分子AI专栏 | 谷伟:当保险遇到AI-重塑保险行业未来的深度解析
本文作者：谷伟，复旦大学国际金融学院保险创新与投资中心主任，分子AI实验室主任
当保险遇到AI：一场触及灵魂的生产力与生产关系双重革命
纵观人类商业发展史，每一次底层技术的跃迁都会催生新的生产力，并无情地重塑与之不相适应的生产关系。当前，以大模型为代表的人工智能（AI）技术浪潮正席卷全球，而保险业，因其独特的行业属性，注定成为这场新生产力革命中最耀眼的“第一集群”。
为什么是保险？因为保险业是金融领域中最具“复杂性”特征的业态。它拥有极其丰富的应用场景、海量密集的数据沉淀、多维度变化的精算模型，以及矩阵式的复杂商业模式。这种高度依赖数据和经验，以及运行可以分类标准化的行业特征，恰恰与AI强大的模式识别、逻辑推理和泛化能力完美契合。特别是财产险与健康险领域，前者本质上是一家“风险运营与风险控制”型企业，后者则叠加了风险控制与金融杠杆的双重属性，这两大领域正迎来前所未有的AI商业化变现窗口。反观寿险，在当前利率持续下行的宏观周期中，若不能迅速借助AI补齐“风险运营”与“深度客户服务”的短板，将面临极为严峻的生存挑战。
必须清醒地认识到，这绝不仅仅是一次简单的“工具升级”或“降本增效”，而是一场必然引发生产关系系统性重构的深层次革命。未来，保险行业的竞争壁垒将从传统的“费用比拼”和“渠道人海战术”，全面转向“数据洞察力”、“智能响应速度”与“生态协同广度”。这场由AI驱动的变革，要求企业不仅要进行技术底座的换代，更要完成商业模式、组织形态与价值创造逻辑的彻底重写。
在国家层面的科技与金融战略布局中，保险业已被明确视为金融行业应用AI技术的优先集群。相较于银行的信贷流水和证券的交易高频数据，保险业深度渗透于经济社会的每一个毛细血管。从车险的出行轨迹到健康险的诊疗记录，从农险的气象地质到企财险的供应链风险，保险数据的多样性和高频变化性，为AI模型的训练提供了最肥沃的土壤。
在这轮浪潮中，财产险公司因天然具备风险运营的基因，AI在动态定价、反欺诈风控上的应用能直接转化为承保利润；健康险公司则正处于从“短期医疗险”向“长期健康管理”跨越的历史节点，AI在核保风控、慢病干预上的潜力巨大。而这一切的本质，是生产力的根本性跃迁。根据马克思主义政治经济学原理，生产力的跃迁必将倒逼生产关系的调整。当前行业最大的矛盾点，恰恰在于落后的商业模式、僵化的组织架构和单一的人才结构，已经严重制约了AI生产力的释放。
AI与传统软件工具最致命的差异在于其“无边界”特性。传统软件是确定性的逻辑闭环，而以大模型为代表的AI，其智能恰恰来源于它能跨越人类既有的知识边界、认知边界和能力边界。然而，“无边界”在垂直金融领域是一把双刃剑。如果没有明确的业务边界和伦理约束，AI不仅会造成业务逻辑的紊乱，更可能引发系统性、不可控的灾难性风险。
在国际前沿探讨中，AI伦理问题被置于安全之上。例如AI机器人“合谋”欺骗人类的极端推演，虽看似科幻，却揭示了智能体失控的潜在可能。对于强监管的保险业而言，在急于收割AI红利之前，必须率先构建起坚不可摧的伦理与安全“围栏”。如果因为AI乱象引发群访群诉或监管重罚，企业的数字化转型之路将半途而废。
未来的AI竞争形态，绝不是单一企业打造一个包罗万象的“全能巨无霸”，而是开放生态的极致协同。在AI时代，全链路价值过于庞杂，没有任何一家企业能够垄断所有技术节点。试图从头到尾“通吃”的封闭垄断模式，不仅是低效的、不经济的，更是违背技术演进规律的。
