艾瑞咨询：
《2025年保险行业AI应用全景洞察报告-保险业数智化转型与未来展望》
（完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容
下载方式见文末
艾瑞咨询：
艾瑞咨询发布的《2025 年保险行业 AI 应用全景洞察报告 - 保险业数智化转型与未来展望》，从发展背景、核心应用场景、典型案例、未来趋势及专家观点五大维度，系统剖析 AI 技术对保险行业的重构价值，为行业数智化转型提供全景指南。
一、保险 AI 发展背景：市场、政策与技术三重驱动
（一）市场规模持续扩容，科技投入高速增长
- 保险市场稳步增长
2024 年中国保险业原保费收入达 5.7 万亿元，2019-2024 年复合增长率 6.0%，预计 2026 年突破 6.3 万亿元。分险种看，寿险依托储蓄需求保持核心地位，财产险受益于新能源车险渗透率提升，健康险在政策支持下贡献增量，为 AI 应用提供广阔业务场景。 - 科技投入突破临界点
保险业科技投入年增速 14.6%（远超行业整体增速），2025 年总投入将达 670 亿元，其中前沿技术（AI、大数据、云）投入年均复合增长率 22.5%，AI 与大数据融合成为核心方向，2029 年 AI 单项投入预计超 150 亿元，技术基建逐步完善。
（二）政策与技术价值双重赋能
- 政策持续加码 “保险 + AI”
2022-2025 年，《金融科技发展规划》《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》等政策相继出台，明确鼓励 AI 在保险营销、风控、理赔等全业务链应用，为技术落地提供合规框架与方向指引。 - 生成式 AI 释放千亿级价值
据麦肯锡测算，生成式 AI 可为保险业带来 700 亿美元生产力提升，主要集中在流程自动化、精准风控、个性化服务等领域；金融行业大模型落地加速，2024 年中标项目数量从 Q1 的 8 个增至 Q4 的 66 个，但保险领域占比仅 12%（金额占比 8%），相较银行仍有显著增量空间。
二、保险 AI 核心应用场景：覆盖全价值链，聚焦降本增效
AI 技术以 “数据驱动 + 算法模型” 为核心，覆盖保险销售、核保、理赔、办公助手四大核心场景，实现从 “效率工具” 到 “业务重构” 的价值跃迁。
（一）销售：从 “人海战术” 到 “精准化智能体系”
AI 推动销售全流程升级，核心是实现 “产品推销” 向 “风险管理解决方案” 转型：
- 客户获取
：通过联邦学习打破数据孤岛，结合自然语言处理精准识别客户意图，VR/AR 技术创新触达方式，提升获客精准度； - 产品推荐
：多模态技术（语音语义识别、图像分析）整合客户多维信息，动态风险建模实现 “一人一方” 方案设计，智能体辅助销售人员匹配产品； - 代理人赋能
：智能陪练、知识库系统快速提升代理人专业能力，智能话术生成、决策辅助工具优化沟通效率，推动代理人向 “专业风险顾问” 转型。
（二）核保：多技术融合实现 “全流程自动化”
AI 通过技术整合解决传统核保 “效率低、风险难控” 痛点：
- 资料采集与解析
：移动端智能交互支持语音 / 视频上传，OCR 技术自动解析医疗票据、手写病历等非结构化数据，提取关键信息并转化为结构化输入； - 风险评估与决策
：对健康体投保等标准化案例实现 “分钟级全自动核保”，复杂案例（如慢性病患者）采用 “AI 风险评分 + 核保员决策” 的人机协同模式，动态风险画像结合智能穿戴数据（心率、运动步数）实现从 “静态评估” 到 “动态预警” 升级； - 合规与欺诈防控
：知识图谱分析客户关联关系，语音情绪识别捕捉投保异常（语言迟疑、逻辑矛盾），自动校验监管规则，降低合规风险。
（三）理赔与后服务：全流程赋能 + 生态价值延伸
- 理赔环节
：AI 重构 “报案 - 查勘 - 定损 - 核赔 - 支付” 全流程
报案：语音识别自动提取事故关键信息（类型、损伤位置），生成结构化报告； 查勘：5G + 计算机视觉实现远程实时查勘，像素级识别百余种损伤类型； 定损：OCR 转化纸质凭证，深度学习模型自动估算损失金额； 核赔与支付：知识图谱匹配保险条款，区块链智能合约自动审核并支付赔款，实现 “无感理赔”（如打通医保商保数据，就诊结算瞬间完成赔付计算）。
（四）办公助手：优化内部运营，解放人力资源
聚焦保险公司内部流程自动化与决策支持，核心场景包括：
- 文档处理
：智能解析保单、合同等文档，自动生成 / 优化文书，实现知识沉淀与快速检索； - 会议管理
：智能议程规划、实时多语言翻译、自动生成会议纪要，降低协调成本； - 数据分析与合规
：ChatBI 辅助销售预测、动态定价，智能合同审查、监管报告自动生成，减少人工失误，提升管理效能。
三、典型案例：行业实践与技术落地范式
