人工智能如何让经纪人专注于最重要的事情

执行摘要............................................................................................................3 布朗兄弟。在我们的专有报告中，我们考察了人工智能对核心保险经纪商（包括安盛、马歇尔·麦克伦南、威立斯·托尔思沃斯、亚瑟·J·加勒格）的经营利润率和盈利能力的影响，并用于分析其当前的利润率水平、未来5至10年可能的水平以及如何实现这一目标。人工智能正迅速被整合到更大规模的保险经纪商中。在本报告中，我们介绍了一个分析框架，用于理解人工智能和其他效率因素在相对疲软的财产险和意外险定价环境下对集团和个别经纪商经济影响范围的关键驱动因素。这项分析尤为重要，因为利润率扩张应该是其中最重要的因素之一。 关键结论 • 过去十年，管理费用一直维持在收入的45%至55%。分析显示，人工智能有巨大潜力进一步优化经纪人的成本结构，并推动优势竞争者的运营利润率提升至40%水平。我们专有的效率基准显示，尽管利润率有显著扩张， 未来十年，以下四个关键因素将推动利润率的提升：1) 收入规模杠杆效应，2) 中后台基础设施的集中化，3) 业务组合的转变，以及4) 周期性因素，包括更高的通胀率和利率。 • 那些投资于标准化工作流程、集成技术平台和集中化服务的中间和后台部门，已构建起组织基础设施，通过该基础设施，新的AI工具能够大规模部署。随着手动任务和工作流程的自动化，中间和后台部门最能从生产力提升中获益，从而实现改进。 • 利用我们的三层成本框架，并结合围绕人工智能机遇的数据点来压缩中后台成本，我们估计调整后的营业利润率可能……在核心经纪商中，Aon 处于最佳位置，因为它长期朝着集中化和一体化方向发展，未来 5 到 10 年，其营业利润率有望提升 500 至 800 个基点。前台职能的市场响应速度将更具一致性，且成本更低。平台方面。Brown & Brown 可能将面临最大的挑战，这源于其更加分散化的结构。 • 人工智能及相关创新正为私营保险科技市场注入新活力。2026年，专注于人工智能的企业将获得66%的创业投资，而第一季度则获得95%。分销领域开始欢迎新进入者。人工智能赋能者的前景在短期内可能更好，尽管更具雄心的颠覆者值得关注。值得关注的公司包括Corgi、Harper、Pace、WithCoverage和FurtherAI。 • 过去18个月，保险经纪股持续受挫，核心经纪商的前瞻市盈率（EV/EBITDA）为12倍，低于2025年初的16至17倍峰值以及14倍的10年平均值。这为在挑战环境中脱颖而出的股票创造了机会；Aon和Gallagher是我们首选的两家。 • 尽管这些替代经纪商——包括Accelerant、Baldwin、Goosehead、Ethos、Ryan和TWFG——在绝对调整后运营利润率方面普遍落后于核心经纪商，但它们在人均指标上的相对超额表现表明，其更具技术导向的商业模式尚处于增长和利润成熟周期的早期阶段，这使其成为我们的首选。在某些情况下，这表明随着规模扩大和成熟度的提高，存在潜在的利润增长空间。我们认为Accelerant、Ethos和TWFG也值得关注。 中期利润率框架我们的报告为经纪人的成本结构提供了一个框架，并阐述了如何通过新的AI工具和自动化进一步 提升利润空间。关键在于审视我们三层框架中所映射的功能：1）前台；2）中台；3）后台。这为AI的应用路径以及成本节约的来源提供了路线图，并呈现了关于...的精细视角。 前台部门涵盖直接创收和面向客户的职能。前台成本主要具有变动性，与业务拓展和客户维系紧密相关。我们估计前台成本约占收入的25%至30%。 中台部门是人工智能相关改进的沃土，很可能成为效率提升的最大来源。 通过不同渠道。交易对手的价值链（即客户、中介、保险公司）仍然高度依赖电子邮件，大量关键任务数据是未结构化的。