正确的企业形态，应当是构建一个开放的平台底座，通过标准化的API接口，像插件一样连接外部最优的AI能力节点（如最顶尖的视觉识别引擎、最先进的语音交互模型），形成一条高效协同的“AI供应链”。只有开放，才能保持敏捷；只有协同，才能成就卓越。
纵观全球保险科技的发展，AI对商业模式的颠覆已经清晰呈现出三种进阶范式，这为中国保险企业提供了绝佳的对标样本。
（一）效率引擎模式：盖可（GEICO）的极致 成本 压降启示
GEIGO 是上一个互联网时代效率革命的巅峰代表，但在AI时代焕发了新生。巴菲特重仓的盖可保险，其核心商业密码是“直营直销，去中介化”。它将综合费用率死死压在15%左右，其中近10%用于品牌广告投放，剩余5%才是真正的运营成本，而赔付率则稳定控制在85%以下。这种模式通过极致的运营效率，直接转化为对客户的低价让利，构筑了坚不可摧的护城河。
在中国市场，平安保险早期的电销崛起也是这一逻辑的翻版。进入AI时代，效率提升的空间被指数级打开。过去需要庞大呼叫中心才能完成的获客与沟通，现在可以通过AI智能外呼、AI文案生成来替代。这意味着，中小保险公司如果能够率先利用AI重塑内部的运营流程，将综合成本率压降至行业平均水平以下，完全有机会在特定的细分市场实现对头部巨头的“降维打击”与局部超越。
（二）全流程自动化模式：Lemonade的无人化 AI保险公司 探索与信任重构
美国保险独角兽Lemonade向世界展示了AI如何将一家保险公司的核心运营体系推向“无人化”。它精心构建了核保自动化、理赔自动化和服务自动化三大AI引擎，将传统保险中大量依赖人工的繁琐环节交由机器完成。
但Lemonade最伟大的创新不在于技术本身，而在于其基于AI降本带来的“价值分配机制”重构。它公开承诺赔付率为75%，并将部分承保利润回馈给客户选择的慈善机构，这种建立在极致透明和算法公平基础上的机制，瞬间击穿了传统保险中客户与公司之间“零和博弈”的防备心理，建立了一种前所未有的信任连接。这深刻验证了一个商业真理：AI不仅能够全流程大幅削减运营成本，一个能够与客户公平分享价值增长红利的分配机制，才是企业在智能时代基业长青的信任基石。
（三）生态协同模式：特斯拉车险的“降维打击”与话语权转移
特斯拉车险早已超越了传统意义上的“保险产品”范畴，它是特斯拉庞大智能汽车生态系统中不可或缺的“风险结算节点”。传统车险定价依赖“从车从人”的静态历史数据，而特斯拉基于车辆底层的数百个传感器与行驶数据，实现了涵盖驾驶习惯、行驶环境、行为特征等七个维度的“千人千面”精准实时定价。
更令传统险企感到战栗的是其对“风险减量”的实质性掌控。数据表明，开启特斯拉全自动驾驶功能（FSD）后，事故率仅为人类驾驶的八分之一到十分之一。这意味着，保险公司不再是通过事后理赔来被动应对风险，而是直接通过生态指令（鼓励开启FSD）主动消灭风险。
特斯拉构建的是一个经典的“T字型”开放生态：纵轴是其自身的资本金、品牌背书与承保能力底座；横轴则是标准化的开放接口。更高效的外部风控模型、救援服务可以像U盘一样即插即用。这种模式无情地揭示了一个现实：在智能汽车时代，风险数据的话语权已经彻底向主机厂转移。聪明的保险公司必须放下身段，尽早与主机厂结成深度的战略联盟，否则将沦为单纯的“资金提供方”。
（一）财产险与车险：从“静态精算”步入“动态数据驱动”
车险作为财产险的绝对主力，正站在从“静态定价”向“动态定价”跨越的历史转折点。未来的车险定价与风控，将不再依赖车主的性别、年龄、历史出险记录等粗糙指标，而是深度依赖车辆OBD设备、智能座舱传感器传回的海量高频行驶数据。保险公司必须完成角色转换，从单纯的“金融产品售卖者”，转变为与主机厂、车联网平台“数据共生”的生态伙伴。
（二）健康险：从“事后赔付的钱袋子”到“事前干预的健康管家”
