2024年全球保险业展望报告-加深信任释放创新发展潜力

加深信任，释放创新发展潜力 安永保险业安永保险业领导团队寄语领导团队寄语 2024年度安永《全球保险业展望》报告探讨了保险业独特且不断变化的行业格局，为业界高管提供专业视角。 Isabelle Santenac安永全球保险业主管 多项��性因素对保险市场产生持续影响，例如科技进步、新型竞争、�趋�格的监管环�、不断�变的客户行为，以及�益多样化的风险等。�期内，保险市场的变化�有减�的��。 然而，变化的保险市场中��在��的未来增长信�，强�的需求、新的商业模式、不断增加的数据等均预示着在风险评估和定价领域将发生变革。�于创新的公司将把握这些新趋势，为客户、社会及公司自身利�创造更多价值。 重建信任，是长远发展的关键所在。最终目的不是信任本身，而是通过信任加强客户关系，加强与监管机构、商业伙伴和其他利益相关方之间的有效合作，以及重新构建保险业核心价值主张。 Ed Majkowski安永美洲区保险业咨询主管 今年的报告探讨的主题包括人工智能（AI）的�起、创造社会价值的机会，以及实施创新的必要性，以应对不断变化的客户需求和行为激发的�越传统行业范围的竞争格局。对此，只有采取差异化且目标明确的战略，保险公司才能实现可持续的业绩提升并缩小巨大的保障和储蓄缺口。 在充满变化和不确定性的时代，无论是个人和家庭，还是企业和社会，都希望获得能提升未来安全感和信心的产品。试问除了保险业，还有哪个行业能够更好地提供这样的产品和服务� ��您和我们�同探讨这些问题及其对贵公司的影响。 Anita Sun-Young Bong安永亚太区保险业主管 Philip Vermeulen安永欧洲、中东、印度及非洲区（EMEIA）保险业主管 报告摘要报告摘要 本年度的《全球保险业展望》重点关注推动全球市场及各业务线战略议程的三个话题，探讨相关因素将如何在动荡的金融环境和充满不确定性的未来趋势中影响保险业。 迎接AI变革时代1 生成式AI技术将对保险业务的风险评估、理赔流程、市场营销、销售服务等核心领域带来革命性影响。尽管需要尽快部署AI，保险公司高管应首先建立稳健的治理模式和政策，以确保以�责任和合�道德的方式使用这项技术。 保险公司的首要任务是识别各种风险（从数据泄露到��问题），并针对性地设计适当的管理体系。采用�当的方法（制定治理�构）快速行动（探索应用）的公司有望在生成式AI时代获得成功。见第7页 聚焦提供社会价值2 随着储蓄和保障缺口不断扩大，宏观经济环�充满不确定性，以及人们对�重风险意识的加强，监管机构和公�部门开始重新审视保险业的长期规则和指导方针。他们还与包括保险公司在内的各类私营企业合作，�同制定策略应对威胁社会稳定和��发展的�重风险。 但当前需要的不仅仅是�考如何合规和加大在民生方面的�力。保险公司应该在加强气候风险保障、提升财务保障、�励身心健康的同时，更加重视产品创新、商业模式创新和目的明确的投资，才能实现增长。这些举措有助于为客户提供称心的产品，为世界各地人民创造价值。见第15页 客户需求不断演化，行业边界日渐模糊3 如果说�一不变的是变化本身，��不断变化的客户需求就是各类保险公司的战略指针。要实现真正的以客户为中心，就必须对从技术�构和产品组合到组织模式和文化规范的所有方面进行改革。 在更精准了解客户的基础上，保险公司将能通过客户偏好的渠道向其提供更个性化的服务和更丰富的体验。为了暂时避开新形式的竞争，针对个人客户的保险公司可以�引��开始发挥市场影响力的年轻客户，针对企业客户的保险公司则可以寻求将传统保险�入风险规避策略的最�方式。见第22页 有限的GDP增长：预计在2023至2025财年期间，全球平均GDP增长率约为2.4%，印度和中国的增速将�过其他主要经济体。 宏观经济不确定性带来的影响和机遇 通货膨胀、利率、监管因素、供应�中断、关键领域的技能差�、贸易紧张局势以及欧�和中东的战争等多重宏观经济和地�政治趋势，使保险业持续面临广泛的不确定性。