综述篇

一、绪论：AI重塑保险行业的宏观背景

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。2024年3月，"人工智能+"行动写入《政府工作报告》；2025年，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见（2025）》，明确将金融领域作为重点应用场景。

二、AI在保险行业的技术基础与生态构建

保险行业AI能力的形成，建立在数据与知识、算力资源、模型能力、安全合规四类要素协同基础之上。

从应用模式看，当前保险行业的AI应用主要可归纳为三种：

1. 单点任务赋能模式

面向特定、相对独立的单一任务，部署大模型进行局部优化，不改变业务流程结构

2. 决策支持增强模式

面向判断复杂度较高、风险敏感度较高的业务场景，AI深入识别、分析、预判和推荐

3. 流程协同编排模式

AI嵌入多环节、跨场景的业务流程，通过智能体协同实现端到端自动化

三、AI在保险价值链的应用全景

前台：展业支持与智能客服

AI在营销获客、客户服务和渠道管理等场景持续深化，推动从"对话工具"走向"业务智能助手"。

中台：产品研发、智能核保、智能理赔、欺诈识别与AI编码

AI深度嵌入承保、理赔等核心环节。核保环节通过大模型解析核保资料、条款文本和客户问题；理赔环节通过"大模型+智能体"实现多步骤自动化审核。

后台：智慧审计与财务管理

AI赋能审计方案编制、数据采集、异常核查、报告生成等环节，实现审计全流程智能化

四、AI应用的成效、挑战与未来展望

AI应用已覆盖营销、核保、理赔、客户服务、风险管理和运营支持等多个环节，推动保险业由局部赋能走向体系重构。

同时面临五大挑战：数据治理与质量不足、模型可靠性（幻觉问题）、安全与合规、组织适配与人才缺口、责任边界与伦理。

案例篇：9家机构AI应用实践

案例一：火山引擎 × 安联人寿

案例1：AI智能营销

采用"大模型+智能体平台+知识库+多系统集成"技术路线，构建"知识沉淀→智能应用→效果反馈→持续优化"闭环，实现7×24小时秒级响应，提升客户满意度与忠诚度。

案例2：太平金科 × 火山引擎——智能体平台建设

搭建企业级智能体平台，覆盖保单查询、理赔咨询、产品推荐等场景。

案例二：火树科技——AI+多模态数据赋能医险协同

火树科技（米加健康集团旗下），专注医疗医保领域信息技术。基于医院HIS、电子病历（EMR）、医保结算等多源数据，通过NLP、知识图谱、规则引擎等技术，构建"智能理解—知识协同—过程干预"三位一体的智慧监管体系。

人工审核单例病历从30分钟降至低于5分钟，日均拦截问题单据约420例，可减少医疗费用损失约14.6万元。

案例三：平安保险

案例1：平安寿险AI销售助手

深度融入客户服务全流程，重塑智能化、个性化、合规化保险服务，月均客户服务次数达40万次。在销售场景的应用创新如下：

案例2：平安产险智能化作业转型实践

构建产险行业首个Multi-Agent协作集群系统，实现端到端自动化销售出单。"跨模态感知+动态Few-Shot"技术方案，单模型自适应识别5000+款保险产品，字段识别准确率达95%。

案例四：水滴公司

案例五：元保

案例1：智能客服

系统核心由工具模块、规划模块、记忆机制及任务与角色引擎共同驱动，融合RAG技术实现对多源信息的语义化检索与实时调用。

案例2：智能理赔

面向港澳及海外市场的保险科技平台，实现理赔流程的多模态智能处理。

案例六：中国大地保险

案例1：AI赋能理赔全险种医疗控费

构建"AI模型+数据库+规则"智能控费模型，实现理赔关键环节的自动化突破。试点上线以来，理算时效提升40%

案例2："AI小行"一站式营销赋能平台

基于微服务架构，包含AI报价、AI续保、AI问数、AI营销、AI总结五大功能模块。AI报价准确率约92%，语音转写准确率约90%，培训成本降低60%，新人上岗时间减少50%。

案例3：AI赋能智慧审计

以Qwen2.5-1.5B为基础模型微调推出"澄心明镜"审计专用大模型。数字审计员作业平台月均执行超300项审计指令，自动化覆盖约50%常规审计场景。

案例七：中国太保

案例1：客户经营助理

基于多种大模型，融合寿险领域知识与一线经验，打造"智能客经助理"。用户已覆盖公司80%以上业务员，整合近4亿字拜访日志、上万个绩优案例，构建保险行业首个专家经验智能体。

案例2：健康险理赔

成功构建具备医学知识、条款理解与多步骤推理能力的理赔领域大模型，基于"指引配置式全要素审核智能体"框架。当前月审核理赔案件量达8万件（健康险团险），折合年化可审核100万件赔案。

案例八：中国再保险

案例1：中再寿险智能理赔助手

采用"大模型+Agent集群"架构，构建八大Agent协同体系，覆盖从案件受理、信息采集、保险条款解析、责免事项分析、理算金额计算到理赔报告生成的理赔作业全流程。形成"越用越准"的自适应进化能力。

案例2：中再产险账单智能处理平台

采用"AI中台赋能、智能体协同执行"设计思路，以千问系列大模型与通义点金Agent平台为基座。引入VLM（视觉-语言大模型），解决账单格式极端多样化问题，构建"大模型引导、小模型精修"的协同模式。

案例九：中华财险

案例1：AI保险条款智造

构建融合大语言模型与检索增强（RAG）的条款智能生成架构，打造"智能编写-检核-转换-解读"一体化产品。行业平均一款产品从起草到上架需数周，AI将编写、检核、要素表生成由"天"压缩到"分钟"。当前已实现农险条线全国推广，计划2026年推广至更多险种。

案例2：中华神盾——大模型风控助手

针对车险理赔图像反欺诈场景，提炼业务专家思维链，结合大小模型和微调+强化学习手段，案件整体识别可用率约93%。2025年11月在浙江试点上线，截至2026年3月底，累计减损金额效果显著。

五、政策与战略建议

报告从保险机构转型路径和行业生态监管两个层面提出建议：优化存量数据治理、打造面向AI时代的组织架构与人才梯队、构建审慎包容的监管框架、推动跨机构数据共享与标准建设。

面向未来，保险业要坚持科技向善、守正创新、稳慎发展，在规范中鼓励创新，在创新中提升治理能力，更好发挥AI在服务实体经济、增进民生福祉中的积极作用。