从人工智能试点到人工智能巨头：构建保险企业未来

将碎片化的实验转化为统一的战略，以加速性能，推动增长，并产生组织范围内的效应。 仅生成式AI就可能释放500亿至700亿美元的保险业收入。1对市场营销和销售、客户运营以及软件工程维度影响最大。目标是明确的：提高效率、减少人工操作，并提升客户体验。 但是，如果没有制定稳固的战略，人工智能的投资回报（ROI）可能会被稀释。这是因为人工智能实验正遵循着由传统保险系统铺就的相同碎片化道路——而人寿保险公司对此了解得非常清楚。多个政策管理系统和索赔系统可能会迅速累积，通过间歇性的收购、脱节的战略或仅仅是糟糕的投资而堆积起来。趋势是每个团队都为自身部门的需求进行优化，而很少有倡议能够跨越整个价值链。 人工智能（AI）项目正在保险机构中加速部署。然而，许多保险公司发现，仅仅实验并不能产生真正的变革。没有单一的、覆盖整个组织的AI战略，项目数量增长速度超过了它们创造的价值，从而产生了一种新的运营风险，被称为AI债务。 今天，人工智能实验的风险在于重蹈覆辙。如果没有统一的架构，看似的人工智能创新可能轻易变成一种新的遗产债务。结果往往是组织非正式地所说的“试点炼狱”。你现在拥有同一平台的多个许可证，不同工具执行相似的任务。承保、索赔和新业务试点继续进行——但仅限于各自的轨道。企业运营方式几乎没有改变。即使个别用例显示出可观的回报率，总成本往往仍在上升。结果是？集成工作扩大，治理扩大，供应商管理增加。 几乎每个保险公司内部的部门都被要求调查人工智能的影响，并为其采用制定计划。承保团队正在尝试文档摘要，理赔部门正在试点自动化项目，IT团队正在评估企业级AI许可证，而商业智能团队正在部署模型以改进报告和分析。据估计， 为何仅仅将人工智能添加到现有流程中是不够的 承保人的工作一直需要阅读大量资料，并提取相关细节以填充风险档案。如今，人工智能可以在几分钟内吸收并总结这些信息。当基础数据检索和应用所需时间减少时，就有更多时间用于分析这些数据，对其进行判断，并在日益复杂的承保过程中为保险公司和经纪人提供咨询。 问题是：许多保险公司只是表面上将AI应用于现有的工作流程，而不是从AI可以解锁的新维度出发，全面重新构思它们。历史为我们提供了一个有用的类比。在工业革命期间，制造商并不仅仅是引入机器来更快地完成相同的任务。他们围绕着新的能力重组生产。角色发生了变化。工作流程被重建。装配线被重新设计。 保险业今天也处于类似的转折点。如果某个流程仍然固守旧模式，唯一的目标是让它运行得更快或更有效率，那么机会是有限的。相反，围绕新能力重新设计流程，这才是推动变革并利用新技术改善成果的关键。 举例来说，看看主张。从200页的医疗报告中提取关键信息不再受时间限制。监控决策准确性、处理异常情况以及维护对受益者的同理心可能成为核心。 没有正确的人工智能应用战略意图，实验只会增加成本，加快协调工作，却无法产生可衡量的价值。与此同时，采用集成人工智能运营模式的竞争对手开始领先。更重要的是，试点项目炼狱状态分散了组织的战略重点，人工智能变成了技术债务的又一层，而不是变革的推动者。 人工智能并非是要叠加在传统工作流程之上的一个层。它的真正效益将来自于对保险组织内部工作结构的根本性思考——以及人工智能如何提升这些工作流程和流程。否则，每个组织只是将自己的旧有、传统的运营模式数字化。如果没有真正的思维方式的转变，将人工智能应用于保险流程更有可能加剧现有低效，而不是消除它们。 在更广泛的工作流程中进行考量。现有的欺诈模型仍具有重要意义。机器人流程自动化（RPA）在结构化任务中，例如数据传输和基于规则的处理中，继续发挥着重要作用。机器学习（ML）可以支持评分和检测。代理式人工智能（Agentic AI）可以在跨系统中协调互动。大型语言模型（LLMs）可以总结非结构化内容。自动化可以帮助快速审理简单的索赔。目标是通过连接能力，而非用一种工具代替所有其他工具。 三步实现保险行业AI优先运营 解锁人工智能转型的真正价值需要从碎片化的实验转向以AI为中心的运营模式。这一全面的转变始于重新评估角色、流程和平台，并且至关重要的是，在规划潜在变化之前，要彻底理解它们是如何运作的。虽然看似反直觉，但先从最接近日常任务的地方开始，然后扩大视野以获得更广泛的组织运营视角，是将AI融入工作流程和系统的途径。 例如，对于一个索赔的医学摄入可能结合使用LLM进行文档提取、通过代理AI进行交叉验证以及现有的欺诈评分模型，而最终决策仍然由人类参与。AI是协调工具集的一部分，而非每一步的解决方案。 第一步：审查角色、任务和部门 承保人、理赔专业人士、销售专业人士和客户支持服务各有明确的职责和绩效指标目标。在选择合适的技术——如人工智能、自动化等——之前，保险公司将想要审计每个角色、任务和部门目前的运作方式，然后构建一个愿景，即每个角色在最佳情况下如何借助技术运作。目前花费时间的地方、存在摩擦的地方，以及哪些活动直接影响部门的绩效指标（KPI）。