一、科技加持什么意思？

意思是因为科技的不断的加持，所以说这些东西能够做得非常的顺利，很多东西都需要我们仔细的去学习，才能够看到这些东西给生活带来的变化，从而能够让自己感受到更多不同的东西，让人的生活能够变得更有趣。而且生活中就会充满更多的幸福。

二、互联网保险和保险科技的区别？

新兴科学技术正在快速迭代之中，例如大数据、云计算、物联网以及AI、VR等等，而这些技术，必然都会给保险行业带来一定影响，再用“互联网保险”来指代建立在新兴科学技术基础上的新型保险商业模式、保险产品显然已经不再合适，保险科技则恰如其分。但从互联网保险到保险科技，显然并不只是概念有所不同，二者在发展理念、技术能力等方面都泾渭分明。

三、黑科技加持是啥意思？

这是说明这个设备有人不知的高科技在里面，一般就是宣传用的，

四、互联网+算不算保险科技？

算，因为互联网行业在信息时代是比较热门的

五、金融科技加持

金融科技加持：如何借助新技术提升金融服务效率和体验

随着金融科技行业的蓬勃发展，金融机构纷纷将目光投向新一代技术，以提升服务水平、降低成本，并满足客户的需求。金融科技加持正成为行业的热门话题，其影响力和潜力不容小觑。

金融科技加持不仅仅是简单地引入数字化技术，更在于如何将这些技术应用于金融服务的各个环节，提高效率、减少风险，创造更好的客户体验。在这篇文章中，我们将探讨金融科技加持对金融行业的重要意义，以及如何借助新技术实现更好的业务发展。

金融科技加持的重要意义

金融科技加持对于金融行业的重要意义不言而喻。随着人们生活水平的提高和科技的飞速发展，客户对金融服务的需求也在不断变化。传统金融机构往往面临着效率低下、成本高昂等问题，无法满足客户的需求。而引入金融科技，可以帮助金融机构实现数字化转型，提高服务水平，降低风险，满足客户的个性化需求。

金融科技加持还可以帮助金融机构更好地防范金融风险。通过引入大数据分析、人工智能等技术，金融机构可以更快地识别风险点，及时采取措施，降低损失。此外，金融科技还可以改善金融服务的效率，提高操作的自动化程度，减少人为错误，从而提升整体运营效果。

金融科技加持的应用案例

金融科技加持已经在各个金融领域得到了广泛的应用。比如，互联网银行利用人工智能技术，为客户提供更智能化、便捷化的金融服务；移动支付应用通过大数据分析，为用户推荐个性化的金融产品和服务；区块链技术在金融交易领域得到了广泛应用，提高了交易的透明度和安全性。

金融科技加持还可以帮助金融机构更好地防范金融风险。通过引入大数据分析、人工智能等技术，金融机构可以更快地识别风险点，及时采取措施，降低损失。此外，金融科技还可以改善金融服务的效率，提高操作的自动化程度，减少人为错误，从而提升整体运营效果。

如何借助金融科技实现业务发展？

要想借助金融科技实现业务发展，金融机构需要从以下几个方面入手：

加强技术研发：金融机构应积极投入资金和人力资源，加强技术研发，引入最新的金融科技，提升服务水平。

优化业务流程：金融机构可以通过引入人工智能、大数据分析等技术，优化业务流程，提高运营效率。

提升客户体验：金融机构应注重客户体验，通过个性化推荐、智能客服等技术手段，提升客户满意度。

金融科技加持不仅可以帮助金融机构提高效率、降低风险，更可以为客户提供更便捷、个性化的金融服务。金融机构应积极把握金融科技发展的机遇，不断创新，实现业务的可持续发展。

金融科技加持已经成为金融行业的发展潮流，金融机构应积极融入这股潮流，抢占先机，实现更好的业务发展。相信在金融科技的加持下，金融服务将会变得更加智能、便捷，给客户带来更好的体验。

六、保险科技可以用于互联网保险的哪些环节？

在过去十年里，许多国内外保险公司已认识到未来成功将取决于有别于商务智能（BI）的数据应用。由于保险公司高层对这一领域的期望值很高，很多保险公司都在人、财、物上大举投入数据应用。由于术语混乱，数据应用可以称为高级分析(Advanced Analytics)、数据科学(Data Science)、机器学习(Machine Learning)或甚至人工智能(AI)。不管这些术语如何，目标是相同的：增加保费和降本增效，并支持产品或业务模式创新。此外，许多保险公司认为，随着经济数字化程度提升，为在数字经济中保持公司的竞争力，其内部流程和产品都需要智能化，而智能化来自数据应用。

