物聯網技術在保險風險預防中的應用

中圖分類號：F23；TN92 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）07-0149-03

The Application of Internet of Things Technology in Insurance Risk Prevention DING Fengwei

（SanyaUniversity，Sanya572ooo，China）

Abstract：Digital technologies with the Internet of Things （IoT）technology as the core are infiltrating the insurance industry.This paper analyzes the practical significanceof theapplicationofIoT technology in insurance risk prevention，explores its application scenarios，implementation paths，and development prospects in insurance businessareas such as auto insurance，health insurance，and property insurance，providing a reference for the digital transformation of the insurance industry.

Keywords：InternetofThings technology;insurance industry;riskprevention

0 引言

保險業作為經營風險的特殊金融業態，其核心價值在于風險管控機制的創新。傳統模式依賴靜態精算模型與歷史經驗數據，在風險識別維度和響應時效上存在固有局限。隨著物聯網傳感技術、非結構化數據處理能力和智能計算技術的突破性發展，行業風險管理范式正發生本質性變革。在風險認知層面，分布式傳感器網絡實現物理世界風險因子的持續動態采集，通過多維數據關聯分析構建實時風險演化圖譜。智能算法系統可自動識別異常模式，將風險防控節點前移至損失發生前。在運營優化維度，動態風險畫像技術支撐差異化定價策略，基于行為數據的干預模型有效降低賠付頻率。值得關注的是，技術融合產生的協同效應正在重塑保險價值鏈，從基于歷史統計的被動補償模式，轉向融合預測預警的主動風險管理生態。這種轉型不僅提升行業運行效率，更為社會風險管理體系提供數字化解決方案，彰顯保險業在現代經濟體系中的基礎性保障功能。

1 物聯網技術在保險風險預防中應用的現實意義

1.1實現保險風險的精準識別與評估

物聯網技術正在重塑保險行業的風險評估體系，通過實時數據感知與智能分析實現精準風控。傳統保險依賴歷史數據統計的靜態模型，難以捕捉個體風險動態變化，而物聯網技術通過車載OBD設備、可穿戴傳感器等智能終端，持續采集駕駛行為、生理指標、環境參數等多維數據流。在車險領域，急加速頻率、夜間行駛時長等30余項行為指標可構建駕駛風險畫像；在健康險方面，心率變異系數、深度睡眠占比等生物標記能預判慢性病風險。這些數據經邊緣計算初步處理后，上傳至云端與醫療檔案、氣象數據等外部數據融合分析，形成動態精算模型。保險公司可據此建立分鐘級更新的個性化保費機制，對低風險用戶給予優惠費率，對高風險個體及時預警干預。這種“數據驅動 + 動態優化”的新范式，不僅顯著提升定價精準度，更推動保險服務從被動賠付向主動風險管理的模式躍遷。

1.2促進保險定價與理賠的科學合理

傳統保險采用同質化風險池的定價模式，依賴歷史統計數據進行粗放式定價，難以精準識別個體風險差異，易誘發高風險群體集中投保的逆選擇困境。物聯網技術通過智能終端構建風險感知網絡，為精準保險定價提供技術支撐。在車險領域，車載OBD設備實時采集加速度、制動頻率、車道偏離等駕駛行為數據，結合路況、天氣等環境參數，構建多維度風險評估模型；健康險則通過智能手環監測心率變異性、運動強度、睡眠質量等生理指標，動態評估被保險人健康風險。保險公司運用邊緣計算與云計算協同架構，對海量數據進行實時分析，建立個體風險畫像，實現保費動態調節機制。這種數據驅動的定價模式不僅使低風險客戶享有優惠費率，更通過風險梯度定價引導客戶主動管控風險，優化保險標的結構。在理賠環節，物聯網數據可還原事故場景：通過車輛碰撞前10s的行駛數據重建事故過程，結合駕駛員心率突變等生理指標判斷操作狀態，為責任認定提供客觀依據，有效防范保險欺詐。在技術賦能下，保險服務從靜態風險補償向動態風險管理演進，形成“精準定價-過程干預-智能理賠”的全鏈條優化，推動保險業態向數據智能化深度轉型。

