《2025年生成式人工智能在保险客户旅程中的应用研究报告》

2025年11月 保险客户旅程中的通用人工智能 若（亚历克斯）家数字技术总监，日内瓦协会北京大学保险学副教授 贡献作者：马丁·埃林主任，瑞士圣加伦大学保险经济学研究所，保险管理教授 金融学教授，科罗拉多州立大学王天阳 日内瓦协会 日内瓦协会成立于1973年，是全球唯一一家保险公司协会；我们的成员是保险和再保险公司首席执行官（CEO）。基于与成员、学术机构和多边组织合作进行的严谨研究，我们的使命是识别和调查可能塑造或影响未来保险行业的关键趋势，突出行业所面临的风险；为行业和政策制定者制定建议；为成员和其他利益相关者提供一个讨论这些趋势和建议的平台；并联系全球意见领袖和有影响力的组织，强调保险在更好地理解风险、构建有弹性和繁荣的经济和社会以及更可持续的世界方面的积极贡献。 照片归属：封面页 – Imkara Visual for Unsplash+ 第1部分 – Point Normal for Unsplash+ 第2部分 – Kim Pattison for Getty Images 第3部分 –Alexander Mils for Unsplash+ 第4部分 – Zyanya Citlalli for Unsplash+ 日内瓦协会出版物：帕梅拉·康，传播总监；汉娜·迪恩，编辑兼内容经理；申俊，数字内容与设计经理 建议引用：日内瓦协会。2025年。人工智能在保险客户旅程中的应用作者：Ruo（Alex）贾，Martin Eling，王天洋。十一月。 © 瑞士再保险协会，2025 版权所有 www.genevaassociation.org 内容 4致谢 5前言 执行摘要 6 1.7简介 810121.1 通用人工智能在保险客户互动中的形式1.2 通用人工智能在保险客户旅程中的影响和功能1.3 报告的范围和结构 1416212. 保险客户对通用人工智能的利弊调查2.1 通用人工智能保险服务的好处2.2 挑战与顾虑 253. 对保险行业的启示 4. 结论 29 31参考文献 致谢 本报告在日内瓦协会数字技术工作组的指导下编制，由Achmea执行董事会主席比安卡·泰特罗乌资助。 我们感谢以下专家和高层管理人员，他们在接受采访或提供编辑贡献方面给予支持： • 朝田友子（东京海上）• 卢卡·巴尔达萨雷（瑞士再保险）• 巴特·邦和雷内·维斯（阿克梅亚）• 莉亚姆·埃尔·马齐库基（安盛天平）• 科洛内拉·埃马努埃尔（埃奇集团）• 索菲·法哈内和埃莱诺尔·雅克梅因（安盛）• 安德烈亚斯·芬克（安联保险）• 马修·加布里埃尔（宏利金融）• 耶稣·冈萨雷斯（安侯黎明）• 稻叶敦（第一生命保险）• 克里斯托夫·克雷格（Peak3）• 刘云龙（太平洋保险）• 保罗·劳埃德和罗伯特·米兰·波斯奇（安联集团）• 马西莫·皮亚纳（优尼卡保险）• 霍果·桑塔·玛丽亚（Fidelidade）• 丹尼斯·诺德霍克、达伦·L·佩因和凯乌·乌·尚茨（日内瓦协会）• 安东尼·萨塞维尔（加拿大保险集团）• 弗兰克·施密德（大都会人寿）• 乔安·施米特（威斯康星大学麦迪逊分校）• 比尔·施韦格勒（大美保险）• 西蒙·托兰斯（嵌入式金融与保险策略）• 肖静（平安保险）• 郑嘉琰（艾克斯-马赛商学院） 该报告还受益于日内瓦协会2024年监管与监督（PROGRES）项目和2024年数字技术大会的讨论。 最后，我们衷心感谢日内瓦协会编辑委员会和各位同仁的支持与反馈，以及皮埃拉尔贝托·特雷卡尼（前日内瓦协会成员）、范新宇和李勤宇（北京大学）、李欣鹭（格拉斯哥大学）在研究上提供的宝贵帮助。 前言 生成式AI正在塑造人们日常生活中的搜索、学习和决策方式。对于保险公司来说，这种变革直接触及客户关系的核心。保险业历来是关于理解个人需求并赢得他们的信任——而生成式AI正在重新定义这两者。 这篇关于通用人工智能与保险的两部分系列报告中的第二部分，将焦点从风险转移到关系。