个人拙见，仅供参考：
1、现有数据只是对历史及当前的描述，未来环境的变化影响到了现有数据的有效性。如何变换，怎么影响，程度如何，这都是精算技术可以有所作为的地方。
2、说健康险有全量数据我不能反驳，但生命表的作用是无法被取代的。任何一个时间点拿到的数据都是截面数据，如果通过截面数据来反应总体，这是生命表技术的魅力所在。同时，环境的变化过去的截面数据不一定能代表未来。
3、对于车联网，有待观察。
4、你说的依据，似乎都是从定价角度出发的。对于准备金方面，我认为不暂时还没有什么技术可以替代。

弱弱的发表一下我的观点：我觉得大数据对于预测是一种辅助检验作用。大数据同时也可以提供更加充分的历史信息，有利于提高预测的精度。

其实精算最让人诟病的地方在于无数的确定性模型，包括生命表的构建和准备金的计算，我不认为这些东西是最准确的，我只能认为它们是现阶段耗费最小的技术，但大数据引进的一些技术性变化后，我真的不知道未来会是咋样的；
另外，精算其实更加广义的地方在于，它会包容新的技术，慢慢地使用随机性高的模型来模拟某些真实场景，更简单地说，精算在某种程度上是开放的，只要它的预测精度和预测技术更好，它就可以被拿来使用，从各类精算教材的演变就可以看到这个趋势。

也确实，只要它的预测精度和预测技术更好，就可以拿来使用。另外像上面说的，大数是一种辅助检验作用。比如，随机准备金模型和solveII里面，都使用了lognormal，在很多精算问题里面它都会出现。问题在于，仅仅是因为它是厚尾吗？为什么不加检验就使用了？我没有看到比较有力的说明，这在统计角度是不严谨的，可能是我接触到的东西有限。在大数据时代，也许这不是问题了。

恩，保持中立 看看