由于保险公司高层数据意识的日渐提升，许多大中型保险集团开始招聘大量数据应用人员，实施数据应用项目，并进一步推进基于深度学习的人工智能项目，期望以科技力量驱动业务发展，实现弯道超车。然而，在一系列项目实施几年后，许多项目表现出疲乏和未达到预期的迹象，大量数据应用人员流失，高层领导对数据应用项目进展速度和质量感到不满。根据美国Gartner科技咨询公司的资料显示，发现在美国公司，大数据（包括人工智能）应用成功率徘徊在15-20%之间。根据国外咨询公司研究，全球70%的公司目前正致力于让第一个人工智能部署投入运行，已经在选定的领域进行了试点，但所期望的大规模业务转型尚未实现。数据应用和人工智能仍然是一个热词，并没有成为一般保险公司的核心竞争力。

为什么数据应用效果不佳？

首先，数据应用一个具有泡沫的领域，我们已经对数据应用产生太高期望值。数据应用是一个相对新和不成熟的领域，它是数据和业务融合的产物。然而现实是，数据人员不懂业务，而业务人员又不懂数据，这个距离产生两个副作用：（1）数据应用队伍工作抓手欠缺，困惑于找不到一个正确方法启动工作。正确的方法是和业务部门一起脑力风暴后，由此产生一个潜在项目名单，然后根据潜在业务价值或战略价值，对项目名单做减法，从而聚焦两、三个项目突破（2）业务部门对数据应用产生神秘感，由此对数据应用产生影响的预期不确定。因为要启动数据应用，业务部门都有资源投入，而业务部门KPI的压力大，也许会导致其对数据应用期望值过高；也有可能公司数据文化渗透不够，业务部门不相信数据应用价值。埃森哲2017通过建模预测，到2035年，人工智能将使美国年生产总值增长率翻番，并将生产率提高40%。普华永道2018年时，利用各种计量经济学方法预测，由于数据应用和人工智能，2030年全球GDP将增长14%。McKinsey同年也预测，到2035年，累计美国GDP将增长约16%。根据人工智能目前算法瓶颈，我认为这些预言本身是实现不了的，但非技术背景的领导有可能被这些资

讯信息误导，从而对数据应用产生不切合实际的期望。数据应用价值达不到期望，自然认为是效果差了。

第二，很多公司的数据应用缺少一个明确规划和聚焦方向。数据应用成功需要数据技术和业务场景融合，不是单纯靠数据技术本身能够实现的，它是数据技术和业务的共同使命。然而，往往公司的数据应用队伍对保险业务理解不够深透，与业务部门融入欠缺。业务部门忙业务犹如打仗，没有足够人力资源投入数据应用项目的推动，而且他们的需求必须翻译后才能转换为数据应用项目。数据队伍往往欠缺有咨询能力的产品经理。一个咨询公司的价值在于他们能够发掘出业务需求后进行翻译转换，因为他们对行业和业务理解力比保险公司数据人才强。我加入保险公司后，发现一些数据应用上的问题，比如从组织架构上，我们欠缺几个同时理解业务和数据技术的数据应用产品经理，他们能够促进数据技术和业务的融合；更重要的是，我们欠缺顶层设计，即数据应用规划。研究表明，当我们把目标和实现路径写入规划并比对着推动时，实现目标的概率增加42%。然而，我们没有一个整体规划、路线图和由此分解而出的、有优先级的未来工作方向，只是每年底，数据应用部门向业务部门提请求，请求业务部门提出数据应用的需求。这样，由于数据应用和业务之间距离较大，数据应用似乎成了完成某个政治任务，东一榔头、西一榔头，遍地开花而无果，而非聚焦有限资源突破某一、二个领域，因此导致项目失败率更大，导致数据应用团队挫折感增加，和随后的数据应用员工流失。在美国保险领域工作经历告诉我，数据应用发挥价值较大之处，无外乎在四大项目：

① 客户洞察中心

② 面向C端的营销 (包括获客+交叉销售、续保)

