在這壹理念的指導下，大數據、雲計算、移動互聯網等壹系列先進技術，有力推動了互聯網保險在產品、服務、渠道等方面的快速創新。壹些保險公司甚至推出了具有人工智能技術的Tker智能機器人，實現快速投保和理賠，同時利用OCR圖像識別技術縮短客戶的理賠周期。企業級區塊鏈在實際生產中的應用，為成功搭建積分管理平臺，提供以客戶為中心的積分管理系統奠定了基礎。
然後，在技術的驅動下，互聯網保險的新模式不斷湧現。身處風口，利用大數據技術進行核保，可以實現“千人千面”的互聯網保險營銷新模式。在自己的平臺上，可以對用戶的行為軌跡、產品偏好和傾向進行行為分析和數據挖掘，並將線索反饋給專屬的保險顧問和後臺的“推薦引擎”。對於用戶來說，可以在獲得更高品質服務的同時，獲得更合適的保險產品推薦；所以“千人千面”的營銷模式大大提高了它的轉化率。可見，新技術的應用可以實現用戶和企業的雙贏。
Insurtech帶來了技術顛覆和更多的應用前景，它解決了“渠道”和“效率”兩大難題。這使得互聯網保險公司之間的合作更加靈活、多元、全面、開放。技術驅動的互聯網保險生態圈，將打造更具創新性的保險服務價值鏈，徹底改變保險服務體驗，通過進壹步的數據挖掘和積累，發展成為基於海量用戶數據的大數據服務平臺。
在技術的驅動下，互聯網保險不僅可以利用跨界競爭合作策略建立競爭優勢，還可以利用技術應用深化保險領域，通過產品優勢降低渠道成本，提高盈利能力，使整個保險行業的商業模式邁上新臺階。
結合眾多保險學者和專業人士的觀點和探索，結合互聯網+在其他行業尤其是金融行業的運作，真正的互聯網保險是以保險回歸保障功能為前提的，互聯網技術也對保險進行了徹底的變革。
那麽，這樣壹個由互聯網和大數據技術驅動的保險行業，能為物流貨運領域提供哪些便利？
在產品研發和銷售上會帶來哪些新的趨勢？
1，產品開發。相對而言，目前保險產品研發的信息來源有限，保險公司設計的產品與保險消費者的風險狀況脫節；互聯網保險通過互聯網技術收集的風險數據更多，分析風險數據的能力更強，保險公司設計的產品也更符合保險消費者的風險狀況。以車險產品為例，目前的車險費率因素側重於隨車因素，主要考慮車價、車齡和車輛的“零整比”系數，完全忽略了隨人用的原則；在未來的互聯網保險業務中，決定車險價格的費率因素將逐步擴大跟隨人和使用的因素，逐步縮小跟隨車的因素。
2.產品銷售。相對而言，目前的保險銷售是由於產品的先天缺陷，保險產品的價格與風險情況脫節。市場競爭的主要手段是價格競爭。在互聯網保險業務中，由於保險產品設計與特定保險消費者風向重合度的提高，對於同類型風險標的、同保額，保費價格差別很大，營銷競爭的主要手段向服務轉變。以車險管理為例。在現行車險管理規則中，對於同類風險標的物、相同保險金額，風險狀況最小的優質客戶享受40%的優惠，風險狀況最高的客戶承擔2.3倍的浮動費率，差額區間小於3倍。在互聯網保險業務中，車險價格費率因素考慮了駕駛員對交通規則的遵守情況、投保車輛的年行駛裏程、續駛裏程等因素。不同風險狀況的車險消費者車險價格差別很大，價格競爭居於次要地位，突出服務競爭。
車險理賠和風險防範會帶來哪些新趨勢？
1，車險理賠。相對而言，在目前的保險業務中，保險消費者需要提供壹系列材料，如保險單、事故責任證明、診斷證明、醫療費用、死亡證明等。，進行索賠時；在互聯網保險條件下，由於社會各界數據共享的範圍更廣、內容更全、方式更簡單，保險消費者出險後理賠需要提供的信息更少、程序更簡單。
2.風險防範。相對而言，在目前的保險業務中，完成保險產品的銷售後，很少或根本沒有控制風險的措施。在互聯網保險技術條件下，保險公司完成核保後，可以用技術手段實時控制風險標的物。以車險管理為例，2016年我國車險管理行業綜合費用率為41%，賠付率為58%。部分省份的車險市場，甚至綜合費用率和綜合賠付率倒掛。從車險綜合費用率數據來看，壹方面反映了車險市場經營的激烈，另壹方面也反映了重承保輕風控的傾向。在互聯網保險業務中，綜合運用監管部門和業務部門建立的監控平臺，以及司機和特殊利益相關者的智能手機終端，可以實時監控風險狀況。
傳統保險在產品銷售上壹直存在壹些弊端。未來，隨著互聯網和大數據技術的深度應用，保險業務和服務可以在移動端直接接入，APP將成為連接用戶的重要陣地，即壹個APP應用可以滿足用戶的保險服務需求。同時，聚焦保險業長期可持續發展的價值管理理念，服務實體經濟“由虛入實”，將成為打造互聯網保險產業鏈、深入各行業的重要基礎。
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