保險行業AI應用全景丨洞察報告

卷首語：

在經濟浪潮翻涌的當下，保險行業一邊在傳統業務的航道里穩健巡航，一邊又在科技變革的浪尖上尋求突破。保險，這一守護經濟安穩、傳遞風險溫度的金融工具，正面臨著數字化浪潮帶來的全新命題。

市場競爭的加劇與客戶需求的多元，編織成當代保險業的“轉型圖譜”。我們用傳統模式維系著保障根基，卻也在互聯網沖擊、客戶體驗訴求前，陷入“效率與溫度如何兼得”的思索，本質上是在規模擴張與價值深耕的平衡中摸索前行，這不僅關乎企業發展的效能，更是影響千萬家庭保障質感的社會性課題。

然而，當目光錨定科技前沿，一個深刻變革正在上演：AI正以系統性重塑者的姿態，重新定義保險行業的運行邏輯。它不再是概念宣講里的“未來暢想”，而是通過智能算法、數據洞察，深度融入產品設計、服務流程、風險管控，實現科技賦能與保險初心的同頻共振。這場變革的底層邏輯，是數字技術與金融服務的深度融合。

每一次基于大數據的精準風險定價，每一回借助智能交互完成的便捷理賠，都在重構大眾對保險服務的認知范式。

當AI能夠比人工更高效識別潛在風險，當算法可以為客戶定制專屬保障方案，如何在科技效率與人文關懷之間筑牢平衡支點，將成為貫穿保險AI時代的核心命題。我們期望行業各方，能在數字創新與保障本質的共鳴中，尋回保險“守護穩穩幸福”的初心，奔赴對行業高質量發展、對客戶美好保障體驗的深度追求。

核心摘要：

發展背景

?市場規模：中國保險市場持續擴容，2026年原保費收入有望突破6.3萬億元，壽險、財產險、健康險等均呈增長態勢。

?科技投入：保險業科技投入持續高速增長，2025年總投入將突破670億元，大數據、云、AI為主要投入領域。

?技術價值：生成式AI有望為保險業帶來700億美元生產力提升，金融行業大模型落地加速，保險領域仍有廣闊空間。

?政策支持：多項政策鼓勵保險業運用AI技術，推動智能化轉型，為“保險+AI”模式筑牢發展根基。

保險行業AI應用場景

本報告第二章聚焦AI技術在保險業務的核心落地場景：

?銷售：由從單點工具轉向全流程智能體系，實現客戶獲取、需求分析、產品推薦等環節的智能化，推動代理人向專業風險顧問轉型。

?核保：多技術融合實現全流程自動化，提升運營效率，強化風險控制，優化客戶體驗，推動模式創新。

?理賠與后服務：全流程賦能理賠環節，提升效率、降低成本，同時在后服務環節實現客戶保全、服務升級等，創造新的價值增長點。

?辦公助手：優化內部流程、整合信息資源、輔助決策制定，提升運營效率、管理效能，優化用戶體驗。

發展趨勢

?趨勢1：保險業AI應用從單點工具性應用向集中化智能體中臺轉變，將從“效率工具”向“戰略中樞”升級。

?趨勢2：AI驅動保險產品與服務深度融合，構建跨行業生態網絡。

?趨勢3：AI在保險風控與合規領域的應用呈現“雙面性”，幫助提升反欺詐效率與風險定價精度，同時帶來合規挑戰。

保險行業在粗放式增長與經營壓力下亟需技術驅動轉型。AI通過云計算、大數據、生成式模型等技術，重構保險價值鏈，從效率工具升級為戰略中樞。政策支持與資本投入加速行業變革，2025年科技投入將突破670億元，推動保險業邁向數智化時代。

中國保險市場規模

中國保險市場持續擴容，2026年有望突破6萬億大關

中國保險業原保費收入從2019年的4.3萬億元以6.0%的年復合增長率增至2024年的5.7萬億元。盡管2020-2022年受疫情沖擊、渠道轉型及利率波動等影響增速階段性承壓，但行業憑借長期韌性逐步調整。2023年后，伴隨市場環境優化、消費者保障意識升級及產品創新提速，增長動能加速釋放，2024年保費增速已回升至11.2%，預計2026年原保費收入將突破6.3萬億元。從結構看，壽險依托儲蓄需求保持核心地位，財產險受益于新能源車險滲透率提升穩健增長，健康險及意外險在政策支持下貢獻增量。未來，隨著養老第三支柱深化，責任險、農業險等非車險業務擴張，以及科技賦能提效，行業將進一步釋放潛力，助力民生保障與實體經濟長期發展。

