文章核心观点 全球保险业正经历从规模驱动到技术、资本与服务能力驱动的结构性变革，行业竞争范式发生根本性转移，未来的核心竞争力将取决于技术底座、资本结构灵活性、数据模型深度以及以客户为中心的服务体系[6][7][8][35] 非寿险领域：技术与成本演变的“科技战” - 全球非寿险保费增速预计在2026年继续放缓，美国市场承保成本率将从2024年的97.2%上升至2026年的99%，利润空间被压缩[10] - 成本上行受多重因素推动：关税上调、供应链中断、劳动力短缺和材料价格上涨推高汽车与家财险赔付成本，贸易政策变化加剧此趋势[10] - 贸易信用保证险需求增长但承保能力受限，海运与航空保险因航运线路调整、港口拥堵及地缘政治不确定性而风险延展[10] - 法律风险提升加大非寿险复杂度，第三方诉讼融资从美国向英国、澳大利亚及亚洲扩散，导致责任险索赔率与赔付严重度上升[10] - 技术成为提升精算能力、控制成本关键，生成式AI辅助定价、物联网监测、地理空间分析正在落地，行业从“记录风险”向“预测风险”转变[12] - 苏黎世保险利用机器学习识别欺诈模式，部分公司使用无人机与卫星影像评估损害，物联网传感器用于风险预警与干预[12] - 借助车载智能设备实现驾驶行为定价，推动产险从“风险发生后的补偿”转向“风险发生前的预防与减损”，盈利结构从“保费差”向“服务与数据价值”转移[12] 寿险与年金险：资本局外的“野蛮人” - 寿险保费增速在多个发达国家市场趋缓，与年金险替代趋势明显，美国年金险2024年销售总额达4324亿美元，并在2025年连续七个季度突破千亿美元[13] - 利率变化削弱固定利率年金吸引力，使指数年金和欧洲市场投连险受关注，新兴市场因保险渗透率低仍具扩张潜力[13] - 保险业管理资产规模在2024年增长25%至4.5万亿美元，其中个人信贷占比提升至21.1%[14] - 全球61%的保险公司CFO与CIO预计个人信贷收益将在2026年触及峰值，64%的美洲地区与69%的亚太地区受访者计划增加相关配置[14] - 私募资本迅速扩大布局，Apollo与Brookfield持续收购寿险公司，Lincoln Financial与贝恩资本合作调整组合，Guardian将部分公募固定收益资产交由Janus Henderson管理[14] - 寿险与私募股权加速融合反映险企资产端和负债端双重压力：负债端高利率削弱储蓄型保险吸引力而年金需求上升，资产端需要高回报资产支持更具竞争力产品[15][16] - 阿波罗全球管理与其保险平台雅典娜是典型共生例证，前者提供高收益投资通道，后者提供长期稳定资金[16] - 监管关注度上升，美国保险监督官协会调整风险资本规则，百慕大监管机构制定与私募合作框架，国际货币基金组织研究私募资本潜在影响[16] - 保险证券化工具发展体现资本逻辑变化，巨灾债券、侧挂车等结构化工具为险企提供风险转移手段，侧挂车规模在2021至2023年间增长近两倍至550亿美元，2024年安联、Voya Financial与Antares Capital推出新产品[17][18] - 未来寿险及年金业务核心竞争力比拼的是资产管理能力的复杂度与效率，而非渠道广度[19] 团险领域：“B2B2C”体验革命 - 团险呈现企业福利与保险服务结合更紧密趋势，整体增长从2024年见顶后放缓，但职场托儿支持、老人护理、零工经济保险及嵌入型年金等细分领域出现新增长[20] - 团险本质是B2B2C模式，企业端与员工端体验共同决定竞争力，极致终端用户体验成为企业选择保险供应商的决定性因素[21] - 保险公司需要具备系统集成、数据分析与用户运营能力以建立竞争优势，竞争本质从产品转向生态能力，即与雇主、经纪人及福利平台的连接能力[22] - 