2017年下半年，保险科技范围的热度伴随以下几个行业动态持续升温：11月微信推出「微保WeSure」平台，旗下商品微医疗保险和微车保率先拉开大幕；9月28日，众安在线香港上市，市值突破千亿，旗下众安科技专注InsurTech范围的技术研究；7月，蚂蚁金服宣布向行业全方位开放技术商品定损宝，用人工智能赋能汽车保险自动定损等等。
当流量巨头们都开始在保险范围积极布局、培育市场，当行业内的保险创业企业投筹资日益活跃起来的时候，说明InsurTech的变革已经拥有了土壤，在可以预见的将来，变革过程会比想象来得更快。
作为网络金融的组成部分，InsurTech也是网站源码资本关注的要紧范围之一。
近一年来，大家看过100+保险科技有关的创业公司，对于保险行业的认知，也历程了螺旋上升的过程。
从单一维度到多维能力叠加，从机会到难题再到新机会，大家渐渐梳理出了一些判断逻辑。
和其他金融行业一样，保险是个强监管的范围。
作为除银行以外可以大规模、批量面向零售顾客的金融平台，保险需要是持牌机构才能经营的业务，因此牌照是行业的一个刚性门槛。
同时，不少非标准化、续期能力强的商品，也让保险看起来带有一点「逆网络」属性，不那样容易线上销售。
这类原因都使得保险行业的网络化过程并没迅速起量爆发，需要更多时间去探索迭代。
但也有一些明显的宏观趋势，带给创业人士新的红利，譬如先来看几个变化。
从「6070」到「8090」变化的大首要条件来自用户端，保险用户人群正在历程一次大升级，依据蚂蚁金服和CBNData联合发布的数据，网络保险买家主要为青年，其中八零后占比47%，九零后占比33%。
这个速度比大家想象得快。
事实上，这是保险与消费共生效应的体现，即保险促进了新消费、新消费激起了用户端对保险需要，让80、九零后的保险意识提前觉醒。
这是一批新用户的红利。
从「被动营销推广」到「主动咨询」用户画像的变化，带来了在保险选择上消费能力和消费意愿的转变。
当保民的画像渐渐年轻化，他们对于保险商品的真需要开始释放，而这一群人的认知水平、消费习惯，决定了其购买保险的方法也产生了变化。
即，从此前被保险公司人海战术的营销推广式购买，渐渐向愈加理性，信息愈加透明的选择权上进化，他们需要愈加高性价比的商品，和愈加中立的推荐。
这也是网络+在把保险从线下搬到线上的机会所在。
从「吸聚流量」到「分发中心」可以如此理解，保险的前端是个漏斗，需要源源持续的用户和流量，以形成保单的转化。
但这只不过第一步。
从全球的经验来看，保险更像一个连接器。
先天可以在不少场景做延伸，大到出行、健康、养老，小到碎屏、退货等等。
假如有机会把「保险责任」，转化为「关联服务」，将在产业链条上产生更大的价值创造。
网络和科技的能力，正在让如此的场景构建更丰富，链接更紧密。
伴随前端流量革新渐渐成体系，后端的分发价值和红利就会产生。
综合上述线索，网站源码资本做了如下梳理：大家先将网络保险按四个不一样的维度进行了划分，有横有纵，每一个维度间的串联叠加都可以组合定位到不一样的细分sector.大家也可以同步设想一下，推进行业变革的大机会到底在哪儿？哪种公司拥有串联好这四个维度的能力？与，它是否会成为一个新巨无霸？1、按险种划分知道保险行业的险种划分能够帮助探寻出每个sector的潜在机会。
据保监会数据显示，国内保费收入总体维持高速增长， 2016年总保费收入达到30959.08亿人民币，增速为27.5%。
其中，财险保费收入8724.49亿元，增速较缓，人身险收入达到22234亿元，同比增幅高达40.2%，也是近五年初次突破40%。
