車險大數據應用已現清晰前景

① 大數據的發展前途怎麼樣

大數據的就業前景目前來看是不錯的，隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大，大數據領域從業人員薪資水平將持續增長，人才供不應求。
大數據就業方向
1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向。所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位：大數據運維工程師；

三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8k以上，工作1年月薪可達到1.2w以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。

② 我國汽車保險業的現狀及發展趨勢

——原標題：2018年中國汽車保險行業市場概況與發展前景 互聯網+車險成為行業主要發展路徑【組圖】

行業費改逐步推進，車險定價不斷放開

我國車險費改從興起至今，共經歷了兩輪改革，第一輪為2001-2007年;第二輪發生在2015年-至今。其中第二輪改革又包括三次商車費改。車險費改發展歷程如下表所示：

以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國汽車保險行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資等解決方案。

③ 大數據未來的前景怎麼樣

大數據行業發展前景十分的好，比如現在很多的人工智慧也需要大數據技術的支持，沒有大數據的支持，人工智慧將無法智能，這將進一步擴大大數據人才的缺口。
並且大數據自身就能夠打造出龐大的價值空間，隨著大數據應用於各行各業，並改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展。
廣大的學生群體、跨行就業、在職提升等人群都想進入大數據行業，但是又比較擔心大數據的就業前景不好，因此大數據的就業前景備受大家關注。
大數據領域的就業崗位有以下幾個特點：
1、就業崗位多
大數據技術本身具有一個天然的產業鏈，這條產業鏈涉及到諸多環節，包括數據採集、數據傳輸、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現和數據應用等，這些環節會釋放出大量的人才需求。
2、人才類型覆蓋廣

大數據領域不僅人才需求量大，同時需要各種不同層次的人才，既需要具備創新能力的研究型人才，也需要應用型人才和技能型人才，隨著大數據技術逐漸開始落地應用，大數據人才需求正在從創新型人才向應用型人才和技能型人才過渡，而這部分人才的規模也比較龐大。
3、行業覆蓋廣
大數據人才的就業渠道不僅僅包括科技公司和互聯網公司，隨著產業結構升級的不斷推進，廣大傳統行業也將陸續釋放出大量的大數據崗位，這是大數據就業的一個重要特點。從目前的行業特徵來看，首先釋放出大數據人才需求的行業包括金融、通信、醫療、出行和教育等行業，未來傳統製造業也會釋放出大量的崗位需求。
4、薪資待遇高
隨著大數據、人工智慧產品的應用，傳統行業的諸多崗位將逐漸開始升級，人力資源的崗位附加值將逐漸提升，所以可以預見未來大數據領域的薪資待遇將不斷提升。從近些年大數據方向研究生的就業薪資待遇來看，整體的薪資待遇還是比較可觀的，而且在逐年提升。

④ 大數據應用的市場前景如何

依據互聯網三定律中的邁特卡夫定律，對互聯網技能價值的認知，給出了一個最根底的領域，即網路價值與網路使用者數量的平方成正比。現在，每天會發生450億的微信條目。用手機的網民現已達到8.17億。

看似只是一個簡略的道理和詳細的數字而已，可是卻為咱們帶來了一個巨大的市場，一筆巨大的財富襲來。基數如此巨大的用戶，和天文數字般的數據，里邊包含著太多有用的信息。大數據運營將它們分類整理，然後按照不同的特性，不同的企業將其使用起來，從各個方面直觀地為人們供給想要的產品，信息，貨品等等，為企業帶來高效穩定的財富。大數據運營儼然成為了企業的要害，乃至能夠改動企業的生存方法和發展趨勢。

如果說把大數據比作一種工業，那麼這種工業實現盈利的要害，在於提高對數據的“加工能力”，而且通過“加工”實現數據的“增值”。

它的含義不僅僅在於把握巨大的數據信息，而更在於對這些含有含義的數據進行專業化處理之後發生的價值。重點並不是咱們具有了多少數據，而是咱們拿數據去做了什麼。中心就在於：整理、剖析、預測、控制。

