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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
物联网传感器正将保险转变为预防服务。这一转变并非中立。拉丁美洲的保险普及率本就低于主要发达经济体，”更公平定价”的承诺背后潜藏着对称风险：日益加剧的市场分割，将无力接入网络的人群进一步排斥在外。
要点
- 根据凯捷咨询（2025年十大趋势），物联网传感器使保险公司能够实时预测损失，并根据个人行为而非集体统计数据调整报价。
- 这一演变改变了保险逻辑：从风险互济转向个性化定价，奖励低风险客户，同时推高其他人的保障成本。
- 在拉丁美洲，联网设备的普及仍严重不均：数字鸿沟叠加保险鸿沟，导致事实上无法投保的人群扩大。
- 若缺乏对数据使用和定价算法的监管，预测性保险可能固化双轨服务，而非扩大保障覆盖面。
- 参数保险和联网微保险的实践表明，另一条路径存在——前提是建立配套的监管框架。
互济——正被物联网动摇的历史根基
两个世纪以来，保险基于一个简单原则运作：未发生损失的人为发生损失的人提供资金。这一互济机制使数百万家庭和企业获得了自身无力承担的保障。保费反映的是基于群体计算的综合风险，而非个人的实时行为。
物联网传感器改变了这一等式。汽车中的远程信息盒记录加速、制动、夜间行驶和平均速度。仓库传感器监测温湿度变化。公寓联网设备在漏水酿成损害前即发出预警。凯捷咨询《2025年十大趋势》报告指出，财产险公司正在使用先进风险模型和实时数据，应对风险波动并开发更个性化的定价。
从赔偿逻辑向预防逻辑的转变带来了实际好处。谨慎的司机支付更低的保费。安装烟雾探测器的房主保费下降。保险公司在漏水淹没地下室前便警告客户。从这个角度看，个性化定价似乎公平：每个人按实际风险付费。
但这一逻辑有其反面。互济的价值恰恰在于将风险差异吸收进集体保费。一旦定价走向个人化，那些风险状况结构性偏高的人——居住在高风险区域、驾驶老旧车辆或居住在破旧住宅中——将支付更高的保费，甚至直接被排除在投保资格之外。
向个人定价的转变并不均匀。保险公司倾向于在数据充裕、客户有偿付能力的细分市场率先推行个性化定价。互济机制可能仍然存在于分割模型无法有效评估的人群中，但覆盖范围更窄。费率细分实际上正在压缩集体合同中隐含的互助成分。
数据——保险公司的战略资产
这场转型不只涉及传感器，而是一套完整的架构：数据采集、实时处理、预测模型、客户界面。凯捷强调，数据质量和IT流程合规性已成为保险公司的主要技术风险，与传统运营风险并列。
投资于这套基础设施的大型集团获得了结构性竞争优势。他们能向低风险客户提供更具吸引力的保费，实现精准揽客。这种经济学上称为”撇脂”的现象，正在逐步侵蚀宽口径互济模式。
头部保险公司由此构建了完整的数据反馈循环：数据优化模型，模型精细化定价，定价留住盈利客户，客户再产生新数据。这个循环对保险公司有利，但未必有利于整体人群的保障覆盖。
这背后是算法治理问题。当算法设定保费，而投保人既不了解定价标准、也无从质疑时，保险合同的透明度就会受损。欧洲监管机构已开始对这类做法加以规范，特别是通过《通用数据保护条例》对自动化决策设定保障要求。拉丁美洲各国在数据、人工智能和联网保险方面的监管框架各异，且仍处于演变中。这与技术主权的更广泛讨论相呼应：规制系统而不掌握其架构，始终是一项脆弱的尝试。
在拉丁美洲，数字鸿沟加深了保险鸿沟
拉丁美洲有其特殊背景。保险渗透率长期偏低：据泛美保险企业联合会（FIDES）数据，该地区保费平均不足GDP的3%。部分发达经济体这一比例超过8%至10%，2024年经合组织平均为6.2%。相当一部分劳动人口没有住房保险、责任险或农业保障。
网络连接的不均等进一步加剧了这一失衡。在圣保罗、墨西哥城、波哥大等大城市，智能手机普及，联网保险产品正快速发展。各家保险科技公司相继推出远程信息处理车险、基于气象数据的指数型微保险、与运动追踪应用挂钩的健康险。苏黎世保险、SURA，以及Chubb、Bemoov等本地初创公司已在巴西、哥伦比亚和墨西哥上线了此类产品。
但在农村地区、城郊社区和低收入群体中，网络连接仍然薄弱，联网设备更超出经济承受能力。这些贫困和弱势人群——包括部分城市棚户区和农村地区居民——往往更易受到气候冲击，且自我恢复能力更弱；具体风险需结合当地情况分析。
