思辨火花：关于“AI+保险”，我也有话说
在数字化浪潮席卷全球的今天，AI正以前所未有的速度重塑各行业，保险领域亦迎来深度变革的契机，从精准定价到智能理赔核保，从个性客服到大数据风控建模，AI的潜力正在不断突破传统业务的边界。然而，机遇也与挑战并存——数据隐私、算法偏差、技术依赖等潜在风险也需我们审慎应对。
作为保险从业者，我们既是这场变革的见证者，更应成为积极的推动者，去勇敢拥抱新时代。关于“AI+保险”，您有什么看法？让我们在思维的交锋中碰撞更多智慧火花！
【AI如何赋能保险业务的核心环节？哪些传统痛点可通过AI实现突破？】
近年来，保险行业监管趋严的趋势在持续推动险企加快合规经营的步伐，迅速迭代的科技进步及智能化服务的需求普及，也急需险企尽快加速数字化转型。
在行政管理方面，我认为我们可以创建更多的自动化流程，实现有效的智能化审批功能。此举可将重复性工作进行批量处理，如费用报销、合同流转、数据录入等，不仅可以降低人工错误率，还可以加快审批时效，缩短审批周期。同时，可以通过AI的线上化管理，实现对制度文件、会议纪要等材料的整合、调取和查询功能，使我们更方便快捷地利用已有材料，扩大使用范围，实现节支增效。不仅如此，技术的迭代还
可以让我们获得更加完备的培训方案及学习资源，能够满足每个员工的不同需求，精准服务员工成长，持续提升队伍的全面金融素养。
在合规方面，我认为AI的帮助会更具价值。例如舆情管控系统的升级，智能风险检测与预警模式的介入，
相较于合规岗位的职能，会在具体的保险业务开展中发挥更有效的合规监督作用，能够实时检测风险，也可以给我们充足的机会予以更完善的应对和解决，将“被动防守”转向“主动赋能”。此外，上级监管单位要求的各项常态化资料报送，也可通过训练AI模型抓取核心系统数据的方式进行，如上报偿付能力、反洗钱交易记录等，系统将自动生成标准化的报告，也可规避人工填报错误导致的风险。
——李嘉怡/吉林分公司
全险种案件管理，尤其是重案管理，相关人员的能力培养和经验积累需要较长时间。同时，非车险业务方向多元，存在许多知识和经验壁垒，对岗位人员的实践能力要求很高。例如我们大连分公司，作为一家城市型分公司，相对体量小、实践样本少，难以满足全险种案件管理效率和质量的需要，这也制约了分公司在客群运营上的发展。
通过AI赋能，或许就能突破这些管理瓶颈：一是集合全司丰富的案件数据，通过机器学习分析历史案件数据，识别潜在的欺诈模式或异常行为，例如检测重复报案、虚假信息或异常索赔金额，以降低欺诈风险和减少经济损失；二是基于历史数据，利用模型预测案件的可能发展趋势（如赔偿金额、处理时长）和潜在风险，帮助案件管理者提前制定应对策略，降低不确定性和投诉风险；三是利用AI分析历史案件数据和市场趋势，为管理者提供数据驱动的洞察，提升决策的科学性和精准性。
——王立婷/大连分公司
在核保环节上，通过深入分析海量多维度数据，如客户信用历史、购买行为、社交媒体活动等，AI工具可以为保司提供更精准的客户画像，实现个性化风险评估与定价。财险公司可以利用AI分析驾驶员的驾驶习惯、车辆使用情况及交通状况，为每位客户提供定制化的报价服务，同时还可智能识别潜在风险因素，实时识别高风险投保申请，提高核保效率与准确率。
在理赔环节中，AI可以自动审核理赔资料，通过图像识别技术科学分析事故照片、定损报告等影像资料，自动完成理赔，大幅提升审核效率。据理赔数据显示，2024年单张医疗单据信息处理时间低至0.2秒，线上一次性审核通过率97%。此外，AI还可根据用户实际情况及历史理赔案例数据库，提出理赔建议，对风险案例预警，有效防范理赔欺诈。
在客服环节，AI聊天机器人则能为客户提供7×24小时全天候服务，快速解答常见问题，如保单查询、理赔进度更新等等，提高客户满意度。AI客服的更加智能化，还可通过自然语言处理技术，更好地理解客户意图，提供个性化、专业化服务。
在营销环节，通过大数据分析和机器学习算法，AI工具也能帮助我们更精准地识别目标客户，完善用户画像，预测客户需求，实现个性化产品推荐和智能交互，提高营销效率和转化率。
——庞新乐/山东分公司
充分利用 AI 技术，搭建大数据模型对海量用户数据展开深入分析，能够为公司挖掘出各类数据背后的潜在联系。
例如在车险领域，通过分析司机的健康状况、驾驶习惯偏好、职业类型，参考车辆所在地的气候，历史灾害数据以及日常出行目的地等，可从数据背后的相关性精准计算各个保单成本和评估保单风险系数。对海量数据的科学分析，也可以助力我司制定更精确的保费定价策略，为差异化产品方案调整指明方向，为客户出具更有针对性的风险防范方案，在激烈的市场竞争中占得先机。