国内表现优异的健康险公司，其核心团队往往带有深厚的财产险背景，因为健康险的本质不是传统寿险，而是“客户运营与风险控制”。下一代健康险的核心竞争力，将彻底摆脱医疗费用的被动报销，转而依托智能可穿戴设备（如智能手表、连续血糖监测仪）提供的24小时连续生理数据，由AI算法进行风险预判与主动干预。
例如，当AI监测到用户连续几天心率异常或血糖波动超标时，会自动触发干预机制——推送健康建议、安排在线医生随访甚至调整保费折扣。这是一种从“支付工具”向“健康管理服务闭环”的根本性商业模式升维。
（三）寿险：在利率下行周期补上“风险运营”的必修课
过去几十年，寿险行业的高速增长很大程度上依赖于负债端产品预定利率的吸引力和庞大代理人队伍的情感营销。当前，在利率持续下行、预定利率被迫下调的宏观周期中，那些缺乏实质性医疗、健康、养老等长期服务支撑的纯金融杠杆寿险产品，正面临客户吸引力断崖式下跌的危机。寿险公司必须利用AI重新构建基于“长周期服务”和“深度风控”的自营与生态体系，将AI融入养老社区的智能调度、健康指标的长期追踪中，这是寿险跨越周期的生死必修课。
AI与物联网技术的结合，让过去只停留在纸面上的“按需保险”真正走向大众。其核心逻辑是“风险的动态触发与瞬时定价”——保障在用户需要的那一秒自动启动，在不需要时静默关闭。保费极度碎片化（甚至按小时、按公里计费），杠杆率极高。
典型场景层出不穷：出国旅游意外险在飞机起飞的瞬间激活，落地关闭；滑雪者戴上头盔，头盔传感器与保险系统直连，开始计费；手机碎屏险在检测到用户处于高空或潮湿环境时临时提高保额。AI极大降低了直连C端的交互成本，彻底终结了传统渠道对碎片化场景的垄断，这将显著提升全社会的保险渗透率。
“风险减量”对应传统保险中的“防灾防损”，现已上升为监管倡导的核心方向 ， 保险的经济助推器和社会稳定器作用将更加凸显 。其本质是在承保前完成深度的验标与查勘，出具专业的风险建议书，并在承保后持续干预以降低风险发生概率。过去，由于市场竞争白热化和人力成本高昂，保险公司的专业防灾防损部门几乎名存实亡。如今，借助 IOT设备、 AI的图像识别、无人机查勘和大数据预测模型，企业可以用极低的边际成本重构风控体系，让“专业风控能力”重新成为保险最核心的价值体现，实现客户降损与公司降赔的双赢。
（一）销售与获客：AI成为“超级销冠复制器”与“新流量入口”
必须明确一个认知边界：在可预见的未来，AI无法替代人类完成最终的保险销售成交。因为保险是一份长期的无形契约，成交是家庭结构、心理防线、财富观念、信任建立等多维复杂因素在特定物理环境下综合作用的结果，这是AI的“温度”无法触及的领域。
然而，AI却是史上最强大的“销售超级助手”。它能实时调取庞杂的产品条款库，为代理人提供毫秒级的知识支撑；它甚至能通过语音分析，解构顶尖销冠的沟通逻辑、话术节奏和异议处理技巧，将其转化为标准化的SOP，帮助普通销售迅速向销冠靠拢。
更重要的是，获客的流量入口正在发生根本性迁移。未来，依托于图形界面的超级APP可能会逐渐消亡，“对话即入口”的AI Native（AI原生）交互将成为新常态。保险产品必须被结构化为AI能够完美理解和调用的数据格式，才能在未来的智能设备上获得被推荐的机会。同时，AI使得重新计算“客户全生命周期价值（CLV）”变得极其精确，通过挖掘存量老客户的潜在需求，其ROI远高于在公域流量池中高价争夺新客。
AI正在颠覆传统核保“非黑即白”的规则引擎模式，重塑为“人机双核”协同。AI负责处理海量非结构化数据（如病历照片、体检报告），完成初步的技术认知与风险判断，其敏锐度随着训练数据的增加将远超人类专家；而人类核保员则退居幕后，负责承担最终决策责任、处理极端特殊案例。
