科技重塑生态 数智驱动发展——车险数智化转型的相关思考
朱军威/车险部总经理
“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”是2024年中央经济工作会议确定的2025年重点任务之一；而2025年新年伊始，以Deepseek为代表的生成式人工智能正以星火燎原之势赋能各行业。人工智能对车险经营的影响将是升维、广泛、深远的，几乎所有经营环节都可能被重塑，还将为整个车险行业带来前所未有的机遇和挑战。
一、人工智能重塑行业生态，整个车险行业面临前所未有的机遇和挑战
（一）技术变量催生资源重组：从“经验驱动”到“数据重构”
在提升运营效率方面，首先，自动化流程，减少了大量的人工操作，快速提高效率，有效节约成本。其次，合理化配置，通过对数据分析和预测，可以帮助公司更合理地分配资源，提高运营效率。
在优化经营品质方面，第一，评估风险精准定价。AI可更精准地评估风险，并在此基础上实现更精准定价；第二，欺诈检测有效防范。AI可建立欺诈识别模型，及时发现和防范保险欺诈行为，有效减少经济损失；第三，自动合规检查降低管理风险。AI还可自动检查经营流程是否符合监管要求，降低合规风险。
（二）服务升维触发模式变革：从“损失补偿”到“风险减量”
风险感知促进风险识别。AI可以通过利用智能设备收集客户从人、从车、从用信息，通过分析多维数据去全面评估客户风险特征,精准判断符合客户实际情况的风险等级。
风险前瞻推动风险减量。AI可辅助预测各类风险事件的发生概率和可能造成的损失程度，帮助保险公司提前制定风险减量策略，降低风险损失。
有效改善客户体验。提供个性化产品和服务，满足个性化需求；提升服务便捷性，提升客户服务水平；优化客户体验，提供更人性化的服务体验。
提升客群经营能力。精准识别，选择客群:通过更全面分析客户数据，精准识别潜在客户；最大挖潜，服务客群:通过智能匹配，为客户推荐最合适的保险产品，还可以通过动态调整，实时调整推荐策略,也可以通过交叉销售，推荐新保险方案，提升客户价值;真诚留存，沉淀客群:通过增强互动，达成多渠道触达，提高客户参与度,通过更全面的续脱管理，以提升续保率、脱保赢回率为主要抓手，留存真诚客户。
（三）范式革命倒逼能力重塑：从“渠道竞争”到“生态竞合”
在重塑行业竞争格局方面，第一，促进数字转型。AI与其他技术如物联网等深度融合，将进一步推动保险行业创新。而科技公司可能利用数据优势跨界提供保险服务，传统险企需加速数字化转型。第二，生态系统构建。保险公司通过AI整合汽车、医疗、智能家居等数据资源，从“吃住行、游购娱”挖掘客户多元化风险保障需求，形成“场景需求+风险预防+保险”的闭环生态。
二、数智驱动车险业务发展，持续建设打造三种核心能力
（一）数据资产化能力
短期来看，人工智能主要是替代保险行业的一些重复性工作（理赔、客服），解决行业痛点（欺诈、低效等）。例如开发应用出单机器人，提高出单效率，提升公司规模发展能力和客群经营能力；或是通过建设模型提高品质监控分析效率，减少人力成本，提升运营管理能力。开发应用保单品质及理赔品质机器人，还可自动开展合规检查流程，提升风险管控能力。这些技术，还可推动多元化链接。例如通过建设出单机器人扩大业务触点，通过建设客户需求分析机器人，推动交叉销售的快速产出，开发建设培训机器人，提供模拟场景和个性化培训，提供实时话术或解答疑问；开发承保材料机器人，提供更加快速准确的招投标材料，更好服务政保、团客业务发展等等。
（二）场景嵌入能力
中期来看，AI主要用数据重塑核心能力（定价、核保），推动产品创新（UBI等）。随着物联网、可穿戴设备普及和外部数据源的成熟，保险公司从“事后赔付”转向“事前风险量化”，从而提升差异化定价能力。
AI将保险无缝嵌入第三方场景（如电商平台、智能家居、新能源车使用等），实时生成场景化风险保障服务，如在新能源汽车充电、自动驾驶系统升级等触点建立服务锚点，通过充电频次、时段、时长数据建模，新能源车险定价误差率有明显下降的预期，同时衍生出电池健康监测等增值服务，开辟第二增长曲线。
（三）生态聚合能力
长期来看，AI将重新定义保险本质——从“风险转移”变为“风险化解”，最终成为数字化生态的基础设施。AI驱动的API开放平台允许非保险企业（如车企、医院、维修网络等）直接调用保险功能。而监管框架也将逐步适应AI创新，推动行业去中介化和普惠化。区块链+AI实现自动理赔的智能合约，绕过传统中介，促成保司与车企、科技公司、维修网络共建价值共同体。
数智化转型本质是认知的革命。当90后车主期待“无感投保”，当Z世代要求“游戏化互动”，我们也必须以科技重构信任，用数据创造温度。这不仅关乎企业存续，更关系到能否在智慧交通浪潮中把握先机。展望未来，车险将演变为“移动风险管家”：基于AR技术的可视化保单、融合元宇宙概念的利用驾驶舱实现远程虚拟查勘、依托数字孪生的精算实验室……这些创新已在实验室萌芽。但我们也需要清醒认识到：技术应用必须坚守风险保障本源，数据开发务必筑牢隐私保护防线。