AI在保险行业的战略转变加速 - 从ALL in AI到AI in ALL的战略转变今年出现加速 保险业也不例外[1] 行业投入与市场前景 - 2025年保险行业科技总投入将突破670亿元 前沿技术研发板块以22.5%的年均复合增长率持续扩容[3] - 生成式AI对保险业带来的生产力高达700亿美元 对健康-康养行业带来的生产力高达2600亿美元[2] - 2025年是AI在保险业应用的转折之年 AI性能和成本已达临界点[2] 技术应用与业务渗透 - AI已深度渗透至保险业务流程的核心环节 包括销售、核保、理赔、风控和运营等场景[6] - 多家险企完成DeepSeek本地化部署或深度集成 覆盖客户服务、承保/核保自动化、智能风控等业务[2] - 大模型与大数据结合将全面优化业务模式 推动行业数智化转型升级[3] 企业合作与实施案例 - 科大讯飞与中国人保、中国人寿、太平洋保险等建立深度合作[7] - 太平保险、中国人保、新华保险、平安保险等多家险企快速响应AI应用[2] 降本增效成果 - 中国人寿坐席智能助手助力人工接通率稳居高位 智能客服机器人应答准确率超95%[8] - 中国平安大模型调用次数达8.18亿次 多元场景应用数超650个 AI坐席服务量约8.82亿次[8] - 中国人保需求按时完成率超过95.3% AI能力调用次数较2024年底提升27.2%[9] - 中国太保AI坐席覆盖近一半客户服务总量[9] - 中国人寿数字核保员带动核保智能审核率提升至95.8%[10] - 平安寿险保单秒级核保占比94%[10] - 中国人寿商业保险理赔案件超1200万件 数智化服务赔案占比超75%[10] - 中国太保健康险理赔自动化率达16% 责任认定准确率达99% 件均成本降低47%[10] - 平安AI智能体辅助销售661.57亿元 辅助保单复效提升18%[10] - 新华保险营销智能助手自动生成计划书260余万份[10] - 中国太保车险理赔风控工具累计检出风险金额上千万[11] - 平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损64.4亿元 同比增长6%[11] 中后台管理与创新 - 大模型运用场景将覆盖审计内控、研发运维等内部场景 并延伸至精算流程[12] - 中国人保升级集团级AI智能中台 全集团发明专利申请数提高55.3%[12] - 新华保险打造"大势智"AI助手品牌矩阵 提效30% 智能点评30秒生成 行业趋势跟踪信息覆盖度提升50%[12] 应用挑战与制约因素 - 目前国内AI应用于保险业的进展仍然较慢 仅有极少数头部企业实现全面落地[12] - 行业整体仍处于从数字化向智能化的过渡阶段 以降本增效为主要目标 尚未完全进入价值创造阶段[12] - 数据积累、质量与隐私安全问题需要时间解决[13] - 医疗、财务等高敏感数据标准化程度低 隐私合规要求严格制约模型效果[13] - 大模型能力仍有欠缺 幻觉问题无法避免 需要较多外围工程提高精确度[13] - 保险业务高度复杂 通用模型需大量微调 训练成本较高[14] - 中小险企缺乏足够预算和人才 导致应用落地缓慢[14] - 既懂保险又懂技术的复合型人才稀缺[14] - AI应用要求企业重构业务流程和组织架构 传统团队转型难度较大[14] 发展建议与解决方案 - 运用隐私计算等技术建立合规的数据共享机制[14] - 通过通专结合混合模型架构提升垂直场景准确性[14] - 加强生态合作 中小险企可与科技企业开展能力共建和场景共创[14] - 加强跨学科人才培养 推动AI+业务融合团队建设[14] 未来展望 - AI将驱动保险与健康管理、养老服务等生态融合 形成产品+服务的新模式[15] - 未来保险企业会更多依赖AIAgent实现自主任务规划与执行[15] - AI将使保险产品更精准匹配个体风险 覆盖传统盲区 推动普惠保险发展[15] - 到2026年15%的保险公司将通过任命AI协调员使生成式AI项目成功率超过50%[15] - 到2026年超过60%的险司与投保人交互将通过数字自助服务方式实时进行[15] - 到2028年20%的C200保险公司将通过改革数据智能架构实现AI部署成功率提高30%[15] - 到2029年40%的保险业员工将掌握人机协作技能[15]