这种模式下，核保能力被彻底“产品化”。针对不同险种，企业可以开发出标准化的核保AI组件，像插件一样随时组合上线。这意味着，即使行业顶尖的核保专家退休，他数十年的经验也已转化为AI模型中的参数，持续为企业贡献价值。同时，AI核保实现了7×24小时在线、全程逻辑可追溯，彻底打破了传统人工核保的瓶颈。
（三）理赔与服务：从“材料自证”到“无感理赔”的体验跃迁
当前行业主推的“秒赔”，本质上仍要求客户主动上传繁杂的医疗票据或事故照片，只是机器审核代替了人工审核。这并非终局，真正的终局是“无感理赔”。
依托AI与医疗机构、交管部门的数据直连，当患者出院或交警定责完成的瞬间，AI在后台自动完成身份核对、费用清算、欺诈拦截，直接将理赔款打入客户账户，客户全程“无感”。许多保险公司当前理赔手续繁琐，根本原因是对风险规律认知不足导致的风控无能，只能通过增加客户举证责任 和繁多的票据 来 控制 风险。AI通过大数据建模提升了风控精准度，为简化流程、践行“以客户为中心”提供了技术底气。
在内部合规与风控领域，AI是无可替代的“显微镜”。它能以极低的成本，全天候监控海量的审批流、资金流和信息流，瞬间识别出越级审批、虚假套费、定价异常、三流不合一等隐蔽违规行为，并对风险进行分级预警，将合规风险掐灭在摇篮中。这是一个价值巨大但当前行业普遍忽视的布局洼地。
在更为复杂的投资端，AI在大类资产信用评级、海量债券财报分析、另类数据情绪捕捉等领域展现出了碾压式的效率。险资投资经理甚至可以基于AI打造专属的“行业动态智能体”，每天清晨自动推送经过交叉验证的定制化深度研报，极大提升了信息获取的广度与深度，辅助完成极其复杂的资产负债久期匹配分析。
这是许多企业转型伊始就踏入的认知陷阱。个人级AI（如公共端的ChatGPT、豆包）追求的是体验流畅和发散性创意，用户往往难以察觉其偶尔的“幻觉”，因为个人使用容错率高。但企业级AI（特别是金融级应用）绝不容许“幻觉”存在，它面向的是已知且严谨的业务场景，错误输出会直接导致合规处罚或资金损失。因此，企业级AI往往采用私有化部署，严格的安全策略牺牲了部分体验，但换来了绝对的确定性和可验证性。
并非所有业务都适合立刻上马AI。B端落地必须同时满足三个条件：第一，工作内容具有高度的重复性；第二，底层的知识与业务流程可以被收敛、提炼和结构化；第三，现有流程能够被新的AI逻辑覆盖并重新参与。满足此“铁三角”，落地才具可行性。
基于此，智能客服与呼叫中心是AI落地性价比最高的“第一场景”，因为客户问题域相对封闭、可穷尽、可拆解。第二优选场景是“专家经验领域”（如前文提到的核保与复杂风险评估），采用“人机双核”，让AI在人类专家的监督下不断学习，最终实现从“辅助”到“主导”的过渡。
关于未来是否需要训练独立的“保险垂直大模型”，业内争论不休。但一个确定的逻辑是：基于企业私域数据、独特精算逻辑和历史赔付经验构建的“企业级大模型”，其独特性绝对无法被通用大模型覆盖。如果一家险企的内部知识能被通用模型轻易替代，说明该企业已毫无核心竞争力可言。
大型险企的正确策略是构建“企业模型矩阵”，坚持“私有化部署+矩阵化协同+开源闭源结合”。闭源模型用于沉淀企业最核心的商业机密与独家智慧；开源模型则用于处理通用交互任务。而中小险企切勿盲目跟风训练大模型，直接在优秀的开源基座上进行微调和RAG（检索增强生成）应用，才是最经济的竞争路径。
目前90%的企业在做AI时犯了一个致命错误：直接把现有的文档、报表一股脑儿灌入知识库。这种“把垃圾扫进地毯下”的做法仅适用于个人娱乐，对企业级AI毫无用处。企业级应用要求逻辑关系绝对清晰、可解释。
