文 | 艾瑞咨询

卷首语：

在经济浪潮翻涌的当下，保险行业一边在传统业务的航道里稳健巡航，一边又在科技变革的浪尖上寻求突破。保险，这一守护经济安稳、传递风险温度的金融工具，正面临着数字化浪潮带来的全新命题。

市场竞争的加剧与客户需求的多元，编织成当代保险业的“转型图谱”。我们用传统模式维系着保障根基，却也在互联网冲击、客户体验诉求前，陷入“效率与温度如何兼得”的思索，本质上是在规模扩张与价值深耕的平衡中摸索前行，这不仅关乎企业发展的效能，更是影响千万家庭保障质感的社会性课题。

然而，当目光锚定科技前沿，一个深刻变革正在上演：AI正以系统性重塑者的姿态，重新定义保险行业的运行逻辑。它不再是概念宣讲里的“未来畅想”，而是通过智能算法、数据洞察，深度融入产品设计、服务流程、风险管控，实现科技赋能与保险初心的同频共振。这场变革的底层逻辑，是数字技术与金融服务的深度融合。

每一次基于大数据的精准风险定价，每一回借助智能交互完成的便捷理赔，都在重构大众对保险服务的认知范式。

当AI能够比人工更高效识别潜在风险，当算法可以为客户定制专属保障方案，如何在科技效率与人文关怀之间筑牢平衡支点，将成为贯穿保险AI时代的核心命题。我们期望行业各方，能在数字创新与保障本质的共鸣中，寻回保险“守护稳稳幸福”的初心，奔赴对行业高质量发展、对客户美好保障体验的深度追求。

核心摘要：

发展背景

• 市场规模：中国保险市场持续扩容，2026年原保费收入有望突破6.3万亿元，寿险、财产险、健康险等均呈增长态势。
• 科技投入：保险业科技投入持续高速增长，2025年总投入将突破670亿元，大数据、云、AI为主要投入领域。
• 技术价值：生成式AI有望为保险业带来700亿美元生产力提升，金融行业大模型落地加速，保险领域仍有广阔空间。
• 政策支持：多项政策鼓励保险业运用AI技术，推动智能化转型，为“保险+AI”模式筑牢发展根基。

保险行业AI应用场景

本报告第二章聚焦AI技术在保险业务的核心落地场景：

• 销售：由从单点工具转向全流程智能体系，实现客户获取、需求分析、产品推荐等环节的智能化，推动代理人向专业风险顾问转型。
• 核保：多技术融合实现全流程自动化，提升运营效率，强化风险控制，优化客户体验，推动模式创新。
• 理赔与后服务：全流程赋能理赔环节，提升效率、降低成本，同时在后服务环节实现客户保全、服务升级等，创造新的价值增长点。
• 办公助手：优化内部流程、整合信息资源、辅助决策制定，提升运营效率、管理效能，优化用户体验。

发展趋势

• 趋势1：保险业AI应用从单点工具性应用向集中化智能体中台转变，将从“效率工具”向“战略中枢”升级。
• 趋势2：AI驱动保险产品与服务深度融合，构建跨行业生态网络。
• 趋势3：AI在保险风控与合规领域的应用呈现“双面性”，帮助提升反欺诈效率与风险定价精度，同时带来合规挑战。

保险行业在粗放式增长与经营压力下亟需技术驱动转型。AI通过云计算、大数据、生成式模型等技术，重构保险价值链，从效率工具升级为战略中枢。政策支持与资本投入加速行业变革，2025年科技投入将突破670亿元，推动保险业迈向数智化时代。

