保险公司并不满足于只知道你有没有安装智能设备，它们更关心你“怎么使用”。
举例来说，如果智能摄像头显示房屋长期无人居住，说明存在被盗风险增加的可能；如果恒温器数据显示家中冬季没有维持最低温度，可能导致水管结冰爆裂；如果烟雾探测器频繁警报但未有对应维护记录，则可能表明屋主对家庭安全缺乏管理意识——这一切都会影响保险公司的风险评估。
更进一步，一些设备还可能揭示住户的生活习惯。例如，烟雾传感器和空气质量监测器可以帮助保险公司判断屋主是否吸烟，而吸烟在很多国家被视为提高火灾风险的重要行为。在健康险和房屋险中，这类行为数据尤为关键。
再如，一些漏水感应系统还会接入用户手机，在用户忽略警报的情况下，保险公司可能推断出用户对家中维护并不上心。频繁出现“已报警但未响应”的行为记录，可能会被纳入下一个保险周期的定价考量。
数据融合：从家庭到汽车再到手机
智能家居设备的数据只是整个行为图谱的一部分。保险公司越来越 电话号码数据 倾向于通过“跨设备数据融合”来建立一个全面的“数字画像”。
例如，用户的汽车安装有智能行车记录仪与GPS定位系统，保险公司可通过其了解用户是否频繁深夜归家、是否住在高风险区域。手机的地理定位功能则揭示用户出行频率、通勤模式、工作时间，甚至是否在节假日长时间离家。
将这些信息与家庭设备数据交叉比对，保险公司可以建立起一个完整的行为轨迹：某用户是否经常加班、是否节能、是否热衷维修家中设备、家中是否定期有人、是否注意防火防盗等。
这种融合已不仅仅用于定价，更用于反欺诈。例如，一起声称“假日期间被盗”的保险索赔，如果智能门锁记录显示当天有正常进出、摄像头记录无异常、GPS数据表明用户根本没离开城市，那么这笔索赔很可能会被拒绝。