之前的自动化系统和工作流技术。一个核心挑战是中介处于一个高容量交易对手网络的中心，每个中介以不同的格式传递信息，并且尽管在代理管理方面进行了大量投资，但这一环节仍然高度依赖人工操作——自动化系统可以处理结构化的输入和定义明确的工作流，但无法处理定义中间业务功能的混乱的边缘案例和非结构化数据流。代理式人工智能改变了这一点，因为它能够满足中介工作流的需求，并填补了先前推动更大自动化时缺乏的特定能力。我们将人工智能视为中央化和标准化计划的直接延伸，将非结构化输入在各种格式中转化为结构化、可操作的输出，这代表着在规模上将非结构化输入转化为结构化、可操作输出的显著改进。这是中间业务功能中所需的特定能力。 人工智能的兴起正开始加速，大型公众机构在过去几个季度中提供了更多具体的AI应用案例。他们的评论大体上与我们的观点一致，即办公成本存在显著压缩空间。所提及的任务包括政策审核、开票、保险凭证签发、客户文件摄入、承保处理和损失分析，表明通过压缩中后台环节存在显著的利润扩张机会。 收入分成。对于中台部门，我们估计能实现大约10%到15%的效率提升，这反映了自动化带来的节省。我们认为这很可能体现为人员增长放缓，而非人员削减或制作人头数的减少。对于前台部门，我们估计能实现大约1%到5%的效率提升，这反映了生产人员和客户经理通过提升客户承接能力而非削减人员来实现的。我们对效率提升的估计低于管理层所宣称的时间节省，这既反映了AI使用成本的对冲，也反映了未来5到10年内需要保留中台部门人员的需求。鉴于前台部门作为人才管道的重要性降低，其效率提升的潜力将大于中台部门。总而言之，我们的框架表明，对于前台人才发展，存在大约500到800个基点的利润率扩张空间。对于后台部门，我们估计能实现大约15%到20%的效率提升，这反映了自动化带来的节省。我们认为后台部门将能够捕捉到 对核心经纪人的影响 Aon 安盛是中央集权化的早期采用者，始于其安盛联合战略以及近十年前创立安盛商业服务公司（ABS）。我们相信这促使其持续保持领先的超额表现，而人工智能的应用——包括新的AI工具——在统一的公司基础设施中，或将进一步扩大这一差距。其结果是在过去十年中，整个集团实现了最强的利润率表现。我们预计这 加勒格伦高勒（Gallagher）在公共经纪商中已证明其作为整合者，能有效支持其相对积极的业务合并（t uck-in）并购战略。其部分成功归因于作为离岸外包和服务职能在卓越中心（Centers of Excellence）集中化的早期采用者，这提升了速度和一致性。该公司相对集中的结构使其能很好地应用新技术。 布朗与布朗 AI 工具以标准工作流程和工具为基础。 虽然布朗公司在过去20年中一直保持着核心同业中最高的事业运营利润率，但利润率差距正在缩小。利润率得益于公司相对分权的运营结构和较高比例的高利润率批发及项目业务。尽管前者曾是一个优势，但我们认为，随着公司更有限制的集中式基础设施使其在利用人工智能进行分析和自动化方面不那么擅长，它在未来几年内很可能更多地成为一项竞争劣势。 沼泽 随着其BCS（业务与客户服务）部门于2025年底的成立，以及Marsh McLennan Agency内整合“嵌入式”业务的进行，其成本有所上升。我们预计，Marsh正通过实施利润率提升计划，在标准化和集中化其核心基础设施方面进行重大投资，以提升AI能力和服务交付水平。然而，部分而言，由于其咨询业务是劳动密集型而非流程密集型，利润率提升的潜力可能受到结构性限制。因此，Marsh的利润率提升潜力不太可能达到同业中的最高水平。随着时间推移，这些效益有望变得更加有意义。然而，由AI驱动的自动化潜力... 威立斯·托尔思沃森威立斯在历史上一直以利润率落后于同组公司而闻名。其问题在于，它专注于中高端市场竞争， 但相对规模处于劣势。新前端的交易以及领导层的补充是有趣的，因为这些可能有助于该公司启动新的自动化计划，尽管与一些核心同行相比，威立斯的整合基础设施较差，且咨询导向较重。