AI赋能保险业：三大路径助企业战略升级

随着2025年DeepSeek在中国市场的强势“出圈”，人工智能（AI）热潮进一步席卷而来，不仅极大激发了中国科技产业的创新活力，也为传统行业注入了全新的想象空间。对于正处于深化转型与结构重塑关键阶段的中国保险业而言，AI技术革新也孕育着重塑竞争格局、推动高质量发展的战略性契机。对于中国险企来说，如何有效把握技术变革契机，将这一颠覆性技术转化为实际业务价值？这一命题亟待行业深入探索与实践。

AI在各行各业引发的热议远超过其创造的实际价值，在保险行业也是如此。大量的早期演示和概念验证显示出AI在变革保险公司运作方式上蕴藏着巨大潜力，但是，许多试点项目未能达到预期效果，规模化应用也面临诸多挑战，这不禁让人质疑AI在早期阶段能否投入实际应用。随着生成式AI和近期兴起的AI智能体等AI技术迅猛发展，不确定性进一步加剧，观望情绪蔓延。一些公司董事会和管理层选择积极推进相关举措，而另一些公司在成果未明之际选择审慎行事，这也在情理之中。对多数保险公司而言，当前亟待解答的核心问题仍然是：这项颠覆性新技术在当下及未来数年内，究竟能在哪些环节、以何种方式真正创造价值？

我们认为，保险公司在布局各种形式的AI时，需牢记三大方针。首要的一点是，避免将AI技术过度战略化——与其大谈技术蓝图，不如利用AI聚焦核心领域，强化竞争优势。其次，狠抓短期损益表现。集中资源和精力改造少数高价值职能环节，杜绝零敲碎打的部署。其三，AI项目离不开公司高层领导的重视和支持，还依赖于对业务流程重塑与组织人才转型的投入，因此，必须打破“技术孤岛”。这三大方针可以帮助公司在技术迷雾中厘清方向，确保落地实效，从而为成功奠定基础。

面对AI这种颠覆性技术变革，保险公司亟需厘清一些关键问题：这项技术如何助力公司实现战略目标？是否应设定更高远的目标？AI将如何重塑市场格局？公司又如何保持竞争优势？公司相较竞争对手有哪些差异化优势，又该如何借助AI扩大这些优势？应当将稀缺资源集中于哪些高价值领域？

不同险企的答案各异：某家全球性商业财险集团着力大幅加快承保报价速度；某家区域性健康险公司聚焦于降低理赔成本，改善客户理赔体验；某家零售财险公司则努力破解客服运营成本高企但客户满意度不佳的长期困局。

明确优先级后，需进一步思考：AI可以在哪个环节发挥最大影响力？保险公司必须克制将有限资源分散到多项职能的冲动——这样做往往会导致所有计划都无法获得足够的支持或动力，从而无法实现战略目标。BCG 2024年度“构建未来”全球调研（这也是我们对数字化转型与AI成熟度的长期研究的延续）显示，领跑公司通过聚焦AI核心投资领域，获取的价值预期可达落后公司的两倍（参阅图1）。

AI将提升保险公司在生成、分析、归纳和整合类语言数据（包括代码）方面的效率，且这方面的潜能正在迅速发展和提升。短期内最具影响力的应用场景集中于两类：一是改进大部分员工执行标准化任务的流程；二是助力少数专业人员处理数据密集型的核心业务难题。实际成效因公司的具体情况而有所不同，如数字化成熟度、快速将AI应用集成到后端系统的能力。

已改善损益表现的保险公司均采取集中突破策略。我们的研究发现，AI技术领跑公司通过聚焦承保、客服、理赔或销售等少数核心领域，创造的价值远超同行，之后才会将其扩展至其他领域（参阅图2）。至于选择哪个领域作为重点攻坚对象，需根据公司的战略优先级和技术基础而定。虽然AI在营销、产品研发和业务支持职能部门等其他领域同样大有可为，但其对这些领域的直接损益影响较为有限，尤其在技术部署初期。

以下是我们观察到领跑保险公司在早期阶段取得显著效益的领域：

我们与英美商业财险公司的合作实践表明，通过AI改善人工承保流程，复杂业务线效率可提升高达36%。此外，通过更好地利用数据，并借助非结构化数据和以往难以利用的信息来优化承保决策，预计可将损失率减少高达3个百分点。

BCG针对2万余名保险服务和运营人员的研究表明，为此类员工配备AI工具可实现超30%的生产力提升。领跑保险公司中，AI知识助手目前贡献了近三分之二的效率增益，是转型的理想切入点。后续可继续部署的应用包括文档生成、通话转录和情绪分析工具。

AI将从两个根本维度重塑理赔管理。首先，针对复杂理赔，独立的智能应用程序将自动化完成首次损失通知数据提取、文档处理和智能分案等流程，从而提高效率，减少人工工作量。实际案例中已实现成本节降高达20%、理赔速度提升50%的双重效益。

