⑴ 互聯網保險 大數據分析
一、互聯網保險創新的現狀
根據中國保險行業協會在2015年年初發布的《互聯網保險行業發展報告》顯示，針對經營互聯網保險業務的公司分類，人身險公司有44家，財產險公司有16家，總體佔全行業133家產壽險公司的45%。包括中國人保財險、泰康人壽、平安人壽、太平洋保險、天安財險等在內的多家險企已率先在線上跑馬圈地，中國保險公司與互聯網的深度融合已全面到來。
首先在監管層面，上個月，醞釀已久的《互聯網保險業務監管暫行辦法》終於由中國保監會發布，這標志著中國互聯網保險業務基礎監管規范的形轎返悉成。《辦法》以鼓勵創新、防範風險和保護消費者權益為基本思路，從經營條件、經營區域、信息披露、監督管理等方面明確了互聯網保險業務經營的基本規則；規定了互聯網保險業務的銷售、承保、理賠、退保、投訴處理及客戶服務等保險經營行為應由保險機構管理負責；強化了經營主體履行信息披露和告知義務的內容和方式，著力解決互聯網自主交易中可能存在的信息不透明、信息不對稱等問題，以最大限度保護消費者的知情權和選擇權。
其次在保險主體方面，早在2013年，中國人保就推出「掌上人保」，並號稱是指尖上的保險；去年，以「理賠簡單，就在天安」為口號的天安財險「車易賠」APP在全國上線；隨後，「中國太保」「大地通保」、「泰康在線」等保險在線服務平台如雨後春筍般出現，可見，拼服務、拼體驗已經成為各家保險主體競爭的主要方向。同時，各家保險公司在立足保險本身的同時，從渠道上也不斷向外圍延伸，分別與P2P平台、信用保證機構等開展不同程度的合作。以下是中國保險行業協會從服務創新、技術創新、渠道創新等三個方面對2014年60家提供互聯網服務的產、壽險公司進行評價後的前15名榜單：
二、互聯網保險創新背後的風險
應該說基於提升客戶體驗的互聯網保險創新，方向是對的。互聯網保險作為一個新興的領域，發展空間巨大，但同時互聯網保險創新也帶來一系列風險和問題。從目前已經暴露的風險來看，主要包括保險產品創新異位、消費者投訴急劇增加、消費者道德風險敞口擴大、風險評估和控制不到位等。
（一）保險產品創新異位
自2013年底由「三馬」投資的眾安在線成立以來，帶動了中國各大保險主體在保險產品上的創新熱潮。盜刷險、高溫險、退貨險、喝麻險、世界盃足球流氓險等創新險種不斷涌現，壽險公司也相繼推出求關愛、愛升級、救生圈等所謂的基於微信平台的「扔撈」產品，名字一個比一個花哨，其中，不乏一些險種初具規模，但更多的是為創新而創新。如世界盃足球流氓險從頭到尾就沒賣出幾份，導致本來就比較便宜的3元/份，到後期直接降價到1分錢/份，變成了一個十足的噱頭。更有甚者，開發出霧霾險、賞月險、搖號險等，嚴重脫離保險的本質。
（二）消費者投訴急劇增加
據保監會近日公布的《關於2015年上半年保險消費者投訴情況的通報》顯示，2015年上半年，中國保監會12378投訴維權熱線全國轉人工呼入總量157544件，同比上升40.24%。而其中，捆綁銷售互聯網產品的投訴占據一定比例，究其原因，很多保險主體互聯網保險業務發展迅速，但管理和服務能力嚴重不足，片面注重銷售前端網路化，後台運營管理卻仍是傳統思維，前端和後台不配套，買時容易退時難，從而導致消費者投訴。
（三）消費者道德風險敞口擴大
目前，各家保險主體在理賠服務上基本上都推出了簡易賠付，即保險公司對於一定金額以下（2000-10000元不等）的保險事故實行簡易賠付，消費者通過保險公司自己推出的APP平台，或拍照、或視頻，將事故現場信息傳輸到保險公司後台，保險公司審核確認後立刻賠付，全程一般在5分鍾左右時間世拿完成。應該說這種做法極大地簡化了理賠程序，縮短了理賠時間，方便了消費者。但是，客觀地講，我們也不得不面對當下國內的基本現狀，國民的平均道德水準有待提高，修理廠、4S店有組織地批量造假，保險欺詐層出不窮，這些無疑都將保險公司的風險敞口無限擴大。