因此，各家保险公司应做好准备，应对其所有经营市场上的各种可能的结果和发展动态。对不可预知的一切做好�想准备，实现�性发展。 �至本报告发布，我们在去年的《全球保险业展望》中强调的许多宏观经济问题仍在持续。去年年初�剧上升的利率和通胀率或已触�。事实上，对经济�退最�情况的担忧尚未成为现实，许多发达经济体�出预期的金融业�着�使一些保险公司得以加快其转型过程，在某些市场和业务领域把握增长机会。尽管如此，宏观经济仍�在�大的不确定性，这意�着实现业务韧性仍然是保险公司的关键目标。 主要市场GDP前景 通货膨胀和系统性不稳定：以减少需求和降低通货膨胀为重点的货币政策增加了增长放缓和失业率上升的可能性。成本上升（包括更高的资本成本）和需求下降是一个危险的组合，尤其是在过去几十年保费增长停滞不前的背景下。 偿付能力比率 在动荡时期，信任极具价值 一个充满变化的市场为保险公司提供了许多机会，激励其通过提升透明度、提供个性化和更有力的价值主张来建立信任。信任本是保险业的基础，是所有关系的基�，是所有互动、沟通和政策的核心。从这个意义上说，可信必然是一种积极的文化属性，引导产品开发、客户服务流程自动化、生态系统合作伙伴的评估和��，以及�能技术的采用等。 非寿险公司受到的影响 非寿险公司已经在调整策略，以应对更高的理赔成本和不断扩大的气候风险。随着通胀企稳，更可预测的索赔�期和利率敏感型投资资产回报率的提高有望提高保险公司�利能力。更高的保费可能会在一定程度上缓解保险公司的成本压力，但同时也可能会降低客户满意度、忠诚度和信任度。 在高通胀和经济增长�力带来的持续�击下，维持准备金变得更加重要。�于�动性，监管机构正在密切关注准备金；尽管有充足的缓�，但受�期结算和其他不确定性因素的影响，准备金的释放速度已经放缓。随着通货膨胀从商品转移到服务，整个保险业的��敞口可能会受到影响。 高度信任无�是世界�级保险品牌的品�证明。保险公司获得的信任度越高，就越能�得更大、更忠诚的客户群，实现更高的�利，以及与合作伙伴和监管机构建立更高效的关系。 相反，�些客户信任度处于��低�且�有进行改善的公司，�容易受到来自行业外�益加剧的竞争的�击，包括来自科技、��、零售、消费品和�行业的公司。保险业缺�信任的公司将�以建立�固的客户关系或扩大市场份�。 寿险公司受到的影响 加息�期和发达市场的工资上�正在推动保险公司实现增长和�利。由于利率、结算利率和资金比率上升，保险公司的年金业务和养老金风险转移的交易机会正在增加。 然而，低增长和高通胀环�仍对�利能力构成威胁。信用降级可能会影响�付能力要求，并加剧未实现损失风险。断保和退保风险增加，保险公司可能需要出售资产，以及为满足�付需求而导致资本损失。目前，保险公司需要�制信用相关风险和退保相关风险。将非预期情形考虑到情景建模中，也是非常有用的举措。 由于在低利率和�监管时期专注于管理�面�余，保险业经�了数十年的停滞。如今，利率上升可以缓解压力，�激增长。但考虑到生活成本问题和相�于资产管理公司解决方案，保险解决方案成本�高，需求将受到削�。 迎接AI变革时代1 在众多企业和监管机构尚未做好充分准备之前，一项真正具有变革性的技术业已出现，必须立即采取行动，建立稳健、透明的控制和治理体系。 保险业首席执行官对AI的看法 59%表示AI对传统工作��的�击会�新���抵消 58%表示AI会带来积极影响 52%计划在下一年度对AI进行重大投资 各行各业的高层领导者，乃至专家、未来学家和�学家，正深入�考AI（包括生成式AI）的全方�影响和深远意义。与此同时，ChatGPT等应用程�的�速�起�使企业�速采取行动，确定可在短期内提高业绩的适当用例，并制定长期转型计划。 来源：安永CEO Outlook Pulse全球调查，2023年7� 对此，各保险公司的首席�行官似��忧参�，�为风险与机遇相伴相生。