——杨泽璇/行政管理部
在行政管理板块，文件审批流程可以借助 AI 智能审批系统得以简化和加速。系统能够自动识别文件类型、
内容，快速作出决策，从而大幅缩短审批周期。同时，AI在其他行政管理工作中也可以发挥重要辅助作用，例如智能客服系统24小时不间断地为企业提供咨询服务，解答员工疑问，提升员工满意度。智能安防系统实时监控企业安全状况，预防潜在风险，确保企业平稳运行。
在会议管理方面，AI智能会议系统能够自动安排会议时间、地点以及参会人员，同时实时记录会议内容，生成会议纪要，并自动分发给相关人员，让会议成果得以快速转化和应用。
在资产管理方面，AI智能资产管理系统能够实时追踪企业资产的状态和位置，确保其合理利用和安全。一旦资产出现异常，系统会立即发出预警，通知相关人员及时处理，有效防止资产的损失和浪费。
——王娜/四川分公司
在投保环节，智能客服机器人7×24小时在线，能够及时解答疑问、处理问题，为客户提供便捷的服务。在核保环节借助图像识别、自然语言处理等技术实现自动化核保，快速完成风险评估和定价，使繁琐的人工核保流程成为过去。理赔环节则可以通过智能理赔系统实现理赔申请自动化处理，能快速识别欺诈行为，有效缩短理赔周期，提升客户满意度。这些智能化应用不仅优化了保险业务的处理流程，还能为客户带来更高效、便捷的服务体验。
在风险预测方面，借助大数据分析和机器学习技术，可以构建更精准的风险预测模型，实时监测预警潜在风险，如自然灾害、疾病爆发等。一旦识别出潜在风险，系统自动给客户发送短信提醒，帮助客户提前预防，降低损失。动态定价机制基于用户的实时行为数据和风险状况，能够动态调整保费价格，使定价更公平合理。此外，财险公司还能根据用户的风险偏好和需求变化，提供个性化的风险管理和保险解决方案，如定制化的健康管理计划、个性化的财产保障方案等等。
——熊蓉蓉/江西新建支公司
【在推进AI落地的过程中，你认为需要警惕哪些风险？】
AI生成的信息主要基于可获取的线上共享信息（往往是历史数据）、对话人员的信息输入以及自身算法规则，因此存在“幻觉”风险，可能生成错误信息。例如，历史数据偏差可能导致对特定群体的不合理定价或风险评估失真，对话人员自身专业能力局限会使系统输出偏离方向，进而导致决策失误，错失竞争机会。
因此，要真正拥抱AI科技为我们可能带来的红利，并不可能只是一个简单的产品应用，它同样需要我们沉淀人才、了解市场、提升认知、加强应用。在新科技时代，这可能也为我们开启了一条新赛道，谁能弯道超车，就必将在AI时代走得更远更稳。
——王敏佳/福建莆田中心支公司
AI技术是大数据、算法和算力完美结合的产物，它通过模拟人类思考模式来处理各种任务。DeepSeek的出现则进一步将这种联系扩展到了人类语言层面，模糊了用户与数据的边界。
然而，AI技术本身并不具备主观意识，它不会主动关注某个人或某件事对他人或世界的影响。技术是中立的，关键在于使用技术的人，他们掌握了主动权。这就引发了关于隐私保护和身份安全的思考：如果我们在AI技术的数据库中构建一个虚拟身份，比如用X先生来代替自己，那么在系统数据中，X先生就是我，而在现实世界中，我就是X先生。理论上，通过某种安全机制（如Ukey、密码表或区块链）同步现实中的我和系统中的X先生，可以实现一定程度的隐私保护。但这种做法是否足够安全，仍需进一步探讨和验证。
不可否认，AI技术可以极大提高我们的工作效率，使许多任务得以快速完成。但在享受高效同时，也不能忽视生活节奏的问题。生活的节奏未必越快越好，我们需要在科技的高速发展浪潮中学会稳定自己。技术的最终目的是为了保障和提升生活质量，而不是成为威胁。
——毕宇生/海南分公司
当前，AI在提升保险从业者工作效率方面发挥了重要作用，但在复杂场景下有局限性。在非标准化理赔中，如建筑工程险与责任险的责任界定模糊时，仍需人工经验；暴雨灾害后的群体性定损需协调多方，AI难以替代人际协作。此外，客户接受度存在差异，高净值客户更倾向于与人类顾问沟通资产配置方案，私人客户可能拒绝纯AI驱动的财富风险管理。同时，AI缺乏伦理与情感判断等人类核心能力，如在重大灾害后的理赔中，除金额计算外，还需考量社会舆情和人文关怀，这种“柔性决策”可能超出AI算法能力范围。
——陆洲/湖南分公司