独立经纪人仍掌握83%的职场福利销售，但其角色正从销售向综合顾问转型，要求保险公司提供高度集成化的技术能力[22] - 数字接入能力成为核心竞争指标，若保险公司无法将产品接入企业福利技术平台，40%的企业表示可能更换合作方[23] - API互联、自动数据同步、跨系统休假管理能力成为区分团险公司的关键因素，推动部分保险公司淘汰旧系统，转向面向服务的平台IT架构[23] - 美国健康保险公司Elevance Health通过构建可无缝嵌入Workday、SAP等系统的数字平台，将服务触点从HR扩展至每一位员工，实现从赔付管理到健康咨询的一体化服务[24] 战略基石：人工智能规模化应用与组织能力重塑 - 人工智能正从“试点”走向“规模化”，其成功建立在高质量的数据、现代化的核心系统、可靠的安全保障三大支柱之上[26] - 保险业推动AI规模化应用的最大障碍是数据质量与系统基础，而非算法，遗留系统导致数据分散、标准不统一、主数据管理混乱，阻碍可复用模型形成[27] - AIG与Anthropic及Palantir合作推出的生成式AI核保助手，将新业务审核量在不扩张人手的情况下大幅提升[27] - 安联和AXA在理赔环节部署代理式AI处理重复性流程并释放人工资源，在亚洲，生成式AI被用于客服、理赔分流及文档处理等监管风险较低场景[27] - 苏黎世保险与悉尼科技大学合作，将披露心理健康状况客户的寿险核保周期从22天缩短至不到1天[27] - 部分寿险公司精算部门开始采用高性能GPU进行复杂模型计算，由精算师需求推动，以改变传统精算在复杂利率与长周期假设下耗时较长的建模周期[29] - AI应用要求组织内部进行深刻能力重塑，从业人员角色必须从信息录入与流程执行转向复杂问题解决、客户深度沟通、风险管理咨询与情感连接[30][31] - 行业面临既懂保险业务又懂数据科学的复合型人才短缺，险企需推动自上而下的人才战略转型，通过技能重塑培训、引入科技行业人才、优化工作流程来弥合数字能力缺口[31] 客户体验重塑：从“全渠道”到“渠道适配” - 客户期望获得“速度、便捷、个性化”的无缝服务，需从“全渠道”走向“渠道适配”，即根据客户意图和业务复杂性，智能引导至最高效、最合适的渠道[33] - 财险客户更关注理赔效率、数字通道流畅度、界面友好度等即时体验指标，寿险客户对长期信任、透明度及人际服务依赖更强，需要人工沟通与持续指导处理复杂决策[33] - 简单请求应被引导至APP或聊天机器人等自助渠道实现“秒级”响应，复杂咨询或重大事故求助则应立即转接至经验丰富的人工专家提供一对一服务[33] - Cigna将一线员工薪酬与净推荐值、数字参与度、服务响应速度等指标挂钩以推动服务文化升级，此模式需要AI推荐工具、实时核保辅助系统、客户旅程分析模型等技术配套支持[33]

行业整体趋势 - 全球保险业告别规模驱动的黄金十年，进入增长放缓、利润承压的深水区 [1] - 行业竞争范式发生根本转移，从依赖牌照与渠道的规模博弈，转向围绕技术、资本与服务能力的深度变革 [2] - 外部力量如经济波动、地缘政治摩擦持续，侵蚀传统利差损益模式，气候变化带来的巨灾风险直击财产险公司盈利底线 [1] - 行业边界被技术、渠道和资本重塑，科技公司、私募股权机构等新玩家携资本与技术优势入场渗透 [1] 非寿险领域 - 全球非寿险保费增速在2026年预计继续放缓，美国市场承保成本率将从2024年的97.2%上升至2026年的99%，利润空间被压缩 [3] - 汽车保险与家财险赔付成本因关税上调、供应链中断、劳动力短缺和材料价格上涨而持续攀升 [3] - 贸易信用保证险需求增长，但买方信用恶化限制了保险公司的承保能力，出现局部供需失衡 [3] - 