迈入深水区

当前，人工智能正在重塑保险行业的价值链，从底层技术架构到商业模式创新，其渗透深度与影响力已超越初期工具替代阶段，进入系统性重构的深水区。

以技术视角切入，AI在保险领域的应用已形成三大核心场景：销售与客户服务的精准化、核保理赔的智能化、以及风险控制与合规。

在销售环节，AI可实现客户画像分析、需求精准匹配、个性化产品推荐，推动代理人从销售向“专业风险顾问”转型。在核保领域，OCR识别与机器学习的融合使复杂案件处理效率得到极大提升；理赔环节的图像识别与多模态评估技术，则让保险公司理赔平均处理时长进一步压缩。这些案例表明，AI正通过流程优化与决策升级，推动保险服务从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

在政策层面，2024年《政府工作报告》与《国务院关于加强监管防范风险 推动保险业高质量发展的若干意见》均将人工智能作为保险行业转型升级的战略抓手，明确提出在营销服务、风险管理和投资管理三大核心场景加快技术应用。同时，监管框架也在同步完善，以2024年互联网财产险新规的出台为标志，监管部门通过建立技术应用负面清单、强化算法备案机制等举措，既为AI创新划定安全边界，又为技术落地提供制度保障。

从市场投入维度看，中国保险科技投资呈现加速增长态势，2025年行业投入规模将突破670亿元，其中大数据、云计算和人工智能三大技术方向占据主要的投入比重。这种政策引导与市场驱动的双重作用，不仅为保险业技术迭代构建了稳定的资金池，更通过相对开放的创新机制，为AI技术在核保定价、理赔评估等高敏感场景的应用提供了实验场域。

痛点与挑战

在行业应用百花齐放的同时，具体实践依然面临多重结构性挑战。

从实践层面看，数据治理与质量瓶颈是首要难题：中小险企普遍受限于数据孤岛和碎片化特征。以新能源车险领域为例，据相关统计，目前超过80%的行车数据被车企垄断，形成了典型的“数据孤岛”，导致中小险企在风控模型的建立上困难重重，面临精准定价等诸多难题。而大型险企虽然具备一定的数据资源，但跨业务系统的异构数据标准化程度低，难以支撑大模型的高效训练。更值得关注的是，保险业涉及大量敏感信息，如健康、财务数据等。AI处理信息的过程存在着泄露风险。即使采用私有化部署的大模型，由于仍需联网，也难以完全保证数据安全。

与此同时，技术成熟度与成本压力正在形成双重制约。生成式AI在核保、理赔等场景的应用目前仍处于概念验证阶段，目前规模化落地较少。而且垂直领域大模型的训练成本高昂，中小险企受限于算力投入，多采用开源模型微调策略，但由此产生的模型漂移问题使业务稳定性受限。此外，更深层次的矛盾在于组织能力与人才储备的滞后。随着保险行业对复合型人才（既懂精算/风险管理又精通AI技术）的需求激增，多数公司现有团队中具备AI工程化经验的比例严重不足，且传统保险机构的科层制文化与AI敏捷开发模式存在冲突，还需进一步调整与优化。

面对这些挑战，破局路径呈现出双轨并行的特征。一方面，联邦学习与隐私计算技术正在破解数据壁垒。联邦学习可以在不共享原始数据的情况下，实现多个参与方之间的模型训练，保护了数据隐私。另一方面，轻量化模型与边缘计算结合，使中小险企理赔Agent部署成本进一步降低。值得关注的是，头部企业正通过API开放平台构建行业级AI能力共享网络。，而创新型险企则聚焦“保险+健康管理”场景，生态协同成为关键突破口。

结语

毫无疑问，未来保险行业竞争焦点将转向生态协同与价值闭环构建。AI大模型的应用正从“工具替代”向“价值共生”演进，保险行业需从成本中心向数据资产运营者转型。

随着实时行为数据流的动态风险定价与全生命周期健康管理成为可能，行业终极形态或将依赖技术架构的持续进化，以及监管框架与商业伦理的同步革新。在此过程中，险企需在技术创新、数据治理与生态协作间找到平衡点，方能在AI驱动的行业变革中占据先机。

（文/比克）

e-Mail：lab@enet16.com