夜雨聆风
AI浪潮席卷千行百业，保险行业作为典型的数据密集型、服务精细化领域，其风险定价、核保理赔、客户服务等环节与AI技术的数据分析、智能决策、高效响应特性高度契合，成为AI赋能的重点赛道。不同于其他行业的普惠性赋能，保险行业的AI应用有着鲜明的行业特色。当前，各保险公司纷纷出台AI行动方案，AI已不再是加分项，而是生存发展的必修课，更是构建核心竞争力的关键。结合行业实践，就AI时代保险公司如何搭建“护城河”，谈几点不成熟的思考。
一、认清形势：AI赋能是必由之路，行业实践有成效也有差距
当前，AI正深刻重塑保险价值链，推动行业从“数字化”向“智能化”深度跨越。数字化侧重流程优化、固化标准，将最佳实践固化为标准流程，解决流程烦琐、效率低下的痛点；而智能化则实现流程重塑，根据场景智能调度算法与资源，完成动态、实时、个性化指令，最终目标是创造增量价值，从“降本增效”向“价值创造”转型。这一转型趋势与保险行业“风险管控精细化、客户服务个性化、运营管理高效化”的核心需求高度契合，成为行业高质量发展的必由之路。
从行业实践来看，AI应用已逐步渗透保险全链条：AI智能核保/理赔，实现标准化保单自动核保/理赔、复杂保单智能提示；智能问答助手覆盖客户咨询、员工培训等场景。目前多数保险公司AI应用还处于单点突破阶段，缺乏系统规划；场景应用同质化严重，未结合自身业务特色打造差异化优势；数据治理滞后，难以支撑AI模型的深度训练，导致AI赋能成效未达预期，行业智能化转型仍然任重道远。
二、辩证审视：行业优势与共性挑战并存
AI时代，保险公司的竞争核心是“算力、算法、场景、数据”四要素的综合比拼。其中，算力、算法可依托行业大模型成果与第三方技术支持，无需单独投入大量资源研发，而场景与数据则是保险公司构建“护城河”的核心突破口。保险行业天然拥有海量数据资产（保单数据、客户数据、风险数据等）和丰富应用场景（核保、理赔、营销、风控等），唯有深挖数据价值、打造特色场景，才能形成不可复制的差异化优势，在行业竞争中脱颖而出。
（一）三大行业优势：为AI“护城河”搭建筑牢根基
一是政策与行业共识优势。政策引导明确，行业转型意愿强烈。国家“十五五”规划纲要明确布局“人工智能+”行动，监管部门鼓励保险公司加快数字化、智能化转型，提升服务质量与风险管控能力。同时，行业内头部公司率先试点AI应用，形成了可借鉴的实践经验，多数保险公司已达成“AI赋能是必由之路”的共识，为行业整体智能化转型营造了良好环境。
二是数据优势。保险公司数据资产存量足，具备挖掘潜力。保险行业的核心业务本质是“基于数据的风险定价与管理”，长期积累了海量结构化与非结构化数据，包括客户基本信息、保单信息、理赔记录、风险评估报告等，这些数据是AI模型训练的核心语料，也是区别于其他行业的核心优势。只要做好数据治理，就能将数据资产转化为AI赋能的核心动力，打造贴合行业需求的垂直模型。
三是场景优势。保险场景丰富，适配AI深度赋能。保险业务贯穿“事前风控、事中服务、事后理赔”全流程，从传统财险、寿险的标准化场景，到巨灾保险、互联网保险的特色场景，丰富的场景为AI应用提供了广阔空间。
（二）三大共性挑战：阻碍行业AI深度赋能的核心瓶颈
一是专业人才短缺，复合型团队缺口大。AI赋能需要“懂技术、懂业务、懂保险”的复合型人才，而当前保险行业AI人才储备不足，多数公司缺乏专职AI研发与运营人员，依赖外部技术团队或由IT人员兼职，导致AI应用与业务需求脱节，难以实现深度赋能，这是行业普遍面临的核心制约。
二是数据治理滞后，基础支撑薄弱。AI四要素中，数据是核心基础，但当前保险行业普遍存在“数据标准不统一、数据质量参差不齐、数据孤岛突出”等问题。不同部门数据口径不同，历史数据清洗不彻底，跨部门数据共享困难，导致AI模型训练缺乏高质量语料，模型准确率与实用性不足，难以支撑AI向重塑和创造阶段跨越。