正确的方法论是“为智求数”——即先明确AI要解决的具体场景（例如：如何提升电销转化率），然后逆向推导需要什么样的数据（例如：不是需要最终的成交数据，而是需要经授权记录的、销冠与客户多次， 长达 N 小时的完整对话语音及文本转化数据）。数据成熟度需要被科学评级，AI数据能力是一项需要高度重视和长期投入的系统工程。
在模型选择上，不必执着于寻找一个各方面都排名第一的通用大模型。当前趋势是模型走向“专精特新”，企业只需为特定场景匹配最擅长的模型。更重要的是，底层技术已实现“知识沉淀与模型基座”的解耦，企业积累了多年的知识资产不会因为更换了底层的AI基座而清零。
对保险业而言，多模态大模型（同时理解文本、图片、语音、视频）才是真正的杀手锏。保险的核心是“人与物理世界的交互风险”，多模态AI能够一次性处理客户上传的车损照片、 视频、 语音描述的事故过程和医疗票据，直接跨越了从物理世界到数字世界的鸿沟，是未来应用布局的重中之重。
传统的数字化创新是“业务提需求，IT做实现”，这种模式严重依赖极度稀缺的“懂技术又懂业务”的复合型人才，导致项目周期长、落地难。AI时代，分工逻辑被彻底颠覆：业务人员不需要懂代码，只需要懂业务逻辑、会像使用PPT一样向AI下达指令；而庞大的IT部门必须褪去“系统建设者”的外衣，转型为“AI中台锻造者”和“ AI 工具货架管理员”。
前沿企业的做法是在内网搭建一个“AI工具集市”，统一采购并开放经过安全脱敏的最优工具，由公司统一承担Token算力成本，甚至允许员工在安全沙箱内调用外部更强的模型。这种“业务主导、平台赋能”的模式，能彻底引爆基层员工的微创新活力。
理赔，是检验保险公司承诺的“试金石”，也是AI落地最容易产生颠覆性体验的场景。理想的AI理赔自动化闭环应当是这样的：
客户一通电话打入，AI语音机器人不仅完成情绪安抚，更在毫秒间通过声纹识别调取客户全量保单， 呈现其历史客户价值， 同时检索其历史理赔记录与 服务 偏好；随后，AI引导客户通过多模态交互上传损失证据，后台 instantly（瞬时）完成损失标的识别、定损估值与自动理算；最后，系统自动触发风控规则引擎，若无异常，直接发起付款并语音通知客户。对于存在模糊边界的案件，系统自动在后台切分为“人工审核工单”，由人类专家介入。
行业必须直面一个痛苦的文化转变：必须打破理赔人员长期依赖的“自由裁量权”。过度的自由裁量权是效率的毒药，也是腐败的温床。AI的本质是推动极致的流程标准化，标准化带来高效率、低成本和极致的客户体验。未来，传统的物理集中式理赔运营中心将逐步解体，演变为分布式的、由AI算法驱动的云端运营中心与客户交互中心 。
《 技术革命与金融资本》的作者卡洛塔.佩雷斯指出：每一次科技革命都伴随巨大的资本泡沫，但泡沫褪去后留下的是坚实的时代基础设施。传统险企切忌一上来就宏大地宣称“颠覆行业”，而应从“存量优化”入手——用AI改造现有的客服、理赔、 双核、文案撰写流程，成本低、见效快、阻力小。
当内部效率提升后，必须敢于“出圈”创新。不要在传统的车险、重疾险红海里卷价格，而是要跳出保险圈，走到真实的物理场景中去。例如，深入养老院挖掘失能老人的照护风险，深入医院挖掘特定手术的并发症风险，从场景的原始痛点出发定制产品，“出圈”才能发现广阔的新大陆。
（二）重塑信仰：基于客户全生命周期价值的算账与服务
几乎所有的保险公司，都需要利用AI强大的算力，重新审视“客户全生命周期价值（CLV）”。当前市场存在一个荒谬的现象：错配（卖给了不需要的人）、缺位（需要的人没买到）与超额供给（过度营销）并存。根源在于企业长期基于“单张保单利润”视角算账。