保險業迎來“保險+AI”數智化轉型需求

生成式AI有望對保險業帶來高達700億美元的生產力提升

AI 技術的迭代升級正重塑全球產業格局，其釋放的市場價值潛力已形成廣泛共識。面對 AI 技術革命，金融、醫療、制造等領域已全面布局，保險業作為典型的數據密集型行業更是戰略核心區。根據麥肯錫測算，生成式 AI 將對保險業帶來的生產力高達 700 億美元，對與保險業密切相關的健康 - 康養行業帶來的生產力高達 2600 億美元。

政策鼓勵保險業進行“AI+”數智化轉型升級

保險行業政策助力數智化轉型，鼓勵使用AI技術

在金融科技浪潮奔涌之下，保險行業數字化轉型進程提速，政策層面持續釋放利好，為“保險+AI”模式筑牢發展根基。自2022年現象級生成式AI ChatGPT問世以來，政策迅速反應，在2022-2025年持續加碼，鼓勵保險業借勢打造智慧金融新業態，推動智能化轉型。在保險業務層面，政策推動保險業融入人工智能等技術，在營銷、風控、投資等核心業務探索應用，提升經營管理水平，為保險業全業務鏈AI應用構建框架，賦能“AI+”轉型，引領行業高質量發展。

中國保險業科技投入規模

保險業前沿技術投入熱度持續

伴隨疫情期間迫切催生的線上化訴求與業技融合效能的逐步顯現，我國保險機構的數字化轉型目標愈加明確，保險業科技投入呈現持續高速增長態勢，其14.6%的年增速顯著超越保險市場整體規模擴張水平，成為驅動行業轉型升級的核心引擎。據測算，2025年行業科技總投入將突破670億元，其中前沿技術研發板塊表現突出，以22.5%的年均復合增長率持續擴容。從前沿技術投入結構來看，大數據、云、AI投入居多，隨著AI技術迭代加速，未來AI與大數據結合將全面優化業務模式，推動行業數智化轉型升級。

保險業積極擁抱“AI+”趨勢

金融行業大模型加速落地，保險領域仍有廣闊天地

AI技術的迭代升級正重塑全球產業格局，其釋放的市場價值潛力已經成為社會共識。金融行業憑借數據富集、流程標準化等特性，在AI技術落地方面具備得天獨厚的優勢，已然成為“AI+”深度融合的前沿陣地。2024年金融行業大模型中標項目數量與金額均呈爆發式增長，從第一季度到第四季度，中標數量由8個激增至66個，披露金額從240萬元躍升至13609萬元，凸顯AI在金融領域的滲透已進入加速擴散期。聚焦保險細分領域，保險業大模型中標項目數量占比12%、金額占比8%，相較銀行等金融同業仍存顯著差距，既反映當前技術應用深度不足，也預示通過算法優化與場景創新可釋放的增量空間。

人工智能賦能保險行業諸多場景

AI在保險領域的應用覆蓋全價值鏈

本研究關注中國保險行業中AI技術的應用現狀及未來趨勢，特別聚焦生成式AI對保險業數智化轉型的推動。AI在保險領域是以數據驅動為核心、算法模型為工具的新型技術體系，通過機器學習（ML）、大語言模型（LLM）等技術，實現保險業務流程的自動化、決策的智能化與服務的個性化。其應用覆蓋核保、理賠、風控、客戶服務等保險全價值鏈，具備短周期、輕量化、強適配的特征，是保險業應對效率瓶頸與客戶體驗升級需求的關鍵技術路徑。