而我们的第一项研究探讨的是通用人工智能如何带来新的风险暴露形式，这一部分则是关注它如何自身改变客户旅程——从研究和咨询到索赔与服务。这一变化特别显著之处在于它的双向性：保险公司采用通用人工智能以改善服务和效率，同时客户也在独立地使用AI工具来引导自己的保险选择。 我们的全球六大保险市场客户调查显示，客户欢迎通用人工智能的易用性、速度和个性化。但他们也有四个明确期望：在需要时能够联系到人类，保护个人数据，信息准确性，以及关于何时以及如何使用人工智能的透明度。这些发现凸显了一个简单的事实：信任仍然是保险业的货币，即使在人工智能时代也是如此。 随着通用人工智能的成熟，保险公司有机会通过将人类判断与技术智能相结合来增强这种信任。这样做不仅能够提升服务和透明度，还能确保创新加深而非中断保险公司与客户之间的联系。 贾德·阿里斯总经理 执行摘要 通用人工智能提升客户服务和增强保险公司效率，但保障措施是维护客户信任的必要条件。 生成式人工智能（Gen AI）有望显著改变客户在整个旅程中与保险公司互动的方式——从研究产品和选择保险政策，到提交索赔和管理保险覆盖。本报告探讨两个角度：基于调查的Gen AI对保险客户旅程的影响，以及对企业战略的影响。 从保险公司的角度来看，通用人工智能（Gen AI）可能带来更高的效率、更个性化的互动以及更广泛的触及未充分服务的市场。然而，对通用人工智能输出的误解和幻觉可能导致无意中影响客户的保险公司决策——例如，与可用保险覆盖范围的条件或索赔评估相关。这可能会损害信任并导致不良的声誉或法律后果。保险公司应投资于将人工智能生成内容与服务可靠性以及当地客户期望相一致。通用人工智能的成功部署应伴随着清晰的沟通、人工支持选项以及保障公平和问责的保障措施。 通过对六大保险市场（中国、法国、德国、日本、英国和美国）进行的客户调查发现，保险客户对通用人工智能工具的态度总体上是积极的，尤其是在使用更先进的美国和中国，该调查确定，当涉及保险服务的通用人工智能应用时，客户有以下四个优先事项：在需要时所谓的“人文关怀”，数据隐私和安全，信息准确性和透明度。 通用人工智能使保险客户能够独立分析和比较产品。 客户不仅通过保险公司提供的工具和程序与通用人工智能（GenAI）互动，而且常常独立地，在准备或与保险公司互动的过程中进行。在通用人工智能应用更为普遍的市场中，一些客户开始使用现成的通用人工智能工具，如ChatGPT或DeepSeek，来分析、解读和比较保险产品。因此，通用人工智能不仅改变了保险流程，还赋予了客户权力，使他们更加了解、准备充分，并对保险服务有更高的期望。 展望未来，保险公司和客户对通用人工智能的采用将加速，但速度将取决于消费者信任、技术成熟度和监管的明确性。为了成功，保险公司应采取积极主动的方法，将客户需求、道德保障和不断变化的法规相结合。最终，保险公司和监管机构如何应对这些转型将决定通用人工智能是否能实现作为创新、信任和社会效益工具的承诺。 简介 人工智能（Gen AI）有望改变保险客户旅程的几乎所有阶段——从研究产品、比较报价到管理保单以及与保险公司互动。 生成式AI（Gen AI）正在改变客户与保险公司互动的方式。这种转变贯穿于保险客户旅程的始终，不仅在购买保险政策之前——在搜索信息、比较产品和寻求建议时——也包括在购买后，在政策服务、理赔处理和持续沟通中。Gen AI为个性化、高效和响应性强的保险公司与客户互动引入了新的可能性，但也引发了对保险公司与客户关系中信任、公平、隐私和透明度的质疑。 本报告探讨了通用人工智能如何进一步放大或重新配置保险客户旅程的数字化进程，重点关注个人在与保险公司的互动中对通用人工智能的态度和体验。它补充了此前瑞士日内瓦协会关于通用人工智能对商业风险的报告。1 通过分析通用人工智能（Gen AI）在保险行业重塑客户体验的潜力，本报告旨在阐明保险业所面临的机会和挑战。