（四）風險評估和管理不到位
保險從本質上是風險轉移的安排，應該有可量化的數據支撐，目前，很多產品的創新，缺少基本的費率釐定、成本測算等程序。同時，保險閉乎講究的是大數法則，如果一款產品不能具備一定規模，賠付水平就會極不穩定，風險管理也就無從談起。
三、互聯網保險創新的風險管理
（一）保險產品創新：回歸本質
保險，在法律和經濟學意義上，是一種風險管理方式。因此，保險產品創新的基本原則和底線是創新的產品具有風險管理的可能性，即通過經驗的積累和有效的管理措施能夠降低保險標的風險。這也就是一般情況下地震、颶風等不可抗力不列入保險范圍的根本原因，因為到目前為止，人類還無法通過自身的行為影響上述事件的發生。反觀現在的保險產品創新，霧霾險也好，賞月險也罷，甚至是高溫險，基本上都突破了上述這一基本原則。
之所以會出現現在這種情況，我想主要有兩個方面原因，一是保險本身，在目前的保險市場上，規模產品的同質性非常嚴重，基本相同的條款，基本相同的費率，基本相同的服務，在這種情況下，產品創新的目標已經不再是客戶的「需求」，而是客戶的「眼球」。記得若干年前，有一個保險公司開發了一個險種叫「酒駕險」，從始至終沒賣出一份保單，但公司從上到下都非常開心，因為這個產品在當時引起了包括新聞媒體、監管部門、同業公司以及消費者的極大關注，很好地提高了公司的知名度。二是與目前整個社會的大環境有關，當下，從集體到個體，在物質和經濟的指揮下，每一個社會組織和細胞都在極力獲取盡量多的資源，而忽視了資源本身的效用和價值。正像有一句話所說，走著，走著，忘記了出發的目的。
（二）保險風險管理：大數據為器
1.大數據在費率釐定中的應用。保單的費率設定是保險公司風險管理的源頭，也是一項非常重要的工作，主要目的是使設定的費率對應於投保人的風險等級，風險越小，費率越低，盡量做到公平。確定費率較為關鍵的問題就是找出「影響賠付支出的風險因素或變數」，其實生命表就是「影響賠付支出的風險因素或變數」之一年齡的一個分類。再如，在車險定價中城市交通的擁擠程度、駕駛員的年齡、駕齡、性別、汽車的新舊程度等都可能是「影響賠付支出的風險因素或變數」，而這些因素或變數就是可以通過大量數據分析和處理來確定。
2.大數據在風險評估中的應用。在大數據時代，風險評估已經不僅僅局限於公司的歷史數據、行業的歷史數據，無論是風險特徵的描述還是數據資源的獲取都更加便利。首先在占據財產險市場70%以上份額的車險領域，保險公司可以獲取三個層級數據來支撐風險評估，第一層級是核心層，包括公司和行業數據，第二層級是緊密層，包括車型、汽車零整比、二手車等數據；第三層級是外圍移動層，包括利用車載感測設備收集駕駛員行為數據等。同時，對於保險公司的精算師來講，更多、更廣的數據獲取，可以更精確地識別個體對象的潛在風險，建立更加有效的數據模型，不斷改善和提高精算的精準程度，以幫助判斷和評估風險以及風險准備金。
3.大數據在反理賠欺詐中的應用。在確保數據資源的情況下，通過完整的、多樣化的數據（數據包括但不限於公司內部保單及理賠歷史記錄、行業數據、徵信記錄、公共社交網路數據、犯罪記錄等），輔之以有效的演算法和模型，來識別理賠中可能的欺詐模式、理賠人潛在的欺詐行為以及可能存在的欺詐鏈條，應該是未來反理賠欺詐的主要方向。而對於整個中國保險行業來講，盡快建立起一套行業級的保險數據信息平台，是反理賠欺詐的關鍵。目前，上海、江蘇等省市已經實現理賠信息數據共享，在這些地區反理賠欺詐行為的成效明顯提高。
4.大數據在保險行業風險管理中應用之核心—數據整合。目前保險公司的數據有行業平台的同業數據、前端客戶APP導入（或現場出單）數據，中端中介、渠道、理賠、呼叫數據，後端財務收付數據，另外，還有定價系統的汽車零配件數據、人事系統的人員數據、稽核審計風控系統的風控數據等，種類繁多和龐雜，因此，急需建立大數據平台進行數據整合，統一數據存儲和傳遞標准，並將不同系統進行數據打通，再根據不同需要進行數據挖掘。