算法分割由此产生了剪刀差效应：能够提供数据证明自身低风险的人获得低保费；无法提供数据的人，要么按不利的统计基准定价，要么直接被拒于保险门外。个性化定价以更公平为名，却可能加剧它声称要纠正的不平等。
走另一条路的保险科技公司
拉丁美洲有几家参与者选择了不同路径：利用联网数据触达此前被正式保险体系排斥的人群。
参数保险是最具说服力的案例。其逻辑是：当降雨量、风速、地震指数等客观参数超过预设阈值时，自动触发赔付，无需投保人提交索赔，也无需委派理赔专家。达信（Aon）在2025年记录了哥伦比亚纳里尼奥地区咖啡种植户的一个参数保险项目。关于瑞士再保险、玻利维亚及农民此前无保险状况的相关信息尚未得到证实。
卫星数据在此发挥关键作用：无需农民持有智能手机或配置现场传感器，即可测量具体地块的气象条件。在这一模式中，物联网不是投保人需要跨越的门槛，而是保险公司直接调用的外部基础设施。
其他参与者正通过移动支付平台分发微保险。在巴西，保险公司与金融科技运营商合作，将意外身故、住院或失业等基础保障内嵌于转账应用中。这与其他领域的经验一致：当数字工具以普惠而非分割为设计目标时，它可以扩大接入。
这些实践目前仍只占市场极小份额，但已证明联网保险并非只有一条路可走。
监管机构的工具，尚未充分启用
对定价算法的监管面临一个结构性难题：监管机构需要评估的模型，复杂程度往往超出其内部技术能力。缺乏算法专业知识，监管者只能依赖被监管方的自我陈述来核查黑箱。这种信息不对称削弱了透明度义务的实际效力，即使这些义务在法规层面已明确规定。
监管是决定这一轨迹走向的关键变量。可用的工具有以下几类：要求凡提供联网保险产品的保险公司，必须同时提供基于互济定价的非联网基础产品；通过算法透明度规则，要求保险公司披露定价标准并赋予客户质疑权；以及通过公共投资或公私合作，扩大欠发达地区联网设备的接入。
拉丁美洲多国已启动对保险科技的监管改革。巴西私人保险监管局（SUSEP）建立了监管沙盒，允许保险初创公司在受控框架内测试创新产品。哥伦比亚和墨西哥有类似举措。这些机制有助于创新，但无法解决公平问题：沙盒推动实验，并不保证实验成果能覆盖最脆弱的群体。
到2030年，核心问题是：预测性保险究竟只为偿付能力强、设备完善的人群服务，还是能通过监管和商业架构的调整，将其惠益扩展至更广泛的人群。答案取决于政治选择，而非技术本身。这一逻辑同样适用于大多数具有高歧视潜力的创新，正如关于人工智能生产率提升测量的讨论所揭示的。
押注普惠的保险公司，也有商业理由这样做
最后一个维度值得关注：保险公司自身的长期利益。过度分割会制造狭窄的市场。一家只争夺低风险客户的保险公司，实际上主动切断了与庞大的保险不足人群之间的联系——而这一人群代表着可观的潜在市场，前提是能为其设计合适的产品。
意识到这一点的保险公司，正通过技术降低承保和理赔管理成本，使大众市场的低保费在商业上可行。承保与理赔自动化、简洁的移动端界面、与杂货店、加油站、电信运营商等非传统渠道的合作，都是这一策略的组成部分。
问题因此不是在技术与公平之间二选一，而是如何创造条件，让技术同时服务于二者。这需要监管机构具备预判算法分割影响的能力，需要保险公司以长期市场视角取代短期投资组合优化，也需要政府投资于数字基础设施——没有这些基础设施，联网保险在结构上只会继续服务于最不需要它的人群。
来源
- Capgemini (2025). Top Trends 2025 – Assurance IARD. https://www.capgemini.com/fr-fr/perspectives/publications/top-trends-2025-assurance-iard/
- France Assureurs (2025). Cartographie prospective 2025. France Assureurs（无可用链接）。
- 泛美保险企业联合会（FIDES）. 拉丁美洲保险渗透率统计. FIDES（无可用链接）。
- SUSEP – Superintendência de Seguros Privados（巴西）. 保险监管沙盒. SUSEP（无可用链接）。