然而，仍然存在执行风险，而且收益可能有限，至少在接下来的几年里是这样。 总之2000年代后期至2010年代中期，核心保险经纪公司规模扩大。2010年代中期至2010年代中期，我 们相信规模较大、业务整合的公司将成为赢家，因为它们拥有自有数据，并具备投资于集中化基础设施的能力，这使它们最能利用人工智能。在核心经纪公司中，我们看好安盛和加理尔。在2020年代，它们变得更好，主要反映了规模杠杆效应、中后台职能和基础设施的集中化，以及业务组合的改善。从目前的大约20%至低30%的范围，中后台成本层进一步压缩，并辅以新的AI工具，可能推动500至800个基点的利润率扩张。因此，调整后的营业利润率可能达到中后台成本层进一步压缩，并辅以新的AI工具，可能推动500至800个基点的利润率扩张。因此，调整后的营业利润率可能达到中后台成本层进一步压缩，并辅以新的AI工具，可能推动500至800个基点的利润率扩张。另一方面，根据我们的观点，布朗与布朗相对分散的模式可能使其处于竞争劣势。马歇尔和卫理仕处于中间位置，需要做更多工作来缩小与同行的利润率差距。 在过去十年中，核心经纪公司的平均调整后营业利润率从约23%扩大到30%。在该群体中，Aon和Gallagher表现突出；Aon的利润率扩大了约11%，Gallagher扩大了9%。Marsh的扩张相对平均，为7%，而Willis和Brown & Brown则落后，分别扩张了5%和3%。 约390亿美元，相较于235亿美元。在同一时期内，每位员工的收入也有所提升。虽然扩大收入规模是一个因素，但我们并不认为这足以解释过去十年利润率的扩张。考虑到2007年至2016年期间，行业的发展主要是由经纪商规模的扩大驱动的。相比之下，我们相信2016年至2025年期间，经纪商不仅规模扩大，更实现了质的提升。这一点在人均指标上表现得尤为明显；尽管人均收入从177,000美元略微增长至193,000美元，但人均营业利润相对稳定，约为44,000美元。人均指标没有明显改善表明，2007年至2016年期间，尽管整体核心经纪商收入增长了65%，达到...过去十年，人均收入增长了33%，达到257,000美元，而人均营业利润增长了74%，达到78,000美元。 我们相信，过去十年利润率的提升主要是由以下四个关键因素驱动的：1）营收规模效应，2）中后台基础设施的集中化，3）业务结构转型， 1) 和 4) 周期性因素，包括较高的通胀和利率。收入规模杠杆。本质上，过去十年核心经纪商的收入增长与利润率扩张之间没有相关性。此外，Aon 和 Baldwin 是两端的好例子，展示了收入规模本身如何不驱动利润率扩张。虽然规模很重要，因为它使半固定成本得以摊销，但仅靠规模在更广泛的收入基础上，不足以驱动利润率扩张。确实，我们发现 2016 年至 2022 年间，Aon 的总收入仅增长了 7%，在核心经纪同行中最低。尽管如此，它将调整后营业利润率扩大了约10%，至约 30%，是核心经纪同行中改善最大的。相比之下，2017 年至 2025 年间，Baldwin 的总收入从 8000 万美元增长近 18 倍至 15 亿美元。尽管如此，调整后营业利润率（包括股票薪酬）保持在较高 teens 水平相对平稳。它们的各自利润率轨迹反映了收入增长和利润率改善在所有规模级别之间缺乏清晰的线性关系。相反，我们认为存在一个“门槛”，需要被跨越，收入规模才能开始获得规模杠杆带来的利润率收益，这反映了增加对技术、人才和其他运营基础设施的投资以支持日益增长的组织的需求。到 2016 年，核心经纪商达到了各自的门槛，并在接下来几年开始看到规模杠杆带来的利润率收益增加。到 2025 年，像 Baldwin 这样的小型竞争对手似乎正在达到这种成熟水平，增加了更一致利润率扩张的潜力。 2) 集中化基础设施。我们认为，核心中介机构在过去十年中对标准化技术和工作流程、集中化中后台基础设