保險AI產業圖譜

當前，保險行業的AI應用已從概念驗證轉向規模化落地，其核心價值聚焦于降本增效的業務閉環構建。通過技術對傳統流程的重構、數據驅動的決策優化以及智能化工具的部署，AI正在重塑保險價值鏈的每個環節，顯著降低運營成本、提升服務效率，并為行業高質量發展注入動能。

AI在保險業務價值鏈中的應用

AI助力保險行業在投資與負債端降本增效

AI助力保險行業全面優化資產負債表，滲透保險價值鏈負債端與投資端核心業務全流程。負債端覆蓋產品設計到運營管理各關鍵環節，借由AI技術優化流程、精準服務；投資端圍繞資產配置、投后管理等全鏈條，以數據處理與智能模型輔助決策、管控風險。從行業實踐看，AI助力險企在負債端提升需求洞察與服務效率，投資端加速數據處理、降低人工成本，雖大模型直接用于投資管理案例有限，但在投研分析等間接領域，技術融合已展現價值，驅動保險價值鏈降本增效、創新發展。

AI在保險中后臺管理的應用

AI賦能保險中后臺以風險管控、資源調度為基，構建智能決策新體系

保險中后臺是支撐前端業務閉環的運營中樞，當前AI在保險中后臺的應用集中于技術與業務場景的深度融合、風險防控的前置化布局以及決策支持的智能化升級，強調通過AI技術重構中后臺的核心流程與規則體系。風險管控領域，AI突破傳統抽樣審計局限，通過知識圖譜與實時計算技術實現風險的全鏈路穿透監測，將合規管理從人工解讀升級為政策智能適配與動態響應，并使風險識別的精準度與響應速度實現質的飛躍；資源管理與決策支持方面，數據中臺的智能化建設推動客戶畫像動態更新與資源配置優化，為業務決策提供更具前瞻性的支撐。

落地場景（一）：銷售

AI驅動保險銷售環節從傳統的“人海戰術”向精準化、智能化、個性化演進

保險銷售的AI應用正從單點工具轉向覆蓋獲客、需求分析、產品推薦到銷售促成的全流程智能體系，其核心價值在于推動銷售模式從傳統的“產品推銷”向基于客戶需求的“全生命周期風險管理解決方案”轉型。未來演進的關鍵在于生成式AI與垂直知識的融合將顯著提升服務的個性化與精準度。同時，“人機協作”模式將重構銷售角色，推動代理人向專業風險顧問轉型，以AI增強其分析及服務能力。

落地場景（二）：核保

AI在核保環節的應用呈現多技術融合、數據驅動、全流程自動化的特點

落地場景（三）：理賠與后服務

提升理賠效率、降低運營成本的同時優化客戶體驗

AI在理賠場景中已實現從報案、查勘、定損到核賠、支付的全流程賦能，通過多模態識別、知識圖譜、聯邦學習等技術，提升理賠效率、降低運營成本并優化客戶體驗。在后服務環節，AI不僅推動了客戶保全、服務升級的精準化，更通過生態協同構建了“保險+服務”的閉環，為保險公司創造新的價值增長點。

落地場景（四）：辦公助手

聚焦企業內部運營效率提升與質量優化，核心價值在于解放人力資源

保險行業辦公助手是指融合AI技術與自動化工具的內部辦公支持系統，旨在優化保險公司內部流程、整合信息資源、輔助決策制定。辦公助手場景主要聚焦于保險公司內部運營效率提升與質量優化，其核心價值在于解放人力資源，使員工能夠從重復性、規則性工作中解放出來，專注于更具創造性和戰略性的工作。目前保險辦公助手主要涵蓋內部流程自動化、信息整合分析、決策支持與風險控制等場景，助力保險企業實現人機協作，為客戶提供更加優質的服務體驗。

*以下案例展示順序依照企業名稱首字母進行排列

典型案例：i云保

i云保作為專注于賦能保險從業者的科技服務提供商，打破傳統保險代理的“金字塔結構”，采用扁平化管理模式，結合AI技術實現從產品設計、營銷推廣、風險控制到客戶服務的全鏈條賦能。在銷售環節，i云保打造了“活水計劃”、“恒星計劃”、MPRC行銷培訓系統等創新的應用和培訓體系，將科技覆蓋代理人的售前、售中、售后和培訓全過程，實現對保險銷售行為的全流程數智化支持，持續提升保險代理人的專業性。

