近年来，大数据、物联网等科技蓬勃发展，保险业开始探索“物联网+保险”模式，通过大数据可以帮助保险公司更深入地了解客户和风险，从而实现精准定价、精准风控、精准理赔、精准服务，为客户提供更全面的保障和价值。
物联网和物联网数据将改变保险行业的运营规则，并将持续扩大对我们生活的影响。物联网技术和主动的客户互动预防将成为新常态，于是保险行业必须作出改变。保险市场的物联网成熟度正在不断提高，但关于保险物联网和将数据转化为可持续商业案例的知识仍处于早期发展阶段。为了更好地为客户和社会服务，保险公司需要提高对保险物联网的了解，并加深对如何将其转化为预防服务的理解。
加快发展技术和数据驱动的风险预防服务。保险公司应将发展技术和数据驱动的预防服务视为一种业务转型。保险价值链中的所有职能都需要整合和参与。从客户参与的角度来看，独立的预防服务很少成功。
*1例一
作为美国最大的车险公司，State Farm启动了名为"State farms' Drive Safe & Save Mobile"智能车险计划。购买了State Farm车险的用户可登录官网免费下载App，连接官方的蓝牙beacon。随后，驾驶人的驾驶时间、地点及具体驾驶方式会通过蓝牙和App传递回State Farm，而State Farm则会据此计算和调整车辆保险费用，拥有良好驾驶记录的用户需要缴纳的保险费将会降低。
一家名为"Progressive"的美国车辆保险公司为用户推出了UBI计划。“UBI”，就是基于使用付费的保险。究其理论基础，即驾驶行为表现较安全的人员应该获得保费的优惠，同时保费应当取决于实际驾驶的时间、地点、驾驶方式或上述指标的综合考量。
Progressive与美国车载摄像头的生产厂商Zubie开展了合作，Zubie负责为其用户安装微型记录仪，以此记录驾驶人的驾驶行为；同时，Progressive通过车载设备收集、监测并评价不同车辆的实际状况和不同驾驶人的驾驶行为，并据此计算、调整保费，为车主提供个性化的车辆保险服务。
要想让车险成为真正的定制化产品，满足每位车主的个性化需求，就要通过人工智能、机器学习，基于物联网大数据赋能汽车保险领域，打好“人工智能+机器学习”的“组合拳”。通过自主研发的OBD设备、SDK、APP等软硬件，将驾驶者的驾驶习惯、驾驶技术、车辆信息和周围环境等数据加以分析和建模，建立人、车、路（环境）多维度模型，为每段出行给出驾驶评分，将驾驶行为得分与风险挂钩，有效识别风险，助力保险公司产品创新设计；也鼓励司机更好、更安全的驾驶行为。