基于SEM 的保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)意愿研究
——淺析區(qū)塊鏈的創(chuàng)新應(yīng)用

古曄旎，鄧雨昕，崔智超

(天津理工大學(xué)，天津 300380)

一、 引言

目前，由于新冠肺炎疫情防控的常態(tài)化與互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)保險(xiǎn)不得不改變線(xiàn)下推銷(xiāo)的銷(xiāo)售經(jīng)營(yíng)模式，探索保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)的新模式。 從實(shí)際出發(fā)，解決保險(xiǎn)行業(yè)面臨的各種問(wèn)題，根本還是要解決保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，目前利用購(gòu)買(mǎi)意愿研究購(gòu)買(mǎi)行為的方法認(rèn)可度較高。 龐楷通過(guò)對(duì)消費(fèi)者心理與行為的分析，推演出其消費(fèi)意愿，多角度分析了城鎮(zhèn)居民人身保險(xiǎn)消費(fèi)行為特征。譚征通過(guò)研究互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)消費(fèi)者意愿預(yù)測(cè)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)能力和購(gòu)買(mǎi)行為，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)提出良好建議。除此之外，還有很多研究以購(gòu)買(mǎi)意愿為基點(diǎn)，對(duì)保險(xiǎn)銷(xiāo)售經(jīng)營(yíng)問(wèn)題進(jìn)行進(jìn)一步深入研究。

區(qū)塊鏈作為一種去中心化數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)，與保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)完整、真實(shí)的要求高度契合，被頻繁應(yīng)用于保險(xiǎn)行業(yè)。 2016 年3 月，陽(yáng)光保險(xiǎn)推出了以區(qū)塊鏈為底層技術(shù)的“陽(yáng)光貝”積分服務(wù)，其將客戶(hù)簡(jiǎn)單的交易記錄放在區(qū)塊鏈上；2016 年7 月，陽(yáng)光人壽推出運(yùn)用了區(qū)塊鏈技術(shù)的新型微信保險(xiǎn)卡單——“飛?；荨焙娇找馔怆U(xiǎn)，客戶(hù)只需要在微信端錄入被保人和航班的信息，就能獲取保障等。 可見(jiàn)，利用區(qū)塊鏈解決保險(xiǎn)行業(yè)面臨的問(wèn)題，已經(jīng)成為未來(lái)的主要趨勢(shì)之一。

但是，大部分研究仍以某一險(xiǎn)種為主要研究?jī)?nèi)容，分析方法也大多處于案例對(duì)比或理論分析階段，實(shí)證分析乏善可陳。 故本文擬結(jié)合計(jì)劃行為理論(theory of planned behavior，TPB)和技術(shù)接受模型(technology acceptance model，TAM)，利用結(jié)構(gòu)方程模型，在同一個(gè)框架下綜合分析現(xiàn)階段影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)意愿的因素，應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)字化交易提供轉(zhuǎn)型的方向。

二、 文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有保險(xiǎn)研究大都集中于保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀，郭蕙蕎闡明了我國(guó)保險(xiǎn)公司面臨的困境:認(rèn)可度不高、經(jīng)營(yíng)機(jī)制不完善等。 崔晶晶指出了保險(xiǎn)理賠困難、行業(yè)混亂的現(xiàn)狀，同時(shí)提出建立提高保險(xiǎn)理賠效率的機(jī)制。 除此之外，還有一些學(xué)者利用實(shí)證研究的方法對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿進(jìn)行了研究。 唐祥清運(yùn)用二元Logistics 模型，對(duì)影響職工購(gòu)買(mǎi)商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)的因素進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)加快保險(xiǎn)產(chǎn)品的創(chuàng)新、發(fā)展養(yǎng)老醫(yī)療等多重功能相結(jié)合的保險(xiǎn)產(chǎn)品尤為重要。陳安琦和吳慶艷則擴(kuò)大保險(xiǎn)品類(lèi)范圍，運(yùn)用卡方檢驗(yàn)與Logistics 回歸展開(kāi)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，調(diào)查粵港澳地區(qū)居民共享醫(yī)療保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)意愿情況，發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)條款的組合情況過(guò)于單一，而更多的自主選擇權(quán)和統(tǒng)一的理賠標(biāo)準(zhǔn)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿有正向影響。

