2017年下半年，保险科技领域的热度随着以下几个行业动态持续升温：11月微信推出「微保WeSure」平台，旗下产品微医保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领域的技术研究；7月，蚂蚁金服宣布向行业全面开放技术产品“定损宝”，用AI赋能车险自动定损等等。
当流量巨头们都开始在保险领域积极布局、培育市场，当行业内的保险创业企业投融资日益活跃起来的时候，说明InsurTech的变革已经具备了土壤，在可以预见的未来，变革过程会比想象来得更快。
作为互联网金融的组成部分，InsurTech也是源码资本关注的重要领域之一。近一年来，我们看过100+保险科技相关的创业公司，对于保险行业的认知，也经历了螺旋上升的过程。从单一维度到多维能力叠加，从机会到难点再到新机会，我们逐渐梳理出了一些判断逻辑。
和其他金融行业一样，保险是个强监管的领域。作为除银行之外可以大规模、批量面向零售客户的金融平台，保险必须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，很多非标准化、续期能力强的产品，也让保险看上去带有一点「逆互联网」属性，不那么容易线上销售。这些因素都使得保险行业的互联网化过程并没有快速起量爆发，需要更多时间去摸索迭代。
但也有一些明显的宏观趋势，带给创业者新的红利，比如先来看几个变化。
从「6070」到「8090」
变化的大前提来自用户端，保险用户人群正在经历一次大升级，根据蚂蚁金服和CBNData联合发布的数据，互联网保险消费者主要为年轻人，其中80后占比47%，90后占比33%。
这个速度比我们想象得快。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、新消费激发了用户端对保险需求，让80、90后的保险意识提前觉醒。这是一批新用户的红利。
从「被动推销」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。当保民的画像逐渐年轻化，他们对于保险产品的真需求开始释放，而这一群人的认知水平、消费习惯，决定了其购买保险的方式也产生了变化。
即，从此前被保险公司人海战术的推销式购买，逐渐向更加理性，信息更加透明的选择权上进化，他们需要更加高性价比的产品，和更加中立的推荐。这也是互联网+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」
可以这样理解，保险的前端是个漏斗，需要源源不断的用户和流量，以形成保单的转化。但这只是第一步。
从全球的经验来看，保险更像一个连接器。先天可以在很多场景做延伸，大到出行、健康、养老，小到碎屏、退货等等。如果有机会把「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。
互联网和科技的能力，正在让这样的场景构建更丰富，链接更紧密。随着前端流量创新逐渐成体系，后端的分发价值和红利就会产生。
综合上述线索，源码资本做了如下梳理：我们先将互联网保险按四个不同的维度进行了划分，有横有纵，每个维度间的串联叠加都可以组合定位到不同的细分sector.
我们也可以同步设想一下，推动行业变革的大机会到底在哪里？什么样的公司拥有串联好这四个维度的能力？以及，它会不会成为一个新巨无霸？
一、按险种划分
了解保险行业的险种划分有助于寻找出各个sector的潜在机会。
据保监会数据显示，我国保费收入总体保持高速增长， 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%，也是近五年首次突破40%。
相比于国家基础保障体系的社会保险，我们更关注商业保险领域的机会，主要看财险和人身险两大市场。
1. 财险中，以车险为主，创新责任险有空间。
车险是一个充满价格战的红海市场，渠道费用高但大都返还给用户，加上政策上的商车费改，层层利润都很薄，空间较小，可关注点在服务理赔环节，借助AI和数据的力量，车损人伤对应的核保核赔反欺诈存在机会；随着无人驾驶等新技术的来临，车险未来是否会逐步被责任险取代，也值得持续思考。
另辅以家财企财、农险等，前两者占比偏小，而农业险目前以国家补贴为主要发展力度，短期仍需观察。
2. 人身险中，寿险占比最大，健康险增速更快。
我们更看好健康险市场的大机会。医疗支出结构存在改善的空间，同时国内保险公司健康险运营经验不足，缺乏数据获取、精算、控费和资源整合能力，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、服务公司的机会，也可关注在美国相对成熟的HMO模式在国内的变化和应用。
二、按产业链价值划分
这是最重要的划分维度。
保险做的是经营承保和资产管理。我们看保险公司的赚钱方式，主要来自死差、费差、利差。利差是保险公司的投资收益，是牌照价值，创业公司短期难度较大；死差可以宽泛理解为出险率赔付率，需要在产品设计和数据上做文章；费差是附加费与实际营业费之差，需要在中间环节降低成本提高效率。所以我们试图拨开环环相扣的产业链节点，来梳理寻找价值点和新机遇。
1. 产品创新：
保险公司的主要职能之一就是设计产品，这是精算师们每天的工作内容。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标准化产品，各家跟进复制的速度也都非常快，非强壁垒。
