保险是一个古老的行业，最初的模式是一种源于海上的民间互助，最早在小渔村自发形成的。出海前约定每条船交一份份子钱，用于失事船只的家小后无人抚养。不过现代保险叶的起源，则由两位教士引发，亚历山大·韦伯斯特和罗伯特·华莱士这两位苏格兰长老会教士打算成立一个寿险基金，为神职人员的遗孀和孤儿提供补助。

传统保险行业模式存在的问题，主要体现在加入门槛高、运营效率低、隐私保护没有保障、拒赔概率高、资金安全问题等等。保险的好处人人都知道，但是却很多人都是望而止步，最主要的因素还是出在模式上的。

我们都知道区块链是现代社会新兴技术，而意大利保险联盟基金区块链IIF是一个基于保险联盟区块链技术的去中心化应用平台，相对于传统保险模式，拥有无可比拟的优势，并且拥有强大的团队支持来自各大领先机构的专业工程师和研究人员，包括：意大利忠利保险、意大利最著名的科技大学——米兰理工大学、意大利联合信贷银行、意大利联合圣保罗银行等。

IIF系统提供了不同的模块，来实现对数据库的智能管理和对保险业务的智能支持。其中，三个主要模块分别是人工智能模块、资金池模块、以及客户端接口模块。

人工智能模块

IIF人工智能模块提供两个主要功能，分别是大数据分析和通过并行运算提高分析效率。

a.大数据分析

人工智能模块里的大数据分析，主要用来提供给IIF用户多种智能型功能，譬如特殊保险业务定制、保险套餐推荐、险种智能选择、 险种风险分析、理赔过程中图像识别等等。

采用大数据分析主要是因为，IIF系统提供了一套开放的自定义险种功能，这使得保险业务的制定更具广泛性、灵活性、可扩展性、市场需求性等等优势。然而，普通保险业务制定者（可能是受保也可能是供保单元）面临一个很重要的难题，即如何制定完善而精确的业务模式，譬如保险费用、保险理赔条件以及理赔金额。同时，受保单元也面临一个重要难题，也就是如何在众多保险业务中，挑选出一个适合自己实际需求，同时性价比最好的一个保险业务。

b.并行运算

IIF系统里的大数据分析，主要是通过深度学习（DeepLearning）来进行，这是由于基于分布式网络架构的区域链系统有着天然地并行处理数据的能力。这是因为当前深度学习的主要研究热点是机器学习和平行运算。

机器学习主要目的是通过神经网络（例如过卷积计算）来训练采集到的数据来建立数据模型，从而帮助系统在采集到新数据后，能够有效的预测出相应的反馈信息，譬如我们上面所描述的业务制定推荐和业务选择推荐。

然而，如果想要提高预测的有效性，就需要使用大量数据以及重复进行多次数据学习训练。如果这种训练模式采用的是单一线程的模式，将会占用大量资源（譬如 CPU、GPU、内存以及时间等），这就引出了需要进行并行计算的模式。由于以太坊的区域链和智能合约体系，是基于多个节点的分布式架构，这将会有利于把学习数据和学习程序分发给不同的以太坊节点来进行平行式数据学习。

资金池模块

IIF系统会对每个保险业务，以及交易用到的 IIF 资金流通，进行记录和分析。相关分析结果会帮助供保单元，对其经营的保险业务中的险种，进行详细的保费收益精算。依据相关精算结果，IIF系统会支持两种不同的保险和再保险资金池，它们分别是单元级别的资金池和系统级别的资金池。

单元级别的资金池，是需要每个供保单元来提供和维持。供保单元可以将保费收益汇集成一个资金池，同时依据保费收益计算，供实时调整自己的保险业务，从而使得资金池能够持续性地保持保费收益大于赔付。这样，供保单元就可以维持一个稳定的有资金溢出并稳定上涨的资金池。溢出的资金按照一定比例留下赔付出险的资金后，剩余资金可以用来运作其他保险业务，以便创造更多的保险收益。

IIF系统本身会建立一个系统级别的保险和再保险资金池。这个系统级别的资金池主要目的是用来支持供保单元合理处理在某些小概率理赔事件出现时，其本身资金池不够支付索赔的情况下，以保障受保用户的合法权益。