尽管保险业是最早开始大规模采用数据处理的行业之一，过去几十年里，保险公司却落得技术落后的名声。但是，大数据和商务分析的新近创举，却让保险公司再度成为技术领导者。

例如，保德信金融集团因为更善于利用内部数据，为变额型和万能型零售寿险产品成功建立 了自动核保流程。借助预测模型和商业规则，该保险公司将可能需要数周完成的流程缩短至 48 小时以内，且无需体检或验血。该保险公司认为他们最终可在无人工介入的情况下承保 40% 的业务。

至 于以用户车辆实际使用情况为基础的(UBI)“开多少付多少”计划，汽车保险公司根据驾驶人自愿提供的驾驶数据提供保费折扣。汽车制造商安装的或保险公司 提供的设备或者可下载到客户移动设备的可远程信息传送应用程序，通过名为远程信息的流程收集客户数据。保险公司利用如速度、行驶里程类的因素作为核保因 素，然后决定保费多少。

自推出以来，对隐私有顾虑的消费者始终对远程信息传送有些抗拒。现在这些顾虑已经不像过去般常见，且在保险公司成功地让终端用户了解 UBI 产品的匿名化或“去除身份识别”数据之后，客户顾虑就更少了。

与 “联网汽车”类似的产品联网或“智能”住宅已经出现，这种概念目前在消费电子产品领域已经相当先进。居家环境中的智能设备可单独运行(如 Google 的 Nest Labs 恒温器)或成套运行(如 AT&T 的数字生活 Digital Life)，通过传感器和远程控制技术让用户与多台电器设备连接。传感器在生活环境中的应用不限于电器设备，更能用于监测温度、湿度和房屋结构安全性等要 素。

尽管保险公司在数据处理和分析的使用方面落后其它行业，但这个领域最近的发展和创新行动显示行业迈向更加光明的未来。作为信息驱动型业务，保险非常适合进行一场信息技术的复兴;令人欣慰的是，这种转变已经开始。