不管某一部門數據剖析和使用的首要場景如何，典型的特徵是用戶行為數據、用戶活動和買賣記錄、用戶社會數據。這是一個廣泛的數據環境，以人為中心的中心數據仍然是必不可少的。

關於大數據應用的市場前景如何，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑤ 汽車保險行業發展前景

保險小編幫您解答，更多疑問可在線答疑。

和許多亞洲國家一樣，汽車保險是中國非壽險市場的主要組成部分，大約占據了70%的非壽險市場份額，汽車銷售量的強勁增長是其關鍵驅動力——持續增長的居民收入和家庭財富的上升令汽車擁有者大幅上升，並主要分布在大城市。

⑥ 保險+科技對車險方面有什麼提升

現代科技手段，可緩解保險公司在車險人傷理賠中的劣勢處境。如通過大數據的應用可以分析在某個地區比例較高的情況，保險公司可以主動合作治療合理的醫院而規避過度治療情況嚴重的醫院，進而實現醫療費的管控。保險公司可運用大數據技術以傷情為基礎旅纖進行分析，從而得出某種傷情在某個地區或某個鑒定機構的傷殘評定等級的概率是多大，進而方便保險公司高效調解實現減損。另一項科技手段，人工智慧技術在車險人傷理賠領域也很有用武之地。基於深度學習，智能系統准確識別圖像或視頻中的人體相關信息，進行人體檢測與追蹤、關鍵點定位、屬性分析，最終實現損傷程度判定。普通的案件理賠需要人工對醫療費、誤工費等十幾項費用進行審核，因此時效普遍長於車物案件。人工智慧引入後，保險公司可以根據我國現行的臨床數據,在信息智能化獲取、損失智能化判定的基礎上，結合上述大數據技術所挖掘的海量歷史賠案數據積累謹鎮拍，進一步實現傷情報價智能化。
我國車險人傷理賠的科技含量一直落後於車物理賠，大數據結合人工智慧技術的引入使理賠模式更進一步。隨著兩項技術的成熟運用，未來的智能化理賠覆蓋率將逐步逼近100%，從而實現理賠流程優化，降低人工誤差，規避人為干預的風險，同時縮短理賠時效，提升客戶體驗，從祥羨而達到保險+科技使得人傷理賠進化。

⑦ 中國車險前景發展分析及前景預測報告

我國車險如果按照現在的勢頭繼續發展不加以控制的話 其前景非常之不樂觀，甚至可以說中國的保險業目前來講還是在混亂的狀態下，拼點數、拼市場、雖然現在也在拼服務，但是該服務是涵蓋了太多的不合規現象，雖然客戶滿意度呈現有上升態勢，但是其保險公司內部管理混亂依舊是無法規避的現象，並且在我國是不單獨講究法律的橘賣 往往各種條款法規都規定是無法賠付，但是考慮到有人死亡 那麼 人道主義也要賠付，這樣耐伍局就導致大部分消費受眾走入誤區，認為只要打官司就能賠 而且保險公司為了避免投昌讓訴和官司，又常常是無原則的通融賠付 據此 請問中國車險前景能否看好呢？

⑧ 「互聯網+」與大數據車險

「互聯網+」與大數據車險_數據分析師考試

「大數據」為車險行業發展提供了更多可能性。保險公司通過「大數據」可以多維度實現車險的差異化定價，進一步推動風險和保費更加科學合理地匹配。「互聯網+」時代，中國保信在大數據車險的應用場景及市場展望中究竟佔有何等地位？

銀行業有銀聯 （中國銀行卡聯合組織），證券業有中證登（中國證券登記結算有限公司），保險業有中國保信（中國保險信息技術管理有限責任公司）。「互聯網+」時代，建設信息共享平台成為各金融行業摘取大數據果實的強勁抓手。

事實上，保險是對「大數據」擁有天然需求的金融行業。隨著保險業進入大發展時代，包括財險、壽險以及健康險等，對匯聚各險種數據資源進行整合利用，通過數據信息的挖掘和共享，建立一套科學的行業定價基準和風險數據指標的要求越來越迫切。

