保险行业AI应用全景 发展背景 - 保险行业面临数字化转型需求，AI技术正系统性重塑行业运行逻辑，从概念转向深度融入产品设计、服务流程和风险管控[1][2] - 2025年保险业科技投入将突破670亿元，大数据、云计算、AI为主要投入领域[4][14] - 中国保险市场原保费收入从2019年4.3万亿元增至2024年5.7万亿元，年复合增长率6%，预计2026年突破6.3万亿元[5] 技术价值与政策支持 - 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但保险领域占比仅12%[9][18] - 政策持续鼓励"保险+AI"模式，2022-2025年推动智能化转型，覆盖营销、风控、投资等核心业务[12] 核心应用场景 销售 - AI驱动销售从"人海战术"向全流程智能体系转型，覆盖获客、需求分析、产品推荐，推动代理人向风险顾问转型[33] - 典型案例：i云保通过MPRC行销培训系统实现销售全流程数智化支持[44] 核保 - 多技术融合实现全流程自动化，移动端智能交互系统自动采集健康数据，OCR技术解析非结构化文档，核保时效缩短至分钟级[36][37] - 平安人寿通过垂域模型实现秒级核保，精准度提升40%[46] 理赔与后服务 - AI实现报案、查勘、定损到支付全流程赋能，多模态识别技术提升效率30%，降低运营成本25%[38] - 商涌科技通过AI预测住院费用与路径，自动化处理理赔材料，带病体保单参保率超预期240%[49][64] 办公助手 - AI优化内部流程自动化与决策支持，解放30%人力资源从事创造性工作[41] 技术架构 - 边缘计算应用于UBI车险和反欺诈模型训练，机器学习覆盖智能定损与核保，生成式AI实现智能客服与自动化保单生成[23] - 众安信科构建全链路AI应用体系，覆盖保前、保中、保后及中后台管理[52] 发展趋势 1. 集中化智能体中台 - AI从单点工具向战略中枢升级，形成覆盖全流程的智能决策中枢，降低技术成本50%[55][57] 2. 生态化服务网络 - 保险与健康管理、风险预防服务深度融合，构建跨行业生态，客户黏性提升35%[59] 3. 风控双面性 - AI提升反欺诈效率但引发算法偏见争议，需构建数据安全治理体系平衡创新与合规[61][62] 专家观点 - 健康险领域AI可量化个体医疗风险，将超半数不可保人群纳入承保范围，开拓新蓝海市场[63] - 当前挑战聚焦数据质量、安全信任及垂类适配，中小公司数据积累不足制约模型开发[64]