除此之外，更多學(xué)者利用理論模型研究保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)與購(gòu)買(mǎi)意愿相關(guān)問(wèn)題。 李志倩梳理了國(guó)內(nèi)外對(duì)信息接收技術(shù)理論的研究，在UTAUT(整合型科技接受與使用模型)的基礎(chǔ)上，結(jié)合保險(xiǎn)客戶(hù)的特征，建立新的保險(xiǎn)電子商務(wù)接受模型。 研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)影響、便利條件、感知娛樂(lè)、信任對(duì)保險(xiǎn)電子商務(wù)接受有積極影響。 匡昕等提出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)意愿的結(jié)構(gòu)方程模型，從顯性問(wèn)題、要素問(wèn)題兩個(gè)角度對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投保意愿進(jìn)行實(shí)證分析。 馮芳怡等則通過(guò)跨國(guó)調(diào)研進(jìn)行實(shí)證分析，采用獨(dú)立樣本T 檢驗(yàn)的方法，對(duì)比中美保險(xiǎn)市場(chǎng)在保險(xiǎn)意識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)、主動(dòng)購(gòu)買(mǎi)性等方面的差異。 譚征綜合TPB 和TAM理論，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)投保意愿模型進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)感知有用性、感知易用性、個(gè)人態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制對(duì)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)投保意愿有積極影響。 吳亞嶼也采用 UTAUT 模型，并梳理消費(fèi)者行為相關(guān)理論，探究在互聯(lián)網(wǎng)旅游保險(xiǎn)方面消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿，研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)影響、感知信任和感知樂(lè)趣對(duì)顧客消費(fèi)意愿具有積極影響。 張曉燕以UTAUT2 為分析框架，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)接受因素模型，經(jīng)過(guò)分析得到績(jī)效期望、努力期望、促成因素等與互聯(lián)網(wǎng)接受意向成正相關(guān)。 柯麗敏和游婷結(jié)合UTAUT2 模型理論和網(wǎng)絡(luò)口碑理論等，探討總結(jié)影響互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)接受的因素，并提出建立互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)消費(fèi)者信息安全保護(hù)體系。

對(duì)以上研究所表明的問(wèn)題，唐金成和杜先培較為全面地總結(jié)了區(qū)塊鏈在保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用的設(shè)想和實(shí)例，但沒(méi)有提及實(shí)現(xiàn)信息共享的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。 陳巍闡述了如何用區(qū)塊鏈的技術(shù)優(yōu)勢(shì)改善保險(xiǎn)行業(yè)的現(xiàn)狀。 在醫(yī)療保健領(lǐng)域，Jarrell 等基于區(qū)塊鏈的去中心化原則，提出對(duì)用戶(hù)隱私保護(hù)的改善方式，從而實(shí)現(xiàn)信息共享。 裴文溪等通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)保險(xiǎn)行業(yè)存在的問(wèn)題進(jìn)行分析，對(duì)區(qū)塊鏈的去中心化和信息的不可隨意更改等特點(diǎn)以及智能合約方面進(jìn)行論述，并且結(jié)合相關(guān)理論知識(shí)搭建了一個(gè)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的保險(xiǎn)交易平臺(tái)。 上述研究都基于保險(xiǎn)活動(dòng)的投保等前期工作，而Abed 則提出了一個(gè)基于區(qū)塊鏈的協(xié)同保險(xiǎn)系統(tǒng)CioSy，該系統(tǒng)利用智能合同實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)單處理、理賠和支付的自動(dòng)化，解決了保險(xiǎn)出險(xiǎn)效率低的問(wèn)題。 項(xiàng)慨等從設(shè)計(jì)個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品出發(fā)，將區(qū)塊鏈技術(shù)與推薦算法和保險(xiǎn)業(yè)相結(jié)合，利用Android Studio 平臺(tái)構(gòu)建基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能保險(xiǎn)推薦系統(tǒng)。