（三）保險風險控制：新技術應用
未來，新技術、新設備的應用將成為保險行業風險控制的主要途徑。在承保環節，基於大數據基礎的數據分析技術將在第一時間立體呈現保險標的各項數據和特徵，為承保決策和政策提供第一手資料，從源頭控制風險。在理賠環節，新技術、新設備同樣將被廣泛應用。在車輛保險領域，通過裝載在車上的無線電子設備，運用通訊網路，實現對車輛、道路以及行車駕駛員進行靜、動態信息提取和行為記錄，從而監督行車駕駛員人的行為風險和道德風險，並進行出險前預防、出險中響應和出險後處理，從而使保險事故管理變被動為主動，降低理賠成本。在人壽保險領域，利用能夠實時監控人體健康情況的可穿戴設備，來獲取和細分不同群體、不同年齡的人體健康和生死概率，並適時向客戶提供飲食、健身等方面的建議，從而降低投保人的醫療費用。在家庭財產險領域，通過智能家居系統對住宅進行遠程監控並及時發現和緩解風險，當家中發生煤氣泄漏或水管爆裂，可自動關掉閥門，從而減輕損失等。
任何事物的發展，都要有與之相對應的配套管理措施，互聯網保險創新也不例外。今後相當長一段時間，互聯網保險創新都將在路上，基於互聯網保險創新的風險管理也必將亦步亦趨，緊緊跟隨。
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⑵ 互聯網保險大數據分析公司
大型傳統保險公司和專業互聯網保險公司的優勢主要體現在不同方面：
1）在監管規則上，專業互聯網保險公司與傳統公司並無區別，大型傳統保險公司可以做的業務，專業互聯網保險公司大部分也可以做，險種和經營地域上也沒有限制，只要是獲得資質的公司，都是可以信任的。
2）專業互聯網保險公司的優勢集中體現在其與生俱來的互聯網基因，能不斷捕捉場景和開發符合互聯網思維的產品，可以主動去發現和對接不同消費群體的需求。在此方面，傳統保險公司由於方方面面的原因顯得力不從心。
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⑶ 大數據保險會影響社會公平嗎
大數據保險會影響社會公平嗎
在當下互聯網和大數據技術推動下，保險行業的新應用及新的商業模式未來想像空間將會無限，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。
最近在公司內部一次大數據工作會議上，討論如何利用大數據計算客戶風險成本，為客戶提供不同保費報價。一位多年從事保險行業工作的同事提出了不同意見，認為該做法拉大了自身風險較大人群與風險較小人群間的保險價格差距，使部分人群因價格難以承受，可能會造成其無法獲得所需保險服務，有違保險所倡導的互幫互助宗旨精神。
這讓大家認識到，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。
傳統保險商業模式並不完美
保險起源於人們互幫互助、分攤風險的思想，是最古老的風險管理方法之一。它以損失分攤的方法，用多數單位和個人繳納保費建立保險基金，使少數成員的損失由全體被保險人分擔。其目的就是共同抵禦風險，幫助那些陷入困難的成員渡過難關。保險從萌芽時期的互助形式逐漸發展成為現代商業保險形式。保險服務對象從一開始的熟人之間，逐步擴展到陌生人之間。
市場中保險公司之間展開著激烈的競爭，大家最重要的競爭手段就是把不同人群的風險概率盡可能做精確細分。分得越細，同一個細分組里人群的風險就越接近，其被別人佔便宜的可能性就越低，所交的保費也就越少，就更能夠吸引到優質客戶來這樣的公司買保險。