當前，正值商業車險改革、車險經營模式創新、車聯網應用與探索的關鍵時期，在這場商業車險改革大戲中，如何實現車險產品從「以車定價」轉向「以人定價」，最終實現品牌車型以及使用者的差異化定價，成立的主要目的是統一建設、運營和管理保險信息共享平台，為保險公司之間及保險業與其他行業之間信息交互提供支持的中國保信總裁吳曉軍應邀發表權威觀點。

車險改革與「大數據」戰略

《當代金融家》：近日，保監會印發了《深化商業車險條款費率管理制度改革試點工作方案》（以下簡稱《方案》），提出了商業車險改革的時間表和路線圖，同時明確了各相關單位的職責分工和工作任務：中國保險行業協會負責擬定商業車險示範條款和保費行業基準，建立商業車險新型條款評估和保護機制；財產保險公司負責自主確定商業車險條款，科學釐定商業車險費率，依法報批商業車險條款費率，建立商業車險條款費率監測調整機制。在這場商業車險改革「大戲」中，應如何看待中國保信的位置及作用？

據我們所知，中國保信在籌備期間的第一項工作就是整合車險平台。如今距離公司成立已有一年，各項准備工作已基本齊備，6月1日商改平台將正式上線。請您分享一下車險信息平台對商業車險改革起到的重要作用？

吳曉軍：一個顯而易見的事實是，在「大數據」時代，汽車產業的形態正在發生深刻改變，與之相連的車險業務變革也隨之初顯端倪。隨著「大數據」應用的日益廣泛，將影響並引領車險業走向費率市場化、管理精細化、數據規范化，為此應當未雨綢繆，勵精圖治，各方共同推進「大數據」在車險乃至保險領域的互動和應用。

某種意義上，成立中國保信最大的趨勢是推動行業數據整合，因此，中國保信是以支持行業發展、服務保險監管、保護保險消費為使命，不以盈利為目的的市場化公司，主要職責是建設和運營集中統一、設計科學、功能完善、安全高效的保險業數據信息共享和對外交互平台。

中國保信被天然賦予了「大數據」的政策基因和行業責任，按照保監會關於全國車險平台整合工作方案，中國保信是全國車險平台的建設、運營和管理單位，因此我們希望能夠廣泛聽取行業各方對車險平台建設的意見和建議，探索建立行業各方共同參與的信息平台共享共建機制，在平台需求分析、管理和決策，以及網路連接、介面標准、安全建設、技術架構上實現行業共商，在支持創新、服務發展、保護消費者利益上實現行業共贏。

全國車險信息平台是貫徹落實國家《機動車交通事故責任強制保險條例》以及商業車險監管政策規定，為建立車險信息共享與交互機制，支持我國交強險制度實施和車險市場科學發展而搭建的行業公共基礎設施。截至2015年3月底，全國車險平台覆蓋全國35個省市、59家保險總公司、820家省級保險分公司，擁有交強險和商業險兩個核心系統，以及若干周邊子系統和輔助系統，實現了行業多年車險承保和理賠數據的存儲、共享和實時交互。

全國車險平台從行業試點探索，全國推廣到功能不斷拓展和完善，已經經歷和伴隨了車險市場改革發展近10年時間，車險信息共享機制對於行業實施大數據戰略和推進費率市場化改革具有重要的戰略意義。

首先，車險信息平台是行業與外部數據交互應用的重要基礎和依託。目前，全國車險平台已經與公安、交管、稅務等相關外部管理單位實現了一定范圍的信息交互和共享。我們也積極引入公安部、交通部、中國汽車研究中心等行業數據管理部門的權威身份、交通和汽車生產數據，依託行業數據共享的優勢，拓寬行業整體數據維度。未來，我們還將積極引入公安、氣象、醫療、教育、信用、移動通信等外部數據，主動與交管、稅務、經偵、社保等公共管理部門進行數據交互，依託車險多維度數據支持保險自身信用體系建設，並納入國家徵信體系，發揮外部數據在行業內部治理中的獨特作用，依託行業信息共享機制有效延伸保險參與社會治理的范圍和觸點。