我们认为，真正的产品创新，一方面来自全新场景的挖掘，比如在某些场景里，创业公司比保险公司更懂，或者是用重一点的方法，把分散的场景需求整合起来，以避开保险公司的核心优势本身；另一方面，来自自身获取到独特数据的能力，这样可以反向支撑精算模型及定价，让产品更具性价比优势，确实现在的很多保险产品还是比较贵的，如果有创业公司利用数据拉低产品门槛，保险公司可能不容易直接复制。
2. 渠道提效：
保险公司是最重视渠道销售的。在传统时代，因为基于保守的精算假设生成的保险产品几乎无差别，所以只能靠堆人来促成销售，保费越高人力成本越高。寿险里，除了银保渠道销售成本较低，其他的大部分代理人要占到20-35%，层级中间赚40%；车险里，40-50%的赔付率，保险公司收益只有5%，其他都是销售成本。冗余的链条让销售环节并不经济，那如何能降低成本、提高效率？
比如通过内容低成本获客，在信息逐渐对称的情况下，让用户更加理解和熟悉保险产品；同时实现产品购买流程的标准化，过程中叠加技术能力，让成单流程更顺更快，减少冗余环节和人力，让用户的选择更加简单，都存在被提效的机会。
再比如赋能优秀的经纪人代理人。这一批销售人员正在跟随行业的发展经历自我升级，让他们更好的获取、管理和服务用户就是提高效率；以及反观渠道属性的经代公司本身，这种中介形态的组织结构，也有机会被互联网扁平化。
3. 服务优化：
无论承包核保、还是理赔延保等环节，保险产品从销售到出险，都需要服务支撑。而保险公司的核赔理赔部门，大多是保险公司的成本中心而非利润中心，因此都有人员编制限制无法实现充分到位的服务。
我们认为，后续的机会正在从销售渠道，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，如果能够帮助保险公司实现更加高效的核保核赔、自动化识别和处理数据、影像，帮助保险公司进行反欺诈预警、理赔控费等，都是顺应大势的方向，有价值。不过对于投资者而言，这里需要考虑价值实现的衡量标准，以及天花板高低。
如果能够基于上述三个方向，都具备优秀的能力，能从前端产品设计，到中间渠道卖掉产品，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作用，就有机会做成MGA （Managing General Agent）的模式，同样期待该模式下的优秀企业。
三、按服务对象划分2B/2C
早期看过很多以「场景险」为切入点的直接2C产品，逻辑大多是，2C市场足够大，在某个高频流量场景里，以相对低的成本获客转化。不过很快就发现，流量属于场景，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，极低成本获取来的用户，部分偏向「贪便宜」而非真正具备保险购买能力和意愿的人，未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的产品，主要有两类：一种服务于保险公司或经代公司，比如做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），贴合场景设计产品。这类2B业务的共性是，产品技术层面大家的竞争差异不大，寻找头部B端的价值明显高于长尾小B，但越是头部，谈判难度越大，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。尤其是和头部效应非常集中的大型保司合作，强大的关系网络让很多创业公司疲于应对。
于是又回来寻找2C的机会。上文提到的一个潜移默化又不可忽视的趋势是，用户端的需求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，由于「没有性价比高的产品」，以及「对保险购买知识的长期信息不对称」，在很长一段时间内抑制了很多用户的需求，而金融产品和服务的「互联网+」过程，势必从借贷扩展到保险、理财等等领域，如果有人有能力解决如上问题，比如拥有更好定价的产品，比如有足够中立的内容和咨询服务，来慢慢渗透和教育市场，我们认为存在2C高转化率的机会。
当然，我们也在重新审视2B的机会：哪些玩家就是可以快速打通行业脉络；或者是否所有的sector都会被关系捆绑，哪些场景能避开头部打法，同时又具备获取数据、易整合易教育的能力；以及能否有更巧妙的产品切入点让B端机构迫切需要等等。
四、按InsuTech的基础建设
InsurTech和FinTech一样，是行业发展的创新剂，是基础设施和通用抓手，就像互联网之于工业革命。这一部分，由于国内在保险体系和前沿科技的积累尚有空间，我们需要以更加全球化的视角，去捕捉最前沿的技术和领域应用。
主要可关注几个方向：
1. AI+保险：例如Lemonade、Tractable、Insurify
岗位替代：在核保、客服、理赔的环节可借助图像识别，自然语言处理等技术，代替人力降低成本。
智能保顾：数据和算法可以更准确的向用户推荐保险产品，实现更高效的咨询和定制方案。
反欺诈：借助图像识别、人脸识别等技术。
投资能力：借助数据和深度学习，提高险资的资产配置效率，改善交易策略。
2. 区块链：例如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取，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：如慢性病人数据，或UBI收集的车主数据。
核赔理赔风险：人脸识别，图片筛重防止骗保等等。
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