白皮书全景概览

本白皮书由清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心发布，全文182页，系统梳理了AI在保险行业的应用现状、技术基础、实践成效及面临的主要挑战。报告采用「宏观背景—技术基础—场景应用—成效与挑战—趋势与建议」的递进式研究框架，覆盖保险价值链各环节。

白皮书核心命题：AI正在推动保险业从「单点赋能」走向「体系重构」，2026年有望成为「AI+保险」由试点探索走向深化应用的重要窗口期。

一、行业变革的三大驱动力

白皮书指出，当前保险行业数智化变革并非孤立的技术现象，而是政策引导、技术迭代、社会需求三重力量交织作用的必然结果。

1.1 政策驱动：制度保障与监管框架

核心信号：「人工智能+」行动首次写入《政府工作报告》，AI与产业融合上升为国家战略。

●2024年3月：「人工智能+」行动首次写入《政府工作报告》

●2025年：国务院《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》明确将金融领域作为重点应用场景

●2025年12月：金融监管总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》

政策导向特征：放管结合——既为保险机构AI创新提供试错空间，又防范技术应用风险，构建良性政策生态。

1.2 技术驱动：代际跃迁的底层力量

关键数据：麦肯锡测算，生成式AI有望为保险业带来约700亿美元的生产力增量，并为健康与康养行业带来约2600亿美元增量。

●2022年ChatGPT发布以来，大模型在语言理解、内容生成、多轮交互能力显著提升

●2025年至今，DeepSeek、通义千问等国产开源大模型在性能、成本与部署灵活性方面不断突破

●智能体（Agent）模式出现，提升AI在任务分解、流程衔接和执行协同中的应用潜力

1.3 需求驱动：社会需求结构性变迁

●个性化、普惠化保障需求推动产品形态创新——AI通过精细化客户画像和风险识别，支持更灵活、分层定价的保险产品

●便捷透明服务需求驱动业务流程优化——AI自动化处理显著提升服务效率与一致性

●场景化、预防性需求拓展保险价值边界——从事后经济补偿向事前风险提示与干预延伸

二、四大技术支柱：保险AI能力底座

保险行业AI能力的形成，不是单一模型或单点应用的结果，而是建立在四大要素协同基础上的系统工程。

2.1 模型能力四层架构

白皮书提出了保险大模型能力的四层递进架构，这是理解保险AI能力构建的关键框架：

核心观点：当模型在以上四方面均具备扎实能力，才能有效避免幻觉与错误输出，真正实现从「对话智能」到「业务智能」的跨越。

三、三阶段演进：从感知到流程协同

保险行业AI应用已由早期的感知识别，逐步演进至以大模型为核心的认知增强与流程协同阶段。

演进逻辑：工具化应用（感知）→ 语义理解（认知）→ 流程编排（协同）。每一阶段的深化都为下一阶段积累了数据基础、场景经验和流程改造条件。

四、三种AI应用模式

五、保险价值链AI应用全景

5.1 前台：展业支持与智能客服

展业支持

●客户识别与需求分析：基于客户信息、保单数据、产品特征的综合理解，精准识别需求与保障缺口

●销售执行：辅助完成产品解读、疑问解答、营销话术生成及续保沟通建议

●过程管理：支持销售复盘、问题识别和策略优化

典型案例：安联人寿联合火山引擎开发AI智能营销平台——4大类智能体覆盖9个应用场景，7×24小时在线陪练服务，提升代理人电话营销效率与转化率。

智能客服

●客户服务端：多源信息意图识别→产品咨询/保单查询/理赔指引→连续服务延伸

●坐席辅助：语音识别与转写→应答提示→实时质检→服务小结自动生成

典型案例：元保智能客服Agent——意图识别准确率95%以上，响应时延百毫秒级，覆盖十余类场景，实现从「答疑型客服」到「任务型客服」的能力升级。

5.2 中台：核心业务环节

5.3 后台：智慧审计与财务管理

六、四大应用成效

关键判断：AI更多承担「能力增强器」和「流程协同者」角色，其深层价值仍有待在更高成熟度、更强体系化的应用环境中持续释放。当前尚未在业务体系层面形成系统性、协同性和稳定性的整体重构。

