人工智能促进保险业高质量发展的路径研究

人工智能促进保险业高质量发展的路径研究

华泰人寿江苏分公司

一、引言

随着生成式AI技术的突破性发展，全球保险业正经历从数字化到智能化的深度转型。麦肯锡2026年报告显示，84%的大型健康保险公司已将AI嵌入核心运营流程，代理型AI的兴起使保险服务从碎片化辅助转向端到端全流程自动化。中国人寿等头部企业通过大后台+小前端布局，实现核保核赔数字化替代率99%的突破，印证了AI技术对行业效率的提升作用。然而，行业转型过程中仍存在结构性矛盾：国际领先大模型使用成本高昂与中小模型性能不足的两难选择，保险专业知识与AI模型融合不深导致的不对口问题，数据孤岛引发的模型偏见放大效应，同时存在懂保险不懂技术、懂技术不懂保险的人才断层问题。这些问题导致AI在保险领域的应用多集中于智能客服等低价值环节，核心业务赋能不足。在此背景下，探索人工智能促进保险业高质量发展的有效路径，成为破解行业转型困境的关键命题。

二、人工智能在保险业应用的现状

应用范围持续拓展。AI技术已覆盖保险销售、核保、理赔、风控、客服等全业务链条。销售环节通过智能推荐算法实现产品精准营销；核保环节AI模型替代人工完成标准化核保流程；理赔环节自动化理赔系统大幅提升赔付时效；风控环节反欺诈反洗钱模型构建全方位风险防线。技术应用层次提升。从传统的预测分析AI到生成式AI，再到当前的代理型AI，保险行业AI应用层次不断提升。代理型AI能够自主管理端到端工作流，实现从客户咨询、风险评估到保单生成的全流程自动化，成为行业技术应用的新趋势。参与主体多元化。除传统保险机构外，科技公司、保险科技平台纷纷参与AI+保险生态构建。头部保险机构如中国人寿自主研发AI模型，同时私有化部署国产开源大模型；中小保险机构通过调用第三方API服务、采购专业解决方案快速引AI能力；水滴保等平台则聚焦AI在消费者保护、反黑产等领域的应用。

三、人工智能在保险业应用的成效

一是服务效率显著提升。AI技术的应用缩短了保险业务办理时间。核保环节，专业风险工程的报价时间从一个月缩短至数天；理赔环节，中国人寿通过AI大模型应用实现赔付时效大幅缩短，门诊直赔服务实现秒级结案；客服环节，智能客服解决了80%以上的常规咨询，大幅提升服务响应速度。二是经营成本有效降低。流程自动化减少了人工依赖，降低了运营成本。GEICO通过AI转型与成本削减，每年节省20亿美元；水滴保通过AI模型实现黑产精准识别，减少了非法退保带来的损失。三是风险管控能力增强。AI反欺诈模型有效防范了保险欺诈行为。水滴保的反黑产监督模型成功识别疑似代理退保异常行为，配合公安机关侦破保险黑产案件，抓获犯罪嫌疑人30余人。四是客户体验持续优化。全渠道服务体系与个性化产品供给提升了客户满意度。中国人寿寿险App注册用户达1.6亿，月活用户突破1100万；AI配售助理帮助经纪人实时匹配客户需求与保险公司偏好，降低50%客户流失率。

四、人工智能在保险业应用的瓶颈

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技术层面成本与性能的双重制约。国际领先商业化大模型性能优越但使用成本高昂，中小保险机构难以承受；而性能较弱的中小模型无法满足核保定价、理赔反欺诈等核心场景的专业需求。开源模型虽为行业提供了新路径，但在保险专业知识融合方面仍存在不足。

数据层面质量与流通的双重障碍。保险业数据生态存在结构性缺陷，部门壁垒与行业协同不足导致数据孤岛现象突出，影响模型训练效果。同时，数据质量参差不齐，部分数据缺乏标准化格式，进一步制约AI模型的准确性。

人才层面复合型人才短缺。传统保险从业者缺乏机器学习实操能力，难以将核保规则等专业知识转化为模型参数；人工智能技术人员对保险业务认知不足，导致模型与实务需求存在偏差。人才断层现象严重制约了AI技术在保险领域的深度应用。

伦理层面算法公平与人文关怀的缺失。AI算法的黑箱特性可能导致决策不公，如算法拒赔决策缺乏透明解释，影响消费者信任。在医疗康养领域，过度依赖AI决策可能忽视个体差异，违背医疗保险的人文关怀本质。部分机构存在有名无实的人工审核，未能实现人机协同的有效平衡。

监管层面适配性监管体系尚未完善。AI技术的快速发展与创新应用，对传统保险监管模式提出挑战。现有监管规则难以覆盖代理型AI、跨境保险AI应用等新场景，监管滞后可能引发风险隐患。同时，监管技术手段相对落后，难以实现对AI算法的有效监管。