客戶風險細分的程度，取決於保險公司收集和處理客戶信息的能力。保險公司會想方設法獲取和驗證客戶的信息，經過一系列的風險評估計算，把來投保的客戶對應分配到不同風險細分組中。選擇並提供優惠保費價格給那些風險低的客戶，對風險高的客戶則提高保費價格或乾脆拒之門外。
客戶也會受到利益驅動，千方百計的隱藏自己的真實風險情況，爭取瞞過保險公司，讓自己獲得保險公司低風險評價，以便降低自己所交保費。一些人投保之後，因為有了保險所提供的保障，就會忽視風險，行為變得無所顧忌，比如煙會抽得更凶，駕駛會更加狂野。
類似的道德風險使那些不負責任的人佔用了較多大家共用的風險基金資源，影響到其他規矩人的利益。規矩人就會逐漸退出保險，結果是逆向選擇。投保人中規矩的越來越少，不規矩的越來越多，只好保費越提越高，持續惡性循環，直到影響到保險公司的生存。
在信息不充足的狀況下，保險公司很難進行有效的風險分析，只能採用大類分組貼標簽的方式開展業務，選擇那些比較容易通過標簽判斷其風險並且整體風險較低的人群。而對於那些無法有效判斷風險或風險較高的客戶群體，保險公司會盡量避開。這使得存在相當一部分數量的人群無法獲得所需要的保險服務。比如一些經常出現欺詐風險的區域人群，就會被保險公司採取各種借口排斥。
最終這些無法獲得合理保險服務的人群，當遇到風險困難無力自己解決時，都將由社會保障做兜底。這既沒有發揮該部分人群自身經濟能力的作用，相應的保障服務效率也不高。雖然監管當局採取了一系列措施，阻止保險公司類似的做法，但保險公司為了控制風險，會千方百計進行博弈，該現象仍然普遍存在。
大數據帶來改變
大數據時代通過無所不在的感測器、移動互聯、人工智慧技術，使獲得和分析每個人的健康、行為、信用等風險數據變得非常方便，成本越來越低，個人的信息能見度越來越高，保險公司風險建模預測的准確度不斷提升。基於此，保險公司擁有了應對道德風險和逆向選擇的利器，將讓你無所循形。想占保險公司便宜以及搭規矩人順風車會越來越難。
大數據和人工智慧將會像手術刀一樣精準地把每個人從風險池裡剖出來，保險將進入一人一價時代。每個人根據自己風險概率的不同支付相應價格的保費，風險仍然得到了分攤，但分攤到每個人的比率發生了改變。風險高的人需要多分攤，風險低的人將少分攤。
具備大數據風險分析能力的保險公司可以利用該武器對客戶精挑細選，找出那些風險概率低的好客戶，給予與其風險相匹配的優惠價格，對於那些風險較高的客戶則會要求其支付更高的價格，至於那些風險特別高的客戶，要價可能超過其承受能力，就會被拒之門外。越是風險低的好客戶越會為了獲得優惠價格而選擇這樣的公司。
不具備大數據風險分析能力的保險公司則只能接受那些被挑剩下的客戶，自身所承擔的風險則會越來越大，以至於難以為繼。
誰先掌握該武器，誰就可以獲得先發優勢。精準的差別定價意味著賣家可以最大限度地把消費者剩餘拿走。領先的保險公司可以結合市場競爭情況，給出能夠對客戶有吸引力，同時還帶給自己最大利益的保費價格。市場競爭環境下，其他保險公司為了贏得競爭，就必須具有同樣的風險細分能力，迫使領先者為爭奪客戶不斷給出接近客戶風險成本的保費價格，直至溢價趨向於零。最終競爭趨於平衡，市場價格得到穩定，客戶因其自身風險狀況而得到相應最優惠保費價格。
被保險人符合保險公司風險要求的行為將使得其所需支付的保費降低，反之則要支付與之相匹配的高額保費。被保險人為了自身利益就會盡可能迎合保險公司的要求，做符合保險公司要求的行為，安全駕駛、不抽煙酗酒、控制飲食、健身鍛煉等等。這樣不但能夠節省投保人保費支出，還能大幅提升被保險人自身安全健康狀況。
對於被保險人的行為數據收集分析，並不僅僅限於保險申請前的一段時間，更可以擴展至承保期間。你的所有行為可能會影響下次保險周期的保費價格。保險公司可以設計另一種形式的保險合約，例如先收取一定數額的保費和押金，當發現存在違反合同規定的不安全行為時，直接扣除部分押金，甚至中斷保險合約。若被保險人一切行為符合要求，則退回押金或抵扣至後續保險期限中。