三是场景应用同质化，差异化优势不明显。多数保险公司AI应用集中在核保、理赔、智能问答等通用场景，缺乏对自身核心业务、特色场景的深度挖掘，未形成“人无我有、人有我优”的差异化优势，难以构建专属AI“护城河”。
三、破局路径：以“数据治理+场景打造”为核心，搭建专属AI“护城河”
抢抓AI机遇，搭建保险公司专属“护城河”，核心是把握“数据治理+AI场景打造”一体两翼，同步推进、双向赋能。数据是AI的基础，场景是AI的载体，唯有二者协同发力，才能打造贴合保险行业需求的垂直模型，实现AI价值最大化，推动行业从单点赋能向全链条智能化转型。
（一）做好AI应用全景规划，实现从单点突破到系统赋能
打破单个试点思维，以价值为导向，用系统思维规划AI应用全景图，明确优先级、落地步骤、责任分工，确保可落地、可考核。一是梳理全业务链条AI需求，区分必做、优先做、可试点三类场景，优先深化核保、理赔、智能问答等成熟场景，提升基础运营效率。二是聚焦特色场景，嵌入AI工具，解决实际痛点，形成差异化优势。三是逐步拓展至精算定价、巨灾风控、客户生命周期管理等复杂场景，有计划、有步骤地推进，实现有限资源最优产出，避免盲目投入。
（二）强化数据治理，夯实AI应用基础
“高质量数据集是AI应用的基础”，是人工智能领域核心的技术公理。数据与AI是一体两翼，高质量数据语料库是高质量AI应用的前提，也是保险公司的核心资产。保险公司要通过建设统一的数据标准和规范，以及管理手段和平台工具相结合，实现“书同文、车同轨、数同源”。一是建立统一的数据标准体系，梳理保险全业务链条数据字段，明确数据口径、编码规则、录入标准，实现“一个名字、一个口径、一个数据”，降低经营管理中的数据沟通成本，并为后续智能数据应用建设打好基础，从而最大化数据价值并支持业务决策。二是加强数据质量管控，将数据质量检核前置，收集日常业务录入、经营管理、系统流转、数据检查、数据标准等过程中的各类数据质量规则，建立数据清洗、校验、更新机制，明确各部门数据维护责任，将数据质量纳入绩效考核，形成全员参与的数据治理合力。三是打破数据孤岛，搭建跨部门数据共享平台，整合保单、客户、理赔、风控等各类数据，打造高质量数据集，为垂直行业AI模型研发筑牢基础，实现数据资产向价值转化。四是完善管理机制，以数据标准管理评审和数据质量处理闭环为抓手，加强数据标准及质量管理宣导，形成数据标准制定、完善及数据质量不断提升的数据文化。
（三）加强专业人才建设，打造复合型团队
专业人才是AI赋能成效的关键，针对行业人才缺口问题，可采取“引进+培养”双轮驱动模式，打造复合型AI团队。一是加大AI优秀人才引进力度，重点引进AI研发、数据挖掘、AI运营等专业人才，尤其是具备保险行业经验的复合型人才，补齐人才短板。二是加强自有人员培养，开展AI技术与业务知识培训，重点培训IT人员、业务骨干的AI应用能力，推动IT懂业务、业务懂AI，打破技术与业务的壁垒。三是建立健全人才激励机制，明确AI项目考核标准，鼓励员工参与AI应用创新，激发人才活力，摆脱对外部技术支持的依赖，推动AI应用从工具使用向价值创造跨越。
AI时代，保险公司的“护城河”既不是单一的技术优势，也不是孤立的场景应用，而是“数据治理扎实、场景特色鲜明、人才支撑有力、协同高效顺畅”的综合能力。当前，保险行业正面临从“数字化”向“智能化”的关键转型期，唯有立足行业优势，正视共性挑战，以“数据+场景”为核心，做好系统规划、强化数据治理、补齐人才短板，才能在行业竞争中抢占先机，打造贴合自身特色的AI“护城河”，让AI真正成为行业高质量发展的核心驱动力，推动保险行业实现更高质量、更有效率、更具创新的发展。
（作者单位：人保再保险股份有限公司信息科技部）