綜上，大部分學(xué)者研究保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)意愿的方向集中在壽險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的較多，對(duì)分析影響保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)意愿的因素具有局限性，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用不具備成熟的體系與平臺(tái)。 因此，本文通過(guò)探求消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)心理和購(gòu)買(mǎi)行為，借助TPB 和TAM 模型研究影響因素，進(jìn)而合理引導(dǎo)消費(fèi)者做出購(gòu)買(mǎi)決策，是保證保險(xiǎn)行業(yè)長(zhǎng)足發(fā)展的重要舉措。

三、 模型構(gòu)建與實(shí)證檢驗(yàn)

(一)模型理論與構(gòu)建

在現(xiàn)存的學(xué)術(shù)研究中，TPB 是購(gòu)買(mǎi)意愿的主流研究理論之一。 美國(guó)學(xué)者Ajzen(1991)在自己之前提出的理性行為理論(theory of reasoned action，TRA)的基礎(chǔ)上，提出了計(jì)劃行為理論(TPB)，相比于TRA 模型中的態(tài)度、主觀準(zhǔn)則兩條行為意向影響路徑的簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)，TPB 模型加入了感知行為控制變量，能更為完整準(zhǔn)確地測(cè)量人的行為。 由此形成了TPB 模型的三項(xiàng)要素:個(gè)人態(tài)度、主觀規(guī)范、認(rèn)知行為控制。 通過(guò)這三項(xiàng)對(duì)消費(fèi)者的行為意向產(chǎn)生影響，最終影響消費(fèi)行為，來(lái)預(yù)測(cè)人的消費(fèi)決策。 在已有文獻(xiàn)中，TPB 對(duì)人的行為意愿、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)意愿、商業(yè)健康保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)意愿等研究中均有很強(qiáng)的解釋力。

除了計(jì)劃行為理論，在1989 年，Davis 以理性行為理論為基礎(chǔ)，提出了技術(shù)接受模型(TAM)。 該模型的提出最初是為了研究用戶(hù)對(duì)信息系統(tǒng)的接受程度，主要包括兩個(gè)決定因素:①感知有用性:反映一個(gè)人認(rèn)為使用一個(gè)具體的系統(tǒng)對(duì)工作業(yè)績(jī)提高的程度；②感知易用性:反映一個(gè)人認(rèn)為容易使用一個(gè)具體系統(tǒng)的程度。

TPB 和TAM 分別從不同的角度對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，綜合考慮這兩種視角，本文提出如圖1所示概念模型。

圖1 概念模型

(二)研究假設(shè)與預(yù)測(cè)變量量表

通過(guò)對(duì)相關(guān)研究文獻(xiàn)的回顧，結(jié)合本項(xiàng)目的研究對(duì)象及概念模型，本文選取如下六個(gè)潛變量提出相應(yīng)的假設(shè)，分析基于信息共享方面影響客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)意愿的因素:

H1:感知有用性對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)意愿有正向影響。

H2:感知易用性對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)意愿有正向影響。

H3:個(gè)人態(tài)度對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)意愿有正向影響。

H4:主觀規(guī)范對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)意愿有正向影響。

H5:感知行為控制對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)意愿有正向影響。

H6:感知有用性對(duì)個(gè)人態(tài)度有正向影響。

H7:感知易用性對(duì)個(gè)人態(tài)度有正向影響。

根據(jù)本文提出的概念模型以及上述假設(shè)，研究共涉及感知有用性、感知易用性等六個(gè)變量，針對(duì)各個(gè)變量的測(cè)量，在學(xué)術(shù)界均已有成熟的量表。 本文在設(shè)計(jì)量表的過(guò)程中，為了保證量表的信度與效度，使用了這些成熟的量表，采用李克特5 級(jí)量表從1~5 進(jìn)行評(píng)分。 具體內(nèi)容如表1 所示。

表1 各變量測(cè)量項(xiàng)及依據(jù)

(三)實(shí)證分析

本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方法獲取數(shù)據(jù)，在進(jìn)行正式調(diào)查之前，先通過(guò)隨機(jī)抽樣的方法，在小范圍內(nèi)進(jìn)行預(yù)調(diào)查。 預(yù)調(diào)查共回收53 份問(wèn)卷，通過(guò)填寫(xiě)與反饋情況，結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)，對(duì)部分題項(xiàng)進(jìn)行了修改，最終編制出正式調(diào)查問(wèn)卷。 正式問(wèn)卷通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)查平臺(tái)問(wèn)卷星(http:/ /www.wjx.cn)進(jìn)行發(fā)放，通過(guò)QQ、微信等進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)收集。 最終，共收集問(wèn)卷468 份，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的篩選，剔除數(shù)據(jù)缺失、前后矛盾以及明顯無(wú)效的問(wèn)卷，剩余有效問(wèn)卷 432 份，有效回收率92%。