中国保险市场规模

中国保险市场持续扩容，2026年有望突破6万亿大关

中国保险业原保费收入从2019年的4.3万亿元以6.0%的年复合增长率增至2024年的5.7万亿元。尽管2020-2022年受疫情冲击、渠道转型及利率波动等影响增速阶段性承压，但行业凭借长期韧性逐步调整。2023年后，伴随市场环境优化、消费者保障意识升级及产品创新提速，增长动能加速释放，2024年保费增速已回升至11.2%，预计2026年原保费收入将突破6.3万亿元。从结构看，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稳健增长，健康险及意外险在政策支持下贡献增量。未来，随着养老第三支柱深化，责任险、农业险等非车险业务扩张，以及科技赋能提效，行业将进一步释放潜力，助力民生保障与实体经济长期发展。

保险业迎来“保险+AI”数智化转型需求

生成式AI有望对保险业带来高达700亿美元的生产力提升

AI技术的迭代升级正重塑全球产业格局，其释放的市场价值潜力已形成广泛共识。面对AI技术革命，金融、医疗、制造等领域已全面布局，保险业作为典型的数据密集型行业更是战略核心区。根据麦肯锡测算，生成式AI将对保险业带来的生产力高达700亿美元，对与保险业密切相关的健康-康养行业带来的生产力高达2600亿美元。

政策鼓励保险业进行“AI+”数智化转型升级

保险行业政策助力数智化转型，鼓励使用AI技术

在金融科技浪潮奔涌之下，保险行业数字化转型进程提速，政策层面持续释放利好，为“保险+AI”模式筑牢发展根基。自2022年现象级生成式AI ChatGPT问世以来，政策迅速反应，在2022-2025年持续加码，鼓励保险业借势打造智慧金融新业态，推动智能化转型。在保险业务层面，政策推动保险业融入人工智能等技术，在营销、风控、投资等核心业务探索应用，提升经营管理水平，为保险业全业务链AI应用构建框架，赋能“AI+”转型，引领行业高质量发展。

中国保险业科技投入规模

保险业前沿技术投入热度持续

伴随疫情期间迫切催生的线上化诉求与业技融合效能的逐步显现，我国保险机构的数字化转型目标愈加明确，保险业科技投入呈现持续高速增长态势，其14.6%的年增速显著超越保险市场整体规模扩张水平，成为驱动行业转型升级的核心引擎。据测算，2025年行业科技总投入将突破670亿元，其中前沿技术研发板块表现突出，以22.5%的年均复合增长率持续扩容。从前沿技术投入结构来看，大数据、云、AI投入居多，随着AI技术迭代加速，未来AI与大数据结合将全面优化业务模式，推动行业数智化转型升级。

保险业积极拥抱“AI+”趋势

金融行业大模型加速落地，保险领域仍有广阔天地

AI技术的迭代升级正重塑全球产业格局，其释放的市场价值潜力已经成为社会共识。金融行业凭借数据富集、流程标准化等特性，在AI技术落地方面具备得天独厚的优势，已然成为“AI+”深度融合的前沿阵地。2024年金融行业大模型中标项目数量与金额均呈爆发式增长，从第一季度到第四季度，中标数量由8个激增至66个，披露金额从240万元跃升至13609万元，凸显AI在金融领域的渗透已进入加速扩散期。聚焦保险细分领域，保险业大模型中标项目数量占比12%、金额占比8%，相较银行等金融同业仍存显著差距，既反映当前技术应用深度不足，也预示通过算法优化与场景创新可释放的增量空间。

人工智能赋能保险行业诸多场景

AI在保险领域的应用覆盖全价值链

本研究关注中国保险行业中AI技术的应用现状及未来趋势，特别聚焦生成式AI对保险业数智化转型的推动。AI在保险领域是以数据驱动为核心、算法模型为工具的新型技术体系，通过机器学习（ML）、大语言模型（LLM）等技术，实现保险业务流程的自动化、决策的智能化与服务的个性化。其应用覆盖核保、理赔、风控、客户服务等保险全价值链，具备短周期、轻量化、强适配的特征，是保险业应对效率瓶颈与客户体验升级需求的关键技术路径。

