在整个保险行业，一个观点正日渐清晰：人工智能必须从孤立的试点项目迈向全面规模化运营才能真正产生显著的商业价值。
多年来，保险公司一直在开展试点、训练模型并自动化个别任务。如今，随着生成式AI和智能体技术日趋成熟，行业关注点已从AI能做什么转向AI如何在企业层面创造实质性改进。然而，实现规模化仍是一大挑战。波士顿咨询公司近期研究显示，67%的保险公司已尝试应用AI，但仅有约7%成功实现了全企业范围的规模化部署。对于希望成为AI领军者的保险公司而言，弥合试点与规模化落地之间的鸿沟至关重要。
2026 年，三大趋势将在消弭这一差距的过程中起到决定性作用，分别是：互操作性、AI原生核心系统，以及构筑信任基石的人机反馈机制。这些技术变革将共同重塑保险公司的风险管理模式、决策流程，以及在人工智能驱动的市场环境中的竞争方式。
互操作性将成为战略重点
人工智能技术供应商的快速崛起既带来了发展机遇，也增加了复杂性。保险公司如今可借助各类先进工具为核保、理赔、风险分析、客户互动以及反欺诈等环节赋能。然而，将这些工具整合到现有系统中依然困难重重。封闭式架构、专属数据传输链路以及碎片化的接口设计限制了系统的灵活性，还增加了保险公司对单一供应商的依赖风险。
为在 2026 年有效实现人工智能技术规模化应用，保险公司需要构建开放且具备互操作性的技术基础设施。目前，一项新兴的行业标准模型上下文协议正为人工智能智能体与企业系统之间的通信提供一套统一且安全的解决方案。具体而言，这意味着保险公司无需开发定制化的集成接口，也不必牺牲自身的数据治理规则，就能将全新的理赔工具或核保辅助系统嵌入现有业务流程。
从长远来看，系统互操作性能够让保险公司同时试点多款人工智能工具，在新技术出现时择优采纳，并在无需持续进行系统重构的前提下，高效管理多元化的供应商生态。
现代化转型需要人工智能原生核心系统
过去十年间，保险公司陆续推进各类数字化转型项目，例如系统上云、开放API以及数字化业务流程等。这些投入奠定了坚实基础，但此类系统的设计初衷并非为了支持实时智能决策。
下一阶段的数字化转型将围绕人工智能原生核心系统展开。这类系统从底层架构开始就以实现实时数据流传输、内置AI智能体以及安全的人工智能集成能力为目标进行搭建。这与传统的遗留系统形成了鲜明对比。后者往往采用硬编码方式开发，只能通过简单叠加的形式整合人工智能功能，不仅稳定性差，且难以实现规模化拓展。
对保险公司而言，人工智能原生核心系统的价值意义重大。系统可实时呈现相关数据与决策建议，从而加速决策流程；新产品的配置与上线周期将大幅缩短；核保与保单管理流程将在全程可追溯、可管控的基础上得到优化升级。最重要的是人工智能技术将不再是一项孤立能力，而是无缝融入企业整体运营之中。
人类反馈将成为信任的基石
即便人工智能系统能力不断增强，人类监督依然是建立信任的核心。保险业的发展始终立足于公平、问责与监管透明等原则，而这些原则是无法被自动化技术完全替代的。
2026年，人类反馈闭环将成为负责任的人工智能治理体系的核心组成部分。保险公司需要建立结构化的框架，明确规定人工核验模型输出结果、监控模型性能衰减，并在必要时介入干预。
人工智能系统必须具备可解释性，能够清晰阐明自身的决策逻辑。当核保人员、精算师以及理赔专业人员对人工智能工具的运行逻辑进行审视与验证时，他们不仅会提升对技术的信任度，还能凭借自身的专业能力优化模型性能。
2026 年将成为行业转折点
希望在2026年抢占先机的保险公司将不再止步于技术试点，而是着手推动人工智能在企业全域的规模化应用。系统互操作性将为企业提供采纳新技术所需的灵活性；人工智能原生系统将把智能能力嵌入业务运营的核心环节；以人为核心的治理模式则将为企业的长远发展筑牢信任根基。
人工智能不再是一个独立项目，而是一种全新的运营模式。主动拥抱这一变革的保险公司不仅能提升运营效率，还将加快创新步伐、更有效地管理风险，并为负责任的人工智能技术应用树立行业标杆。
By Sonny Patel | December 29, 2025
Three AI trends that will define insurance in 2026
Commentary | Property Casualty360
金岳珩 译/王莹 校
来源：中国人民大学中国保险研究所
