AI引领保险业 变革时代
以创新为引擎，培育责任型AI文化，为客户创造非凡价值 序言 随着AI技术的迅猛发展与广泛应用，全球保险业正在经历一场巨变。过去，企业多将AI用于优化流程或提升效率，而如今，这项技术正全面重塑保险业的运营模式――从重新定义客户互动、提高运营敏捷性到推动保险业务现代化，都将迎来新的机遇。 对于保险公司而言，踏上AI之旅可谓机遇与挑战并存。从好的方面看，AI有望大幅提升运营效率、优化客户体验并开拓新的收入来源。但放眼全局，保险公司仍需应对技术债务、技能短板、合规要求等难题，同时确保AI应用契合客户需求。 本报告旨在为保险业高管提供战略指引，帮助他们充分释放AI潜能，实现可持续增长，提升竞争力，引领行业未来。展望未来，真正能在这个时代脱颖而出的保险公司，必然是那些敢于创新、秉持责任型AI文化，并始终聚焦客户价值与员工效能提升的企业。 本报告深入剖析了AI对保险业的深远影响，结合最新调查数据和行业趋势，为企业高管运筹帷幄提供了及时指南，帮助他们迅速把握颠覆性技术带来的黄金机遇。 绝大多数保险业高管（76%）认为，AI将大幅提升其应变能力，从容应对市场动荡和满足客户与员工不断变化的需求。事实上，他们预计未来两年在商业模式创新上的AI投入将增加近一倍。 Girish Ratnam 美国区保险业务负责人IBM Consulting 摘要 AI正在重塑保险业运营模式。 客户期望可能对AI驱动的营收增长形成制约。 不容回避的两大挑战：技术债务与技能短板。 目前，保险公司现主要将AI用于提升运营效率，其中40%的AI投入用于增强运营效能和降低成本。随着智能体AI的兴起，这一趋势将愈加明显，预计明年将有77%的保险公司在理赔环节应用智能体AI。 要成功实施AI战略，保险公司必须直面技术债务和技能短板这两大挑战。超四成的保险公司表示其现有内部技能和专业知识不足，这表明在技能发展和旧式系统现代化方面加大投资已刻不容缓。 AI在推动收入增长方面潜力巨大。75%的受访高管认为，AI将在个性化服务和客户体验方面带来显著提升。然而，保险公司必须确保其AI应用契合客户需求，以避免信任危机。 打造面向未来的保险运营体系 AI已引起各行各业高管的广泛关注，但保险业仍处于将这一颠覆性技术融入业务运营的早期阶段。 对于传统AI和生成式AI，大多数用例仍集中于总结任务和提供下一步建议等常规活动。但随着智能体AI的日益普及，超过一半的用例开始聚焦于自主执行工作的智能体AI（见图1）。 目前，保险公司将提升运营效率、降低成本和旧式系统现代化作为重中之重。未来数年内，利用AI推动商业模式创新将对行业增长产生深远影响。然而，相较于其他AI应用，这一领域的推进仍较为缓慢，才刚开始受到关注（见图2）。与此同时，面对全球经济波动所带来的重重挑战，保险业亟需重新审视AI的战略地位。经济不确定性正带来不小阻力，不仅压制保费增长、推高理赔成本，还降低了投资回报。1 保险公司深知AI在应对这些挑战中具有举足轻重的作用。实际上，76%的保险业高管坚信AI能帮助他们化解当前挑战，并开始未雨绸缪，将预算调拨到创新领域。尽管目前仍有65%的AI投资集中于提升运营效率和改造旧式系统，但越来越多的企业意识到，AI不仅是优化工具，更是增强韧性和推动创新的关键动力。 保险公司应用AI已收效颇显，理赔处理时间减少了19%，产品上市速度提升了15%。 智能体AI具备自主处理复杂任务的能力，成为在此变革中脱颖而出的杀手锏。这一机遇将推动保险公司加快AI应用的当前落地与未来布局。 从短期来看，智能体AI可以通过定制用例实现立竿见影之效，优化核心保险业务流程。 例如，实现理赔管理的全流程自动化，从损伤检查到维修估算再到付款启动。同时，在保单变更方面，例如在车险中新增驾驶员，都将大幅简化。针对复杂类客户问询和极端案例的后台支持，智能体AI亦可大幅优化流程。这些应用不仅能提升运营效率，还能有效减轻团队负担，让员工有更多时间专注于高价值任务。 