③ 大数据定价 （包括非车险大数据定价）

④ 理赔（尤其是反欺诈）

但我们往往在数据应用项目方向上凝聚不够，推动不够持之以恒，类似“猴子掰包谷”，已完成项目欠缺运维，而未来项目方向发散，价值体现不大。

第三，是公司数据底层太薄。这个和公司的数据文化不够高密切相关。科技公司，如美国的亚马逊、谷歌、苹果、Facebook和中国的BATJ，由于是非传统公司，都采用了截然不同的商业策略获得目前的市场支配地位和影响力。这些公司成功秘诀的共同之处，是他们对数据价值的理解和早期定位的预见。这些公司不断强调人才队伍的能力建设，同时内部采集、管理客户数据资产，并开发、测试和部署顶级技术，以便为其客户提供最好的服务。而对于传统的、非数字化的保险公司，已经拥有固化的线下渠道获取大部分业务的工作方式、大批数字化不成熟的业务人员和遗留的老旧IT基础设施，要实现数字化转型障碍很大。业务领导层或许明白数字化和数据应用驱动的重要性，但对这一主题的了解仍然不足。而基层业务人员明显欠缺数据文化，这样会导致数据应用的基础薄弱。比如，投保非车保险的保单的设计和承保问卷的设计是由总公司业务部门负责的，分公司必须严格遵照执行，但实际上输入数据大多是非结构化数据，没有规范和验证；而分公司或业务人员执行的能力差异度很大，造成数据质量很差。什么时候业务员对客户的思维是“我们怎么为你提供你所需的保障”服务心态，而非“你买份保险

吧”销售心态，那么业务员就会主动、认真收集数据了，这样才能夯实数据质和量，有了数据的质和量，才能让数据应用赋能业务。要克服数据底层薄弱问题，需要公司领导层的坚定决心和毅力对未来全线上化运营、基于线上化运营的数据应用体系所进行的大投资。一个保险公司的首席数据官（CDO），在数据应用价值上要扮演一个“数据应用”大使，多去基层走走，宣导保险行业“以客户为中心”的成功数据应用案例，大力培植保险公司的数据文化，让基层员工充分理解数据的价值，从而协同数据应用团队夯实数据基础。

第四，没有把控好和企划项目考核的协同，欠缺对数据应用项目进行分类差异化管理。数据应用项目可分为增收（￥）、增利（￥）、降本（￥）、增效（减少人或小时工作量，或速度%提升）、管理（定性）和合规（定性）六大类，考核数据应用项目需要有差异化的指标，而非千篇一律的ROI。

第五，没及时对过往失败数据应用逐项进行经验总结。只有这样才能对未来数据应用成功有所帮助。我们需要问几个问题

① 数据应用本身是否对业务有价值？

② 业务没有使用已上线的数据应用的原因探索：是设计功能不能满足，还是数据本身质量问题，还是业务单位认知不足，还是情况改变，需要改变需求?

③ 找出造成这些期望与达成差异的原因：是否项目管理的问题(计划，沟通，协作......)，用户支持的问题，需求设计的问题，技术不到位, 业务领导不够支持？

④ 如果做一个项目，是否需要一个更新的计划，并获得相关业务和IT的确认；如果要做，就要全力专注的推动，直到用起来

如何提升数据应用效果？

首先，是在公司层级提出一个管理需求，公司需要将数据应用和人工智能纳入“从战略到运营”的决策之所有方面的核心，并建设与数据驱动决策一致的关键绩效考核指标（价值体系）。数据应用的“战略”层到位，表现为公司注重数据和人工智能能力的发展，从董事长到总裁，都要强调数据应用，“数据应用”这几个字也都会在领导层会议的议程里面。数据应用“运营”层到位，需要公司首先推动全面线上化运营的转型。只有线上化了，才能数字化和智能化。我们应该围绕八大方向开展工作。

（一）树立正确和适度的数据应用愿景和目标

成功的数据应用战略的前提是了解业务目标，比如什么是当前中国保险必胜的战役？答案是“非车保险”；将来需要在哪里取得成功？答案是“数字化转型”。数据应用队伍首先要了解业务的战略和行动优先级。数据应用本身不能解决业务模型和服务模式问题。业务部门应理解使用数据应用，它将帮助业务做出更明智的决策，更快地获取信息，让流程自动化，并使得交付更敏捷。但是，数据应用绝不会构建或取代业务愿景和想法的缺失。数据应用项目的优先级，应来自业务

