核心观点 - AI正以系统性重塑者姿态重新定义保险行业运行逻辑，从效率工具升级为战略中枢[1][4] - 生成式AI有望为保险业带来700亿美元生产力提升，对健康康养行业带来2600亿美元提升[9] - 保险业AI应用从单点工具向集中化智能体中台转变，覆盖全业务流程实现深度协同[55][57] 市场背景 - 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%[5] - 2024年保费增速回升至11.2%，预计2026年原保费收入将突破6.3万亿元[5] - 保险业科技投入持续高速增长，2025年总投入将突破670亿元，年增速14.6%[5][14] - 金融行业大模型中标项目从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[18] - 保险业大模型中标项目数量占比12%、金额占比8%，相较银行仍存显著差距[18] 技术应用价值 - AI应用覆盖核保、理赔、风控、客户服务等保险全价值链，具备短周期、轻量化、强适配特征[22] - AI助力保险行业全面优化资产负债表，渗透负债端与投资端核心业务全流程[28] - 机器学习、深度学习、强化学习等技术应用于智能定损、核保、动态定价等场景[23] - 生成式AI通过自然语言处理、大语言模型实现智能客服、自动化文档生成、客户画像生成等功能[23] - 知识图谱、计算机视觉技术应用于反欺诈网络构建、自动化理赔、健康核保等场景[23] 销售环节应用 - AI驱动保险销售从"人海战术"向精准化、智能化演进，覆盖获客到销售促成全流程[33] - 生成式AI与垂直知识融合提升服务个性化与精准度，推动代理人向专业风险顾问转型[33] - i云保采用扁平化管理模式，结合AI技术实现产品设计、营销推广、风险控制全链条赋能[44] - 平安人寿通过垂域模型训练、多模态交互技术实现销售机器人、秒级核保全流程改造[46] 核保环节应用 - AI实现多技术融合、数据驱动、全流程自动化，提升运营效率与风险控制能力[36] - 移动端智能交互系统自动采集客户健康声明，支持语音输入与视频资料上传[37] - 智能决策对标准化核保案例实现AI全自动实时决策，缩短核保时效至分钟级[37] - 通过知识图谱分析客户关联关系，结合语音情绪识别技术实现欺诈行为事前预警[37] 理赔与后服务应用 - AI实现从报案、查勘、定损到核赔、支付的全流程赋能，提升效率并优化客户体验[38] - 商涌科技基于AI智能体形成智能决策闭环，推动商保从理赔支付向健康管理转变[49] - 众安信科构建覆盖保前、保中、保后的全链路AI应用体系，实现全流程智能化改造[52] 中后台管理应用 - AI在风险管控领域突破传统抽样审计局限，实现全链路穿透监测[30] - 数据中台智能化建设推动客户画像动态更新与资源配置优化[30] - 办公助手聚焦内部运营效率提升，解放人力资源专注于创造性工作[41] 发展趋势 - AI应用从单点工具向集中化智能体中台转变，形成覆盖全业务流程的智能决策中枢[56][57] - AI驱动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"[59] - 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，同时带来算法偏见与数据隐私挑战[61]