1.3推動保險行業服務模式創新升級

物聯網技術驅動保險業向主動風險管理范式轉型，重構“預防 + 補償”的雙重價值體系。傳統保險機制受限于事后賠付的單一功能，難以介入風險形成過程。通過部署智能終端網絡，保險公司構建起多維度風險監測體系：在財產險領域，智能家居傳感器實時采集溫度、濕度、燃氣濃度等環境參數，結合建筑結構數據建立火災預警模型；在健康險領域，可穿戴設備持續監測心率變異性、血壓波動等生理指標，運用醫療知識圖譜識別疾病風險信號。基于邊緣計算與云計算協同架構，系統可實現毫秒級風險因子分析，當監測數據突破預設閾值時，自動觸發分級預警機制，通過移動終端推送定制化防控建議。這種“數據感知-智能分析-精準干預”的閉環管理模式，使保險公司從風險承擔者轉變為風險管理伙伴，通過前置化服務降低賠付概率，同時積累動態風險視圖優化產品定價。技術賦能下，保險服務衍生出風險咨詢、過程指導等新形態，推動行業向“服務 + 保障”一體化方向演進，為現代風險社會提供更具韌性的治理方案。

2 物聯網技術在車險領域的風險預防應用

2.1基于車聯網的駕駛行為數據采集與分析

車聯網是物聯網技術在汽車保險領域最主要的應用形式。保險公司通過在被保車輛上安裝專用的智能車載終端，可以實時采集和傳輸車輛的位置、速度、加速度、轉向、剎車等行駛狀態數據，以及駕駛員的身份信息、生理信息等，形成海量駕駛行為大數據。保險公司利用機器學習算法對這些數據進行建模分析，可以還原駕駛員的駕駛習慣，對其駕駛風險進行畫像評分。通過與歷史理賠數據關聯，可以建立駕駛行為與事故風險之間的關系模型，預測駕駛員未來發生事故的概率，為保險定價和風險預防提供數據支持[1]。

2.2建立車險UBI模型，實施差異化定價

UBI（Usage-basedInsurance）是一種基于駕駛行為數據的車險創新定價模式。傳統車險采用粗放式定價，主要考慮車輛品牌型號、車齡、地域等因素，未充分反映駕駛員個體風險差異。UBI車險利用物聯網采集的真實駕駛數據，通過大數據分析和機器學習算法建立車險定價模型，對不同風險特征的客戶實施差異化定價。模型通常從駕駛里程、夜間駕駛、疲勞駕駛、急加速/急剎車、超速行駛等維度評估駕駛風險，對安全駕駛習慣良好的客戶給予保費優惠，對高風險駕駛行為的客戶適當加費，以此引導駕駛員安全駕駛，降低整體風險水平。國際上，美國、英國等發達國家保險公司已廣泛開展UBI車險業務，取得了良好的社會和經濟效益[2]。

2.3優化理賠流程，提高服務時效

車險理賠是保險公司理賠業務的重點和難點。傳統理賠流程涉及多方調查取證、責任認定等環節，時間長、人力成本高。車聯網為理賠流程優化帶來新的解決方案。通過分析智能車載終端采集的車速、減速度、方向盤轉角等數據，以及車載攝像頭記錄的視頻影像，可以精準還原事故發生經過，快速厘清責任，簡化定損、勘察等流程，大幅縮短理賠時長。同時，智能感知技術與移動互聯網相結合，客戶可利用手機App實現在線報案、提交單證、在線查詢等自助式理賠服務，顯著提升理賠效率與客戶滿意度。車險理賠時效的提升也將倒逼保險產品與服務創新，激發行業高質量發展。

3 物聯網技術在健康保險領域的風險預防應用

3.1可穿戴設備實現被保人生命體征監測

可穿戴設備是物聯網技術在健康險領域應用的重要載體。當前，智能手環、智能手表等可穿戴設備日益普及，其集成的各類傳感器可持續監測個人的心率、血壓、體溫、血糖等多項生命體征指標，并通過無線通信技術實時上傳至云端平臺。保險公司通過數據采集與分析，不僅可以掌握被保險人的健康狀況，預警重大疾病風險，還可以引導被保險人養成良好的生活習慣，從源頭降低健康風險發生率。騰訊健康險曾嘗試將此類數據應用于保險產品設計，推出“步步保”健康險，被保險人達到一定步行目標可獲得保費優惠。類似產品通過自我激勵機制，鼓勵客戶注重身體健康，從而實現對健康風險的主動管理[3]。

