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这个问题可以从两方面考虑：
1、金融保险行业的IT发展趋势来看：未来金融保险的场景基本集中在A、B、C、D四个方面即AI、区块链、云计算、大数据；在数据这块主要是解决两个问题，第一个是数据质量的问题，如何有效的整合分割数据，第二个是解决数据孤岛问题，保险行业的数据主要来自三方面，自身运营数据、外部采集数据、第三方购买数据，如何将这些数据整合利用好是目前的挑战。从1996年开始至今20多年的时间里，保险业的数据增长已经超过100万倍，越来越多的保险公司数据量突破了PB级，这其中大部分数据是非结构化数据，这期间跨越了两个数据级，从1996年-2006年保险业处在以块存储为主、做存储大集中，数据只有一次生命周期，数据备份原则遵循D2D2T，这时候的数据量还是在百GB-TB之间，从2006年-2016年这十年块、文件存储竞相绽放，块存储做两地三中心、文件存储提供各种共享协议，此时的数据量在TB-PB之间，从2016年开始的下个十年将是对象存储爆发的阶段，未来可能只有核心数据库应用需要高性能的块存储，大量的非结构化数据共享需求将采用对象存储来实现，同时对象存储可以提供多种共享协议，比如S3、NFS、HDFS等等，由于其架构优势其足以应对高扩展性以及超大容量的需求，由于其自身架构高伸缩性，数据可以长期在线，未来配合AI、大数据做到数据多生命周期，到那时数据量将在PB-EB之间。
2、从技术架构方面看：由于对象存储技术架构特性就是为大规模、大容量设计，没有了文件系统目录树结构的羁绊，采用扁平化管理，大大增强了在大规模场景下的文件遍历效率以及减轻元数据管理难度，所以说在未来金融保险行业非结构化数据容量越大越适合对象存储；在数据容灾方面对象存储也比文件存储更适合未来金融保险行业的需求，我们都知道文件存储容灾一直以来都是个大难题，使用快照或者文件异步复制只能做到从A到B，再从B到C这种串行模式，而对象存储的多站点实现起容灾则要简单许多。
从现在看，业内已经有越来越多的公司尝试使用对象存储作为非结构化数据湖的支撑。