保险行业自古以来都与“风险”密不可分，而对风险的衡量与评估，也构成了整个保险业运作的核心。在过去几个世纪里，保险公司主要依赖经验法则和统计模型来判断一个人的风险等级。而在当下的大数据时代，这一过程正在经历一场深刻的变革。从按年龄、邮编、职业来划分风险，到如今基于实时数据和算法的个性化评分系统，保险业的风貌正在被彻底重塑。
一、传统承保：年龄、邮编与职业的三要素
在数字革命到来之前，保险公司评估一个人的风险主要依靠三项关键因素：年龄、居住地（邮政编码）和职业。
年龄：被视为评估寿命和健康风险的首要指标。年轻人发生重大健康 电话号码数据 问题的概率较低，而老年人则可能有更高的理赔概率。
邮政编码：这个看似简单的地理标签，背后其实暗藏大量社会和经济信息。一个人的居住地区常常反映其所处的环境安全、医疗资源、甚至生活方式等。
职业：某些职业天然风险更高，例如矿工、建筑工人、消防员等。而从事办公室文职工作的人通常被视为风险较低的群体。
这种基于群体平均值的承保方式，是保险行业长久以来的主流方法，也是传统**精算科学（Actuarial Science）**的核心逻辑：通过历史数据进行风险分层，从而制定保费。
然而，这种方法也有明显局限。它依赖的是统计平均值，而非个体特征。这意味着很多人在某些条件下被“高估”或“低估”风险，从而导致定价不够精准。