界面新聞記者 | 馮麗君
從ALL in AI到AI in ALL的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變，今年出現(xiàn)加速，保險(xiǎn)業(yè)不外如是。
今年年初，DeepSeek突然爆火，多個(gè)行業(yè)、多家公司宣布接入DeepSeek，AI在應(yīng)用層落地加速。
以保險(xiǎn)業(yè)為例，太平保險(xiǎn)、中國人保、新華保險(xiǎn)、平安保險(xiǎn)、中國人壽、泰康保險(xiǎn)、陽光保險(xiǎn)等多家險(xiǎn)企快速響應(yīng)宣布完成DeepSeek的本地化部署或深度集成，覆蓋客戶服務(wù)、承保/核保流程自動化、智能風(fēng)控、數(shù)據(jù)科學(xué)等核心業(yè)務(wù)場景。此前，多家保險(xiǎn)公司也接入了其他國產(chǎn)大模型進(jìn)行AI應(yīng)用的探索。
全球管理咨詢公司麥肯錫認(rèn)為，AI轉(zhuǎn)型已成為險(xiǎn)企保持競爭力的剛需，料生成式AI（Gen AI）對保險(xiǎn)業(yè)帶來的生產(chǎn)力將高達(dá)700億美元，對與保險(xiǎn)業(yè)密切相關(guān)的健康-康養(yǎng)行業(yè)帶來的生產(chǎn)力高達(dá)2600億美元。
“2025年是AI在保險(xiǎn)業(yè)應(yīng)用的轉(zhuǎn)折之年?！痹袊y保監(jiān)會副主席陳文輝在2025Inclusion·外灘大會上表示，AI的性能和成本已經(jīng)達(dá)到臨界點(diǎn)，能極大地增強(qiáng)保險(xiǎn)從業(yè)人員的工作能力，將他們從簡單重復(fù)性的任務(wù)中解放出來。
“AI已深度滲透至保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程的核心環(huán)節(jié)”
據(jù)艾瑞咨詢測算，2025年保險(xiǎn)行業(yè)科技總投入將突破670億元，其中前沿技術(shù)研發(fā)板塊表現(xiàn)突出，以22.5%的年均復(fù)合增長率持續(xù)擴(kuò)容。從前沿技術(shù)投入結(jié)構(gòu)來看，大數(shù)據(jù)、云、AI投入居多，隨著AI技術(shù)迭代加速，未來AI與大數(shù)據(jù)結(jié)合將全面優(yōu)化業(yè)務(wù)模式，推動行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。
“從業(yè)務(wù)側(cè)來看，當(dāng)前AI已深度滲透至保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程的核心環(huán)節(jié)?！?科大訊飛金融科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人告訴界面新聞，具體來看：
在前端銷售環(huán)節(jié)，通過智能助手與客戶互動，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品精準(zhǔn)推薦；
在核保領(lǐng)域，通過大模型自動化解析資料，快速完成健康告知問卷的初步審核；
理賠環(huán)節(jié)中，智能理賠助手可自主處理常規(guī)案件的材料校驗(yàn)工作；
在運(yùn)營端，AI通過圖像識別、行為分析等技術(shù)，有效甄別欺詐風(fēng)險(xiǎn)；
在代理人培訓(xùn)、績效分析、流程自動化等方面，AI也發(fā)揮了重要作用。
“我們與中國人保、中國人壽、太平洋保險(xiǎn)等建立了深度合作?！鄙鲜隹拼笥嶏w金融科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人稱。
“降本增效”成績單
從五大上市險(xiǎn)企半年報(bào)來看，AI助力險(xiǎn)企“降本增效”初具成效。
在AI助力運(yùn)營提效方面，中國人壽以壽險(xiǎn)APP為核心，構(gòu)建了實(shí)時(shí)直達(dá)客戶的數(shù)字化運(yùn)營服務(wù)矩陣，推動AI大模型等新技術(shù)與業(yè)務(wù)場景深度融合。其坐席智能助手助力95519人工接通率穩(wěn)居高位，新版智能客服機(jī)器人應(yīng)答準(zhǔn)確率超95%。
上半年，中國平安大模型調(diào)用次數(shù)達(dá)8.18億，多元場景應(yīng)用數(shù)超650個(gè)。借助AI與人工協(xié)同，提供全天候7×24小時(shí)在線服務(wù)；上半年AI坐席服務(wù)量約8.82億次，覆蓋平安80%的客服總量。
中國人保上半年推動提升需求響應(yīng)成效，2025年上半年需求按時(shí)完成率超過95.3%。上半年公司AI能力調(diào)用次數(shù)較2024年底提升27.2%。