3.2建立個性化健康風險評估與干預方案

健康風險具有很強的個體差異性，影響因素涵蓋遺傳、生活方式、職業特點、自然環境等諸多方面。傳統健康險定價評估主要依據被保險人的年齡、性別、是否吸煙等有限信息，無法精準刻畫個體風險特征。物聯網為個性化健康風險評估提供了豐富的數據來源。通過整合個人可穿戴設備數據、電子病歷數據、處方數據、環境數據等，利用大數據和人工智能技術，保險公司可建立個性化健康風險評估模型，多維度動態評估個體健康狀況，并基于風險狀況匹配個性化的健康管理服務。例如，為高血壓、高血脂等慢病高風險人群定制飲食運動干預方案，實施遠程實時監測；為健康風險較低客戶提供保費優惠等激勵政策。這種健康管理新模式將有助于降低疾病發生率，減少醫療費用支出。

4 物聯網技術在財產保險領域的風險預防應用

4.1基于智能家居等物聯網設備的數據感知

物聯網設備是實現財產風險實時感知的重要手段。隨著智能家居的快速發展，智能門鎖、智能水電表、智能煙感報警器等設備日益普及，通過內置傳感器可監測采集室內環境數據，并利用互聯網技術實時傳輸到云端管理平臺。財產保險公司通過數據對接，可以獲取被保財產的關鍵風險數據，如門窗狀態、用電用水量、燃氣濃度、溫濕度等，從而構建起完整的風險數據感知網絡。這將改變傳統財險領域風險評估主要依賴固定參數和歷史數據的局面，為動態風險監控、主動風險防范開辟新路徑。國內外保險公司紛紛加大在該領域的探索力度，推出智能水浸探測器、智能安防系統等物聯網保險產品，為客戶提供風險預警等增值服務。

4.2建立財產風險預警模型，主動化風險管理

基于物聯網設備采集的財產風險動態數據，保險公司可開發風險預警模型，實時評估被保財產的安全狀況。通常，風險預警模型從三個層面構建。首先，利用機器學習和數據挖掘技術，分析不同風險場景下物聯網數據的歷史規律，提取風險特征。其次，結合保險理賠數據，利用關聯分析、決策樹等算法建立風險評分模型，量化評估各類風險發生的可能性。最后，針對高風險場景制定風險預警規則和閾值，實時監測風險狀態，觸發預警時及時向客戶發送提示信息。例如，財產保險公司可以通過智能水電表用量異常識別漏水、漏電等風險，通過智能煙感報警發現火災隱患，引導客戶及時排查處理，將風險消滅在萌芽狀態。這種主動式風險預防模式轉變了傳統財險事后理賠為主的被動局面，有助于降低風險事故發生率，減少保險賠付支出，實現客戶、保險公司的雙贏[5]。

4.3優化承保理賠流程，降低運營成本

物聯網、移動互聯網等技術在財產險領域的應用，為承保理賠流程優化提供了新思路。在承保環節，物聯網設備可實時采集被保財產的位置、使用狀況等數據，幫助保險公司快速核實保險標的真實性，識別可能存在的道德風險，提高核保效率和準確性。在理賠環節，物聯網數據可助力事故原因分析和責任認定。例如，因管道老化導致的水管爆裂，智能水表數據可佐證事發突發性和偶然性；因線路老化引發的火災，智能用電數據可作為重要證據。這些客觀數據與理賠單證相互印證，簡化了查勘定損流程。

5 結束語

物聯網作為新一輪科技革命的重要組成部分，正在深刻影響和重塑保險行業的發展格局。物聯網技術與保險業務的融合，推動保險公司加速從經驗驅動向數據驅動轉型，從被動理賠向主動風控轉變，有效提升了保險風險管理水平。在車險、健康險、財產險等主要業務領域，物聯網技術的應用正在從點及面展開，涌現出一批基于駕駛行為、健康大數據、智能家居等創新場景的保險產品，為客戶帶來優質便捷的保障服務體驗。展望未來，物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等技術將進一步交叉融合，與保險行業深度協同，驅動保險商業模式和服務模式加速迭代升級。

參考文獻

[1]陳本瑤，滕啟治，戎安心，等.探究電梯“保險+物聯網+服務”新發展模式[J].工程建設（維澤科技），2022，5（11）：160-163.

[2]楊梅，趙建敏.基于三元損失的保險業務牛臉識別系統的設計[J].光電子·激光，2022，33（08）：831-839.

[3]于瀟.探索新邊界：物聯網技術與保險行業的融合創新[J].經濟技術協作信息，2023（09）：0262-0264.

[4]王抗抗.數字化背景下的保險價值鏈研究[J].電子商務評論，2024，13（02）：2427-2431.

[5]唐金成，黎寶鑫.物聯網賦能我國農業保險創新發展研究[J].南方金融，2023（09）：15-27.