问题优先级。由于数据应用将在不同的领域做出不同的贡献，因此在评估公司数据应用工作的重点时，应考虑每个业务领域的数据应用成功案例，以及数据应用对案例的相对重要性。必须在全面调研行业实践和业务需求背景下，形成书面数据应用规划，以此指导未来数据应用的开展。

除了看重数据应用的业务效果之外，在考虑首先在哪里部署数据应用时，还应该考虑实施工程的难度。例如，将数据应用应用于销售和营销通常会很快产生效果，而将其用于产品开发需要更长的时间，涉及市场调研、外部数据收集、客户需求权衡模型分析、市场投放测试等，但这最终会产生巨大的影响效果。通常，从流程优化开始使用数据应用是比较有意义的。哪怕效率提高1%，或避免停机时间，都可能意味着避免数千万乃至上亿保费的损失。早期的数据应用项目成功，对于未来沟通以获得业务的认可非常重要，同时也增加了业务方对数据应用价值的更深理解。

获得业务对数据应用愿景的支持，传统的方法是为数据应用制定一个业务案例，显示预期的基准内部投产比（ROI），按照这些思路制定战略，是了解全局的一个很好的开始。由于数据应用的潜在机会如此之多，我们很难知道从哪开始。自然的起点通常是当前业务流程的优化：即利用现有的内部数据源来增强现有的业务模型、产品、服务、内部流程和功能（例如，营销、渠道、人力资源）。通过使用外部数据源丰富内部数据资产，可以进一步优化这些改进（如大数据定价、大数据风控）。

一旦我们对帮助当前业务发展的数据应用有了深度理解，就该发掘新的数据驱动的业务机会。其中包括“数据即业务”和数据合作伙伴关系，通过汇集多个组织的数据来创建新产品，这个由特定创新部门去完成为妥。

（二）坚持抓数据管理、数据治理和数据中台建设

高质量数据的可用性、复用性是成功的、产品化的数据应用的基础。如果数据是按照“可查找-可访问-可互操作-可重用”原则构建的，则可将其称为数据资产。而驻留在很多分散系统中、以不同格式和本体存在的数据，或缺少关键属性（如唯一标识符）的数据，都不是资产。如果数据资产不可重用，那么每个数据应用活动都将是一个单独的，也可能是大型而昂贵的IT活动。“构建一次使用多次”的原则对于实现数据资产价值最大化至关重要。例如，对于在线服务的个性化，我们希望使用来自在线和移动渠道的行为数据、客户关系管理（CCH）数据以及消费者在线和离线交易数据，而不仅仅是在线服务本身的数据。产品化数据资产的目标是支持所有数据应用。

在构建公司的数据资产时，需要抓手，得首先从优先的业务项目所需的数据开始。这听起来不言而喻，但在许多公司中，数据工程团队可能忙于构建一个将各种数据源集成到一个公共数据环境中的数据资产，而该环境可能缺少业务最终用户需要的数据源，这种做法必须避免。

开始构建数据资产的一个实际方法是评估当前数据，评估数据的“可查找-可访问-可互操作-可重用”。这个过程称为数据盘点。数据盘点回答以下问题：存在哪些数据？它在哪里？如何访问它？它的质量是什么？它能与其他数据链接吗？它的检索有多费劲？一旦对数据资产的当前状态进行了评估，就可以制定其开发的路线图。数据资产成为持续建设的数据中台的内容，奠定数据服务输出的基础。数据中台就是由底层实时计算、离线计算的架构，配合数据资产统一管理，对前端或业务输出所需数据查询、数据接口调用或数据可视化展现的功能平台。保险数据应用产生的各种预测模型、客户画像等也是封装在数据中台的数据服务之中的某种资产（算法、模型资产），也是保险的数据资产的价值变现。

（三）明确解决方案架构和技术

解决方案架构和技术，是指数据资产管理的底层技术方面。在定义了业务和数据后，对当前的技术架构进行批判性研究，并定义目标架构及其开发路线图。该任务也应遵循端到端用例逻辑，用于从业务操作系统（如客户管理体系CRM）、数仓、云环境、分析环境和业务数据收集接口系统。