企业必须利用AI建立极其精细的客户分级分层动态模型，找到“企业价值分层”与“客户需求分层”的精确合龙点。在AI的辅助下，核心计算指标可以大幅精简，聚焦于少数关键行为标签，就能实现对客户真实价值的精准计算与动态追踪，形成真正的价值闭环。
AI转型绝不是CIO或CTO的独角戏，而是彻底的一把手工程。CEO必须亲自下场，主导AI战略的制定与第一场战役的指挥， 各级机构一把手也要下场，成为执行者和推动者。战略不需要长篇大论，只需明确“我们未来要成为什么”以及“第一步干什么”。选定1-2个痛点极其明显的具体场景（如代理人展业助手），集中资源打透、拿到结果，再将成功的工程化经验向全公司泛化。在工具选择上，切忌“朝三暮四”，选定一家或两家头部大厂的成熟底座坚持深钻即可， 每个大厂的AI工具都在开源并正在协同和互通， 生态互联是大势所趋。
（二）人才结构重塑：寻找组织内的“AI超级发烧友”
停止在市场上高薪盲目猎取所谓的“AI复合型人才”，这类人才在当前阶段几乎是不存在的伪命题。最有效的方法是在现有的业务骨干中，选拔那些对新鲜事物充满极度热情、具有极强自驱力的“AI爱好者”。这些人懂业务痛点，一旦掌握了AI工具，爆发出的破坏性创新力是惊人的。同时，要向公司传递一个明确的信号：AI操作能力将成为未来职场的基础技能，就像二十年前的Office办公软件一样。
（三）组织架构解耦：打造“小单元快速闭环”的特种部队
面对AI这种敏捷性要求极高的技术，传统金字塔式的庞大组织架构是致命的。大型险企必须在庞大的躯体内，尽早拆分出跨部门的“小单元敏捷团队”（包含业务专家、产品经理、AI工程师），赋予他们极大的试错权，在一个具体的细分场景内快速跑通“从需求到上线到产生业务价值”的闭环。在保持公司整体底盘稳定的前提下，用这些快速游走的“特种部队”去刺探未来的方向，最终以点带面，完成整个组织形态的适应性进化。
行业内常常陷入无意义的口号之争：究竟是“All in AI”还是“AI in All”？事实上，AI本质上是一种先进的生产力方法和底层基础设施，口号只是企业表达转型决心的标签，在实际落地的路径上最终必然是殊途同归。
我们必须对转型的难度有极其清醒的排序： 技术落地最容易，业务流程改造次之，而组织与文化的变革最难。 这是一场触及灵魂的变革，必然会触动既有利益格局，遭遇习惯性阻力的反扑。因此，自上而下的思想统一至关重要，必须在锁定明确目标的前提下，鼓励分布式的底层微创新。
对于意欲弯道超车的创业公司和小型险企，必须彻底抛弃宏大叙事，不要空谈行业逻辑，而要一头扎进底层工具链和最具体的痛点场景中去。一把手必须用最前沿的认知指挥每一场具体的战役，并且务必确保选定的“小切口”第一战必胜，因为在企业组织中，没有初战的成功，就没有任何推广的话语权。
我们可以做出一个确定的预判： 到2027年，中国保险行业必将诞生一 些 以AI为核心驱动引擎、彻底抛弃传统重人力模式的优秀新生代保险企业或保险科技企业。AI已经无可争议地成为保险业价值创造的新核心引擎，它正驱动着整个行业历经“效率革命（降本）”、“模式创新（出新）”到“生态引领（升维）”三个不可逆的发展阶段。
认知的改变是一切突破的前提。当方向已经无比清晰时，技术瓶颈可以靠算力突破，人才短板可以靠组织重塑弥补。面对这幅刚刚展开的大多都是空白的新蓝图，所有的行业参与者都不应再做观望者，而应尽早拿起AI的画笔，去描绘属于自己的、也属于中国保险业的未来美好图景。
本文作者：谷伟，复旦大学国际金融学院保险创新与投资中心主任，分子AI实验室主任
夜雨聆风
