| S/N | 企業(yè) | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 眾安保險 | AI中臺“眾有靈犀”應用賦能 |
| 2 | 中國平安 | 銷售、核保、理賠、客服 |
| 3 | 螞蟻保 | 智能保險服務開放平臺“蟻橋” |
| 4 | 中國人壽 | 智能核保、營銷員培訓、辦公協(xié)同 |
| 5 | 棧略數(shù)據(jù) | “RPA+AI”一站式智能風控服務平臺 |
| 6 | 車車科技 | 智能理賠、智能客服、協(xié)助定價 |
| 7 | 中國人保 | 代理人賦能、智能客服 |
| 8 | 元保 | 用戶全周期服務引擎 |
| 9 | 泰康集團 | 保險提效、醫(yī)養(yǎng)融合 |
| 10 | 騰訊微保 | “保險幫手”數(shù)字化服務體系 |
| 11 | 中國太保 | 代理人賦能、智能客服、智能風控 |
| 12 | 水滴 | 水守AI保險專家 |
| 13 | i云保 | 代理人賦能 |
| 14 | 循環(huán)智能 | 會話分析洞察/客戶洞察、智能合規(guī)質(zhì)檢 |
| 15 | 新華保險 | 代理人賦能、內(nèi)勤辦公、智能客服 |
| 16 | 大童保險服務 | 智能服務體“AI童” |
| 17 | 商涌科技 | 全生命周期健康管理人工智能平臺 |
| 18 | 信美相互 | 信美Chat-Trust3.0 |
| 19 | 陽光保險 | 代理人賦能、智能客服 |
| 20 | 明亞保險經(jīng)紀 | AI助手“小亞” |
| 21 | 保險極客 | GIDE數(shù)智化團險整體解決方案 |
| 22 | 慧擇 | 小馬理賠AI智能體 |
| 23 | 南燕集團 | 健康險全流程深度應用 |
| 24 | 小雨傘 | 智能咨詢顧問、AICS理算系統(tǒng) |
| 25 | 泛華保險服務 | AI保險銷售助理“度曉?！?/td> |
| 26 | 力碼科技 | 保險AI SaaS |
| 27 | 眾惠相互 | “智惠賠”平臺 |
| 28 | 保準牛 | “神盾”風控系統(tǒng) |
| 29 | 優(yōu)保聯(lián) | 全域保險智能云平臺領跑者 |
| 30 | 星火保 | 智能投放系統(tǒng) |
| 2025.08 DBC/CIW/eNet16 | ||
邁入深水區(qū)
當前，人工智能正在重塑保險行業(yè)的價值鏈，從底層技術架構到商業(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，進入系統(tǒng)性重構的深水區(qū)。
以技術視角切入，AI在保險領域的應用已形成三大核心場景：銷售與客戶服務的精準化、核保理賠的智能化、以及風險控制與合規(guī)。
在銷售環(huán)節(jié)，AI可實現(xiàn)客戶畫像分析、需求精準匹配、個性化產(chǎn)品推薦，推動代理人從銷售向“專業(yè)風險顧問”轉型。在核保領域，OCR識別與機器學習的融合使復雜案件處理效率得到極大提升；理賠環(huán)節(jié)的圖像識別與多模態(tài)評估技術，則讓保險公司理賠平均處理時長進一步壓縮。這些案例表明，AI正通過流程優(yōu)化與決策升級，推動保險服務從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉型。
在政策層面，2024年《政府工作報告》與《國務院關于加強監(jiān)管防范風險 推動保險業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》均將人工智能作為保險行業(yè)轉型升級的戰(zhàn)略抓手，明確提出在營銷服務、風險管理和投資管理三大核心場景加快技術應用。同時，監(jiān)管框架也在同步完善，以2024年互聯(lián)網(wǎng)財產(chǎn)險新規(guī)的出臺為標志，監(jiān)管部門通過建立技術應用負面清單、強化算法備案機制等舉措，既為AI創(chuàng)新劃定安全邊界，又為技術落地提供制度保障。
從市場投入維度看，中國保險科技投資呈現(xiàn)加速增長態(tài)勢，2025年行業(yè)投入規(guī)模將突破670億元，其中大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能三大技術方向占據(jù)主要的投入比重。這種政策引導與市場驅(qū)動的雙重作用，不僅為保險業(yè)技術迭代構建了穩(wěn)定的資金池，更通過相對開放的創(chuàng)新機制，為AI技術在核保定價、理賠評估等高敏感場景的應用提供了實驗場域。
痛點與挑戰(zhàn)
在行業(yè)應用百花齊放的同時，具體實踐依然面臨多重結構性挑戰(zhàn)。
從實踐層面看，數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量瓶頸是首要難題：中小險企普遍受限于數(shù)據(jù)孤島和碎片化特征。以新能源車險領域為例，據(jù)相關統(tǒng)計，目前超過80%的行車數(shù)據(jù)被車企壟斷，形成了典型的“數(shù)據(jù)孤島”，導致中小險企在風控模型的建立上困難重重，面臨精準定價等諸多難題。而大型險企雖然具備一定的數(shù)據(jù)資源，但跨業(yè)務系統(tǒng)的異構數(shù)據(jù)標準化程度低，難以支撐大模型的高效訓練。更值得關注的是，保險業(yè)涉及大量敏感信息，如健康、財務數(shù)據(jù)等。AI處理信息的過程存在著泄露風險。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，技術成熟度與成本壓力正在形成雙重制約。生成式AI在核保、理賠等場景的應用目前仍處于概念驗證階段，目前規(guī)模化落地較少。而且垂直領域大模型的訓練成本高昂，中小險企受限于算力投入，多采用開源模型微調(diào)策略，但由此產(chǎn)生的模型漂移問題使業(yè)務穩(wěn)定性受限。此外，更深層次的矛盾在于組織能力與人才儲備的滯后。隨著保險行業(yè)對復合型人才（既懂精算/風險管理又精通AI技術）的需求激增，多數(shù)公司現(xiàn)有團隊中具備AI工程化經(jīng)驗的比例嚴重不足，且傳統(tǒng)保險機構的科層制文化與AI敏捷開發(fā)模式存在沖突，還需進一步調(diào)整與優(yōu)化。
面對這些挑戰(zhàn)，破局路徑呈現(xiàn)出雙軌并行的特征。一方面，聯(lián)邦學習與隱私計算技術正在破解數(shù)據(jù)壁壘。聯(lián)邦學習可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練，保護了數(shù)據(jù)隱私。另一方面，輕量化模型與邊緣計算結合，使中小險企理賠Agent部署成本進一步降低。值得關注的是，頭部企業(yè)正通過API開放平臺構建行業(yè)級AI能力共享網(wǎng)絡。，而創(chuàng)新型險企則聚焦“保險+健康管理”場景，生態(tài)協(xié)同成為關鍵突破口。
結語
毫無疑問，未來保險行業(yè)競爭焦點將轉向生態(tài)協(xié)同與價值閉環(huán)構建。AI大模型的應用正從“工具替代”向“價值共生”演進，保險行業(yè)需從成本中心向數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營者轉型。
隨著實時行為數(shù)據(jù)流的動態(tài)風險定價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蕾嚰夹g架構的持續(xù)進化，以及監(jiān)管框架與商業(yè)倫理的同步革新。在此過程中，險企需在技術創(chuàng)新、數(shù)據(jù)治理與生態(tài)協(xié)作間找到平衡點，方能在AI驅(qū)動的行業(yè)變革中占據(jù)先機。
（文/比克）
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