其次，对于大多数简易理赔案件，可以重新设计一套完全自动化的端到端流程，将AI集成到整个理赔旅程，从数据采集、案件分类，到自动化决策和结案。这类全面转型将让高达70%的简易理赔案件实现实时处理，降低30%至50%的运营成本，并通过更快速、更透明的理赔处理显著提高客户满意度。

AI对保险销售的影响因分销模式而异。对于直销渠道而言，自主销售智能体将发挥关键作用，特别是在“销售漏斗”的上层阶段。AI智能体能够高效处理大量未经过筛选的潜在客户，将客户引导至最适合的销售路径——纯数字化方式、电话协助方式或面对面服务。AI智能体还可以优先处理高潜力客户，从而提高转化率，降低获客成本。这样的自动化流程也符合深谙技术的年轻消费群体的预期。

在由代理和经纪人主导销售的渠道中，AI主要通过以下方式提升销售团队效率：自动化行政事务；为销售会议做准备并总结会议要点；简化复杂信息和分析，以易于理解的方式呈现。目前，行政事务占据了代理和经纪人超一半的工作时间，限制了客户开发和业务拓展的机会。保险公司可借助AI技术帮他们减轻这一负担，有望每天为代理节省出数小时，使其能够专注于高价值的客户互动。

在保险行业，技术职能部门是AI应用的主要试验场。我们的客户几乎都在开展试点项目，涵盖现有业务和变革举措。例如，某家欧洲领先保险公司正在实施AI驱动的“智能迁移”计划，将其50%以上的产品从传统架构迁移至云端。通过利用AI分析原有代码、提取业务规则和自动化数据映射，该公司预计可将迁移时间缩短一半，并降低30%的迁移成本。

其他潜力巨大的领域还包括软件开发、测试自动化、IT服务管理。在这些领域，AI可以显著提高效率。AI编程助手（如GitHub Copilot，以及Vercel v0、Cursor AI等新兴工具）可帮助开发人员更快地编写、重构和测试代码。同时，虚拟智能体可以实现一级IT支持自动化，即时解决常规问题。随着现成的AI解决方案与日俱增，保险公司无需从头构建定制模型即可快速提高IT效率。

我们的客户经验表明，AI工具和由AI辅助的流程重塑将为IT职能带来深远影响。早期采用者将在创新和交付方面获得（或重获）竞争优势，同时遏制IT成本不断上升的趋势。目前许多保险公司已迅速采取行动，我们预计领跑公司与落后公司之间的差距将进一步扩大。

由于不确定该如何着手部署AI，许多保险公司采取“后发制人，效仿成例”的策略，这是容易犯的第一个错误。培养必要能力（特别是人才技能）需要时间积累，行动迟缓者恐将落后于敏捷的竞争对手。而那些行动更迅速的公司，从长期来看也许还将获得显著的战略收益。通过尽早引导员工熟悉AI、快速进行员工技能再培训和提前招聘相关人才，公司可以帮助员工建立起一种适应变革的心态。优先发展人才与技能，可确保AI与人类智慧及创新“珠联璧合”。公司如果能尽早获取收益，便可加大投资力度，从而更快地取得进展。

公司如果在AI项目中过度关注算法和技术，而不重视人才与流程建设，可能会过早地宣布AI项目已经获得成功，这也是一个常见错误（参阅图3）。

我们的“10-20-70”原则建议将10%的可用资源和精力投入算法，20%用于技术与数据，剩下70%专注于人才和流程维度。我们有关AI价值的最新调研印证了这一观点。保险公司在部署AI的过程中面临的五大挑战中，四项关乎人才：AI素养、机会优先级排序、就已识别的机会确定投资回报率、重新构想工作流程以及实施过程。许多公司获取所需的技术后，建立规模化扩张的支持体系，吸引员工参与，重新设计流程，然后便会宣布AI项目已获成功。但要实现预期价值，公司必须采取端到端措施，确保我们所说的“执行确定性”。大多数公司未能更进一步，既未重新设计运营模式，也未在损益表现层面持续追踪和衡量价值创造的成效。

要实现预期的高回报，管理层必须意识到这是一次职能转型，其成功与否取决于运营模式的实质性变革。转型计划的重心（及相应责任主体）将随时间推移而逐步变化：从确定预期成果（由高管层负责），到部署和扩展技术应用（由首席信息官负责），再到合理安排必要的人员、流程和结构（由业务领导负责），最终实现职能转型（整个组织范围内）。这种新型运营模式依赖于业务部门与IT部门间紧密的跨职能协作：业务职能部门负责确定AI优先事项，在各自领域内创造价值；IT部门构建可重复使用的AI资产，这些资产应与公司整体战略路线图保持一致；技术职能部门管理和维护资产、平台以及合作伙伴生态系统（从而避免出现过早锁定的情况）。

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AI将重塑保险行业中的诸多职能领域。保险公司将能够前所未有地提升效率，并重构其价值链。对于行业头部公司而言，释放AI潜力的最佳路径在于设定正确的转型目标，制定清晰的计划以便在关键职能部门利用AI，并沿着这条计划路线推进。最终，AI技术不会取代任何现有战略，而是为当前的工作注入强劲动力，赋能保险公司加速实现既定目标，助其设定更宏大的未来愿景。