用全面的 AI 方法重新构想保险

麦肯锡合伙人探讨了保险公司如何利用生成式AI（Gen AI）突破试点困境，并重新构想索赔、承保和分销等核心领域。

核心观点与关键数据
Gen AI对全球经济的总潜力达4.4万亿美元，但许多保险公司仍困于试点阶段，无法规模化应用。其关键在于将Gen AI与传统AI及RPA技术结合，并投入战略资源进行组织变革。

主要应用场景

1. 信息提取：从非结构化数据中提取洞察，如理赔处理中的医疗记录提取或承保过程中的经纪人信息分析。
2. 内容生成：用于营销或个性化沟通，如声明状态更新、承保沟通等。
3. 编码与软件开发：支持技术现代化，尤其适用于遗留系统改造。

突破“试点困境”的三大关键

1. 重塑领域：重新设计索赔、承保和分销流程，而非孤立应用Gen AI。
2. 数据架构与人才：确保数据可用性，结合内部开发与外部采购，并培养提示工程师等新角色。
3. 业务驱动：避免技术驱动，优先识别可重用的模块化组件，以加速规模化。

风险与监管应对

• 数据隐私：建立自动化PII识别流程，与业务合作设定评估指标，并定期审计。
• 伦理与偏见：建立AI风险框架，优先实施低风险用例，逐步扩展。
• 监管合规：参考欧盟AI法案，从非高风险场景开始，逐步建立标准。

结论
保险公司需以战略视角整合Gen AI与现有技术，并通过业务流程重塑实现规模化价值，同时重视数据安全、伦理和监管动态。