1. 信效度檢驗(yàn)

針對(duì)回收的數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行信度檢驗(yàn)。 運(yùn)用SPSS 22.0 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以 Cronbach's

α

系數(shù)作為信度判別標(biāo)準(zhǔn)，0.7 以上說(shuō)明數(shù)據(jù)信度良好。 信度檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

表2 信度檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)以上信度檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可得，所有維度變量信度系數(shù)均在0.7 以上，最低0.876，最高0.885，整體量表信度值為0.978，信度狀態(tài)良好，通過(guò)信度檢驗(yàn)。

在效度檢驗(yàn)中，選取觀測(cè)變量的因子荷載，組成信度以及平均提煉方差作為檢驗(yàn)指標(biāo)。 其中，因子荷載能反映潛變量對(duì)測(cè)量變量的影響強(qiáng)度，組成信度能反映模型的內(nèi)部關(guān)聯(lián)性，平均提煉方差反映的是測(cè)量變量題項(xiàng)被潛變量解釋的變異程度，也是衡量收斂效度的重要指標(biāo)。 根據(jù)吳明隆建議的判別標(biāo)準(zhǔn)，一般標(biāo)準(zhǔn)因子荷載大于0.5，0.7 以上更為理想；組成信度在0.6 以上可以接受；平均提煉方差高于0.5 表示收斂效度較好。 運(yùn)用AMOS 23.0 對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，效度檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。

表3 效度檢驗(yàn)結(jié)果

從表3 可以看出，除主觀規(guī)范的平均提煉方差略低于0.5(0.445)外，其他均符合上述判別標(biāo)準(zhǔn)。說(shuō)明該模型各潛變量下的觀測(cè)指標(biāo)在結(jié)構(gòu)上具有一致性，收斂效度良好，整體內(nèi)容就有良好的一致性，通過(guò)了效度檢驗(yàn)。

2. 結(jié)構(gòu)方程分析

本文以AMOS 23.0 作為分析工具，進(jìn)一步研究探索了數(shù)據(jù)與模型的擬合程度，進(jìn)行了模型適配度檢驗(yàn)，進(jìn)而確定模型是否需要進(jìn)一步修正。 檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。

表4 模型常用擬合指數(shù)

根據(jù)表4、表5，可見(jiàn)所有指標(biāo)均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)值要求，表示模型適配度良好，不需要進(jìn)行進(jìn)一步的修正。

此外，該結(jié)構(gòu)方程模型共包含7 條路徑，各路徑的模型參數(shù)估計(jì)及顯著性總結(jié)如表5。

表5 路徑模型參數(shù)估計(jì)

如表6 所示，模型涉及的各個(gè)路徑均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，各個(gè)路徑的路徑系數(shù)均為正，表示各變量對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)意愿的影響均為正向，上述7 個(gè)假設(shè)均成立。 通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)的對(duì)比，可以看出感知易用性以及感知行為控制對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿的影響比其他因素更大，感知行為控制的影響最大。 結(jié)合量表分析，這大概率取決于消費(fèi)者對(duì)保險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)與了解，以及個(gè)人能力的高低，表示保險(xiǎn)人不僅要在產(chǎn)品方面進(jìn)行改善，更要為客戶(hù)提供更豐富、更清晰的產(chǎn)品介紹及購(gòu)買(mǎi)引導(dǎo)。 值得注意的是，根據(jù)溫忠麟等對(duì)中介效應(yīng)檢驗(yàn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，個(gè)人態(tài)度在感知有用性與購(gòu)買(mǎi)意愿(BI←CA←PE)、感知易用性與購(gòu)買(mǎi)意愿(BI←CA←PU)之間起部分中介作用。