七、五大核心挑战

7.1 技术挑战：模型可靠性、公平性与迭代压力

●模型幻觉与稳定性：无中生有、指令误解和逻辑错误，根植于概率生成机制，短期难以完全消除

●算法偏见与公平性：样本分布失衡、历史偏见、缺乏公平性约束与持续监测机制

●技术迭代压力：MaaS降低工程门槛但带来可控性下降；前期投入可能尚未形成稳定回报即面临调整压力

7.2 数据与知识挑战：双孤岛困境

●数据孤岛：不同业务条线及分支机构数据标准不统一、流通机制不完善

●知识孤岛：大量隐性知识分散于条款文本、业务规则、历史案例及专家经验中，缺乏结构化沉淀

数据与知识要素的分散与割裂，已成为制约AI在保险领域深化应用与规模化落地的核心瓶颈。

7.3 组织管理挑战：架构协同失衡

●现有决策流程与AI快速迭代特征不适应——审批层级繁复、流程冗长

●跨主体、跨部门协同机制待优化——集团与子公司、科技与业务部门职责边界需持续磨合

7.4 人才挑战：复合型人才结构性短缺

●AI专业人才供给不足，保险行业人才吸引能力有限

●既懂AI技术又熟悉保险业务的复合型人才更加稀缺

●业务人员也需提升技术理解能力和协同判断能力

7.5 合规监管挑战：三大难题

●隐私保护：数据采集、存储、共享和流转全生命周期合规要求高

●算法治理：模型黑箱性与监管透明性、可解释性要求的适配难题

●责任界定：大模型输出概率性+多环节参与，来源难以清晰界定追责

八、两大未来趋势

8.1 技术底座演进：从功能支撑进入智能原生

●趋势一：保险行业大模型+智能体 → 新一代业务中枢

○不再仅承担流程执行与编排功能，而是演进为能在行业语义与风险逻辑统一认知框架下完成多轮交互式决策的数字业务主体

●趋势二：模型即服务（MaaS）→ 平台化供给

○将大模型、知识库、风控模型和基础算法能力以标准化接口和服务形式封装，按需调用、统一管理与持续迭代

●趋势三：AI能力深度嵌入 → 内生式重构

○AI由应用层嵌入向架构层延伸，技术架构由规则驱动和流程串联，转向语义理解、动态调度和智能协同的新型体系

长远展望：智能原生技术底座的持续演进，将推动保险机构的技术体系逐步转向参与业务认知与组织决策，为保险业迈向AGI导向发展路径奠定基础。

8.2 业务模式重构：从单点赋能转向系统性价值创造

●方向一：局部场景试点 → 系统化嵌入

○AI角色由辅助性工具转变为支撑业务运行、流程衔接和价值创造的重要基础能力

●方向二：人机协同 → 机器自主决策+人工监督

○在规则清晰、风险可控的场景中AI直接参与判断和执行，人工负责规则设定、异常处置和责任兜底

●方向三：机构内部赋能 → 外部生态协同

○保险与医疗健康、养老服务、公共服务等领域连接更紧密，从事后风险补偿向事前风险预防、过程风险干预延伸

九、全球保险AI发展模式对比

白皮书对比了全球三大市场的保险AI发展模式，为中国保险机构提供了重要参考：

中国模式的启示：场景驱动确保了AI应用紧贴业务需求，自主可控保障了核心系统与数据安全。两者结合是中国保险AI发展的差异化优势。

十、战略建议摘要

10.1 保险机构层面（五项建议）

10.2 行业生态与监管层面（三项建议）

白皮书的监管建议体现了「放管结合」思路——白名单降低合规成本，负面清单明确风险边界，沙盒支持审慎创新，消费者保护守住底线。

附录：白皮书信息