五、人工智能促进保险业高质量发展的路径构建

（一）战略引领：强化数字化转型顶层设计

树立技术赋能+人文关怀双轮驱动理念。保险机构应将AI技术应用与客户需求满足、社会责任履行相结合，避免单纯追求技术效率而忽视人文关怀。借鉴巴菲特在算法与人性之间重建信任的理念，在多环节融入人文元素，实现技术理性与价值理性的统一。

构建差异化数字化战略。头部保险机构应加大研发投入，构建全栈自主可控的技术能力，探索AI在核心业务领域的创新应用；中小保险机构可采用轻量化模型部署、调用第三方API服务等方式，以较低成本快速引入AI能力，聚焦细分场景实现差异化竞争。

优化组织架构与协同机制。建立人工智能战略中心，配备保险与技术复合型人才，统筹推进AI技术研发与应用。打破部门壁垒，构建跨业务、跨部门的协同机制，确保AI技术与业务深度融合。

（二）业务赋能：深化AI在核心场景的应用

风险管控场景。构建全链条智能风控体系，整合内外部数据资源，运用机器学习、区块链等技术构建多维度风险评估模型。核保环节融合健康数据、行为数据、社会信用数据实现精准核保；理赔环节通过图像识别、自然语言处理技术实现自动化理赔；反欺诈领域构建跨机构的欺诈风险共享平台。

产品创新场景。开发全生命周期定制化产品：基于代理型AI技术，实现客户需求-产品设计-定价销售的全流程自动化。针对科技型中小企业、老年人、海外人才等不同客群，开发个性化保险产品；围绕科技创新全链条，推出研发费用损失保险、知识产权保险、网络安全保险等专属产品。

服务升级场景。打造有温度的智能服务体系，优化全渠道服务融合，实现线上线下服务无缝衔接。推进医保商保数据融合，扩大直赔服务覆盖范围；加强适老化、无障碍改造，满足特殊群体服务需求；建立AI客服与人工客服的协同机制，复杂问题及时转人工处理，提升服务专业性与温度感。

运营管理场景。实现精细化运营，运用流程自动化机器人（RPA）与AI技术优化内部运营流程，降低人工成本；构建智能决策支持系统，通过数据分析为产品定价、资源配置、风险管控等提供科学依据；建立AI模型迭代优化机制，根据业务数据反馈持续提升模型性能。

（三）资源保障：破解要素制约瓶颈

数据要素。构建安全高效的数据治理体系，建立统一的数据标准与规范，提升数据质量；探

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索隐私计算、联邦学习等技术，在保障数据安全的前提下实现跨机构数据共享；加强数据安全与

隐私保护，建立数据全生命周期安全管理机制，防范数据泄露风险。

技术要素。优化AI模型研发与应用，加大对开源模型的研发投入，结合保险专业知识进行二次开发，平衡技术成本与性能；加强与高校、科研机构合作，探索保险专属大模型研发；建立AI技术应用评估机制，及时发现并解决技术应用中的问题。

人才要素。培养复合型人才队伍，构建高校培养+企业培训+行业交流的人才培养体系。高校增设保险科技相关专业，培养兼具保险知识与AI技术的复合型人才。

（四）生态共建：构建协同发展格局

一是行业协同。建立跨机构合作机制，头部保险机构牵头构建行业AI技术共享平台，向中小机构开放技术能力；成立保险科技联盟，推动技术标准制定与最佳实践分享；加强与医疗机构、科研机构合作，打通数据壁垒，实现健康管理与保险服务的深度融合。二是政产学研协同。强化创新支撑，政府部门加大对保险科技研发的政策支持，设立专项基金鼓励AI技术创新；高校与企业共建产学研合作基地，联合开展技术研发与人才培养；监管部门加强与行业协会、企业的沟通，及时出台适配AI技术发展的监管规则，营造良好创新环境。三是国际合作。借鉴先进经验引进先进技术与管理经验，参与全球保险科技标准制定，提升我国保险科技行业的国际话语权；探索跨境AI保险服务协作，为科技型企业走出去提供风险保障。

（五）监管创新：构建适配性监管体系

一是建立弹性监管框架。采用监管沙盒模式，为保险AI创新提供试错空间；制定AI算法监管规则，要求算法透明可解释，防范算法歧视与不公平竞争；建立动态风险监测机制，及时识别并处置AI技术应用带来的风险隐患。二是提升监管技术能力。运用监管科技手段，构建智能化监管平台，实现对AI模型的实时监测与评估；加强监管部门与科技企业的合作，提升监管技术水平；建立跨部门监管协同机制，形成监管合力。