其次，車險信息平台是車險費率市場化改革的重要技術支撐。此次商業車險改革以市場化為導向，對現有定價模式、費率浮動機制、條款責任和體例都進行了大幅度調整，自去年以來，車險平台按照新的業務規則和監管需求進行了大量的系統改造，配合建設行業車型及純風險保費庫，落實代位求償及結算，組織保險公司進行系統開發、聯調測試，通過系統實現商改的有關規則調整。依託平台數據、技術和資源，配合保監會開展了數據提取和費率測算，未來可以依託平台實現費率測算常態化、費率監測動態化。同時，面對商改費率下行壓力，平台在加快推進反欺詐系統、數據分析系統等應用系統建設，促進保險公司反欺詐水平和成本控制能力提升，提高保費充足率，擠壓理賠水分，改善保險公司經營績效，促進商業車險改革成果實現與平穩過渡。

最後，車險信息平台是車險產品和服務創新的重要數據支持。我們希望依託車險信息平台為車險產品和服務創新以及「大數據」應用提供技術支持服務。一方面，積極探索和支持保險業參與汽車後市場。我國二手車市場高速發展、前景廣闊，北京、鄭州等地區的二手車交易已超過新車交易，但管理混亂、誠信缺失特別是價值和風險評估機制不健全是根本的制約因素。今年，我們已在北京地區試點汽車質量延保責任險的風險評估服務，未來將逐步搭建起延保業務專門平台，探索延保業務風險評估、數據採集與共享機制，培育和促進延保責任險市場發展。另一方面，我們也在積極探索車聯網技術應用研究。目前，我們受保監會委託，啟動了車聯網保險應用研究項目，內容包括車聯網技術和保險業應用的全球經驗，車聯網技術對車險市場的影響與挑戰、應用場景與模式、產品定價與監管等等，也希望依託車險平台為行業基於車聯網的產品創新、商業模式以及監督管理提供服務和支持。

「以客戶為中心」的大數據車險

《當代金融家》：眾所周知，車險定價方式主要有保額定價、車型定價及使用定價三類。我國目前仍處於保額定價階段，沒有費率區隔。而車型定價是歐美保險市場普遍採用的車險定價模式，對車輛風險的評估准確度更高。車型定價對「海量」數據以及數據處理的需求，令車險信息平台的建設必不可少。據此，您如何看「大數據」車險市場的應用場景與展望？

吳曉軍：首先，「大數據」將助推車險定價步入新的發展階段。「大數據」相對於保險定價依賴的傳統數據，已經從歷史數據擴展到在線數據，從樣本數據拓展到全量數據，從結構化數據拓展到非結構化數據。保險定價的基本原理就是「大數法則」，依託這一統計學定律，確保純風險保費的公平性、合理性和充足性。而「大數據」是一種新的定價理念和風險管理輔助工具，保險企業通過採集和獲取客戶行為、交易的網路數據進行關聯分析，找尋數據背後風險與成本、收益的匹配規律，可以推動保險公司客戶細分化、責任碎片化、產品定製化，優化精算定價模型，實現定價差異化、精準化。

我認為，在未來車險市場競爭中，無外乎兩個核心要素，一個是渠道，這是由「渠道為王」的保險業經營管理模式所決定的；另一個是定價，在保險費率市場化改革的大背景下，定價將成為保險企業安生立命的核心要素。誰擁有數據及數據技術，誰便具備了定價優勢，誰就能在新的游戲規則中勝出。

「大數據」在車險定價應用的一個典型案例就是UBI產品（Usage Based Insurance），即通過車聯網技術將駕駛操作、汽車運動狀態和車輛周圍環境等人、路、車數據信息進行傳輸和存儲。保險公司從數據中挖掘出用戶的駕駛習慣、思維習慣和行為模式，建立以「從人」為主的多維度定價模型。通過歐美車聯網保險市場的實踐驗證，基於駕駛行為的定價比傳統定價模式更為科學和有效。美國經歷了超過15年的研究推廣，車聯網保險產品和技術在車險市場已日趨成熟，在美國個人車險市場，前十大保險公司有9家已推出UBI產品。在國內，車聯網保險產品還處於起步探索階段。近年來，各方意識到車聯網在保險市場的應用潛力，都在積極探索家用車車聯網產品。如人保、平安等公司已經開始摸索產品形態，搭建產品流程及系統，收集研究客戶反饋。當然，車聯網在車險產品定價和創新應用方面，還應當與目前我國車險費率市場化改革政策和實踐形成良性互動。