保险AI产业图谱

当前，保险行业的AI应用已从概念验证转向规模化落地，其核心价值聚焦于降本增效的业务闭环构建。通过技术对传统流程的重构、数据驱动的决策优化以及智能化工具的部署，AI正在重塑保险价值链的每个环节，显著降低运营成本、提升服务效率，并为行业高质量发展注入动能。

AI在保险业务价值链中的应用

AI助力保险行业在投资与负债端降本增效

AI助力保险行业全面优化资产负债表，渗透保险价值链负债端与投资端核心业务全流程。负债端覆盖产品设计到运营管理各关键环节，借由AI技术优化流程、精准服务；投资端围绕资产配置、投后管理等全链条，以数据处理与智能模型辅助决策、管控风险。从行业实践看，AI助力险企在负债端提升需求洞察与服务效率，投资端加速数据处理、降低人工成本，虽大模型直接用于投资管理案例有限，但在投研分析等间接领域，技术融合已展现价值，驱动保险价值链降本增效、创新发展。

AI在保险中后台管理的应用

AI赋能保险中后台以风险管控、资源调度为基，构建智能决策新体系

保险中后台是支撑前端业务闭环的运营中枢，当前AI在保险中后台的应用集中于技术与业务场景的深度融合、风险防控的前置化布局以及决策支持的智能化升级，强调通过AI技术重构中后台的核心流程与规则体系。风险管控领域，AI突破传统抽样审计局限，通过知识图谱与实时计算技术实现风险的全链路穿透监测，将合规管理从人工解读升级为政策智能适配与动态响应，并使风险识别的精准度与响应速度实现质的飞跃；资源管理与决策支持方面，数据中台的智能化建设推动客户画像动态更新与资源配置优化，为业务决策提供更具前瞻性的支撑。

落地场景（一）：销售

AI驱动保险销售环节从传统的“人海战术”向精准化、智能化、个性化演进

保险销售的AI应用正从单点工具转向覆盖获客、需求分析、产品推荐到销售促成的全流程智能体系，其核心价值在于推动销售模式从传统的“产品推销”向基于客户需求的“全生命周期风险管理解决方案”转型。未来演进的关键在于生成式AI与垂直知识的融合将显著提升服务的个性化与精准度。同时，“人机协作”模式将重构销售角色，推动代理人向专业风险顾问转型，以AI增强其分析及服务能力。

落地场景（二）：核保

AI在核保环节的应用呈现多技术融合、数据驱动、全流程自动化的特点

落地场景（三）：理赔与后服务

提升理赔效率、降低运营成本的同时优化客户体验

AI在理赔场景中已实现从报案、查勘、定损到核赔、支付的全流程赋能，通过多模态识别、知识图谱、联邦学习等技术，提升理赔效率、降低运营成本并优化客户体验。在后服务环节，AI不仅推动了客户保全、服务升级的精准化，更通过生态协同构建了“保险+服务”的闭环，为保险公司创造新的价值增长点。

落地场景（四）：办公助手

聚焦企业内部运营效率提升与质量优化，核心价值在于解放人力资源

保险行业办公助手是指融合AI技术与自动化工具的内部办公支持系统，旨在优化保险公司内部流程、整合信息资源、辅助决策制定。办公助手场景主要聚焦于保险公司内部运营效率提升与质量优化，其核心价值在于解放人力资源，使员工能够从重复性、规则性工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的工作。目前保险办公助手主要涵盖内部流程自动化、信息整合分析、决策支持与风险控制等场景，助力保险企业实现人机协作，为客户提供更加优质的服务体验。

*以下案例展示顺序依照企业名称首字母进行排列

典型案例：i云保

i云保作为专注于赋能保险从业者的科技服务提供商，打破传统保险代理的“金字塔结构”，采用扁平化管理模式，结合AI技术实现从产品设计、营销推广、风险控制到客户服务的全链条赋能。在销售环节，i云保打造了“活水计划”、“恒星计划”、MPRC行销培训系统等创新的应用和培训体系，将科技覆盖代理人的售前、售中、售后和培训全过程，实现对保险销售行为的全流程数智化支持，持续提升保险代理人的专业性。