而随着消费者对AI的接�程度越来越高、有意向将其应用于不同任务场景，�实治理、监�和控制基础对于AI在保险业的安全、�利落地来说将尤为必要。 全球消费者对AI的看法60% 向前发展固然重要，但需注意，AI尚处于起步��，目前大概相当于互联网在1995年的发展水平。本章着重��领先的保险公司如何着�进行第一代部署、如何确定治理和风险管理优先事项，同时概述当前复杂的监管局面。 表示对使用AI完成�常/重复性任务和数据分析持乐观态度 >60% �为对于社会安全、犯��查和提升工作效率而言，AI值得信赖 来源：安永《未来消费者指数》，2023年 推进AI与业务的融合 尽管许多技术都打着“变革性”的旗号，但大多名不副实。但生成式AI做到了，那些最直观的应用程序极受消费者青睐。随着这项功能强大的技术的广泛普及，无数创造性应用程序应运而生，还会有更多应用程序接连问世。 保险市场最具影响力的AI用例可能包括： 财务、会计和风险管理：建立机构内部知识库；实现文档的实时分析和汇总；监控市场和投资趋势；更细致地了解财务和运营绩效；针对合规和风险管理团队制定培训内容、开展交互式培训，确保团队人员了解最新法规。 精算与承保：简化数据提取和整合流程，使承保人能够专注于高价值工作，从而提高风险��能力，确保有利定价；提高产品基准。 理赔：实现第一时间损失通知流程自动化，完善欺诈检测工作。 人力资源：丰富员工培训和发展课程内容；简化绩效管理，采取内部评级模式；深化知识管理和政策研究。 信息技术：通过分析业务数据识别潜在欺诈行为、监控外部攻击行为并�以记录（用于监管报告），加强网络安全；跨语言生成代码（例如，更新COBOL应用程�）并记录基础设施和�件升级。 营销与客户服务：获取客户反馈，分析行为模式，进行客户情绪分析；定制虚拟销售和服务代表互动；增强聊天机器人的可信度和解决复杂问题的能力。 如欲了解有关优秀用例的更多信息，请参见保险公司如何善用生成式AI 行业先行者还致力于探索“人机回�”（“human-in-the-loop”）的应用。例如，依�生成式AI，Copilot或协作机器人有助于提高企业上下知识工作者的生产力和价值。 对于是�采用AI开展面向客户的活动，保险公司仍持保留态度，这无�是因为行业监管仍不明确。然而，使用AI来提出不同的价值主张并丰富客户体验（例如，为高�值个人、高价值商业客户和其他关键细分市场提供细致的虚拟服务）的机会不容�视。未来，将有更多先进应用助力缩小保障缺口。例如，来自��和其他传感器的数据流将为社会创建关键基础设施和数��生的详细模型，用于持续模拟，从而提供更有效、更精准的保障。 洞悉AI的风险 AI有望带来诸多益处，包括但不限于降本增效、提升客户体验、增强预测智能水平。但财务等多方面风险也会随之而来，往往与潜在益处交织�在，不容小�。生成式AI能够提供个性化产品，打造专属客户沟通模式，但亦会引发�高的隐私侵犯、适用性�化和�视风险。 如欲最大程度地提高AI投资回报率，需全面了解该等风险，包括个别业务或部门特有的风险。其中包括： •敏感数据：包括个人身份信息在内的敏感数据的潜在误用或不当处理（例如，用于微调大语言模型）可能导致隐私泄露，而随着AI系统所处理数据的增多，这一风险会不断加剧。 •透明度问题：某些AI模型具有��属性，导致决策过程�以�释或理解，相应引发问责问题。 •结果有偏见/有误：AI模型在基于带有偏见的数据进行训练时，可能会传�甚至�化现有偏见，导致政策条款和定价有�公平或理赔��；另一个令人担忧的问题在于“��”，即AI应用程�会�现虚�信息或编造大型语言模型输出结果。 •人智协同：把握何时应用人工判断、何时遵循AI生成的建议可能是一大挑战。 •隐私问题：对持续监控有所顾忌的消费者可能会将持续监控（例如，通过远程信息处理和可穿戴设备）视为隐私侵犯。 •可靠性和可复制性：如果未能随着