在過去十年的大部分時間里，世界各地的人們坐在那里，看著大型科技公司開始將觸角伸向我們日常生活的方方面面。在許多情況下，結果是積極的，就像把我們最喜歡的娛樂帶到我們的每一臺設備上。我們喜歡能夠以無與倫比的輕松訂購食品和消費品。以下是大型科技公司面臨的數據收集審查——但下一個可能是大型保險公司(我們希望如此)。

更好地了解公司是如何讓便利成為可能的并不容易。像Facebook這樣的公司已經卷入了一個又一個的爭議，主要是圍繞他們如何對待用戶隱私問題。與此同時，谷歌在其廣泛的、侵入式的數據收集實踐中也招致了一場公關噩夢。

最令人震驚的是，微軟、蘋果、谷歌和亞馬遜允許簽約員工在不知情的情況下收聽用戶的語音錄音。

隨著時間的推移，這些事件引發的反彈越來越大，導致政府再次采取行動，打擊大型科技公司及其收集和使用用戶數據的方式。問題是，科技行業并不是唯一一個收集大量、不受監管的用戶數據的行業。

多年來，全球保險行業一直在收集數百萬人的各種數據，但監管很少，對他們的活動關注更少。

任何關注最新保險技術趨勢的人都應該知道，該行業正在大舉進軍大數據和人工智能領域。他們的主要目標是簡化服務交付，加快索賠處理，增加利潤。為了做到這一點，他們正在加大努力，以獲取他們能找到的有關消費者的每一絲數據。

健康數據食肉者——包括收集和存儲大量所謂的生活方式數據，這些數據甚至與健康無關。

與隱私相關的問題是，保險公司在未經同意的情況下收集數據——尤其是在醫療保險領域。他們的行為也不違法

順便說一下。至少在美國，絕大多數人并沒有自己的醫療數據。

這意味著像Optum這樣的醫療行業巨頭可以收集他們想要的私人醫療數據。他們已經收集了你所有的健康信息——超過美國總人口的一半。保險公司可以把它賣給任何他們想要的人。

龐大的數據收集并不僅限于健康記錄。各類保險公司都在利用社交媒體歷史、媒體消費記錄、甚至法庭記錄等數據源作為數據點。這個想法是建立一個客戶檔案，完整地展示他們是誰，他們如何生活，以及他們的具體偏好。

從表面上看，這似乎會給消費者帶來凈收益。它應該使企業能夠更具體地針對每個人定制自己的產品，而不是針對人口統計子集和風險池。然而，在實踐中，早期的結果遠沒有那么積極。

保險會增加你作為客戶的費率——不是基于實際的風險評分，而是基于預測的行為。例如，如果一家保險公司的數據模型顯示，一個人在購買其他類型的商品和服務時沒有花時間貨攤，那么就會引發一系列的保險價格上漲。

更重要的是，保險公司通常沒有義務提供他們如何設定費率的任何透明度。大多數時候，他們可以宣稱他們的精算模型是商業機密。當保險監管機構要求披露細節時，甚至會用到商業機密。

其結果是，這個系統正在收集更多種類的消費者數據，但卻沒有監督它是如何被使用的。更糟糕的是，消費者無法選擇不參與這個過程，甚至無法了解保險公司在做決定時使用了哪些信息。

不誠實的保險業利用缺乏關注的機會，在明目張膽和幕后加大了數據收集的力度。到目前為止，只有價格優化的實踐引起了公眾的真正關注，因為它是非常有形的。但保險業數據挖掘的其他明顯結果并沒有得到解決。

隨著物聯網和聯網設備的興起，我們可以期待生活中的每一個小細節都被記錄下來，從GPS汽車跟蹤，到我們的智能冰箱里有什么雜貨。這種做法可能會有一些令人不安的潛臺詞，這取決于如何使用它。如果說有什么好消息的話，那就是保險業似乎已經開始引起某種關注，而這種關注預示著監管方面的清算即將到來。

保險行業特定部門的監管機構已經開始調查保險行業如何使用其收集的所有數據。尤其是壽險公司，它們已經面臨著一些棘手的問題:如何使用非傳統數據源?

一些州也在早期采取了一些措施，限制保險公司在承保過程中使用非健康數據的方式。

不過，這些舉措可能不會是這個問題的最終結論。隨著越來越多的監管機構開始調查保險業的所作所為，公眾很可能也會開始注意到這一點。如果公眾最終醒來并注意到正在發生的事情——這幾乎肯定會引起一場騷動，就像大型科技公司現在所經歷的一樣。

如果保險公司能密切關注Facebook、蘋果(Apple)、亞馬遜(Amazon)和其他公司的情況，他們會做得很好。保險公司受到關注的日子可能比他們想象的要早。

Andrej是一位專注的作家和數字福音傳道者。他正在追求一項正在進行的使命，那就是與世界各地的商業領袖和營銷專家分享他多年來之不易的專業知識帶來的好處。他為許多以技術為中心的出版物撰稿，在這些出版物中，他可能會討論從神經網絡和自然語言處理到智能家居物聯網設備的最新進展等各種問題。如果有一項令人興奮的新技術，Andrej很有可能會在某個地方寫出來。