相比于国家基础保障体系的社会保险，大家更关注商业保险范围的机会，主要看财险和人身险两大市场。
1. 财险中，以汽车保险为主，革新责任险有空间。
汽车保险是一个充满价格战的红海市场，途径成本高但大都返还给用户，加上政策上的商车费改，层层收益都非常薄，空间较小，可关注点在服务理赔环节，借用人工智能和数据的力量，车损人伤对应的核保核赔反欺诈存在机会；伴随无人驾驶等新技术的到来，汽车保险将来会不会逐步被责任险取代，也值得持续考虑。
另辅以家财企财、农险等，前两者占比偏小，而农业险现在以国家补贴为主要进步力度，短期仍需察看。
2. 人身险中，寿险占比最大，健康险增速更快。
大家更看好健康险市场的大机会。
医疗支出结构存在改变的空间，同时国内保险公司健康险运营经验不足，缺少数据获得、精算、控费和资源整理能力，第三方服务机构有机会填补。
这中间，还可关注上下游数据公司、服务企业的机会，也可关注在美国相对成熟的HMO模式在国内的变化和应用。
2、按产业链价值划分这是非常重要的划分维度。
保险做的是经营承保和资产管理。
大家看保险企业的赚钱方法，主要来自死差、费差、利差。
利差是保险企业的投资收益，是牌照价值，创业公司短期困难程度较大；死差可以宽泛理解为出险率赔付率，需要在商品设计和数据上做文章；费差是附加费与实质营业费之差，需要在中间环节减少本钱提升效率。
所以大家试图拨开一环扣一环的产业链节点，来梳理探寻价值点和新机会。
1. 商品革新：保险企业的主要职能之一就是设计商品，这是精算师们天天的工作内容。
也就是说，保险公司事实上并不缺少设计保险的能力，或者市场上一旦有好卖的规范化商品，各家跟进复制的速度也都飞快，非强壁垒。
大家觉得，真的的商品革新，一方面来自全新场景的挖掘，譬如在某些场景里，创业公司比保险公司更懂，或者是用重一点的办法，把分散的场景需要整理起来，以避开保险企业的核心优势本身；其次，来自自己获得到独特数据的能力，如此可以反向支撑精算模型及定价，让商品更具性价比优势，确达成在的不少保险商品还是比较贵的，假如有创业公司借助数据拉低商品门槛，保险公司可能困难直接复制。
2. 途径提效：保险公司是最看重途径销售的。
在传统年代，由于基于守旧的精算假设生成的保险商品几乎无差别，所以只能靠堆人来促成销售，保费越高人力本钱越高。
寿险里，除去银保途径CPS较低，其他的大多数代理人要占到20-35%，层级中间赚40%；汽车保险里，40-50%的赔付率，保险公司收益只有5%，其他都是CPS。
冗余的链条让销售环节并不经济，那怎么样能减少本钱、提升效率？譬如通过内容低本钱拓客，在信息渐渐对称的状况下，让用户愈加理解和熟知保险商品；同时达成商品购买步骤的规范化，过程中叠加技术能力，让成单步骤更顺更快，降低冗余环节和人力，让用户的选择愈加简单，都存在被提效的机会。
再譬如赋能出色的经纪人代理人。
这一批销售正在跟随行业的进步历程自我升级，让他们更好的获得、管理和服务用户就是提升效率；与反观途径属性的经代公司本身，这种中介形态的组织结构，也有机会被网络扁平化。
3. 服务优化：无论承包核保、还是理赔延保等环节，保险商品从销售到出险，都需要服务支撑。
而保险企业的核赔理赔部门，大多是保险企业的本钱中心而非收益中心，因此都有职员编制限制没办法达成充分到位的服务。
大家觉得，后续的机会正在从销售途径，转向服务驱动。
无论是TPA公司，还是基于InsurTech的数据、技术型的公司，假如可以帮助保险公司达成愈加高效的核保核赔、智能化辨别和处置数据、影像，帮助保险公司进行反欺诈预警、理赔控费等，都是适应大势的方向，有价值。