（一）i 云保：赋能代理人的 “全链条 AI 工具”
作为保险科技服务商，i 云保通过 AI 技术打破传统代理 “金字塔结构”：
销售支持：输入产品卖点即可生成朋友圈、社群等多场景营销文案，智能核保缩短周期、减少客户流失； 获客匹配：云图数据中台结合协同过滤模型，精准匹配客户与代理人，提升获客效率； 代理人培训：MPRC 行销培训系统、“恒星计划” 等课程，助力代理人掌握数字化工具，从 “销售” 向 “专业服务” 转型。
（二）平安人寿：全链路智能化转型标杆
提出 “S4C” 理念（业科融合、创新协同），构建 “三层 AI 架构”（通用大模型 + 垂直知识库 + 场景化应用）：
技术基建：隐私计算平台打通金融、医疗、政府数据壁垒，多模态交互技术提升服务实时性； 业务落地：“111 极速赔” 实现分钟级理赔，AI 反欺诈系统通过知识图谱识别代理退保风险，代理人 AskBob 工具优化展业效率； 生态拓展：“保险 + 医疗”“保险 + 健康管理” 重构产品逻辑，形成 “技术 - 业务 - 生态” 三位一体转型路径。
（三）商涌科技：健康险领域的 “AI 风控与服务”
聚焦健康险全生命周期管理，集成大模型、知识图谱等技术：
风控洞察：千万级病例数据库 + AI 分型建模，量化带病体风险，某保单参保率超预期 240%； 理赔垫付：AI 预测住院费用与路径，自动化处理理赔材料，降低保险公司成本； 价值医疗：全病程管理 AI 模型实现诊疗纠偏、用药安全评估（如个性化代谢模型），提升患者健康质量，减少医疗费用。
（四）众安信科：保险全链路 AI 应用体系
构建 “模型层 + 智能体中台” 架构，覆盖保前至中后台：
保前：AI 电销、数字人营销生成素材，智能产品推荐匹配客户需求； 保中：智能核保辅助识别非结构化信息，AI 客服整合多渠道入口； 保后与中后台：理赔欺诈识别模型控制风险，ChatBI 辅助经营分析，IT 研发运维自动化降低成本，计划未来 2-5 年探索 “超级智能体” 自主决策能力。
四、未来趋势：从效率优化到战略重构
（一）趋势 1：AI 应用向 “集中化智能体中台” 升级
生成式 AI 推动机器学习、NLP 等能力整合，打破系统孤岛，形成覆盖全业务的 “智能决策中枢”。通过标准化接口与模块化设计，AI 能力可灵活注入核保、理赔等环节，同时数据反哺模型优化，实现 “一次训练、多场景复用”，标志 AI 从 “工具” 向 “战略中枢” 质变。
（二）趋势 2：“保险 + 服务” 生态化融合
AI 驱动保险与医疗、养老、汽车等领域深度协同：
产品层面：健康险与 AI 健康管家结合，提供慢病管理、饮食建议；车险与车辆传感器数据联动，动态调整保费； 生态层面：与医疗机构合作提供在线问诊，与养老机构构建 “保险 + 养老 + 智能家居” 方案，区块链技术促进跨行业数据共享，提升生态效率。
（三）趋势 3：风控合规的 “双面性” 与平衡挑战
- 机遇
：多维度数据整合提升反欺诈精度（如社交网络 + 地理位置数据），AI 推动合规从 “被动审核” 向 “主动风控” 转型，区块链增强数据安全与透明度； - 挑战
：算法偏见可能引发承保公平性争议，数据隐私保护漏洞存在合规风险，监管规则滞后于技术创新； - 应对
：构建 AI 伦理框架与数据安全机制，在技术创新与合规要求间建立平衡，确保服务公平、透明。
五、专家观点：行业痛点与未来方向
（一）商涌科技邢静：健康险 “蓝海市场” 与核心挑战
价值潜力：AI 可量化个体医疗风险，将超半数 “不可保人群” 纳入承保范围，开拓新市场； 现存痛点：数据质量与标准化不足（异构数据影响模型准确性）、AI 决策不可解释性导致信任问题、中小公司数据积累不足制约垂类模型开发； 实践方向：通过风控洞察、理赔垫付、价值医疗三大 AI 产线，实现医疗风险量化与费用优化。
（二）众安保险鞠君良：超级智能体与场景深化
行业现状：AI 应用覆盖全价值链，但头部与中小公司效果差异显著（线下为主公司提效有限）； 未来趋势：2-5 年或出现 “超级智能体”（自主决策、自我迭代），核保理赔智能化、复杂险种智能体构建成重点，健康险向 “预防性保险” 转型； 众安布局：短期优化数字人、拓展办公自动化，中期提升术后管理 AI 准确率，长期探索超级智能体与 AI 原生平台。
六、核心结论
AI 正推动保险行业从 “粗放式增长” 向 “数智化精细运营” 转型，其价值已从 “降本增效” 延伸至 “业务重构与生态拓展”。当前行业虽面临数据质量、算法公平性、监管适配等挑战，但随着智能体中台建设、跨行业生态融合及合规机制完善，AI 将成为保险企业的 “战略中枢”。未来，具备 “技术整合能力 + 场景深耕意识” 的企业，将在 “保险 + AI” 浪潮中占据先机，实现从 “保费收取者” 到 “综合服务提供商” 的转型。