由于拥有报表和BI方面的经验，许多数据解决方案架构师会停止在数仓级别上定义数据体系结构。然而，自动化数据应用，如机器学习解决方案，需要链回操作系统，这意味着业务操作系统应该是数据和解决方案体系结构的一个组成部分。例如，要将客户数据资产（包括优惠信息、客户评分等）作为现代全渠道营销自动化系统的一部分，需要设置一个端到端的体系结构。

管理从传统IT系统向数字世界的过渡，通常是一个漫长的过程。虽然自动化和人工智能最终会降低成本，但在过渡期内，由于新旧解决方案并存，成本可能会增加。此外，一个典型的科技部门的预算与当前系统的操作和维护紧密相关，而开发预算却不多，但新的技术解决方案需要新的投资。

（四）明确员工技能和角色

数据应用之旅需要中台组织架构的保障，并明确其中的新角色。虽然确切的角色术语各不相同，但数据应用中，四个角色对于四个不同功能是必需的：

① 数据应用战略

② 数据科学

③ 数据质量管理

④ 数据平台和技术解决方案

数据应用战略家（类似外部科技公司的数据应用产品经理）将业务愿景和目标转化为数据应用需求，监督项目执行，并确保项目成果被业务流程使用。大多数公司没有这个角色，但它是成功执行数据应用项目的最关键角色之一。如果没有数据应用战略家，有业务背景的人和数据科学家之间的沟通距离往往太远，可能需

要消耗大量时间来协调。对于一个数据应用战略家来说，他是一个想要把自己培养成业务和管理人才的资深数据科学家。随着时间的推移，数据应用战略家将具备开发数据应用产品的所有权和责任。McKinsey将此角色描述为“分析翻译师”，在开发提出初始解决方案后，“分析翻译师”是业务影响的驱动力。除了数据应用战略家外，业务领导者自身也需要对数据和人工智能的机会有一个充实的了解，以便推动项目主题向前发展，并将数据应用成果整合到业务流程中。

数据科学家（建模人员）有各种各样的形式，有着不同的背景。作为教育背景，许多人学习过定量方法，如计算机科学、数学、统计学、物理或工程。有一个具有不同教育背景互补的数据科学团队非常重要。例如，具有统计学或计量经济学背景的人擅长统计推断，而具有计算机科学背景的人精通机器学习技术和编码，而物理学背景的人被训练能模拟观察到的现象，并能跳出框框思考，精通数据的社会学家、心理学家或生物学家可以为团队带来不同的视角。由于数据应用是一个较为新颖的领域，应该首先聘用一名资深数据科学家，让他建立一个由经验丰富的数据科学家和有前途的年轻人才组成的平衡团队。

数据应用既需要聘用数据科学家，也需要填补技术角色，即数据工程师和数据架构师或平台工程师和解决方案架构师。否则将导致数据科学家的高度挫败感，因为他们必须从源系统中检索数据并自行构建数据库。如此的话，数据科学家近80%的时间花在这些繁琐任务上，而不是将工作放在建立模型和产生业务洞见。在实践中，这通常意味着数据资产和数据基础设施将无法正确构建。数据科学家接受的培训是建立机器学习模型，而不是提取、转换和加载（ETL）以及构建数据库和云解决方案。

（五）优化数据应用组织架构

最佳的数据应用组织结构，取决于公司的总体规模和组织、文化、数据应用成熟度，以及数据应用任务的类型。为让数据应用顺利进行，建立一个卓越中心（CoE，如成立一个大数据中心）通常有助于将焦点集中到某个主题上。根据CoE在公司中的定位，CoE将负责不同的领域的数据应用推动。CoE可能只由数据科学和商业智能（BI）团队组成，而技术团队（数据工程、平台）则从IT前置驻留在其中。或者，CoE可以只涵盖底层技术方面，而数据科学家则可以前置在业务部门工作。最佳设置需要根据公司的具体情况仔细分析。大多数公司将受益于共同的技术基础设施和数据资产管理，以及某种形式的集中数据科学团队，该团队解决了最困难的业务问题，并为所有业务部门和功能的使用创建了可扩展的数据应用组合。其他一些数据应用团队前置到重要部门（如数字运营、定价、理赔和客服）。

