进入21世纪后，随着大数据技术的发展和移动互联网、可穿戴设备、物联网的普及，保险公司获得了前所未有的数据资源。这些数据让保险公司第一次有可能走向对“个体实时风险（Real-time Risk）”的精准画像。
举几个例子：
可穿戴设备（如Apple Watch、Fitbit）：实时记录心率、运动量、睡眠质量等健康指标。
车载传感器（如特斯拉的驾驶数据）：监控驾驶习惯、急刹车频率、行驶时间与路况，帮助车险公司评估驾驶风险。
智能手机数据：通过APP监测用户日常行为、活动轨迹、甚至心理状态，用于健康险与意外险评估。
这标志着保险行业逐步从“事后评估”转向“事中监控”。保险公司不 电话号码数据 再仅仅依赖一份静态的问卷，而是希望随时随地掌握被保人的行为变化，从而在风险发生前就做出调整。
三、从精算模型到算法评分：风险画像的智能化演进
传统精算依靠的是历史统计规律，而如今的算法评分系统，则更多借助机器学习与人工智能技术。
例如：
健康险公司可能训练一个模型，让它分析几百万人的体检数据、生活习惯与健康结局之间的关系，从而预测一个新客户未来患病的概率。
车险公司利用驾驶行为模式与事故数据训练出评分系统，对“潜在高危司机”打分，并据此浮动保费。
人寿险与意外险逐步开始使用社交媒体行为、消费记录、甚至面部表情识别作为“非传统变量”，丰富风险画像的维度。
这一转变使保险行业从“群体为中心”迈向“个体为中心”，风险定价更为精细，甚至实现了所谓的“动态保费”——保费可以根据你的实时行为调整，行为越健康，价格越优惠。
四、争议与未来：精准定价与隐私权之间的张力