正文
“这必然会是未来的大趋势。”杨喆判断：“同一个家庭的风险度是趋同的。未来的保险沿着这个方向走一定没错。但是产品端却不是，保险必须摒弃那些旧时代中的产品模式、渠道模式，才能成为一个新的、能够突破固有天花板的新保险行业。”
没错，旧的保险不仅产品设计逻辑是
1.0
时代，就连销售模式也是传统的经纪层级式，保险的销售很大程度上依赖渠道和销售人员的人海战术、销售技巧上大多靠熟人硬性推销，层层提成，全靠激励机制。
在这样的体系下，销售人员更多的是看谁给的折扣和提成多，就销售谁家的产品——曾经出现过一个销售公司的人员手机上装了三四个
APP
，每天就看谁的提成多就推谁的产品——伴随而来的，就是用户端的巨大积弊：保险从业人员甚少为用户着想。
而大象保险正试图先吸引高净值人群，让他们能够像国外的用户那样可以接受从大象的网站上直接购买，省去了中间环节——熟悉杨姐的人都知道此处该有转折：
BUT!
如果你认为大象保险只是进行了一轮渠道革命玩了让用户直接购买的“直销”，那就大错特错——大象保险充其量也就是个“保险超市”，而杨喆其实正在试图改变的是整个保险行业的基因，让大象成为每个家庭的智能金融中心。
没有天花板
是的，大象保险其实是从源头到渠道都在试图建立一种新的秩序——当然，这种秩序最终也要通过与保险公司合作来完成，但最终，大象保险可能会成为保险业的大脑——因为大象会收集尽量多的数据并构建一套最精准的算法！
举一个最简单的栗子：如果是在别的“智能保险”商店或者平台，要么你去商店里找保险产品，看上哪个就把那个放进“购物车”，要么就是进到一个平台之后做调查问卷，平台方借此了解你的需求，然后给你推荐保险。
但是大象保险不是，当你进入到大象保险之前，大象保险就知道你的“用户画像”——事实上，在此前大象就已经在互联网上不断的收集用户特征。
例如，大象保险从自身
APP
、小程序、营销体系等等入口获得的用户数据；
为行业组织、
NGO
提供技术服务获得的数据；此外，还可以从第三方征信机构、风控技术公司等服务提供方得来一些数据……
在获得了用户的个人特征基础数据、关系数据、行为数据、征信数据等等之后，大象保险就可以依据这些“素材”来算出这个用户的需求，然后从合作的那
30
多家保险公司
200
