核心观点 - 保险行业正经历数字化转型，AI技术从效率工具升级为战略中枢，重构保险价值链[1][2][9] - 中国保险市场持续扩容，2026年原保费收入有望突破6.3万亿元，寿险、财产险、健康险均呈增长态势[3][10] - 保险业科技投入高速增长，2025年将突破670亿元，大数据、云、AI为主要投入领域[3][18] - 生成式AI有望为保险业带来700亿美元生产力提升，金融行业大模型落地加速[3][13] - 政策持续支持保险业AI应用，为"保险+AI"模式筑牢发展根基[4][16] 市场规模与增长 - 中国保险业原保费收入从2019年4.3万亿元增至2024年5.7万亿元，年复合增长率6.0%[10] - 2024年保费增速回升至11.2%，预计2026年突破6.3万亿元[10] - 寿险依托储蓄需求保持核心地位，财产险受益于新能源车险渗透率提升稳健增长[10] - 健康险及意外险在政策支持下贡献增量，养老第三支柱深化将释放潜力[10] 技术投入与应用 - 保险业科技投入年增速14.6%，显著超越市场整体扩张水平[18] - 前沿技术研发板块年均复合增长率22.5%，大数据、云、AI投入居多[18] - 金融行业大模型中标项目数量从2024年Q1的8个激增至Q4的66个，金额从240万元跃升至13609万元[22] - 保险业大模型中标项目数量占比12%、金额占比8%，相比银行仍有差距[22] AI应用场景 销售 - 从单点工具转向全流程智能体系，覆盖客户获取、需求分析、产品推荐等环节[5][34] - 推动代理人向专业风险顾问转型，实现"产品推销"向"全生命周期风险管理解决方案"转变[35] - i云保采用扁平化管理模式，结合AI实现全链条赋能，打造"活水计划"等创新应用[47] 核保 - 多技术融合实现全流程自动化，提升运营效率，强化风险控制[6][37] - 通过移动端智能交互系统自动采集客户健康声明等投保资料，减少人工录入误差[39] - 智能合约自动匹配客户健康状况、职业风险等条件，识别标准体、次标准体或拒保对象[39] 理赔与后服务 - 实现从报案、查勘、定损到核赔、支付的全流程赋能[40] - 通过多模态识别、知识图谱、联邦学习等技术提升效率、降低成本[40] - 在后服务环节推动客户保全、服务升级的精准化，构建"保险+服务"闭环[40] 办公助手 - 优化内部流程、整合信息资源、辅助决策制定[7][44] - 解放人力资源，使员工专注于更具创造性和战略性的工作[44] - 涵盖内部流程自动化、信息整合分析、决策支持与风险控制等场景[44] 典型案例 - 平安人寿提出"S4C"理念，通过垂域模型训练、多模态交互技术实现全流程改造[50] - 商涌科技基于AI智能体形成决策闭环，累计服务500多款人身险产品，覆盖8000万人[53][54] - 众安信科构建全链路AI应用体系，实现从营销获客到客户服务的全流程智能化改造[56] 发展趋势 - AI应用从单点工具向集中化智能体中台转变，从"效率工具"升级为"战略中枢"[60] - 保险产品与服务深度融合，构建跨行业生态网络，从"保费收取者"转变为"综合服务提供商"[63][64] - AI在风控与合规领域呈现"双面性"，提升反欺诈效率与风险定价精度，同时带来合规挑战[66]