来源：中新经纬 孙庆阳

　　近日，国家金融监督管理总局发布了《银行保险机构数据安全管理办法》，该办法旨在全面强化保险机构的数据安全保护力度。它从数据安全治理、个人信息保护等多个维度进行了详细规范，明确要求保险机构采取有效措施，确保客户信息和金融交易数据的安全无虞。此举是为了更好地应对数字化变革中日益复杂且严峻的数据安全风险挑战。

　　在数字化转型加速的背景下，AI(人工智能作为技术创新的核心力量，正为保险行业带来前所未有的发展机遇。中新经纬《大咖说》对中国保险资产管理业协会和中国精算师协会联合党委委员、中国精算师协会副秘书长商敬国进行了独家专访，探讨AI如何助力数字保险建设，推动行业向更高效、更安全的方向发展。

　　商敬国(受访者本人供图

　　数据之重

　　近年来，随着人工智能、大数据等技术的快速进步，保险业迎来了数智化转型的风口。科技赋能保险业数智化趋势正在显现。商敬国指出，数字化不仅革新了保险产品的设计、定价和分销模式，还通过大数据与AI技术显著提升了风险评估的精确度。例如，传统保险产品设计往往依赖于行业经验和历史数据，产品种类相对固定，难以满足不同客户群体的个性化需求。而数字化后，保险公司能够利用大数据分析客户的行为、健康状况、生活习惯等多维度信息，精准识别客户的风险特征和保险需求，从而设计出更加个性化的保险产品，如针对不同年龄段、职业和健康状况的客户，推出定制化的健康保险、意外险等。

　　在定价方面，商敬国认为，过去保险产品的定价主要基于统计模型和精算假设，对风险的评估较为粗略，容易导致定价偏差。数字化后，保险公司可以借助人工智能算法和大数据分析，实时分析客户的动态风险变化，实现精准定价，如车险公司通过分析客户的驾驶行为数据，为安全驾驶的客户提供折扣，激励客户保持良好的驾驶习惯。

　　然而，保险业在数字化转型过程中面临着诸多挑战，其中数据管理与治理问题是重中之重。商敬国认为，“保险行业高度依赖数据并追求风险的精准管理，随着个人数据保护法规的日益严格，如欧盟的GDPR(《通用数据保护条例》和中国的《中华人民共和国个人信息保护法》，保险业必须确保数据处理活动的合规性，并提升数据收集、存储和使用的透明度。”他强调，保险业积累的大量敏感客户数据使其成为数据安全的高风险领域，任何数据泄露都可能导致严重的财务和声誉损失。

　　因此，商敬国建议，保险业应采取一系列措施来应对这些挑战。包括加强数据隐私和安全培训以提高员工意识；投资先进的数据加密和访问控制技术以保护数据安全；建立严格的数据治理框架以确保合规性；并利用AI和机器学习技术提升数据监控和异常检测能力，及时发现并响应潜在的数据安全事件。通过这些努力，保险业可以更好地管理和保护数据资源，满足监管要求并维护客户信任。

　　值得注意的是，在诸多挑战之中，保险业在数据利用方面也蕴含着巨大的机遇。商敬国提到，通过数据挖掘，保险公司可以发现新的业务增长点，例如，分析客户数据后发现某一特定群体对某类保险产品的需求尚未被充分满足，便可针对性地开发新产品，拓展市场。同时，利用数据更好地满足客户需求，如根据客户的购买历史和偏好，精准推送保险产品和服务，提升客户满意度和忠诚度，从而为保险业的发展提供更多的思路和建议。

　　效率之变

　　作为AI技术的高级形态，大模型在保险行业中应用的潜力更是巨大。通过自然语言处理和机器学习技术，大模型能够高效处理和分析海量的保险索赔数据，实现理赔流程的自动化，不仅大幅缩短了人工审核时间，还显著提升了处理的准确性和效率。据福布斯2019年报道，埃森哲的一项研究显示，仅以100名全职员工规模的健康保险公司为例，通过利用人工智能技术简化管理流程，仅仅将日常任务自动化，就能节省高达1500万美元。