海运与航空保险领域，全球航运线路调整、港口拥堵及地缘政治不确定性使承保风险呈现跨区域延展 [3] - 第三方诉讼融资从美国向英国、澳大利亚及部分亚洲市场扩散，导致责任险索赔率与赔付严重度同步上升 [3] - 技术成为提升精算能力、控制赔付成本的重要抓手，生成式AI辅助定价、物联网监测、地理空间分析正在多家公司落地 [5] - 应用案例包括：苏黎世保险利用机器学习识别欺诈模式；部分公司使用无人机与卫星影像进行损害评估；物联网传感器应用于风险预警与干预 [5] - 技术推动行业从“记录风险”向“预测风险”转变，例如借助车载智能设备实现驾驶行为定价，使产险从“风险发生后的补偿”转向“风险发生前的预防与减损” [5] 寿险与年金险领域 - 寿险保费增速在多个发达国家市场趋缓，与年金险之间的替代趋势明显 [6] - 美国年金险延续强劲增长，2024年销售总额达4324亿美元，并在2025年连续七个季度突破千亿美元 [6] - 利率变化削弱了固定利率年金的吸引力，使指数年金和欧洲市场投连险重新受关注，新兴市场因保险渗透率较低仍具扩张潜力 [6] - 保险业管理资产规模在2024年增长25%至4.5万亿美元，其中个人信贷占比提升至21.1% [7] - 全球61%的保险公司CFO与CIO预计个人信贷收益将在2026年触及峰值，64%的美洲地区与69%的亚太地区受访者计划进一步增加相关配置 [7] - 私募资本迅速扩大在保险行业的布局，例如Apollo与Brookfield持续收购寿险公司，Lincoln Financial与贝恩资本合作进行组合调整 [7] - 寿险与私募股权的加速融合反映了险企资产端和负债端的双重压力：负债端高利率削弱储蓄型保险吸引力而年金需求上升；资产端需要高回报资产支持更具竞争力的产品 [8][9] - 监管关注度上升，美国保险监督官协会正调整风险资本规则，百慕大监管机构制定与私募合作相关的框架 [9] - 保险证券化工具发展，巨灾债券、侧挂车等结构化工具为险企提供风险转移手段，侧挂车规模在2021至2023年间增长近两倍至550亿美元，2024年又有安联、Voya Financial与Antares Capital推出新产品 [10][11] - 未来寿险及年金业务的核心竞争力，比拼的是背后资产管理能力的复杂度与效率 [12] 团险领域 - 团险呈现企业福利与保险服务结合更紧密的趋势，整体增长从2024年见顶后放缓，但职场托儿支持、老人护理、零工经济保险及嵌入型年金等细分领域出现新增长 [13] - 团险本质是B2B2C模式，企业端与员工端体验共同决定其竞争力，能否提供极致的终端用户体验成为企业选择保险供应商的决定性因素 [14] - 保险公司需要具备系统集成、数据分析与用户运营能力以建立竞争优势，竞争本质从产品本身转向生态能力，即与雇主、经纪人及福利平台的连接能力 [15] - 独立经纪人仍掌握83%的职场福利销售，但其角色正从销售向综合顾问转型 [15] - 数字接入能力成为团险竞争核心指标，若保险公司无法将产品接入企业福利技术平台，40%的企业表示可能更换合作方 [16] - API互联、自动数据同步、跨系统的休假管理能力成为区分团险公司的关键因素，推动部分保险公司淘汰旧系统，将IT架构转为面向服务的平台模式 [16] - 案例：美国健康保险公司Elevance Health通过构建可无缝嵌入Workday、SAP等系统的数字平台，将服务触点从HR扩展至每一位员工 [16] 技术应用与数据能力 - 人工智能正从“试点”走向“规模化”，其成功建立在高质量的数据、现代化的核心系统、可靠的安全保障三大支柱之上 [16] - 保险业推动AI规模化应用的最大障碍是数据质量与系统基础，而非算法，多年的遗留系统导致数据分散、标准不统一、主数据管理混乱 [16] - 应用案例：AIG与Anthropic及Palantir合作推出的生成式AI核保助手将新业务审核量在不扩张人手的情况下大幅提升；安联和AXA在理赔环节部署代理式AI处理重复性流程；在亚洲，生成式AI被用于客服、理赔分流及文档处理；苏黎世保险与悉尼科技大学合作将披露心理健康状况客户的寿险核保周期从22天缩短至不到1天 [17] - 部分寿险公司的精算部门开始采用高性能GPU进行复杂模型计算，由精算师需求推动，以改变传统精算计算在复杂利率与长周期假设下耗时较长的建模周期 [19] - AI应用要求组织内部进行深刻的能力重塑，从业人员的角色必须从执行重复性工作转向复杂问题解决、客户深度沟通、风险管理咨询与情感连接 [20][21] - 行业面临既懂保险业务又懂数据科学的复合型人才短缺问题，险企必须推动自上而下的人才战略转型，通过技能重塑培训、引入科技行业人才、优化工作流程来弥合数字能力缺口 [21] 客户体验重塑 - 客户期望获得“速度、便捷、个性化”的无缝服务，行业理念需从“全渠道”走向“渠道适配”，即根据客户意图和业务复杂性智能引导至最高效、最合适的渠道 [22] - 财险客户更关注理赔效率、数字通道流畅度、界面友好度等即时体验指标；寿险客户对长期信任、透明度及人际服务的依赖更强，需要人工沟通与持续指导处理复杂决策 [22] - 服务模式示例：简单请求应被引导至APP或聊天机器人实现“秒级”响应；复杂咨询或重大事故求助则应立即转接至经验丰富的人工专家 [22] - 案例：Cigna将一线员工薪酬与净推荐值、数字参与度、服务响应速度等指标挂钩以推动服务文化升级，该模式需要AI推荐工具、实时核保辅助系统、客户旅程分析模型等技术配套支持 [22] 未来竞争格局 - 保险公司长期依赖的规模、产品与渠道逻辑正在被新的竞争结构所替代 [24] - 未来核心竞争点包括：技术底座的能力、资本结构的灵活性、数据与模型能力的深度，以及围绕客户价值建立的服务体系 [24] - 未来的领先企业可能同时具备科技开发能力、客户体验设计能力与平台生态建设能力，成为链接数据、资本与服务的综合性机构 [24] - 行业面对的不是短期波动，而是一场结构性再造，这场深刻的结构性变革将是决定未来十年全球保险业竞争格局的根本力量 [24]

文章核心观点 全球保险行业在2026年将面临高度不确定的市场环境，包括经济波动、地缘政治动荡和自然灾害频发[1][29] 客户期望快速变化、分销渠道整合与技术革新正重塑行业格局[2][29] 保险公司需主动调整运营模式、增长路径，并推进技术现代化、客户体验提升、战略联盟构建及人才战略转型，以应对未来挑战并确保持续盈利[23][30] 财产与意外伤害险市场趋势与挑战 - 全球P&C保费增长预计将进一步放缓，2026年全球非寿险保费实际增速预计为2.5%，低于2024年的2.7%[32][33] 市场竞争加剧、费率增长动能减弱以及潜在关税和准备金调整构成成本压力[32] - 美国市场2024年承保业绩为十余年来最佳，但综合成本率预计将持续走高，从2024年的97.2%升至2025年的98.5%，并预计在2026年进一步升至99%[34] - 欧洲发达市场如法国、德国、英国，随着成本压力缓解，预计2025年股本回报率将从2024年的9.1%强劲增长至11.6%[32] - 新兴市场受经济增长放缓影响，预计2025年和2026年保费增速将出现回落[2][32] - 气候相关损失常态化推高风险转移成本，全球保障缺口已扩大至1,830亿美元[36] 法律风险攀升与社会性通货膨胀导致意外伤害险与责任险索赔严重程度加剧[36] - 结构性竞争压力包括保险经纪商整合削弱保险公司议价能力、大型企业加速转向自保模式以及新型风险资本参与者涌入[36] 