只有这样，组织才能确定这些角色在以人工智能为主导的环境中如何演变。 步骤3：达成多角度组织策略的共识 最终步骤是就整个组织AI试点、工具和框架的协调方法达成一致。一种方法可能是一个统一平台，为可重用代理、多个LLM、共享治理以及利用组织内所学知识的机遇提供基础。随着AI用例在各个部门中成熟，协调平台可以为核保、理赔、新业务和计费等团队提供跨团队交流的机会。 请提出以下问题： • 哪里可以创造效率？• 哪些活动可以更高效地完成？• 哪些活动对组织来说会更有价值？• 人类必须保持参与循环的位置在哪里？ 这就是为什么多个市场、业务单元或价值链团队从与现有系统、治理能力、数据安全要求以及支持多种人工智能方法的同时性建立互操作性中受益良多。 手动数据输入和重复的文件审查通常随着AI系统处理大量结构化和非结构化信息而显著减少。同时，其他责任变得更为重要。监控输出、管理边缘案例、提升风险和运用专业判断都在AI融入日常工作中变得更为重要。 行动不力的代价 静止不前代价高昂。想象一下：不同团队继续授权相同的工具，随着更多系统与敏感数据交互，网络安全风险扩大，IT能力被维持多个试点项目所吸收。与此同时，辛苦获得的教训只能惠及那些经历过的人——而在此期间，技术成本飙升，供应商管理需求增加。对高管层来说，新人工智能项目的投资回报率远未达到预期——无论是节省美元，还是提高效率。企业的运营方式几乎没有任何改变。 这项练习也阐明了那些本质上属于人类的工作。同理心、沟通和情境判断不能委托给机器——尤其是在保险索赔等可能涉及敏感生活事件的领域。虽然人工智能可以加速信息处理并减轻行政负担，但在解读情境、建立信任和做出最终决策方面，人类仍然是不可或缺的。 与此同时，AI投资正迅速成为整个行业的底线。竞争对手开始推出以AI为先的运营模式，并实现可衡量的盈利与亏损（P&L）影响。客户和分销合作伙伴越来越认为你正在使用AI来提高与他们的工作互动中的响应速度、准确性和决策能力。在AI开发方面落后的组织面临与价值链上不断增长的期望脱节的风险。 第二步：逆向工程工作流程 一旦定义了每个角色和任务的未来状态，就可以重新构建工作流程。这意味着要检查从接单、承保、欺诈审查、理赔裁决到客户沟通的微观流程。 并非每个任务都需要高级生成式AI。有多种技术可供选择，每种技术都应该 将人工智能投资转化为运营变革 仅仅投资人工智能并不能创造组织变革。没有企业论点和清晰的人工智能优先的运营模式，实验可能会产生人工智能债务。同时，在内部建立和维持高级人工智能能力变得越来越困难。人工智能技术、工具和架构迅速发展。在大型语言模型、代理系统、机器学习、治理框架和企业集成等方面保持专业知识需要持续的投资和接触广泛的实际应用。 保险公司如果仍依赖手动流程和脱节的AI试点项目，短期内可能会降低运营成本，但长期来看真正创新的能力有限。他们也会错过伴随组织全面技术进步的大好机会：把时间转移到关注更有价值的工作上。当AI处理常规文档分析时，团队可以专注于产品创新和发展满足新兴客户需求的新的政策结构。而不是花费数小时审查文档，团队可以把专业知识应用于研究、投资组合策略和设计新的产品。 这正是战略合作伙伴发挥重要作用的地方。像Capgemini这样的公司带来了大型跨学科团队，这些团队能够跨越行业、内部部门和技术的界限，随着新工具和能力的出现，不断优化实施方法。这种更广阔的视角有助于组织确定要部署哪些技术，它们在运营模式中的位置，以及何时需要更新或重新设计系统。 外部合作伙伴提供的灵活性是内部团队常常难以实现的。拥有深厚专家储备的合作伙伴可以根据需要调整专业知识的大小，为每个转型阶段带来合适的技能，同时帮助公司避免昂贵的失误。 下一步是将人工智能发现转化为可持续的企业影响的运营基础设施。 在整个行业中，人工智能的应用已经启动。问题是哪些保险公司将引领这一转变——哪些将落后于潮流。 作者 周萨曼莎 全球人寿保险、年金和福利业务领导，凯捷金融服务业 Samantha在L&A和A&H行业有超过20年的经验，曾在运营商的不同价值链岗位工作，担任行业分析师评估技术并提供建议，并领导政策管理系统技术路线图。 Divij Chopra 投资组合主管 - 健康和年金保险，凯捷咨询 Divij Chopra是一位全球人寿、年金和福利市场的专家，领导Capgemini全球保险业务的人寿和年金保险组合。他在通过数字化转型推动增长战略方面拥有深厚的专业知识，重点关注分销和市场营销现代化、数字客户体验、智能洞察和体验创新。 关于凯捷 凯捷集团是一家由人工智能驱动的全球商业和技术转型合作伙伴，提供切实的商业价值。我们想象组织的未来，并通过人工智能、技术和人才将其变为现实。凭借近60年的悠久历史，我们是一个在50多个国家拥有超过42万名团队成员的负责任且多元化的集团。我们凭借深厚的行业专业知识和强大的合作伙伴生态系统，提供端到端的服务和解决方案，利用我们在战略、技术、设计、工程和商业运营方面的能力。该集团2025年全球收入达到225亿欧元。