四、 結(jié)論與啟示

綜合以上分析，影響用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的主要原因是認(rèn)知不足以及引導(dǎo)的強(qiáng)度。 利用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的保險(xiǎn)行業(yè)進(jìn)行優(yōu)化，可以有效解決類(lèi)似的問(wèn)題，從而在實(shí)現(xiàn)效益的同時(shí)為客戶(hù)提供更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。 具體可以分為以下幾點(diǎn):

(一)針對(duì)性改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，充分利用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)，使得產(chǎn)品定價(jià)更為精準(zhǔn)，開(kāi)發(fā)智能合約等產(chǎn)品形式，使得從保單簽訂到理賠過(guò)程中的多個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作，通過(guò)自治性設(shè)計(jì)減少合同糾紛，提高理賠的效率，快速滿(mǎn)足客戶(hù)的理賠需要，進(jìn)而提高客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品有用性的感知，改善客戶(hù)的體驗(yàn)。

(二)改進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)方式，與時(shí)代接軌

在產(chǎn)品宣傳上，減少傳統(tǒng)電話(huà)推銷(xiāo)的方式，緊跟時(shí)代的變化，積極嘗試新型營(yíng)銷(xiāo)方式，在和互聯(lián)網(wǎng)接軌的同時(shí)運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息的共享，使客戶(hù)更容易獲取自身所需的保險(xiǎn)信息，從而更加方便地尋找到最適合自身的保險(xiǎn)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

(三)加強(qiáng)用戶(hù)隱私保護(hù)

在信息安全上，目前客戶(hù)的隱私信息泄露導(dǎo)致的冒領(lǐng)或者退保的現(xiàn)象還時(shí)有發(fā)生，也不乏諸如遭受廣告推銷(xiāo)狂轟濫炸乃至人身財(cái)產(chǎn)安全受到威脅等情況。 客戶(hù)對(duì)保險(xiǎn)公司隱私保護(hù)能力也愈加重視。利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以加強(qiáng)客戶(hù)的隱私信息保護(hù)，保險(xiǎn)合同的內(nèi)容只有當(dāng)事人才能訪(fǎng)問(wèn)，減少客戶(hù)對(duì)信息泄露的擔(dān)憂(yōu)，提高客戶(hù)的信任。

(四)優(yōu)化公司治理

在公司治理上，應(yīng)優(yōu)化與第三方代理中介的代理模式，建立起保險(xiǎn)公司與機(jī)構(gòu)之間的區(qū)塊鏈聯(lián)盟，在新的平臺(tái)上完成一系列交易的確認(rèn)、記錄、對(duì)賬、核算等程序。 對(duì)公司內(nèi)部的風(fēng)控能力進(jìn)行進(jìn)一步提高，確保賬本系統(tǒng)的安全與正確，建立起基于區(qū)塊鏈的總賬系統(tǒng)，提高公司財(cái)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

當(dāng)然新技術(shù)的推行應(yīng)用勢(shì)必也會(huì)面臨一系列的挑戰(zhàn)。 首先，其自身發(fā)展所帶來(lái)的不確定性。 相比傳統(tǒng)的技術(shù)，區(qū)塊鏈技術(shù)目前仍處于開(kāi)發(fā)階段，技術(shù)形式還不夠成熟。 其次，相對(duì)的高能耗問(wèn)題、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間壓力以及大規(guī)模交易處理效率還沒(méi)有得到徹底解決。 此外，對(duì)其的接受程度仍不夠高，并且目前具體的應(yīng)用還不夠豐富，想要在實(shí)際經(jīng)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)更大的技術(shù)提升需要一定的時(shí)間。

但不應(yīng)該否認(rèn)，區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展會(huì)逐步顛覆傳統(tǒng)保險(xiǎn)行業(yè)，區(qū)塊鏈技術(shù)的諸多優(yōu)點(diǎn)恰恰是解決傳統(tǒng)保險(xiǎn)固有難題的有力手段。 因此保險(xiǎn)公司需要加速布局區(qū)塊鏈領(lǐng)域，并且和大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)做出協(xié)同結(jié)合，充分利用科技的力量完成保險(xiǎn)業(yè)的提質(zhì)增效升級(jí)，為消費(fèi)者帶來(lái)更好的產(chǎn)品。