数据应用战略家最好前置在业务部门内推动数据应用向前发展，但在一开始，他们也可以与数据科学团队一起工作，并从那里帮助业务。在一个成熟的数据应用驱动的公司中，随着整个公司在日常业务中使用数据，CoE的作用将变得更小。在成熟阶段，CoE将继续关注常见的数据治理主题，如数据质量和完整性、技术系统和标准。其他数据技术人员渗透到各个业务部门，形成数据即运营，运营即

数据的业务发展模式，真正实现数据与业务高度融合，形成数据技术驱动业务，业务为数据技术提供数据的闭环运作体系。

（六）建设数据应用经营模式和激励机制

与数据应用组织密切相关的主题，是不同业务部门之间的操作模型。为了让数据科学家在最重要的应用上工作，业务领导应建立一个数据应用指导小组（我们在保险理赔反欺诈项目试过，让一个业务工作人员到数据应用处工作，指导理赔反欺诈数据应用工作方向），或者将数据应用开发纳入现有的业务领导团队会议中。除了有一个跨部门的指导小组，每个应用领域都应该有自己的、可操作的指导小组。

在数据应用实践的最初几年，由企划和科技委员会共同领导的跨部门指导小组集中预算通常是有意义的。预算推动了项目优先级的划分，如果没有一个集中的预算，数据应用活动将无法扩大。通常，单个业务部门和职能部门不希望承担公司范围内能力建设的成本（例如，公共数据模型、基础设施、应用程序编程接口和客户洞察中心等），即使这对整个公司来说是最佳的。这意味着数据应用解决方案容易变成独立的、不相连的孤岛。此外，如果没有一个共同的路线图、优先次序和明确的治理，那么在财务上贡献最大的业务部门可能会要求他们获得最大资源，即使最大资源在战略上可以更好地用于另一个领域。重要的是业务流程和业务人员从根本上受到数据应用的影响，数据和业务部门之间的密切合作确保切实、可持续的结果。例如，在市场营销中，为推动基于事件触发的个性化营销，需要提供数据和目标（Targeting）定位模型，但内容生产、客户画像模型、渠道策略、前端系统等也是如此。又例如，对于流程自动化，如果数据科学家建立了一个预测性的服务维护模型，那么只有当服务团队和技术系统能够执行及时的干预以响应预测时，才能产生业务影响。提高业务影响的一个明智的方法是给参与数据应用项目的每个人提供同样的激励。例如，如果目标是通过数据应用将营销活动中转化率提升20%，那么这个目标应该同时交给营销人员、数据科学家和数据工程师。这种目标融合和激励融合，可能一开始会引起一些反对意见，但最终会为公司带来最好的结果。

（七）运维机器学习模型资产

与数据资产一样，算法也可以被视为算法资产（模型资产）。这意味着随着时间的推移，机器学习算法的组合将变得可循环、可复用。每个新的分析建模不需要从头开始，而是在测试过的代码的基础上构建。随着时间的推移，这将使数据科学团队更有效率。与软件编码团队一样，它要求数据科学团队使用通用代码库和标准（如Python）。通过对数据和算法组合应用维护过程，可以发现和开发新的解决方案。

机器学习算法部署得越多，其可解释性就越成为一个话题。人们想知道为什么会做出某些预测或决定。这意味着数据科学家需要能够解释算法（特别是神经网络）

的可靠性和底层数据的特征（例如，样本和选择偏差、定型/偏见和测量误差）。监管机构对可解释性也会越来越感兴趣，他们希望提高算法的透明度和可信度。

（八）持续推动建设公司数据文化

公司决策者需要高度参与数据和人工智能策略执行的所有方面，以及支持计划所涉及的能力培养和资源需求。数据应用的成功，与技术和业务融合密切相关。在数据技术人员了解业务基础上，也需要推出“数据应用文化大使”（由数据应用战略家扮演），用以前保险成功的数据应用案例来布道保险数据应用的价值，提升业务部门的数据文化水平。另一个有效的方法是定制一个月度“数据应用研讨会”，要求相关业务部门骨干人员参加，这可以作为高层领导战略工作布置的一部分。业务部门人员对数据应用的理解不是在统计、计算机科学和编码上，而是在数据应用案例的背景和价值上。这样，业务领导就为数据应用创造一个有效的公司环境。这意味着设定数据应用的业务目标，提升下属业务人员的数据意识，并为数据应用和人工智能实施提供了有效的运营模式和组织模式。