AI应用已展现出显著的实质性成效，从运营指标来看，AI投资为企业带来了可量化优势。在AI赋能下，保险理赔处理时间缩短了18.6%，产品上市速度提升了15.4%。这些成果有助于保险公司在瞬息万变的市场中永葆竞争力，并为未来创新夯实基础。 借力AI引擎，开辟增长新曲线 生成式AI和智能体AI在推动保险业创收方面蕴含巨大潜能。调研表明，80%的高管表示，未来三年AI将成为推动收入增长的关键力量。 要充分释放这一潜能，保险公司需秉持客户至上理念，开发契合客户期望的AI应用与技术，避免信任危机。实际上，77%的高管坚信，AI有助于企业改善个性化服务和客户体验。 此外，保险公司可以利用AI扩充品类，增强客户黏性。通过分析客户数据及其反馈，保险公司可以量身打造出更契合客户需求的产品。IBV研究表明，率先在客户交互系统中采用生成式AI技术的企业，其客户保留率高出14%，净推荐值（NPS）更是高出48%。相比之下，尚未采用此技术的企业则明显落后。3 然而，IBV针对生成式AI在保险业的应用研究表明，保险公司关注重点与客户需求之间存在偏差。保险公司更侧重于改善客户支持与服务，客户则更期望获得切合其个人需求与偏好的定制产品。2保险公司可以借助生成式AI来开展个性化定价或促销活动，无论保险公司还是客户，这都是双赢之举。 智能体AI提供了更广阔的发展机遇。尽管仍处于早期阶段，保险业已开始将部分具体流程与智能体AI进行整合（见图3）。例如，在商业地产核保中，利用内外部记录资料进行自动化证据收集；在个性化营销方面，AI代理可通过经授权的数据源来监测客户生活中的重要事件，并适时推送个性化产品与服务。 率先在客户交互系统中采用生成式AI技术的企业，其客户保留率高出14%，净推荐值更是高出48%。相比之下，尚未采用此技术的企业明显落后。 化解技术债务，加强AI技能 保险公司还可以充分利用AI本身来化解技术债务。借助AI对旧式应用的代码进行优化升级，并实现IT任务自动化，从而避免繁琐的核心系统整合，显著降低技术债务。此外，AI还可在代码转换之前对旧代码进行解析，帮助节省时间、降低风险，并在原有开发人员在迁移前离职的情况下，提供详尽的文档支持。IBV研究表明，引入混合设计架构并采用开源AI解决方案至关重要，这不仅有助于提升互操作性，还能有效节省成本。 要成功部署对计算资源要求极高的AI技术，保险公司必须细致审视自身的基础设施需求，并解决技术债务带来的短板。71%的高管坦言，维护旧式应用成本极其高昂，严重阻碍了新AI技术的引入。4 成功部署AI工具需要员工具备扎实的专业知识，因此，AI专业人才短缺会阻碍AI技术落地。超四成的保险公司坦言，其现有内部技能和专业知识不足，这表明在技能发展和旧式系统现代化方面加大投资已刻不容缓。 保险公司需要双管齐下，同步推进旧式系统现代化和技能发展投资，以全面支持AI落地。他们已经在运筹帷幄，通过引入战略合作方来实现目标：71%的受访公司表示正在与科技企业、供应商和初创公司开展战略合作，加速推动AI创新。 为了推动旧式系统现代化，71%的受访公司表示正在与科技企业、供应商和初创公司开展战略合作。 案例研究 巧用生成式AI，简化资助申请流程5 意大利国家工伤保险研究所（INAIL）肩负着保护工人免受人身伤害和职业病的重任。2023年，INAIL的预算增长了65%。次年，意大利企业的申请数量猛增50%，使得该机构面临巨大压力，亟需解决不断走高的需求难题。 引入虚拟助手处理申请业务后，INAIL如释重负，在不增加人力的情况下实现了生产力大幅攀升。该解决方案旨在提供如一答复，兼顾一致性和可靠性，并且申请人也青睐于这种全天候服务，不必再忍受漫长等待或担心错过截止日期，可谓一劳永逸。 为了应对这种“井喷式”增长，INAIL决定引入一款虚拟助手以支援其客服中心和办公人员，专门解答资助申请过程中的常见问题。