保險公司還可以在保險期內為被保險人提供安全健康管理服務，讓被保險人及時獲悉自己所處於的安全和健康狀況，據此調整自己的行為。利用行為數據可以有效控制逆向選擇，讓每個人對自己的行為負責，無法佔別人的便宜，有利於伸張社會公平正義。可以說大數據技術為保險行業注入了滿滿的正能量。
相比較傳統風險判定採用大類人群貼標簽的方法，每個人精準定價會讓更多客戶享受到更加合理的價格。計算每個人的風險概率首先要依據大數據建模，而建模基於過去人群的行為狀況及已經出現的風險事件，只能體現相關性，不能基於因果進行判斷。建模分析預測也會因為基於數據統計而存在一些計算上的偏差。
有一些風險狀況比較好的人，因為其部分行為與風險較高者相類似，這些行為由都在模型計算所收集的范圍內，就會被錯誤地判定為風險較高，需要支付超出其真實風險狀況的保費。其就會因為別人的錯誤而遭受懲罰，這在一定程度上說很不公平。
隨著演算法的優化、數據的更加豐富和計算能力的提升，這樣的誤傷范圍會進一步縮小，但遺憾的是，由於數據建模方法的局限性，縮小的進程也不會很快，更難徹底杜絕。
政府監管應做出相應政策安排
有些風險發生概率與個人努力的行為程度無關，例如每個人擁有基因不同就會帶來自身發生疾病概率的不同。若根據與生俱來的基因數據進行風險定價，則很可能讓每個人從出生就決定了其未來的保費有很大差異。基因健康的人買低價保單，基因沒那麼健康的人只好買高價保單。我們可以控制自己的行為，但完全無法控制自己的基因。
這時候，保險風險共擔的初衷被摧毀了，社會互助機制遭到破壞。這樣的做法有可能造成社會分裂，帶來社會的不安定因素。個人能控制的風險應當由其自己承擔，而對於自己無法控制的風險，應由公眾一起分擔。
以無知之幕的思考方式，我們想像通過扮演具有各種不同基因狀況的群體成員，去感受相關對策下社會生活狀況。顯然我們都不願意接受自己活在一個因為基因有缺陷就活該倒霉的社會里。那些因為基因缺陷而無法面對風險困境的人群及其親屬將會為了生存而採取行動，甚至可能會帶來社會動盪。
政府監管者禁止保險公司利用基因數據進行風險定價，其目的就是最大限度的保證社會穩定。讓每個人自身無法改變的風險因素不影響其在社會中所能夠享受到的正當權利，盡可能營造公平平等的社會環境。
但只要獲取基因分析結果能夠獲得好處，保險公司就會想方設法規避監管，而政府則會因此加大監管力度。相互的博弈將會帶來大量社會成本消耗，因此需要做出更加符合人性規律的政策安排。
既然保險公司有開展基因數據分析的沖動，可以考慮允許每家保險公司利用基因數據計算每個人的風險，為客戶申請因基因不同而帶來較大風險的補貼。監管者也根據相關數據進行計算，然後確認其中所申請補貼較為合理的保險公司計算結果，承諾用財政資金對客戶提供風險補貼。
該做法並不迴避基因所帶來的每個人風險差異，而是通過財政轉移支付，讓社會大眾對相關特殊群體提供必要的關懷，使其能夠最終與別人站在同樣的起跑線上，只為自己的行為負責，而不用為自己無法改變的基因負責。
保險公司能夠獲得風險概率所涉及的款項，就不會感覺到吃虧，更願意接受這樣的客戶。通過對基因有缺陷客戶進行補貼後，後續所有服務可以一視同仁，沒有任何區別。這讓保險公司與監管者都願意更准確的開展數據分析，避免相互間博弈的損耗，社會資源傾斜也更加精準有效。
競爭將讓各個保險公司努力掌握相關的技術方法，而技術本身並不存在壁壘，很難據此形成獨特的競爭優勢。一些公司將眼光瞄向了一項關鍵資源，那就是客戶數據。它們試圖壟斷客戶數據，進而壟斷對客戶的風險評估，從而影響競爭，延緩客戶獲取更加優惠價格的進程。