中國太保上半年AI坐席已經(jīng)覆蓋了近一半的客戶服務(wù)總量。新華保險(xiǎn)上半年則圍繞客戶、產(chǎn)品、服務(wù)、保單、員工、資產(chǎn)六大價(jià)值鏈，體系化推進(jìn)智能體（Agent）的應(yīng)用覆蓋；互聯(lián)網(wǎng)中介智能助手提供7*24小時(shí)在線問答，準(zhǔn)確率超95%。
核保領(lǐng)域，中國人壽上半年數(shù)字核保員帶動核保智能審核率提升至95.8%。平安壽險(xiǎn)保單秒級核保占比94%。
理賠領(lǐng)域，上半年，中國人壽商業(yè)保險(xiǎn)理賠案件超1200萬件，其中數(shù)智化服務(wù)賠案占比超75%，醫(yī)保商保融合快賠服務(wù)試點(diǎn)地區(qū)快賠服務(wù)案件無人工率達(dá)25%。中國太保健康險(xiǎn)理賠自動化率達(dá)到16%，大模型對責(zé)任認(rèn)定的準(zhǔn)確率達(dá)到99%，件均成本減低47%。
輔助銷售方面，平安AI智能體賦能需求分析、個(gè)性化推薦、話術(shù)支持等，上半年輔助銷售661.57億元，輔助保單復(fù)效提升18%。新華保險(xiǎn)營銷智能助手自動生成計(jì)劃書260余萬份。
風(fēng)控合規(guī)預(yù)警方面，中國太保建立了基于圖像識別的車險(xiǎn)理賠風(fēng)控工具，有效甄別欺詐風(fēng)險(xiǎn)，破解理賠地域差異難題，已累計(jì)檢出風(fēng)險(xiǎn)金額上千萬。平安產(chǎn)險(xiǎn)上半年反欺詐智能化理賠攔截減損64.4億元，同比增長6%。
隨著大模型逐步融入中后臺管理，其運(yùn)用場景將覆蓋審計(jì)內(nèi)控、研發(fā)運(yùn)維等內(nèi)部場景，并最終延伸至精算流程。
中國人保上半年升級集團(tuán)級AI智能中臺，引入多種主流基座模型，持續(xù)深化保險(xiǎn)垂直領(lǐng)域大模型及智能體應(yīng)用，推動數(shù)據(jù)工程、知識工程等能力建設(shè)，全集團(tuán)發(fā)明專利申請數(shù)較上年同期提高55.3%。
新華保險(xiǎn)打造了“大勢智”AI助手品牌矩陣，助力投資研究。其半年報(bào)顯示，“深度挖掘研究觀點(diǎn)與分析框架，聚合萬余條市場熱門主題及個(gè)股熱點(diǎn)，提效30%；智能點(diǎn)評30秒生成，覆蓋千余金融產(chǎn)品與發(fā)行主體，行業(yè)趨勢跟蹤信息覆蓋度提升50%；實(shí)現(xiàn)研報(bào)、公告、會議的深度問答，迅速把握核心信息，推動業(yè)務(wù)向高階智慧協(xié)同邁進(jìn)?！?/span>
道阻且長
但需要承認(rèn)的是，目前國內(nèi)AI應(yīng)用于保險(xiǎn)業(yè)的進(jìn)展仍然較慢。
麥肯錫認(rèn)為，目前僅有極少數(shù)頭部企業(yè)實(shí)現(xiàn)了AI的全面落地，成為行業(yè)轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿。
“AI正在從輔助工具升級為驅(qū)動保險(xiǎn)業(yè)降本增效的核心引擎，但行業(yè)整體仍處于從數(shù)字化向智能化的過渡階段?！鄙鲜隹拼笥嶏w金融科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對界面新聞表示，“多數(shù)頭部險(xiǎn)企已完成技術(shù)試點(diǎn)，進(jìn)入規(guī)?；瘧?yīng)用階段，但整體仍以‘降本增效’為主要目標(biāo)，尚未完全進(jìn)入‘價(jià)值創(chuàng)造’的深水區(qū)。”
中郵證券人工智能行業(yè)高級分析師李佩京也有類似觀點(diǎn)，“國內(nèi)保險(xiǎn)行業(yè)AI應(yīng)用進(jìn)展相對較慢”。
究其原因，一方面，數(shù)據(jù)作為AI三要素之一，其積累、質(zhì)量與隱私安全問題仍然需要時(shí)間解決。
“中國在B端市場的數(shù)字化基礎(chǔ)不太夠，所以很多企業(yè)的數(shù)字化程度相對滯后，很多數(shù)據(jù)都沒有構(gòu)建起來，保險(xiǎn)業(yè)相對來講要好一點(diǎn)?！?李佩京告訴界面新聞。
上述科大訊飛金融科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對界面新聞表示，“保險(xiǎn)業(yè)依賴海量數(shù)據(jù)，但醫(yī)療、財(cái)務(wù)等高敏感數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，隱私合規(guī)要求嚴(yán)格，一定程度制約模型效果。”
另一方面，模型本身仍需繼續(xù)迭代。
