人工智能促进保险业高质量发展的路径研究
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2026-06-02
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人工智能促进保险业高质量发展的路径研究
华泰人寿江苏分公司
一、引言
随着生成式 AI 技术的突破性发展，全球保险业正经历从数
字化到智能化的深度转型。麦肯锡 2026 年报告显示，84%的大
型健康保险公司已将 AI嵌入核心运营流程，代理型 AI 的兴起
使保险服务从碎片化辅助转向端到端全流程自动化。中国人寿
等头部企业通过大后台+小前端布局，实现核保核赔数字化替
代率 99%的突破，印证了 AI 技术对行业效率的提升作用。然而，
行业转型过程中仍存在结构性矛盾：国际领先大模型使用成本
高昂与中小模型性能不足的两难选择，保险专业知识与 AI 模型
融合不深导致的不对口问题，数据孤岛引发的模型偏见放大效
应，同时存在懂保险不懂技术、懂技术不懂保险的人才断层问
题。这些问题导致 AI 在保险领域的应用多集中于智能客服等低
价值环节，核心业务赋能不足。在此背景下，探索人工智能促
进保险业高质量发展的有效路径，成为破解行业转型困境的关
键命题。
二、人工智能在保险业应用的现状
应用范围持续拓展。AI 技术已覆盖保险销售、核保、理赔、
风控、客服等全业务链条。销售环节通过智能推荐算法实现产
品精准营销；核保环节 AI 模型替代人工完成标准化核保流程；
理赔环节自动化理赔系统大幅提升赔付时效；风控环节反欺诈
反洗钱模型构建全方位风险防线。技术应用层次提升。从传统
的预测分析 AI到生成式 AI，再到当前的代理型 AI，保险行业
AI应用层次不断提升。代理型 AI 能够自主管理端到端工作流，
实现从客户咨询、风险评估到保单生成的全流程自动化，成为
行业技术应用的新趋势。参与主体多元化。除传统保险机构外，
科技公司、保险科技平台纷纷参与 AI+保险生态构建。头部保
险机构如中国人寿自主研发AI 模型，同时私有化部署国产开
源大模型；中小保险机构通过调用第三方API 服务、采购专业
解决方案快速引AI 能力；水滴保等平台则聚焦 AI 在消费者保
护、反黑产等领域的应用。
三、人工智能在保险业应用的成效
一是服务效率显著提升。AI 技术的应用缩短了保险业务办
理时间。核保环节，专业风险工程的报价时间从一个月缩短至
数天；理赔环节，中国人寿通过 AI 大模型应用实现赔付时效大
幅缩短，门诊直赔服务实现秒级结案；客服环节，智能客服解
决了80%以上的常规咨询，大幅提升服务响应速度。二是经营
成本有效降低。流程自动化减少了人工依赖，降低了运营成本。
GEICO 通过AI 转型与成本削减，每年节省20 亿美元；水滴
保通过AI 模型实现黑产精准识别，减少了非法退保带来的损
失。三是风险管控能力增强。AI 反欺诈模型有效防范了保险欺
诈行为。水滴保的反黑产监督模型成功识别疑似代理退保异常
行为，配合公安机关侦破保险黑产案件，抓获犯罪嫌疑人30 余
人。四是客户体验持续优化。全渠道服务体系与个性化产品供
给提升了客户满意度。中国人寿寿险 App注册用户达1.6亿，
月活用户突破 1100万；AI 配售助理帮助经纪人实时匹配客户
需求与保险公司偏好，降低50%客户流失率。
四、人工智能在保险业应用的瓶颈
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技术层面成本与性能的双重制约。国际领先商业化大模型
性能优越但使用成本高昂，中小保险机构难以承受；而性能较
弱的中小模型无法满足核保定价、理赔反欺诈等核心场景的专
业需求。开源模型虽为行业提供了新路径，但在保险专业知识
融合方面仍存在不足。
数据层面质量与流通的双重障碍。保险业数据生态存在结
构性缺陷，部门壁垒与行业协同不足导致数据孤岛现象突出，
影响模型训练效果。同时，数据质量参差不齐，部分数据缺乏
标准化格式，进一步制约 AI模型的准确性。
人才层面复合型人才短缺。传统保险从业者缺乏机器学习
实操能力，难以将核保规则等专业知识转化为模型参数；人工
智能技术人员对保险业务认知不足，导致模型与实务需求存在
偏差。人才断层现象严重制约了AI技术在保险领域的深度应用。
伦理层面算法公平与人文关怀的缺失。AI 算法的黑箱特性
摘要：
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人工智能促进保险业高质量发展的路径研究华泰人寿江苏分公司一、引言随着生成式AI技术的突破性发展，全球保险业正经历从数字化到智能化的深度转型。麦肯锡2026年报告显示，84%的大型健康保险公司已将AI 嵌入核心运营流程，代理型AI的兴起使保险服务从碎片化辅助转向端到端全流程自动化。中国人寿等头部企业通过大后台+小前端布局，实现核保核赔数字化替代率99%的突破，印证了AI技术对行业效率的提升作用。然而，行业转型过程中仍存在结构性矛盾：国际领先大模型使用成本高昂与中小模型性能不足的两难选择，保险专业知识与AI模型融合不深导致的不对口问题，数据孤岛引发的模型偏见放大效应，同时存在懂保险不懂技术、懂技术...