　　商敬国进一步分析，大模型的应用不仅仅局限于理赔流程的优化，它还能深入挖掘客户数据，为不同风险偏好的客户量身定制保险解决方案。“这种个性化的服务显著增强了客户的满意度和忠诚度，为保险公司赢得了更多的市场信任。”他提到，随着大模型技术的逐步应用，保险业将逐步从劳动密集型向技术密集型转型，既减少了对传统理赔和客服人员的依赖，又催生了对数据科学家、AI专家等高技能人才的新需求。同时，大模型的应用还推动了保险产品的创新，如基于行为数据的动态定价保险等新业务模式应运而生，为保险业开辟了新的市场和收入渠道。

　　在组织管理层面，商敬国认为大模型的应用同样带来了革命性的变化。《中国保险行业数字化转型指数报告》显示，我国保险行业在数字化合规与安全、前台、中台、后台业务数字化、基础设施数字化等五大维度指数全面上升，数字化整体水平显著提升。他强调，大模型作为这一转型过程中的核心驱动力，通过深度学习和自然语言处理技术，能够深入剖析员工行为和业务流程，为管理层提供精准的决策支持。例如，在保险经营模式上，大模型能够构建精准的客户画像和行为预测模型，便于保险公司提供更加个性化的保险方案，实现精准营销。

　　同时，大模型也有助于降低劳动力成本并提升竞争力。商敬国以中国太保的数字劳动力战略为例，该计划通过大模型应用，助力突破员工的效率瓶颈和能力瓶颈，进而实现更合理的成本结构和更优的客户体验。预计到2025年，该战略将覆盖1万名员工，使劳动生产率提升30%以上。这充分展示了大模型在促进多工种岗位融合、提升工作方式灵活性和高效性方面的优势。

　　除了中国太保的案例，其他保险公司也在大模型应用方面取得了显著成效。例如，平安产险通过大模型技术优化车险理赔流程，利用车辆事故现场的图片和相关数据进行深度分析，快速准确地判断事故责任和损失程度，从而大幅缩短了理赔时间，提高了客户满意度。阳光保险客服机器人已覆盖车险报案、续期回访等场景，无人工服务的客户满意度超九成。这些案例进一步证明了大模型在提升保险业效率方面的巨大潜力和实际应用价值。

　　未来之路

　　展望未来，商敬国指出，AI在保险业的应用场景将更加广阔。在健康保险方面，像智能手环、智能手表这类常见的可穿戴设备，通过持续收集并监测数据，AI能够深入分析用户的健康状况和生活模式。例如，如果一个用户的运动步数长期偏低，且睡眠质量不佳，AI可以据此给出适合该用户身体状况的个性化运动建议，以改善睡眠和提升身体素质；而健康风险较低的用户可能获得相对较低的保费。在财产保险中，AI与物联网技术的结合将实现实时监控和预防性维护，从而减少损失。在寿险领域，AI通过分析社交媒体信息和在线行为，能更全面地了解客户的生活习惯、消费偏好、社交圈子等多维度信息。基于这些深入的洞察，保险公司可以设计出更精准的人寿和年金产品，这些产品在保障范围、保费金额、给付条件等方面，更贴合客户的实际需求和风险状况。

　　在商敬国看来，为了更好地利用AI技术实现可持续发展，保险业需要持续关注和投入技术研发，加强与科技企业的合作，共同探索AI在保险领域的创新应用。同时，保险业还应注重人才培养，培养具备AI、大数据和保险业务知识的复合型人才，以适应未来保险业发展的需求。此外，保险业还应加强行业交流与合作，分享AI应用的最佳实践和经验，共同推动保险业的数字化转型和智能化升级。

　　麦肯锡全球研究院的报告指出，生成式人工智能对保险行业生产力的提升预计可带来数十亿美元价值。目前，AI在风险评估、欺诈检测、客户服务和个性化定价等方面已展现出显著成效。未来，随着AI技术的进一步发展和应用，保险业将迎来更加广阔的发展空间和机遇，为社会和经济的发展作出更大的贡献。