“大模型本身的能力也還有所欠缺，目前Transformer架構(gòu)這種‘拼數(shù)游戲’本質(zhì)的算法邏輯，幻覺實(shí)際上是無法避免的。因此在B端落地場景中，需要較多外圍工程來盡量減少幻覺，提高精確度。這一點(diǎn)在短期之內(nèi)，也是制約B端商業(yè)化的因素之一?！崩钆寰?/span>對界面新聞表示。
此外，成本與人才也是拖累險(xiǎn)企AI步伐的原因之一。
“保險(xiǎn)業(yè)務(wù)高度復(fù)雜，通用模型需大量微調(diào)才能適應(yīng)精算、核賠等場景，訓(xùn)練成本較高。”上述科大訊飛金融科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人補(bǔ)充道，“AI前期投入大，但中小險(xiǎn)企往往缺乏足夠預(yù)算和人才，導(dǎo)致應(yīng)用落地緩慢。此外，保險(xiǎn)業(yè)亟需既懂保險(xiǎn)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才，但目前這類人才稀缺。同時(shí)，AI的應(yīng)用要求企業(yè)重構(gòu)業(yè)務(wù)流程和組織架構(gòu)，傳統(tǒng)團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)型難度較大。”
李佩京對界面新聞補(bǔ)充道，“目前，AI在美國主要替代初級助理式崗位，這類崗位需要處理大量資料搜集、數(shù)據(jù)整理的工作，同時(shí)需要一定的容忍度，不需要深度嵌入流程里。美國的人工成本相比中國更高一些，所以他們在這塊兒做得會比中國快一點(diǎn)?！?/span>
“解決這些痛點(diǎn)需要保險(xiǎn)行業(yè)和科技企業(yè)的協(xié)同努力。”上述科大訊飛金融科技業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對界面新聞表示，一是運(yùn)用隱私計(jì)算等技術(shù)建立合規(guī)的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，在保障安全的前提下釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。二是通過“通專結(jié)合”混合模型架構(gòu)，提升垂直場景的準(zhǔn)確性。三是加強(qiáng)生態(tài)合作，中小險(xiǎn)企可與科技企業(yè)開展能力共建和場景共創(chuàng)合作。四是加強(qiáng)跨學(xué)科人才培養(yǎng)，推動企業(yè)內(nèi)部“AI+業(yè)務(wù)”的融合團(tuán)隊(duì)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的雙輪驅(qū)動。
對于國內(nèi)險(xiǎn)企AI應(yīng)用的未來，上述負(fù)責(zé)人認(rèn)為，“未來AI將不再局限于單點(diǎn)應(yīng)用，而是驅(qū)動保險(xiǎn)與健康管理、養(yǎng)老服務(wù)等生態(tài)融合，形成“產(chǎn)品+服務(wù)”的新模式；在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，未來保險(xiǎn)（企業(yè)）會更多依賴AI Agent實(shí)現(xiàn)自主任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行，如自動承保、智能理賠調(diào)查等；在產(chǎn)品創(chuàng)新上，AI將使保險(xiǎn)產(chǎn)品更精準(zhǔn)匹配個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，覆蓋傳統(tǒng)盲區(qū)，推動普惠保險(xiǎn)發(fā)展。”
市場咨詢機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測，到2026年，15%的保險(xiǎn)公司將通過任命AI協(xié)調(diào)員來打破內(nèi)部孤島，從而使其生成式AI項(xiàng)目的成功率超過50%；到2026年，險(xiǎn)司與投保人之間超過60%的交互將通過數(shù)字自助服務(wù)方式實(shí)時(shí)進(jìn)行，這將促進(jìn)跨渠道的對話式互動，并且提升客戶滿意度；到2028年，20%的C200保險(xiǎn)公司將通過與IT服務(wù)提供商的戰(zhàn)略合作，改革其數(shù)據(jù)智能架構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)AI部署成功率提高30%；到2029年，40%的保險(xiǎn)業(yè)員工將掌握人機(jī)協(xié)作技能，強(qiáng)調(diào)個(gè)性化學(xué)習(xí)、批判性思維和溝通能力，從而提高工作效率和客戶滿意度。