典型案例：平安人壽

作為保險業全鏈路智能化轉型的標桿，平安人壽在2025年提出“S4C”理念，強調業科融合、創新協同，助力業務高質量發展。目前平安人壽通過垂域模型訓練、多模態交互技術與隱私計算平臺，實現從銷售機器人、秒級核保到智能反欺詐的全流程改造，推動保險服務向“實時響應、精準定價、主動風控”的AI原生范式躍遷，為行業提供可復制的“技術-業務-生態”三位一體轉型路徑。

典型案例：商涌科技

商涌科技作為一家以數智醫療技術為核心的健康保險科技公司，基于AI智能體自我決策和無約束自學習推理平臺形成智能決策閉環，集成大模型、深度學習、知識圖譜、聯邦學習等技術，結合專業的醫療健康管理能力，推動商保從單一的理賠支付向主動的生命健康管理轉變，有效提高患者生命健康質量、降低醫療成本。目前已與百余家保險公司及平臺建立合作關系，累計服務500多款人身險產品，為超過8000萬人提供健康險全生命周期管理服務。

典型案例：眾安信科

作為國內領先的保險數智化轉型服務商，眾安信科自2023年起深耕AI大模型在保險行業的落地實踐，構建了覆蓋保前、保中、保后及中后臺管理的全鏈路AI應用體系。通過產品開發助手、銷售機器人、智能核保輔助、理賠欺詐識別、數字人營銷等核心能力模塊，結合知識工程、提示詞優化及模型微調等技術手段，實現從營銷獲客、核保出單到客戶服務的全流程智能化改造，助力保險企業降本增效的同時，推動行業向“AI原生”階段進階。

當前，保險行業的AI應用將突破單點工具的局限，正從效率優化向價值創造躍遷，從業務流程改造向戰略模式重構升級。這一趨勢的核心邏輯在于：技術能力的集中化整合、業務場景的深度協同、生態邊界的持續擴展，以及風險與合規的動態平衡。

從單點工具性應用向集中化智能體中臺轉變

保險業AI應用將從“效率工具”向“戰略中樞”升級

保險行業AI應用正經歷從分散的單點工具應用向集中化智能體中臺的結構性升級。生成式AI技術推動機器學習、自然語言處理、知識圖譜等能力整合，形成覆蓋全業務流程的智能決策中樞。中臺化設計通過標準化接口和模塊化架構，使AI能力靈活注入核保、理賠、客服等環節，同時實現數據反哺模型優化，形成良性循環。這一升級將標志AI從“效率工具”向“戰略中樞”的質變，降低技術成本并實現深度業務協同。

行業生態從產品銷售到“保險+服務”融合

AI驅動保險產品與服務深度融合，構建跨行業生態網絡

AI技術推動保險業從傳統“產品銷售”模式向“保險+服務”生態化轉型。保險產品與健康管理、風險預防等服務深度融合，客戶黏性與長期價值顯著提升。同時，保險企業通過AI技術與醫療、養老、汽車等領域服務商建立連接，構建跨行業服務生態。這一變革使保險企業從“保費收取者”轉變為“綜合服務提供商”，創造新的價值增長點。

AI在保險風控與合規領域的應用呈現“雙面性”

AI幫助提升反欺詐效率與風險定價精度，同時帶來合規挑戰

在保險風險防控與合規管理領域，AI技術的應用呈現雙重影響。一方面，多維度數據整合與算法優化顯著提升反欺詐效率與風險定價精度，助力保險公司更精準識別風險、制定差異化承保策略；另一方面，算法偏見可能引發承保公平性爭議，數據隱私保護漏洞亦帶來合規風險。此外，區塊鏈與AI的技術融合，通過分布式存儲與加密機制增強數據安全性與透明度，但保險公司仍需構建完善的AI倫理框架與數據安全治理體系，在技術創新與合規要求間建立平衡，確保風險防控能力提升與合規管理要求的協同推進。

*以下專家之聲內容展示順序依照專家交流時間先后進行排列

歡迎關注艾瑞數智獲取更多內容