行业数智化进程与驱动力 - 行业数智化进程迎来关键拐点，由监管政策密集出台、AI技术快速迭代及生态合作场景加速涌现共同驱动 [1] - 生成式AI预计为保险业带来700亿美元生产力，为康养行业带来2600亿美元生产力 [1] - 2025年行业科技总投入将突破670亿元，其中前沿技术研发板块年均复合增长率达22.5% [3] - 生成式AI若深度渗透至2028-2030年，对行业费用率的潜在降幅可达2-3个百分点，相当于释放25%以上利润弹性 [3] 政策与技术发展 - 2024年国务院发布意见，明确要求提高数智化水平，加快数字化转型，加大资源投入 [2] - 2025年实施方案鼓励金融机构运用AI等科技手段研发数字化经营工具，提升风控等能力 [2] - 大模型技术自2023年起快速发展，2025年上半年AI在国内保险业应用进入规模化落地新阶段 [2] AI技术应用与成效 - AI应用已覆盖核保、理赔、风控和客服等核心环节，部分公司核保智能审核率提升至95.8% [4] - 2025年上半年，头部险企通过反欺诈智能化系统实现理赔拦截减损金额超64亿元 [4] - 在精算领域，AI凭借强大算力实现低效能重复性演算工作的效率跃升 [6] - 传统代理人渠道采用O2O模式，结合数字化工具与传统服务为客户提供全面便捷体验 [5] 生态合作与跨界融合 - 进博会成为观察趋势重要窗口，太保、平安、镁信健康等头部企业宣布扩圈计划，寻找业务增长新曲线 [1] - 行业竞争格局正由单点技术突破迈向生态体系建设，保险业传统生态边界逐渐模糊 [1][8] - 跨界协同是打破数据壁垒、实现价值最大化的关键，AI与数据深度融合将驱动保险、科技、医疗、制药等领域商业模式革新 [8] - 太保倡议银行保险共创"智慧化"服务生态，并通过购买碳汇等方式探索生态保护良性循环机制 [8] 挑战与战略考量 - AI落地效果首先取决于企业战略定位，掌舵人的认知深度直接决定AI在企业中的推进力度与落地成效 [6] - AI对行业重构建立在数据互联互通底座完善基础上，链条各环节被AI与数据串成闭环可使保险从"事后赔付"变为"事前管理" [7] - 企业决策需综合监管要求、市场环境等多重因素，理解产品风险实质是基础，数据积累应用是关键，及时校准是保障 [8] - 算法偏见可能引发承保公平性争议，数据隐私保护漏洞带来合规风险，需构建完善AI伦理框架与数据安全治理体系 [7]