失進一步擴大。眾多保險公司針對此類家庭給予5%到20%不同幅度的保費優惠。
智能家居具備所謂聯動性，會對風險預防能力予以提升，舉例來講，當離家之際使用那一按鍵啟動“布防模式”，電器就會自動實現斷電，水管總閥也會作出調節，從而對於安全隱患展開全面且細緻的排查。有著長期以及穩定特性的安全記錄，能夠向保險公司表明該住所具備較低的風險水平，所以更有資格去享受更為優惠的費率，這屬於一種借助前期科技投入進而換取長期保費節約的典型方式。
大數據怎樣實現個性化保費定價
傳統精算主要依靠年齡、性別等有限維度統計數據，大數據技術卻能夠整合多維數據源，像是信用記錄、消費習慣、職業信息、甚至社交媒體上符合隱私法規的行為特徵，以此構建更立體的個人風險畫像，一個生活規律且財務狀況穩健的人，有可能在多種保險品類上都被當作低風險客戶來評估。
依據大數據構建的動態定價模型，能夠以近乎實時的狀態去調整費率。比如說，在車險裡，需要結合實時交通數據以及天氣數據；在農業險方面，要結合衛星遙感所獲取的作物生長數據和氣象數據。這般精細化以及動態化的定價方式，確保了保費與真實風險之間的匹配度得以更高保障，使得低風險個體無需再因高風險群體而過多分擔成本，進而能夠獲取更低的保費！
UBI保險為什麼能降低保費
UBI，也就是基於使用量的保險，是保費降低技術的高度集中體現，特別是在車險領域，也就是按里程付費領域，它直接依據車輛實際的行駛里程去計收費用，開得里程數量少，所付保費就少，這對於年均行駛里程比較短的上班族、遠程工作者或者頻繁運用公共交通的家庭而言，節省保費的效果是極為顯著的。
更趨於先進的UBI 模型，也就是PHYD 按駕駛行為付費這種，它綜合了里程以及駕駛行為，它不單單是用多少付多少這種情況，更是怎麼開付多少這種狀況，平穩的駕駛習慣意味著存在更少的事故風險，所以能夠獲取最大幅度的優惠，UBI 把保費的控制權部分交到了用戶手裡，通過改變自身行為就能夠直接看到保費有所減少，激勵作用十分直接且有效。
使用保費降低技術有哪些潛在風險
排在首位的風險是數據隱私以及安全，為了能夠獲取折扣，用戶得授權保險公司去收集諸多個人行為、健康、位置等方面的敏感數據，怎樣去保證這些數據不會被濫用、不會被洩露或者不會被用於歧視性定價，這是消費者一定要關注的關鍵問題，在挑選有關產品之前，一定要認真去閱讀數據使用協議，弄明白數據的存儲、使用以及分享範圍。
再有一個風險是，有可能讓“數字鴻溝”進一步加劇，不是所有人都具備能負擔並熟練運用智能設備那樣的能力，老年人以及低收入群體，也許沒辦法享受到技術所帶來的保費優惠，進而在實際情況當中承擔相對來說更高的保費，另外，太過精細的數據監控，或許會造成心理壓力或者行為受到束縛，所以，技術在讓保費降低之際，它應用時的公平的屬性以及人性化的程度標準，也需要持續地去加以考察以及平衡。
在藉助技術去降低保費的這個進程裡面，您最為看重的究竟是哪一方面：到底是那種能夠節省費用的直接成效，還是它在助力您去養成更為安全、更為健康的生活習慣性方面所具備的間接價值？歡迎於評論區域分享您的相關看法，要是您感覺這篇文章對您有著啟發作用的話，那就請點贊並且分享給那些有可能會需要的朋友們。
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