2019年保险智能可穿戴设备所面临的挑战有哪些？
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合理的购买保险可以有效地避免未来的风险，减少家庭的经济损失和精神负担。那么保险智能可穿戴设备所面临的挑战有哪些？针对这个问题在本文中小编将做出详细分析，希望对大家有所帮助。
保险公司对智能可穿戴设备的应用抱有浓厚的兴趣，并已展开各类尝试，但在各个层面仍面临许多挑战。
首先，智能可穿戴设备使用者流失率高。据统计，30%以上的消费者会在3个月之后放弃使用他们的智能可穿戴设备。大部分放弃使用设备的消费者提到：“没有让我必须持续佩戴的原因”。佩戴可穿戴设备的客户也会考虑到隐私泄露的问题。
其次，多数保险从业者尚未具备将测量数据转换为风险评估的演算能力。同时，保险公司也缺乏开发智能可穿戴设备的技术、以及运营智能可穿戴设备后续健康管理计划的能力。
业内人士分析认为，要建立将数据转换为有意义的结果的演算能力，机器学习是重要关键。机器学习是通过不断的迭代开发，在输入与输出之间找出最佳函数的方法。保险公司将搜集的行为数据作为输入，把被保险人已发生的风险作为输出，通过不断累积的数据逐渐优化演算能力，最后取得最佳化的演算能力。而关于测量精准度的问题，要先识别出保险公司所需要的数据精准程度。例如，相对值有时可能比绝对值更加重要。保险公司要根据自己对数据精准度的需求，来定制化设备。
在保护客户隐私方面，保险公司应从法律和社会声誉方面考虑，需要注意在“取得什么资料”、“如何运用所得资料”以及“如何确保信息安全”这三个问题上与消费者进行沟通。公开数据的采集范畴和使用方法，可以降低消费者对数据隐私外露的疑虑和担忧。从消费者动机角度考虑，需要为消费者提供个人数据这一行为给予一定的“回馈”，这种回馈可以是金钱上的，例如保费优惠，也可以是功能上的，例如通过设备解决消费者某一项需求或痛点。
业内人士分析认为，保险公司在缺乏技术能力的支持下，若选择与大品牌厂商合作，可能存在无法获得健康数据、并失去与客户直接沟通渠道的风险。而若与小型厂商合作，则可能有技术支援不足、设备研发和生产周期长的风险。可能的解决方案之一是寻找能提供定制化、端到端解决方案的整体方案提供商。但要注意在数据的所有权上，建立与智能可穿戴设备提供商的数据共享机制。在此基础上，保险公司还要注意把控与客户直接沟通的渠道、以及在终端消费者接触环节的能力培养。
好了以上就是小编为大家提供的关于保险智能可穿戴设备所面临的挑战有哪些的全部内容。小伙伴们你从本文中了解了多少呢？如果有任何问题和建议记得给小编留言，更多保险资讯请关注米保险。
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