從猜你喜歡到動態定價（車品覺）
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最近香港提出未來要做金融科技，想做好金融科技，其中離不開大數據。美國在銀行、保險、投資甚至地產都有不少例子，當中借助大數據獲取新客戶最為常見，亦較易實現，預測客戶的產品及渠道偏好亦可令雙方關係更緊密。在金融產品中，風險管理跟定價相關，可參考以下的創新例子。
若你是一位20至25歲的男生，駕駛一部跑車，假定你是個安全駕駛者，你會發現你為別人付出了更高的保險費用。因為在你這個群組中，部分人發生意外的概率很高，所以保險公司也向你收取較高的保費。由於大部分保險公司仍是根據一個群組出現意外的平均數，而不是根據你的駕駛行為來收費，他們不知道你每天的駕駛情況，如駕駛習慣及路線等，無法評估你真實的出意外概率。
按駕駛行為訂保費
我們留意到，美國有兩家保險公司已經靜靜地收集了逾100萬用戶的駕駛數據。他們讓駕駛者安裝一個Telematics傳感器，即時收集駕駛行為數據，從中得知駕駛者有沒有超速、粗暴駕車等情況。整合了大量數據後，保險公司可以知道一般人的駕駛習慣是怎樣的，在不同的路段上，每一個個體與一般人的駕駛習慣比較是怎樣的，這樣便可更容易知道如何定價，相應產品稱為Pay how you drive。
另一家公司採用更進一步的定價方法Pay as you drive，即在你駕駛時才須付費，對不駕駛的車只收取很小量保費。這種方法更划算，尤其駕駛里程低的用戶可節省數百美元保費。簡單來說，大多數保險是在你不使用時也須付費的，而這例子中，按使用付費其實更合理。
前一個例子說明了在細分用戶群及提供服務的不同場景中，可能存在較大成本差異，物聯網提供了更多的大數據作精準風險評估，故定價可以不一樣；後一個例子則顯示，我們可以準確知道客戶何時、甚至如何使用這個服務，由此定價可以更靈活。這兩個例子都可以在金融或服務行業裏舉一反三應用。
分享社交網健保降價
不出所料，美國有一家公司把健康保險定價也列入上述討論範疇中。只要用戶願意分享自己的博客、社交網絡等數據，該健康保險公司便可據此定出不同價格給不同的人。但這樣可能會弄出一些笑話，例如你在facebook貼了一張你假裝抽煙的圖片，可能就會令你的保費提高。當然，這些較創新的服務，還有非常多的因素需要更多源頭數據來進行精準定義，而非根據偶然的行為便敏感地提高價格。
物聯網的出現，可讓我們知道過去很多不知道的事情。例如說某部汽車是被怎麼使用的；冷氣、雪櫃等電器的使用情況怎麼樣；我們每天到底是怎麼生活的……這些數據或會成為我們為每種產品或服務付費的新依據。在不久將來，物聯網將與我們的生活息息相關，也會在我們生活中產生更多創新。所謂身外之物，不再遙遠。
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