政府監管一定要有所作為，積極保護客戶的利益，維護市場公平競爭的局面，確保客戶有更多選擇。要讓客戶擁有數據的使用決定權，數據可以存放在數據產生的地方，但數據的使用權必須掌握在客戶手中，客戶可以授權給任何其所指定的服務商使用，以便讓這些數據帶給客戶自身最大的利益。提供存放數據和計算服務的相關公司可以通過收費獲利，但不能影響客戶對數據的授權使用。
大數據技術在保險行業應用的快速發展態勢已經形成。未來一段時間，領先者將會在一些領域取得積極進展，從而給行業帶來巨大沖擊。改變已經到來，保險公司必須在大數據應用方面加大投入，努力跟上時代的步伐，以便在競爭中處於有利地位；政府監管者需要未雨綢繆、因勢利導，提前做好政策研究和相關布局，營造良好的行業市場競爭環境，確保社會生活持續穩定。
⑷ 大數據有多厲害，居然無緣無故被保險公司拒保了，怎麼辦
只能換個保險公司來投保了！
1.不同的保險公司核保的尺度不一樣，一家保險公司拒保了不代表別的公司也拒保。
2.不同的保險公司的 科技 水平也不一樣，有些沒有大數據校驗，那也可以正常承保。
大數據拒保至少說明了幾個問題：
1.別想著騙保險公司，現在沒有隱私可言，投保的時候做好如實告知。
2.保險公司騙人的說法有待商榷，如果是騙子還挑人嗎？
3.大數據以後可能會讓投保、理賠更方便。
哪家保險公司？目前人身險拒保主要有四種情況：
1、年齡太大或太小，不符合投保規則；
2、職業類別屬於高風險，不符合承保規則；
3、身體不好，有相關疾病住院記錄，不符合承保規則；
4、各種投訴、騙保、退保、鬧事，已經上保險行業黑名單。
保險公司沒有無緣無故拒保的，也沒有無緣無故拒賠的。
大數據是把人性可能改變的地方給數字化了，這樣更精準！
如果被保險公司據保，自己又沒用，哪么要查看自己的社保卡是否借給別人用了，因為根據規則，不管是誰用的卡，都會記到你身上，就相當於你自己生病住院了，所以保險公司才不會續保！
另外就是看看名字信息是不是有重復的，這個概率雖然小，但有可能同名同姓的，讓保險公司搞錯了！
最後真想買，去找個小保險公司（或保險經濟、中介公司）試試，說不定會給你過，但也要注意未來如果保險公司認為你沒有如實告知，也會拒賠的！
保險公司是營業性的商業公司。
每年的推廣營銷都快付到成本一半的錢了。
人家拒保，你會無緣無故嗎？
要麼你騙過保
要麼你有其他不正常的數據，好好的別人會不賣給你商品嗎？
是，現在一些保險公司和大數據合作，會根據大數據提供的關於這個人的作息習慣、搜索記錄等做為核保是否能夠通過的考慮因素。
不知題主知道因為什麼原因被拒保嗎？
⑸ 大數據如何助力保險企業精準獲客
隨著保險行業的普及和人口紅利的消失，保險的獲客越來越難，且獲客不精準、成本高。怎麼找到精準客戶是關鍵，針對金融行業的營銷問題，行業內也有很多專業的數據智能營銷解決方案，例如MobTech有一整套完整的保客運營流程：特徵篩選、定製模型、營銷觸達、事件觸發。首先，特徵篩選——消費金融公司提供具有業務意義的正負樣本，通過MobTech智熵AI實驗室智能挖掘有效特徵；定製模型——以KS、AUC、IV值或其他相關參考指標作為依據，根據關聯特徵定製事件觸發模型；營銷觸達：某消費金融公司撞庫匹配目標客群，並推送營銷；事件觸達——當存量用戶達到標准時，將滿足條件的數據導入環境中，支持三方雲服務平台；並通過這樣的循環不斷優化模型搭建，挖掘存量用戶的價值。更多詳情可以上官網進行查詢和了解Demo案例。
⑹ 中國人壽保險大數據主要是幹嘛呢
中國人壽保險大數據主要是提供客戶。
大數據可以根據客戶的實時需求進行分析，從而在適當的時機進行推銷產品。
壽險領域是大數據應用的一個高地。壽險公司的數據信息量非常龐大，上億客戶背後的很多交易數據都是非常全的，包括客戶個人信息、家庭信息、特徵和價值信息等。這么龐大信息資源在以前發揮的作用是比較有限的，現在隨著信息科技的發展，將會有更廣闊的發揮空間。