| S/N | 企業(yè) | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 眾安保險(xiǎn) | AI中臺(tái)“眾有靈犀”應(yīng)用賦能 |
| 2 | 中國(guó)平安 | 銷(xiāo)售、核保、理賠、客服 |
| 3 | 螞蟻保 | 智能保險(xiǎn)服務(wù)開(kāi)放平臺(tái)“蟻橋” |
| 4 | 中國(guó)人壽 | 智能核保、營(yíng)銷(xiāo)員培訓(xùn)、辦公協(xié)同 |
| 5 | 棧略數(shù)據(jù) | “RPA+AI”一站式智能風(fēng)控服務(wù)平臺(tái) |
| 6 | 車(chē)車(chē)科技 | 智能理賠、智能客服、協(xié)助定價(jià) |
| 7 | 中國(guó)人保 | 代理人賦能、智能客服 |
| 8 | 元保 | 用戶(hù)全周期服務(wù)引擎 |
| 9 | 泰康集團(tuán) | 保險(xiǎn)提效、醫(yī)養(yǎng)融合 |
| 10 | 騰訊微保 | “保險(xiǎn)幫手”數(shù)字化服務(wù)體系 |
| 11 | 中國(guó)太保 | 代理人賦能、智能客服、智能風(fēng)控 |
| 12 | 水滴 | 水守AI保險(xiǎn)專(zhuān)家 |
| 13 | i云保 | 代理人賦能 |
| 14 | 循環(huán)智能 | 會(huì)話(huà)分析洞察/客戶(hù)洞察、智能合規(guī)質(zhì)檢 |
| 15 | 新華保險(xiǎn) | 代理人賦能、內(nèi)勤辦公、智能客服 |
| 16 | 大童保險(xiǎn)服務(wù) | 智能服務(wù)體“AI童” |
| 17 | 商涌科技 | 全生命周期健康管理人工智能平臺(tái) |
| 18 | 信美相互 | 信美Chat-Trust3.0 |
| 19 | 陽(yáng)光保險(xiǎn) | 代理人賦能、智能客服 |
| 20 | 明亞保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì) | AI助手“小亞” |
| 21 | 保險(xiǎn)極客 | GIDE數(shù)智化團(tuán)險(xiǎn)整體解決方案 |
| 22 | 慧擇 | 小馬理賠AI智能體 |
| 23 | 南燕集團(tuán) | 健康險(xiǎn)全流程深度應(yīng)用 |
| 24 | 小雨傘 | 智能咨詢(xún)顧問(wèn)、AICS理算系統(tǒng) |
| 25 | 泛華保險(xiǎn)服務(wù) | AI保險(xiǎn)銷(xiāo)售助理“度曉?！?/td> |
| 26 | 力碼科技 | 保險(xiǎn)AI SaaS |
| 27 | 眾惠相互 | “智惠賠”平臺(tái) |
| 28 | 保準(zhǔn)牛 | “神盾”風(fēng)控系統(tǒng) |
| 29 | 優(yōu)保聯(lián) | 全域保險(xiǎn)智能云平臺(tái)領(lǐng)跑者 |
| 30 | 星火保 | 智能投放系統(tǒng) |
| 2025.08 DBC/CIW/eNet16 | ||
邁入深水區(qū)
當(dāng)前，人工智能正在重塑保險(xiǎn)行業(yè)的價(jià)值鏈，從底層技術(shù)架構(gòu)到商業(yè)模式創(chuàng)新，其滲透深度與影響力已超越初期工具替代階段，進(jìn)入系統(tǒng)性重構(gòu)的深水區(qū)。
以技術(shù)視角切入，AI在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用已形成三大核心場(chǎng)景：銷(xiāo)售與客戶(hù)服務(wù)的精準(zhǔn)化、核保理賠的智能化、以及風(fēng)險(xiǎn)控制與合規(guī)。
在銷(xiāo)售環(huán)節(jié)，AI可實(shí)現(xiàn)客戶(hù)畫(huà)像分析、需求精準(zhǔn)匹配、個(gè)性化產(chǎn)品推薦，推動(dòng)代理人從銷(xiāo)售向“專(zhuān)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)顧問(wèn)”轉(zhuǎn)型。在核保領(lǐng)域，OCR識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)的融合使復(fù)雜案件處理效率得到極大提升；理賠環(huán)節(jié)的圖像識(shí)別與多模態(tài)評(píng)估技術(shù)，則讓保險(xiǎn)公司理賠平均處理時(shí)長(zhǎng)進(jìn)一步壓縮。這些案例表明，AI正通過(guò)流程優(yōu)化與決策升級(jí)，推動(dòng)保險(xiǎn)服務(wù)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。
在政策層面，2024年《政府工作報(bào)告》與《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)監(jiān)管防范風(fēng)險(xiǎn) 推動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見(jiàn)》均將人工智能作為保險(xiǎn)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的戰(zhàn)略抓手，明確提出在營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理和投資管理三大核心場(chǎng)景加快技術(shù)應(yīng)用。同時(shí)，監(jiān)管框架也在同步完善，以2024年互聯(lián)網(wǎng)財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)新規(guī)的出臺(tái)為標(biāo)志，監(jiān)管部門(mén)通過(guò)建立技術(shù)應(yīng)用負(fù)面清單、強(qiáng)化算法備案機(jī)制等舉措，既為AI創(chuàng)新劃定安全邊界，又為技術(shù)落地提供制度保障。