财产与意外伤害险应对策略与技术应用 - 保险公司需采用更敏捷的资本模式，通过第三方再保险管理自留风险，并利用巨灾债券、“侧挂车”等保险证券化工具提升资本灵活性[4][36] - 生成式AI、地理空间分析（如无人机、卫星图像）和物联网等技术，助力保险公司精准预测并最大限度降低多险种损失[3][37] 监管机构支持数据驱动的风险识别方法[3] - 非传统服务收入占比将持续提升，德勤预测到2030年，服务费形式的收入规模有望达到495亿美元[37] - 关税推高进口零部件和材料价格，直接增加了汽车保险与家财险的赔付成本[35] 贸易信用保证险因需求激增与承保能力受限而出现供需失衡[35] 寿险及年金险市场趋势 - 全球寿险业务增长趋缓，发达市场增长疲弱，新兴市场因保险渗透率低及中端市场扩大而提供增长空间[5][38] - 各区域寿险保费实际增速放缓，2026年全球寿险保费增速预测为1.6%，低于2024年的2.4%[39] - 年金险增长势头强劲，2024年美国年金险销售总额增长12%，达到4,324亿美元，且已连续七个季度单季销售额超1,000亿美元[38] 随着货币政策放宽，指数年金有望成为新焦点[38] - 投连险产品在欧洲表现突出，有望登陆美国等发达市场[5] 寿险及年金险投资与战略动向 - 保险公司加大对另类资产的投资，2024年保险业管理资产规模增长25%，达到4.5万亿美元，其中个人信贷占比从2023年末的20%提升至21.1%[40] - 全球61%的受访首席财务官和首席投资官预测个人信贷总收益将于2026年达到峰值，64%的美洲地区受访者和69%的亚太地区受访者计划在未来12个月内增加配置[40] - 保险公司加速与另类资产管理公司共建以获取私募股权投资能力，通过直接收购、建立合作伙伴关系及少数股权投资等模式深化融合[5][40] - 为提升资本效率，寿险公司使用再保险“侧挂车”工具，将部分业务转移至资本储备要求较低的离岸地区以剥离保单责任[41] 通过该工具转移的准备金在2021年至2023年间激增约两倍，达到近550亿美元[41] - 监管审查日益严格，美国保险监督官协会正着手更新基于风险的资本计算公式，以提升资产风险评估的准确性与透明度[42] 寿险及年金险增长战略与渠道 - 保险公司通过构建合作伙伴网络布局非传统收费型服务，例如携手家庭护理机构、健康管理服务商实现收入多元化[6][43] - 在保障缺口巨大的发展中国家，寿险公司可联合电信运营商，依托移动技术提供小额寿险产品以提升渗透率[44] - 独立分销渠道通过并购整合增长，中介机构合同议价能力增强，对保费与佣金水平造成影响[46] 市场边界趋于模糊，保险公司合作模式发生变化[46] - 保险公司可采取差异化策略，如提供集团专属产品、有效利用客户数据按需定制产品[46] 团险市场趋势与产品创新 - 团险业务增速于2024年见顶后预计将持续放缓，主要受就业市场趋紧、薪资增长乏力及医疗成本持续上涨影响[7][47] - 传统团险产品增速放缓，例如长期残疾保险增长率预计从2024年的4.8%降至2027年的3.3%[48] - 补充型员工福利需求增长带来机遇，保险公司正针对特定行业、人群或细分市场推出创新产品[49] - 通过扩充产品组合，纳入健康管理、老年护理、职场托儿等定制化服务，覆盖五代劳动力群体的多元需求[8][49] - 随着传统养老金计划式微，越来越多团险公司推出将年金险嵌入企业退休福利计划中的产品[8][49] 团险数字化与竞争策略 - 独立经纪人承揽了职场福利行业83%的业务，但其角色正由产品销售向综合顾问转变[50] - 若保险公司无法将其产品接入企业的福利技术平台，40%的企业表示会考虑更换保险公司[50] 