在全球人工智能(AI加速发展的当下，我国保险行业正以积极姿态拥抱AI。

　　2024年《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 ”行动。去年9月份发布的《国务院关于加强监管防范风险 推动保险业高质量发展的若干意见》提出，“鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平”。保险业随之加快了部署安排。如今，技术的发展完善更是推动了政策的落地显效。

　　近日，多家保险机构纷纷宣布接入新一代AI大模型，并持续探索应用场景。这场由算法驱动的行业变革，正在重新定义“保险”的未来图景，引发了保险业不同主体的广泛关注。险企最关心的话题是，如何通过AI降本增效；保险消费者则关心，引入AI后，保险产品价格能否更便宜、更普惠；超200万保险代理人(业界也称“保险营销员”则关心，AI广泛应用将如何影响其执业行为和职业规划。

　　围绕上述问题，《证券日报》记者采访了多家保险机构和多位业界人士。受访者普遍表示，技术带来的效率提升显而易见。当前，保险业对AI的应用正处于加速积累阶段，随着新技术被广泛应用，将会出现指数效应，并最终引发业务模式的质变。未来，保险业既需要积极拥抱AI，又需要预判并防范可能出现的风险。

　　促进效率提升

　　AI的春风已吹拂至保险业。截至3月3日，根据记者采访及公开信息，已有超过10家保险机构成功接入新一代开源AI大模型，涵盖人身险公司、财险公司、保险资管公司以及保险中介机构。

　　从头部险企来看，平安人寿近日表示，公司快速完成某款AI大模型的本地化部署，并率先在产品销售、人员培训及客户服务三大核心场景落地应用。太平人寿相关负责人也对《证券日报》记者表示，公司已完成某款AI大模型的本地化部署，并推出了AI助手内测版本。

　　据弘康人寿保险股份有限公司(以下简称“弘康人寿”总经理周宇航介绍，公司积极拥抱数智化时代，以“保险 科技”赋能服务创新、中后台技术创新及营销创新。大家保险集团信息科技部总经理郝晓波对《证券日报》记者表示，公司正全面推广AI应用，涵盖科技研发、行政办公、客户经营、合规审计及营销支持等领域。此外，慧择科技产品负责人吕晓琳告诉记者，公司AI大模型主要集中在销售端、客户服务端和理赔环节。

　　综合来看，保险机构正试图将AI运用到经营的各个环节。一些暂未接入AI大模型的险企近期也表示正在积极研究。不过，也有部分保险机构还在观望。

　　从效果来看，AI大模型的应用已经给险企带来了实实在在的好处。

　　“技术带来的效率提升显而易见。”周宇航表示，2025年可谓保险业智能化应用元年。

　　郝晓波表示，大家保险集团将AI引入各种场景，并开始产生积极影响。一方面可以降本增效，另一方面可以激发员工创新的火花。

　　“AI已融入公司多个经营环节，形成‘服务升级—效率跃迁—生态进化’的良性循环。AI推动个险业务实现‘三升一降’：服务精准度、队伍专业度、客户满意度显著提升，人力密集型事务成本大幅下降。”北大方正人寿相关负责人表示。

　　从行业层面看，受访人士普遍认为，AI对保险业负债端、资产端产生广泛影响。

　　在负债端，吕晓琳表示，当前保险业AI应用已渗透到核心业务全流程，主要集中于以下环节：一是风险评估与核保；二是理赔自动化与反欺诈；三是客户服务与个性化营销；四是代理人赋能与流程优化。整体看，AI已深度重构保险价值链，从风险评估到客户服务的全链路智能化成为行业趋势。

　　郝晓波介绍，根据业内交流情况，目前保险业的AI应用落地集中在内容营销与营销对练场景。AI技术发展速度很快，不过技术进化时间毕竟还较短，真正能实用的时间还不长，部分技术问题还没有完全可靠的方案，在业务应用上还没有积累出质变的效果。但也必须看到，只要新技术被广泛应用，就可能会出现指数效应，并最终引发业务模式的质变。

　　从投资端视角看，郝晓波表示，投资领域使用传统AI技术进行投资决策与量化交易已有较长历史，传统AI算法可通过处理海量金融数据，辅助投资团队快速识别潜在机会与风险，优化资产配置策略，AI自动化工具还可减少人工投研、交易执行及合规审查耗时，从而降低管理成本等。不过，目前利用AI大模型进行投资管理的案例还不多。但从行业应用实践来看，利用大模型进行投研分析等间接领域的应用效果明显。

　　周宇航表示，AI对险企投资端的影响将逐步深化，体现在三个方面：一是投研能力的提升。AI能够将投资团队从基础性工作中解放出来，将更多精力集中在战略决策和投资管理上。二是风险管理的强化。随着算法技术的进步，AI可以通过对市场波动、行业趋势和公司财务状况的深入分析，帮助险企更好地识别和评估投资风险。三是资产配置策略的优化，AI辅助实现收益与风险的动态平衡。

　　周宇航也提示，险企在把握技术赋能机遇的同时，也需关注潜在挑战。AI大模型过度依赖历史数据可能导致险企在新市场环境或政策调整的情况下投资表现不佳。因此，保留人工对关键决策的复核权，严格遵循风险管控与合规要求很重要。

　　“总体而言，AI将开启一个新时代，尽快了解、学习并拥抱AI，有助于险企真正应用AI并推动发展转型。”燕梳新学堂创始人施辉对《证券日报》记者表示。

　　对消费者和代理人影响几何？

　　我国购买保单的人数和被保险人均达数亿人。保险消费者和潜在消费者颇为关注的是，险企引入AI后能否推动保险价格下降，并最终惠及消费者。

　　对此，周宇航认为，长期看，AI带来的效率红利能帮助险企降低运营成本，提升产品性价比和市场竞争力，最终惠及更多消费者。其中，在定价方面，AI能够辅助险企更科学地评估风险，提升风险匹配的精准度；在理赔环节，AI可以帮助险企优化理赔流程，降低理赔风险，大幅压缩时间和人力成本。