这包括通用人工智能可能如何提升个性化、透明度和效率，同时引发偏见、隐私和责任问题。报告还提供了对保险公司如何负责任地利用通用人工智能，以增强客户信任并创造更可持续、以客户为中心的保险参与模式的前瞻性评估。 通用人工智能（Gen AI）是保险客户旅程数字化的延续，它已经重塑了传统保险公司与客户互动的模型。在过去十年中，数字渠道、平台和工具日益影响着保险客户获取信息、比较产品和请求服务的方式。在线比较平台、移动应用、聊天机器人和机器人顾问简化了保险交易，并使客户能够更直接地获取保险，改变了客户的期望和行为。这些数字发展构成了理解通用人工智能额外贡献的基本背景。 1.1 为保险客户提供的生成式AI交互形式 保险客户主要接触两种通用人工智能（Gen AI）工具：保险公司提供的和现成的通用目的Gen AI工具，如ChatGPT（图1）。保险公司部署的Gen AI工具，如聊天机器人或承保助手，可以自动化和个性化客户互动，而客户驱动的通用目的Gen AI平台的使用则允许人们审查保险政策、明确条款，并模拟不同产品的成本和收益，无需依赖保险公司。 由Gen-AI驱动的工具可能不仅代表着增量进步，更可能带来客户-保险公司关系的根本性变革。在Gen-AI之前，聊天机器人仅限于脚本化、预编程的交互——它们可以回答预先定义的问题，但当问题超出它们的规则集时，常常会让客户感到沮丧。相比之下，由Gen-AI驱动的系统可以更灵活地解释自然语言，生成个性化回应，并在整个客户旅程中模拟类似人类的对话。它们在模糊人类和数字建议之间的界限方面，是早期数字进步所无法做到的。 保险客户既使用保险公司提供的，也使用现成的通用人工智能工具。 图表1：面向保险客户的通用人工智能（Gen AI）的主要形式图表1：面向保险客户的通用人工智能（Gen AI）的主要形式 保险机构提供的通用人工智能工具：最初应用包括用于客户互动的聊天机器人。2稍后扩展到索赔评估和欺诈检测。更高级的应用涉及由AI驱动的客户咨询服务，保险公司开发和利用通用人工智能工具提供个性化的保险建议。3表1概述了保险公司正在开发和使用的一些代表性的基于Gen-AI的工具和应用。 现成通用人工智能工具：这些工具帮助客户分析、解读和比较保险产品，推荐最合适的保险覆盖范围和公司。在这方面，通用人工智能有助于降低搜索和交易成本。传统上，提供产品推荐一直是人类顾问的职责，后来是价格比较网站和机器人顾问的领域。通用人工智能正日益承担这一角色，通过提供高度个性化的、数据驱动的解决方案，这是价格比较网站和机器人顾问无法做到的。 1.2 通用人工智能在保险客户旅程中的影响和功能 表2说明了通用人工智能如何推动现有保险客户旅程中的数字技术进步。虽然这些假设基于作者自身的评估和文献，但它们与为本报告进行的保险客户调查结果相一致。 虽然通用人工智能和早期的数字工具（如互联网、移动和社交媒体）都极大地提高了信息搜集能力，但通用人工智能在寻求建议方面的影响尤为显著，推动了机器人顾问和比价网站的能力提升。展望未来，通用人工智能可能在购买步骤（例如通过个性化产品设计、自动化承保和对话式界面）以及售后服务、理赔处理（例如客户参与、个性化协助、理赔自动化、图像识别和对话式理赔处理）等方面，随着时间的推移产生更强大的影响。5总体来说，通用人工智能（Gen AI）预计将补充 并扩展现有数字技术的应用范围，特别是在咨询、售后服务和理赔流程方面，从而更全面地重塑保险人与客户之间的关系。通用人工智能可以通过以下四种主要方式提升客户体验（见图2）。 通用人工智能将补充并扩展现有数字技术的应用范围，尤其是在收集信息和咨询服务方面。 图2：为保险客户提供的通用人工智能功能 人工智能通过分析行为模式、偏好和历史互动，在保险领域增强个性化，从而提供更准确、个性化的推荐。 这些从基本的自动化交互和通信到更高级的决策能力都有所涉及： ● 沟通。尽管保险公司长期以来宣传多渠道能力，但这些能力在历史上是通过孤立的工具实现的——文本方面是脚本