其次，大數據將助推精準營銷和客戶細分，實現真正以客戶為中心。自改革開放以來，保險市場保費和資產規模迅速擴張，卻難以逃脫產品同質化、「跑馬圈地」、價格惡性競爭、服務體驗差的外部詬病，歸根到底還是源於「以產品為中心」的粗放式發展模式。然而，「以客戶為中心」的精準營銷、個性化服務，如果失去大數據的支持，無異於小船在大海上無導航漂泊，最終無法到達彼岸。「大數據」技術可以更加客觀、多維度地對客戶進行分析研究，必將成為提高企業競爭力和創造消費者需求的關鍵要素。

隨著車險網銷、電銷等直銷渠道的普及和快速發展，未來互聯網將成為車險市場的「主戰場」，互聯網車險市場具有信息量大、傳導速度快、高度透明的特點，保險企業必須藉助互聯網大數據精準了解客戶需求，確定渠道投入的方式方法，即「在對的時間、為對的客戶、提供對的產品」，全面提升客戶體驗，建立新型的網路自助服務體系，讓客戶足不出戶就可以方便快捷獲得投保選擇、電子保單、在線客服、報立案件、索賠、賠款支付等保險服務。通過互聯網提供保險服務，保險公司可以降低職場租金、代理人傭金和薪資，承保理賠實現無紙化、便捷化，費用成本可以大幅降低。這都有助於從價值上實現「以客戶為中心」，因此，未來車險市場將逐步形成線上、線下兩個平台。

再次，大數據將助推保險反欺詐風險識別與控制。據國際保險監督官協會的經驗估計，保險欺詐佔到保險賠付總額的10%～20%，而車險又是保險欺詐犯罪的「重災區」。我們從行業反欺詐實際工作中發現，當前車險欺詐案件呈現出團伙化、專業化、流程化等特點，整個保險欺詐案件的所有手續造假都非常縝密，背後已存在利益集團操作，傳統風險控制方式面臨「瓶頸」。「大數據」時代的信息技術和創新應用為保險反欺詐工作開創了新途徑，在數據完善和歷史積累的基礎上，從特徵分析、因子分析和網路分析入手，可以建立高效的反欺詐鑒別機制，提高反欺詐的靶向性。

近年來，車聯網技術已經在一些行業取得了成功，尤其是在物流運輸和車隊管理方面，利用車聯網技術，可以監測車輛、貨物在運輸途中的去向；藉助車聯網數據，可以管理司機的駕駛行為，達到節油、省時和安全的目的，從而提高經營效益。未來，這些技術將會更加充分地運用到車險欺詐風險的識別與控制上來。

最後，大數據將助推保險與汽車產業的滲透與融合。在「大數據」時代，保險與汽車將會以數據為媒介進一步實現產業融合與滲透，現在車裡面裝有越來越多的智能設備，這些用途繁多的裝置原來是廠商在製造環節裝進去的，未來更多可能是基於保險視角前裝或後裝的。由於保險對車輛數據的採集和應用，對於汽車生產銷售、汽車安全隱患及事故處理、零配件的流通與使用，保險公司也許會比汽車製造商更早、更全、更快的掌握，因為前者更加貼近汽車用戶，承擔了大部分的車輛維修成本。未來汽車製造商會更加註重保險公司的意見和建議，不斷提升車輛性能，優化汽車後市場服務。

更為關鍵的是保險公司擁有車輛的索賠數據，通過將車輛數據與保險數據相結合，未來可以研究制定建立一套完善的車輛風險評級標准，這對車輛投保、汽車質量延保、二手車定價等均可以提供有效和准確的數據支持，並根據保險數據與車輛數據分析車輛安全狀況，為交通管理部門提供服務。