　　郝晓波也表示，在营销方面，AI会大幅提升营销触客的效率；在核保核赔方面，AI可以帮助运营人员分析案情，提升作业效率，提升风控能力。综合来看，AI必然会带来营销与运营的降本增效，这也为险企提供了更大的降费空间。

　　不过，在北大方正人寿相关负责人看来，保险价格主要取决于定价利率、发生率和费用率，AI技术在这三大关键要素上均发挥了积极正面的促进作用，但保险价格的变动需综合评估。其一，AI在降低运营成本方面成效显著；其二，AI在投资端的应用可提升收益和控制风险，但收益率更多受制于宏观环境；其三，凭借AI算法，险企风险评估将更加精准，这有可能带来更低的保费，但对于高风险群体，保费或将更高。因此，要辩证看待AI对保险价格的影响。

　　除消费者之外，保险代理人也很关注AI带来的影响。目前，保险代理人达数百万人，一些代理人担心AI可能会取代他们的岗位。

　　周宇航认为，尽管AI在保险营销中发挥着越来越重要的作用，但AI不会取代保险营销员，而是推动其向更高价值方向转型。一方面，AI能够辅助保险营销员快速完成客户分析、方案定制等基础工作；另一方面，在养老险、家族财富管理等复杂场景中，保险营销员的人际洞察、情感共鸣等“软技能”仍具有决定性作用。

　　“未来，保险营销员需要不断提升自身的专业能力和服务水平，以适应这一变化。同时，保险公司也应为营销员提供必要的培训和支持，帮助他们更好地利用AI工具。”周宇航说。

　　北大方正人寿相关负责人表示，AI并不会取代保险营销员，更多的是赋能。未来，公司将结合AI应用，推动保险营销员从“销售执行者”向“专业顾问 资源整合者”转型，让AI成为强大队伍、提升服务品质的核心引擎。

　　郝晓波表示，在传统线下营销模式中，短期内保险营销员有着AI无法替代的特质。但也必须看到，历史上新技术出现往往会颠覆原来的作业模式，形成全新的赛道，在这种情况下，旧赛道的积累不但不再是资产，反而成为包袱。

　　“AI在未来会对保险营销模式产生什么样的颠覆，现在还无法完全预测，我们唯一知道的是，无论如何，现在必须尽快入局，作为企业与个人都是如此。”郝晓波补充说。

　　施辉也持类似观点：或许当前行业还无法完全想透彻AI将带来的影响，但无论什么技术，核心都是服务于人。因此，当保险业遇到AI，必然会带来“变”与“不变”。“变”的是商业模式向数据驱动转型，竞争逻辑从“人力密集”转向“技术赋能”；“不变”的是人际信任与情感连接，以及个性化服务等。

　　应纳入全面风险管理体系

　　一些已经应用AI的险企和仍在观望的险企也非常关注保险业应用AI的趋势，以及AI可能带来的风险。

　　周宇航分析，若以自动驾驶发展阶段类比，目前保险行业对AI的应用处于L0到L1的攀升阶段。从发展趋势看，AI正在重构保险价值链，推动行业从粗放经营向精细化管理跨越，AI带来的不仅仅是“降本增效”，而是“提质增效”。

　　北大方正人寿相关负责人也表示，基于行业实践与技术趋势研判，AI将在以下关键领域催生变革机遇：智能产品创新与动态定价；预防性健康管理生态；全链智能化运营中枢；前瞻性风险管理评估；开放生态融合创新。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI将继续为保险行业带来深刻的变革和创新，并为行业高质量发展注入新动能。

　　除上述趋势之外，吕晓琳补充说：“未来AI可能帮助保险机构更好地预测保险市场的发展趋势、消费者需求变化和竞争对手动态，制定更有效的市场战略。”

　　**财经大学中国精算科技实验室主任陈辉表示：“前两年，部分险企十分注重训练大模型，但效果并不十分理想。实际上，对于金融业来说，基于大模型来设计和训练自己的小模型才是关键。因此，未来AI大模型与业务的结合度，还需看各自的落地情况。”

　　此外，在AI加速应用的背景下，数据、隐私安全性等问题也备受关注。

　　周宇航表示，保险机构需重点关注四类风险：一是数据准确性；二是数据安全与隐私保护；三是算法透明性和公平性；四是监管合规风险。

　　北大方正人寿相关负责人也认为，保险业在推进AI应用的过程中，必须将其纳入全面风险管理体系。一是避免“算法歧视”，险企应避免出现“大数据杀熟”等违背科技伦理的行为；二是严格依据法律法规和监管要求有序推进AI应用，避免可能的法律风险；三是加强流程管理和人工干预，避免可能的操作风险。

　　“随着AI技术的广泛应用，保险业也面临着数据安全和伦理问题。如何保障客户信息安全、应对技术风险，将是未来保险业需要重点关注的领域。”陈辉说。

　　面对新一轮科技革命，多位受访人士表达了一个共同的观点：在技术突进的背景下，AI既是保险业破局的利刃，也是坚守初心的试金石。当算法开始思考保险的本质，当代码重构行业基因，从业者或许需要更加清醒地认识到，技术永远只是手段，保险的核心始终是对人的关怀，保险业发展的根本宗旨始终是服务实体经济。保险业唯有在效率与温度、创新与风控、发展与责任之间找到平衡点，方能在AI浪潮中行稳致远。