不过对于投资者而言，这里需要考虑价值达成的衡量标准，与天花板高低。
假如可以基于上述三个方向，都拥有出色的能力，能以前端商品设计，到中间途径卖掉商品，再到后端理赔服务一体化，保险公司仅发挥牌照价值行使出单用途，就有机会做成MGA （Managing General Agent）的模式，同样期待该模式下的出色企业。
3、按服务对象划分2B/2C早期看过不少以「场景险」为切入点的直接2C商品，逻辑大多是，2C市场足够大，在某个高频流量场景里，以相对低的本钱拓客转化。
不过非常快就发现，流量是场景，不控场景就等于不控用户，一旦起量做到就有被替代的风险；同时，极低本钱获得来的用户，部分偏向「贪实惠」而非真的拥有保险购买能力和意愿的人，将来想继续在这群人身上做转化是比较难的。
之后又密集看过2B的商品，主要有两类：一种服务于保险公司或经代公司，譬如做Saas系统或者经代人的工具；一种服务于B端企业（可理解为间接2C），贴合场景设计商品。
这种2B业务的共性是，商品技术层面大伙的角逐差异不大，探寻头部B端的价值明显高于长尾小B，但越是头部，谈判困难程度越大，对接时间越长；合作效率不高的同时，还要面临「部门负责人更换，大领导更换」带来的各种风险。
特别是和头部效应很集中的大型保司合作，强大的关系互联网让不少创业公司疲于应付。
于是又回来探寻2C的机会。
上文提到的一个潜移默化又不可忽略的趋势是，用户端的需要正在从以前的被动式购买，开始向主动型的咨询变化。
事实上，因为「没性价比高的商品」，与「对保险购买常识的长期信息不对称」，在非常长一段时间内抑制了不少用户的需要，而金融商品和服务的「网络+」过程，必然从借贷扩展到保险、投资理财等等范围，假如有人有能力解决如上问题，譬如拥有更好定价的商品，譬如有足够中立的内容和咨询服务，来慢慢渗透和教育市场，大家觉得存在2C高实际转化的比例的机会。
当然，大家也在重新审视2B的机会：什么玩家就是可以迅速打通行业脉络；或者是不是所有些sector都会被关系捆绑，什么场景能避开头部打法，同时又拥有获得数据、易整理易教育的能力；与能否有更巧妙的商品切入点让B端机构迫切需要等等。
4、按InsuTech的基础建设InsurTech和FinTech一样，是行业进步的革新剂，是基础设施和通用抓手，就像网络之于工业革命。
这一部分，因为国内在保险体系和前沿科技的积累尚有空间，大家需要以愈加全球化的视角，去捕捉最前沿的技术和范围应用。
主要可关注几个方向：1. 人工智能+保险：比如Lemonade、Tractable、Insurify职位替代：在核保、客服、理赔的环节可借用图像辨别，自然语言处置等技术，代替人力减少本钱。
智能保顾：数据和算法可以更准确的向用户推荐保险商品，达成更高效的咨询和定制策略。
反欺诈：借用图像辨别、人脸辨别等技术。
投资能力：借用数据和深度学习，提升险资的资产配置效率，改变买卖方案。
2. 区块链：比如Tradle、Safeshare区块链将从底层结构上改变保险行业的工作原理。
主要关注身份验证的智能合约、理赔反欺诈、基于共享经济的实时保险等方向。
3. IOT数据：如Aviva、RiskGenius基于物联网的新数据源获得，协调保险人和被保险人的利益关系，带来全新的风控能力。
这部分需要时间积累。
承保风险：如慢性患者数据，或UBI采集的用户数据。
核赔理赔风险：人脸辨别，图片筛重预防骗保等等。