【作者简介】李东，中国科技大学学士和硕士、美国密西根大学MBA和美国新泽西州立大学工程博士。早年从事科研，曾在国际顶尖科研杂志发表论文并担任顶级杂志技术主审，后从事大数据应用工作。李东具有丰富的跨学科、跨功能、跨工业和跨国高管经验，长于战略布局大数据和AI应用。曾作为谋大型保险公司首席数据官，分管AI、大数据应用、数字运营、信息技术和未来非车保险产品创新，推动数据科技战略在保险业务上的落地和突破。

七、工业互联网技术加持

八、税惠加持激发科技创新力

税惠加持激发科技创新力

在当今数字经济时代，科技创新被视为推动经济增长和社会进步的重要引擎。然而，要想实现持续的科技创新，除了技术人才和资金等基本要素外，政策的支持和税收的优惠也起着至关重要的作用。本文将探讨税收政策对科技创新的激励作用，以及如何利用税惠加持来释放企业的创新潜力。

税收政策对科技创新的激励作用

税收作为一项重要的经济手段，对企业的经营活动和创新投入有着直接的影响。针对科技创新，许多国家和地区都推出了各种税收优惠政策，以鼓励企业增加研发投入、提升创新能力。通过降低企业的税收负担，政府可以有效激发企业的科技创新积极性，推动科技进步和产业升级。

在中国，税收政策对科技创新的激励作用日益凸显。比如，针对高新技术企业和科技型中小企业，政府实行了一系列税收优惠政策，包括减免企业所得税、提供研发费用加计扣除等措施，有效降低了企业的研发成本，鼓励企业增加研发投入。此外，对于技术创新取得的成果，政府还给予了知识产权优惠政策，鼓励企业加强技术保护和转化运用。

利用税惠加持释放企业的创新潜力

税收优惠不仅是对企业的一种扶持，更是一种政策引导，通过合理设计和实施税收政策，可以调动企业的积极性，激发企业的科技创新力。对于企业而言，如何善于利用税收优惠，最大限度地释放企业的创新潜力，是一项重要课题。

首先，企业应充分了解和把握税收政策的具体内容和适用条件，确保自身符合相关要求，及时享受税收优惠。同时，要加强内部管理，建立健全的研发会计核算和成本控制制度，保障研发投入的真实性和合规性。此外，企业还应加强与相关部门的沟通与对接，及时了解最新政策调整和变化，做好政策落实和申报工作。

其次，企业应重视技术创新的战略规划和研发投入，加大对关键核心技术的研究开发和实施力度。通过不断加大研发投入，提升创新能力，培育自主知识产权，实现技术突破和产业升级。利用税收优惠政策的加持，为企业的技术创新提供有力支持和保障。

此外，企业还可以加强和科研院所、高校等科研机构的合作交流，借助外部资源和智力，拓展创新思路，提升创新效率。通过建立产学研用合作机制，共同攻关、共享成果，实现技术共享和互惠共赢。政府也可以通过税收政策引导企业加强产学研用合作，促进科技成果的转化和应用。

结语

税收政策作为激励科技创新的一项重要手段，对于释放企业的创新潜力具有重要意义。企业应善于利用税惠加持，合规享受税收优惠政策，加大研发投入，提升创新能力，实现可持续发展和转型升级。同时，政府应加强对税收政策的宣传和解读，为企业提供更加便利的创新环境和政策支持，共同推动科技创新，促进经济社会的发展和进步。

九、科技保险与保险科技的区别？

科技保险是一家从事保险的企业，而保险科技是从事保险的宣传和研究部门。

十、互联网保险性质？

互联网保险的意思就是指保险信息咨询、保险计划书设计、投保、保费缴纳、保险公司核保、承保、保单信息查询、保单变更、续交保费、理赔等保险流程的网络化。互联网保险属于一种新兴的以互联网为媒介的保险营销模式，保险公司或新型第三方保险网以互联网和电商技术作为工具来支持保险销售的经营行为。

和传统的保险销售方式相比，互联网保险能让客户更加自主的选择保险产品，客户也可以在互联网上比较多家保险公司的产品，从而在一定程度上降低退保率。