典型案例：平安人寿

作为保险业全链路智能化转型的标杆，平安人寿在2025年提出“S4C”理念，强调业科融合、创新协同，助力业务高质量发展。目前平安人寿通过垂域模型训练、多模态交互技术与隐私计算平台，实现从销售机器人、秒级核保到智能反欺诈的全流程改造，推动保险服务向“实时响应、精准定价、主动风控”的AI原生范式跃迁，为行业提供可复制的“技术-业务-生态”三位一体转型路径。

典型案例：商涌科技

商涌科技作为一家以数智医疗技术为核心的健康保险科技公司，基于AI智能体自我决策和无约束自学习推理平台形成智能决策闭环，集成大模型、深度学习、知识图谱、联邦学习等技术，结合专业的医疗健康管理能力，推动商保从单一的理赔支付向主动的生命健康管理转变，有效提高患者生命健康质量、降低医疗成本。目前已与百余家保险公司及平台建立合作关系，累计服务500多款人身险产品，为超过8000万人提供健康险全生命周期管理服务。

典型案例：众安信科

作为国内领先的保险数智化转型服务商，众安信科自2023年起深耕AI大模型在保险行业的落地实践，构建了覆盖保前、保中、保后及中后台管理的全链路AI应用体系。通过产品开发助手、销售机器人、智能核保辅助、理赔欺诈识别、数字人营销等核心能力模块，结合知识工程、提示词优化及模型微调等技术手段，实现从营销获客、核保出单到客户服务的全流程智能化改造，助力保险企业降本增效的同时，推动行业向“AI原生”阶段进阶。

当前，保险行业的AI应用将突破单点工具的局限，正从效率优化向价值创造跃迁，从业务流程改造向战略模式重构升级。这一趋势的核心逻辑在于：技术能力的集中化整合、业务场景的深度协同、生态边界的持续扩展，以及风险与合规的动态平衡。

从单点工具性应用向集中化智能体中台转变

保险业AI应用将从“效率工具”向“战略中枢”升级

保险行业AI应用正经历从分散的单点工具应用向集中化智能体中台的结构性升级。生成式AI技术推动机器学习、自然语言处理、知识图谱等能力整合，形成覆盖全业务流程的智能决策中枢。中台化设计通过标准化接口和模块化架构，使AI能力灵活注入核保、理赔、客服等环节，同时实现数据反哺模型优化，形成良性循环。这一升级将标志AI从“效率工具”向“战略中枢”的质变，降低技术成本并实现深度业务协同。

行业生态从产品销售到“保险+服务”融合

AI驱动保险产品与服务深度融合，构建跨行业生态网络

AI技术推动保险业从传统“产品销售”模式向“保险+服务”生态化转型。保险产品与健康管理、风险预防等服务深度融合，客户黏性与长期价值显著提升。同时，保险企业通过AI技术与医疗、养老、汽车等领域服务商建立连接，构建跨行业服务生态。这一变革使保险企业从“保费收取者”转变为“综合服务提供商”，创造新的价值增长点。

AI在保险风控与合规领域的应用呈现“双面性”

AI帮助提升反欺诈效率与风险定价精度，同时带来合规挑战

在保险风险防控与合规管理领域，AI技术的应用呈现双重影响。一方面，多维度数据整合与算法优化显著提升反欺诈效率与风险定价精度，助力保险公司更精准识别风险、制定差异化承保策略；另一方面，算法偏见可能引发承保公平性争议，数据隐私保护漏洞亦带来合规风险。此外，区块链与AI的技术融合，通过分布式存储与加密机制增强数据安全性与透明度，但保险公司仍需构建完善的AI伦理框架与数据安全治理体系，在技术创新与合规要求间建立平衡，确保风险防控能力提升与合规管理要求的协同推进。

*以下专家之声内容展示顺序依照专家交流时间先后进行排列