因此，打造无缝的数字连接能力及能无缝接入雇主平台的技术解决方案至关重要[9][50] - API等数字能力与集成工具推动保险公司淘汰或更新影响现代化体验的传统技术[50] - 制定员工休假管理策略可成为差异化竞争优势，尤其是在处理跨州或远程办公团队复杂的法规合规问题时[51] - 不断整合的分销格局带来佣金结算压力，60%的保险公司担忧成本叠加问题，因更多市场参与者寻求分摊佣金[51] 人工智能应用与成功要素 - AI试点项目聚焦投资回报明确且风险可控的实用型场景，如欺诈检测和代理式AI[53] - 德勤估计，到2032年，通过部署AI驱动的实时欺诈分析工具，P&C公司有望节省高达1,600亿美元成本[53] - 代理式AI应用于核保等领域，例如AIG与合作伙伴推出的生成式AI核保助手可自动处理投保申请，提升审核效率[53] - 在客户互动方面加大AI技术投资，如呼叫中心和虚拟助手，亚洲部分领先公司已上线生成式AI驱动的客服机器人和理赔分流系统[54] - 支持性的监管环境鼓励AI试验，如新加坡金管局的资助计划和香港保监局的专项项目[54] 人工智能实施基础与挑战 - AI价值的实现受限于数据分散杂乱、质量低下以及系统过时等挑战[55] 实现AI“工业化”应用需夯实数据基础并构建稳健技术架构[55] - 建立适当的数据标准化与控制机制对于避免结果冲突、维护信任至关重要[10][56] 需优先保障数据质量、推进系统集成和落实主数据管理[10] - 历史遗留系统现代化是重点，许多公司正推进长达数年的云转型进程[11][56] 但部分高管担忧AI驱动模型可能使新系统很快过时[56] - 技术架构选择需与业务目标契合并能灵活适应行业变化，审慎选择技术合作伙伴与解决方案至关重要[57] - 部分寿险公司开始借助图形处理器的高性能计算能力来执行复杂的精算建模[57] 网络安全与信任 - 云基础设施、API、物联网与AI等技术扩大了可能被攻击的范围，重大数据泄露和勒索软件攻击事件频发[58][59] - 安全疏漏可能引发法律诉讼并损害客户信任，保险公司需加强数据保护和审慎甄选第三方供应商[12][59] - 建立具有韧性的网络防御体系并培育安全文化，对于保护客户信息与行业声誉至关重要[12][59] 人才战略与人机协作 - 保险公司成功不仅取决于AI应用速度，更在于有效将数字工具嵌入工作流程，并重塑员工技能以培育可持续人力优势[13][61] - 需构建现代化、以目标为导向的员工价值主张，并设计有助于人机协作的工作模式[13][61] - 保险人才队伍现代化涉及员工技能重塑与结构优化，全球保险公司普遍面临人才吸引与保留的挑战[62][63] - 资深员工持续流失，而新引进的人才可能因被安排至传统工作岗位或项目停留在试点阶段而在入职初期萌生去意[63] - 处于职业生涯中期的专业人士亟需从深耕历史遗留系统转型为AI专家，公司需确保他们能有效运用AI工具并合理解读其生成的洞见[63] 战略协同与客户体验 - 保险公司需与技术提供商、再保险公司等利益相关方合作，共担风险、共享能力，以高效开发创新产品与服务[19] - 必须坚持以客户为中心，整合数字化与人工服务触点，提供无缝且富有同理心的服务体验[15][20] - 需投资数据质量提升与核心系统现代化，规模化落地AI应用，并推进员工转型与创新文化培育[21] - 根据客户意图、行为特征和风险状况，将其引导至最有效的服务渠道，以降低服务成本并提升客户满意度[16] 政策环境与合规 - 《“大而美”法案》为企业提供政策确定性与不确定性，企业将继续适用21%的企业所得税税率，符合条件的支出享受即时税收优惠[17] - 保险公司需搭建数据收集流程，以满足“支柱二”相关的税收建模、合规及申报要求，应对复杂的合规挑战[18]