在保险业中，人工智能可分析海量数据来评估风险、制定保险策略，但这也增加了个人隐私泄露的风险。保险公司必须合法、安全地收集、存储和使用客户数据。同时，保险公司还应明确告知客户数据的用途，并获得其明确同意。此外，加强数据加密、访问控制和数据泄露的监测与追踪也是必要的。
人工智能算法在保险风险评估中的应用，可能因基于有偏见的历史数据训练而产生歧视，这也可能导致在风险评估时对某些特定群体产生不公平待遇。因此，保险公司应审查和监督算法的训练数据，确保不存在歧视性。
随着人工智能在保险业决策角色的增加，确保其行为符合道德和伦理规范至关重要。保险公司应考虑制定人工智能伦理准则，确保算法和决策过程的透明度与可解释性，且设计允许人类干预的模式，以便关键决策得到适当审查和纠正。
当出现保险事故，人工智能系统承担决策角色时，其决策可能会导致财产损失或人身伤害。因此，保险公司需要明确界定人工智能系统与人类在责任分配上的界限，确保索赔程序透明、公平。
人工智能在保险业的广泛应用也会使监管和合规管理更为复杂。保险主体需与监管机构紧密合作，确保人工智能系统合规。监管机构也需要根据人工智能技术的发展情况及时调整监管政策，平衡创新和风险防控。
——陈晓仙/江苏分公司
我认为AI适合具备专业知识的人用来适当解放生产力，避免重复工作。但前提是使用者必须有能力识别AI的错误或不足，并做出修正。我们使用AI处理日常的合同文件、会议记录和报告时，可能会遗漏重要数据信息，这时就需要专业人士能够及时发现并进行补充。AI不仅是生产力工具，更应该是专业能力的放大器。我们要深刻认识到，AI时代已经来临，它正在创造新的专业壁垒，这一壁垒是“领域知识+技术应用+批判思维”的三元竞争。因此我们也要以一颗开放包容的心来接受AI发展，同时也要持怀疑精神，不能盲目信任AI的输出。
——刘娜/江苏分公司
【您心目中的“AI+保险”生态将呈现怎样的图景？】
未来，保险将如同生活中的即时服务一样，能够根据你的实际需求迅速调整。例如当你驾车出行突遇暴雨，自动驾驶系统能即刻为你购买一份未来两小时的“暴雨险”，无需再为全年未使用的保障支付额外费用。同样，当你计划周末去爬山，运动手环一旦检测到你的登山计划，便会自动激活“登山意外险”，下山后保险也随之关闭，实现“按需保障，用多少保多少”的智能化服务。
未来的保险产品，还将具备自我学习和调整的能力。比如，当你的电动车电池老化时，保险系统会自动减少电池起火的保障额度，同时增加电路老化的维修保障，确保你的保障始终与车辆的实际状况相匹配。再如，当你网购的商品选择海运时，保险系统能实时监控航线信息，一旦发现航线经过台风区域，便会自动添加“天气延误赔偿”条款，无需人工干预，做到保险保障“因时而变，因势而调”。
未来，保险购买过程也将变得异常简单和直观。你只需对着AI助手说：“我想保仓库别被台风淹了”，AI便会立即调取仓库的位置、建筑结构等数据，10秒内为你生成一份包含台风、洪水、漏水等风险的定制保单。你还可以使用AR眼镜扫描仓库，AI会用红色标记出容易着火的角落，一旦你修复了这些地方，保费便会立刻降低，让你直观看到风险降低带来的保费优惠。
——郭静/四川分公司
张立站在集团总部顶层，脚下城市霓虹闪烁，仿若电路板。他身旁，AI助理“深瞳”瞳孔如坍缩星云旋转。企业需为旗下业务投保十亿保额的保险，37家保险公司进入筛选范围。
“深瞳”很快完成第一阶段筛选，14家因过去三年综合投资收益率低于行业均值被淘汰，图标如陨石坠落成数据尘埃。张立目光坚定，不容一丝犹豫。
筛选进入第二阶段，五维星图开启。第一家公司模型刚现，便因本源维度评估失败轰然崩塌，极端灾害场景下，其偿付能力缺口超预警线30%，根本无法抵御风险。
第二家公司模型表面，藤蔓般的绿色脉络因生态维度加分而蔓延。他们用区块链技术为光伏电站开发天气指数保险，在内蒙古牧区减少了30%的极端气候理赔纠纷，创新与责任兼具。
第三家公司模型则不断自我复制。“深瞳”切换柔和女声，文化维度上，查勘员台风天蹚齐腰深水为养殖户送预付赔款；规矩维度，上季度主动向银保监会报告精算模型漏洞，罚单仅行业最低的0.2%，尽显担当与合规。
三天后签约，对方CEO领带上由报废电动车电池回收材料制成、造型如量子计算芯片的胸针吸引了张立。CEO的解释让张立赞赏有加，握手瞬间，信任与未来盟约达成。
签约后，张立独站窗前，看着城市中新能源车队灯光流动、员工健康计划数据流汇聚、海外资产坐标闪烁，心中平静。在“深瞳”指引下，他穿越保险星海，完成了这次护航伙伴的抉择。
——薛成龙/四川分公司