AI保险行业应用创新白皮书

本白皮书探讨了人工智能，特别是大模型技术，在保险行业的应用现状、技术基础、实践成效及面临的主要挑战，并展望了未来发展趋势。

宏观背景： 国家政策积极引导“人工智能+”行动，人工智能技术代际跃迁，社会需求结构性变迁，共同推动保险业迈入AI新阶段。

研究目的： 系统梳理AI在保险领域的应用模式、落地路径与实践成效，分析AI应用中的主要挑战及其成因，研判AI赋能保险行业的发展趋势，并提出相应的政策与实践建议。

技术基础： 保险行业AI能力构建依赖于数据与知识、算力资源、模型能力、安全合规等要素协同，大模型技术演进经历了感知识别、认知增强、流程协同重构等阶段。

场景应用： AI在保险价值链各环节应用广泛，包括前台展业支持与智能客服、中台产品研发、智能核保、智能理赔、欺诈识别与AI编码、后台智慧审计与财务管理等，已取得降本增效、业务增长提质、风险管理强化、客户体验提升等成效。

主要挑战： AI在保险业应用面临模型可靠性、数据与知识整合、组织管理、人才、合规监管等挑战。

未来趋势： AI大模型将演进为新一代业务中枢，MaaS推动AI能力平台化供给，AI能力向技术底座深度嵌入，保险业务模式将由单点技术赋能转向系统性价值创造。

政策建议： 保险机构应制定与业务战略深度融合的AI顶层规划，优化存量数据治理，推进实施路径从局部应用走向全面赋能，打造面向AI时代的组织架构与人才梯队，构建负责任的AI治理与风险管理内控体系。行业生态与监管方面，应强化监管引导与行业协同，建立多层次复合型人才培养协同机制，构建鼓励创新与风险防控并重的动态监管框架。