此外，其他行業的滲透也影響著傳統保險市場，特別是科技網路公司，通過對互聯網客戶數據的採集分析和「大數據」處理能力，將及時抓住機會，進行跨業經營，很多創新甚至可能顛覆車險市場的局部規則與業態。

「互聯網+」時代的二次創業

《當代金融家》：目前，雖然大部分險企都建有自己的資料庫，人保財險[微博]、國壽財險、平安財險和太平洋財險等多家公司也在試水車聯網，但中國保信的現有行業地位和今後發展前景，卻被市場各方看好。立足於行業背景，您對「大數據」時代的車險發展有何建議？

吳曉軍：當今世界，數據已經滲透到經濟社會的各個領域，引領著電子商務、金融投資等各方面的創新與應用，推動了相關行業升級和轉型發展。「大數據」、車聯網和雲計算，已然成為未來車險市場轉型升級的核心驅動力，為保險業改造「紅海」、開創「藍海」提供了新的機會和場景。在「大數據」時代，如何構造新型的車險產業鏈，實現傳統車險與信息技術發展、與汽車工業發展的深度融合，進一步提升車險的內在價值，進而帶動其他相關產業的發展，從某種意義上講，更像保險業的「二次創業」，意義重要而深遠。

一要研究制定行業「大數據」戰略和設施框架。建議保險監管部門完善信息共享平台和保單登記的監管制度框架，為行業「大數據」戰略實施建立良好的政策環境。加強行業級「大數據」建設，重點推動行業數據標准化建設和有效落地，提高數據整體質量。指導和優化行業共享資料庫的採集、存儲、處理與結果應用的流程和技術，研究建立行業數據分析框架和模型，依託數據挖掘、雲計算平台、虛擬化技術，支持海量、多結構類型、高頻度的「大數據」處理。加強行業信息共享的安全體系建設，保障保險機構與共享信息關聯生產的連續性、安全性和穩定性。

二要在保險經營和客戶服務中嵌入數據思維。保險公司應加強公司內部、各渠道、各產品線的數據整合利用，積極採集全面反映客戶行為特徵和交易偏好的移動互聯、社交媒體、電商、地理位置、OBD等線上數據，引入身份、信用、車輛、駕駛行為等線下數據，構建完整的客戶數據圖譜。依託數據挖掘技術，推進客戶需求分析和客戶群組細分，在公司內部建立客戶虛擬賬戶，豐富客戶全景視圖，加強客戶挽留與個性化推薦，促進客戶的獲取率、留存率和持續率。構建完善的客戶自助服務體系，改善客戶體驗、提升客戶忠誠度、提高客戶整體價值。保險經營中應嵌入數據分析思維，以數據分析為依據，找出最棘手問題的真正原因，預測未來情況，從而識別差異化競爭的機會並實現業務增長。

三要以數據為媒介，建立「汽車＋保險」的生態圈。商業車險改革是中國保險業的「二次創業」，未來基於人、路、車等駕駛數據的UBI車險將成為核心。通過將車輛數據和保險數據相結合，保險公司可以進一步為汽車投保和延保，以及為二手車定價等提供准確有效的數據支持。在這樣的趨勢下，保險行業和汽車產業可以數據為媒介，進一步實現產業的相互滲透和融合。

以上是小編為大家分享的關於「互聯網+」與大數據車險的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑨ 汽車保險行業的現狀與前景

1、全球汽車保險行業發展現狀

國外汽車保險起源於19世紀中後期，隨著歐、美、日等地區和國家汽車製造業的迅速擴張，機動車輛保險也得到了廣泛的發展。現代汽車保險起源於英國，汽車保險經歷了20世紀之前的萌芽期，20世紀初中期的建設期，20世紀50年代後的發展期，以及21世紀以來的成熟期並朝智能化方向發展四個階段，具體發展歷程如下。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國汽車保險行業市場前景預測與投資戰略規劃分析報告》