從市場(chǎng)投入維度看，中國(guó)保險(xiǎn)科技投資呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2025年行業(yè)投入規(guī)模將突破670億元，其中大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能三大技術(shù)方向占據(jù)主要的投入比重。這種政策引導(dǎo)與市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的雙重作用，不僅為保險(xiǎn)業(yè)技術(shù)迭代構(gòu)建了穩(wěn)定的資金池，更通過(guò)相對(duì)開(kāi)放的創(chuàng)新機(jī)制，為AI技術(shù)在核保定價(jià)、理賠評(píng)估等高敏感場(chǎng)景的應(yīng)用提供了實(shí)驗(yàn)場(chǎng)域。
痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)
在行業(yè)應(yīng)用百花齊放的同時(shí)，具體實(shí)踐依然面臨多重結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。
從實(shí)踐層面看，數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量瓶頸是首要難題：中小險(xiǎn)企普遍受限于數(shù)據(jù)孤島和碎片化特征。以新能源車(chē)險(xiǎn)領(lǐng)域?yàn)槔?，?jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，目前超過(guò)80%的行車(chē)數(shù)據(jù)被車(chē)企壟斷，形成了典型的“數(shù)據(jù)孤島”，導(dǎo)致中小險(xiǎn)企在風(fēng)控模型的建立上困難重重，面臨精準(zhǔn)定價(jià)等諸多難題。而大型險(xiǎn)企雖然具備一定的數(shù)據(jù)資源，但跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，難以支撐大模型的高效訓(xùn)練。更值得關(guān)注的是，保險(xiǎn)業(yè)涉及大量敏感信息，如健康、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。AI處理信息的過(guò)程存在著泄露風(fēng)險(xiǎn)。即使采用私有化部署的大模型，由于仍需聯(lián)網(wǎng)，也難以完全保證數(shù)據(jù)安全。
與此同時(shí)，技術(shù)成熟度與成本壓力正在形成雙重制約。生成式AI在核保、理賠等場(chǎng)景的應(yīng)用目前仍處于概念驗(yàn)證階段，目前規(guī)?；涞剌^少。而且垂直領(lǐng)域大模型的訓(xùn)練成本高昂，中小險(xiǎn)企受限于算力投入，多采用開(kāi)源模型微調(diào)策略，但由此產(chǎn)生的模型漂移問(wèn)題使業(yè)務(wù)穩(wěn)定性受限。此外，更深層次的矛盾在于組織能力與人才儲(chǔ)備的滯后。隨著保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)復(fù)合型人才（既懂精算/風(fēng)險(xiǎn)管理又精通AI技術(shù)）的需求激增，多數(shù)公司現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)中具備AI工程化經(jīng)驗(yàn)的比例嚴(yán)重不足，且傳統(tǒng)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的科層制文化與AI敏捷開(kāi)發(fā)模式存在沖突，還需進(jìn)一步調(diào)整與優(yōu)化。
面對(duì)這些挑戰(zhàn)，破局路徑呈現(xiàn)出雙軌并行的特征。一方面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算技術(shù)正在破解數(shù)據(jù)壁壘。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練，保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私。另一方面，輕量化模型與邊緣計(jì)算結(jié)合，使中小險(xiǎn)企理賠Agent部署成本進(jìn)一步降低。值得關(guān)注的是，頭部企業(yè)正通過(guò)API開(kāi)放平臺(tái)構(gòu)建行業(yè)級(jí)AI能力共享網(wǎng)絡(luò)。，而創(chuàng)新型險(xiǎn)企則聚焦“保險(xiǎn)+健康管理”場(chǎng)景，生態(tài)協(xié)同成為關(guān)鍵突破口。
結(jié)語(yǔ)
毫無(wú)疑問(wèn)，未來(lái)保險(xiǎn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)將轉(zhuǎn)向生態(tài)協(xié)同與價(jià)值閉環(huán)構(gòu)建。AI大模型的應(yīng)用正從“工具替代”向“價(jià)值共生”演進(jìn)，保險(xiǎn)行業(yè)需從成本中心向數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)者轉(zhuǎn)型。
隨著實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與全生命周期健康管理成為可能，行業(yè)終極形態(tài)或?qū)⒁蕾?lài)技術(shù)架構(gòu)的持續(xù)進(jìn)化，以及監(jiān)管框架與商業(yè)倫理的同步革新。在此過(guò)程中，險(xiǎn)企需在技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)治理與生態(tài)協(xié)作間找到平衡點(diǎn)，方能在AI驅(qū)動(dòng)的行業(yè)變革中占據(jù)先機(jī)。
（文/比克）
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