该助手通过网络应用提供服务，旨在帮助企业了解申请资格并顺利提交申请，从而大大减少工单提交量和对人工客服的需求。 目前，INAIL正在扩大该虚拟助手的应用范围，以涵盖其他类型的业务请求和话题，包括涉及符合资格项目的技术问题。除了优化资助申请管理，INAIL还在积极开发知识库，用于搭建自动核验系统，以提升已批准申请的审核效率。 总体而言，借助AI解决方案，INAIL成功化解了资助申请量激增的难题。这一举措使其更高效、便捷和一致地处理申请问询。 行动指南 要将AI潜能转化持久增长力和竞争优势，保险公司必须制定清晰战略，并在各项业务领域推广AI解决方案。以下是四项重点行动，助力AI融入运营、客户服务、基础设施及员工文化建设。 将AI融入关键保险流程，以精简工作流程，提升效率。 消除技术债务枷锁，解决AI技能短板。 提供个性化保险产品和服务，以提升客户体验。 培育创新文化，秉持责任型AI发展理念。 利用AI技术洞察行业风向，量身打造优质产品；借力生成式AI分析客户数据，开发出灵活多样且具个性化的产品，以满足每位客户的独特需求和偏好。引入AI客户服务工具，利用AI技术提升服务质量，为客户提供及时关怀与贴心帮助。根据客户满意度指标，不断监测和评估能否通过AI渠道与客户进行有效互动，必要时进行调整，以确保客户始终保持高满意度。 利用AI技术实现理赔处理和核保环节自动化，可有效简化相关工作流程。这既能减少人为失误，又能大幅提升效率，使投保办理时间从数天缩至数分钟。利用AI技术进行预测分析，企业可洞悉潜在风险与机遇，做出前瞻性决策，未雨绸缪。企业应不断监控和评估AI流程的运行表现，并按需进行优化，以确保达到最佳运营效率。 技术债务会使IT项目步履维艰，成本高昂。企业应不再执着于旧式系统维护改造，而是放眼于AI赋能，并重新分配资金以减少技术债务。提供领导支持和培训资源，帮助员工掌握所需技能，与AI技术实现无缝协作。采用混合设计型架构，完美整合最新AI功能与现有系统，以提升互操作性，同时最大限度地减少技术债务。 制定并落实严明的AI治理体系，涵盖伦理要求、法规合规和模型性能标准。鼓励并推动业务部门、IT和数据科学团队之间进行跨职能协作，以确保AI部署高效到位。倡导正向企业文化，秉持责任至上的AI实践理念，兼具透明性、公平性和责任性。 作者 Girish拥有二十多年的全球工作经验，曾牵头推动了银行业、保险业、航空航天和国防以及制造业领域的多项大型技术转型项目。主攻战略规划、实践发展、流程优化、技术和销售管理以及机器人流程自动化。 Moez拥有超过15年的保险从业经验，在提供创新解决方案和推动增长方面具有辉煌业绩。他拥有德国汉诺威莱布尼兹大学的计算机科学博士学位和电气工程师文凭。 Dr. Moez Mnif Girish Ratnam美国区保险业务负责人IBM Consultinglinkedin.com/in/girishratnam/ DACH地区合伙人兼核心保险业务负责人IBM Consultinglinkedin.com/in/moez-mnif/ David结合其在咨询、外包、业务发展及运营管理方面的丰富专长，倡导以技术引领业务增长。他在金融服务领域拥有超过35年的从业经验，主要专注于保险行业，足迹遍及英国、爱尔兰、美国、法国和意大利。他在寿险和养老金、专业险/伦敦市场以及普通险领域均有涉足。 Sugandhi拥有丰富的管理咨询经验，专门提供C级类业务战略执行、高管培训、数字化战略以及复杂业务转型方面的咨询服务。她在保险业和银行业均有涉足，不仅具备商业专长和领导才能，还在投资组合管理和建立战略合作伙伴关系方面积累了丰富经验。 David Cartwright英国和爱尔兰地区高级合伙人兼保险业务负责人IBM Consultinglinkedin.com/in/david-c-7414001/ Sugandhi Ritchie 澳大利亚和新西兰区合伙人兼保险业务负责人，首席客户合伙人IB
