人工智能背景下的保险行业研究

赵大伟，杜 谦

（中国人民银行金融研究所，北京100033）

一、中国保险行业发展概况

近年来，随着城镇居民可支配收入的持续增长以及社会公众保险意识的不断增强，我国保险行业保持稳定的增长态势，在调整结构、防范风险、助力实体经济发展与改善民生等领域取得明显成绩。根据银保监会相关统计数据显示，2019 年全行业共实现原保险保费收入42645 亿元，同比增长12.17%；保险业赔款和给付支出达12894 亿元，同比增长4.8%；保险业资产总量205645 亿元，较年初增长12.18%。从业务规模、从业机构和人员数量、发展理念以及新技术发展和应用等角度分析，我国保险业发展呈现以下特点。

（一）保险业务规模稳速增长

进入21 世纪以来，我国原保险保费收入和保险业资产总量一直呈稳定增长态势。其中，原保险保费收入从2001 年的2109 亿元增长至2019 年的42645 亿元，年均增长约18.72%①2010年10月至2011年7月，央行连续加息导致部分寿险产品收益率低于银行存款利率，退保金大幅增加。2011年我国寿险全年原保险保费收入约为9721亿元，同比下降8.57%，导致2011年我国原保险保费收入较2010年同比下降1.3%。；保险业资产总量从2001 年的4591 亿元增长至2019 年的205645 亿元，年均增长约23.95%（见图1、图2）。

图1 2001—2019年中国保险业原保险保费收入增长情况

图2 2001—2019年中国保险业资产总量增长情况

（二）保险市场仍有较大上升空间

图3 2009年（内圈）、2019年（外圈）全球保险市场保费收入分地区占比（%）

图4 2009—2019年全球保险市场保费收入增速（%）

图5 2015—2019年中国和主要发达国家保险市场深度对比（%）

图6 2015—2019年中国和主要发达国家保险市场密度对比（美元）

德国安联集团发布的《2020 全球保险市场发展报告》[1]显示，2009年到2019年我国保险市场保费收入在全球市场所占比重由5%提升至12%（见图3）。2019 年全球财产和人身险保费收入增长4.3%，其中我国保费收入增长9.2%①由于统计口径和汇率因素，中国保费收入增长数据与银保监会公布数据计算结果存在误差。，贡献最大（见图4）。但从保险市场深度（保费与GDP 之比）和保险市场密度（人均保费额）两个重要指标来看，我国保险市场发展程度仍与发达国家和全球平均水平存在一定差距（见图5、图6），未来我国保险市场仍有较大发展空间。

（三）保险业加快回归本源步伐，“保险姓保”的发展理念进一步凸显

我国保险业始终围绕“以保障为主、以投资为辅”的原则开展业务，将服务经济社会发展大局、惠及全体人民作为发展的首要目标。随着保险市场监管力度提升，保险市场业务结构不断规范、优化，保险市场获得不断创新发展的重要驱动力。仅从2019 年来看，保险行业监管政策已涵盖产品监管、内控监管、消费者权益保护、外资准入、保险资管、中介监管等多方面内容，力求引导保险行业“回归本源”。

（四）互联网保费收入趋缓，财产险市场呈现新特征

得益于“互联网+”战略的引领作用，我国互联网保险自2011 年起开始进入发展的“快车道”，互联网保险保费收入一直保持增长趋势，从2011 年的31.99 亿元增长至2018 年的1889 亿元，互联网渠道保费规模提升了约59 倍，互联网保险成为拉动保费增长的重要因素之一。降。渗透率方面，2018 年，我国互联网保险渗透率仅为5.0%，较2015 年9.2%的渗透率略有下降（见图7）。

图7 2012—2018年中国互联网保险保费规模及渗透率

从互联网财产保险来看，2014 年至2019 年行业发展已经历了发展、回落、复苏三个阶段，市场经营主体由2014 年的33 家增长至2019 年的共计70 余家。2014年至2019年，互联网财产保险保费收入共计3803.84 亿元（见图8），其中2019 年保费收入838.62 亿元，同比增长20.6%，高于财产保险市场约10%的同期增长率。同时，行业发展还呈现出新特征。一是车险业务与非车险业务占比反转，车险业务占比下滑。2015 年互联网车险保费收入716.08亿元，占互联网财产保险保费收入的93%；2019 年互联网车险保费收入下降至274.52 亿元，占比仅为33%，比重下降达60%。二是市场竞争程度增加。2015年至2019年，互联网财产保险市场前八大公司所占市场份额由94.16%下降至76.56%，前三大公司所占市场份额由80.06%下降至45.58%。传统大中型保险企业通过官网、自建网销平台等形式深耕互联网渠道；部分中小型保险企业借力新科技，大举进攻互联网保险市场，意图“弯道超车”；保险中介等第三方经营主体也已进军互联网保险市场，互联网保险市场的竞争愈演愈烈。三是市场渗透率仍存在较大可提升空间。2015 年互联网财产保险市场渗透率达到9.12%的峰值，随后2017 年触及谷底，2019年回弹至6.44%，后续可提升空间较高。

图8 2014—2019年中国互联网财产保险保费规模情况

（五）行业发展由互联网化向科技化升级

从保险行业转型升级的进程来看，保险科技1.0（传统保险）指以计算机技术运用为主，实现保险服务电子化、自动化。保险科技2.0（互联网保险）是以互联网技术运用为主，大数据、云计算、人工智能等新兴技术开始兴起。保险科技3.0则指大范围、长时间、深度利用以互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的新兴科技。无论是技术手段、销售渠道和商业模式等直接维度，还是经营理念、内部管理等深层维度，保险行业的方方面面已被这些新技术和以可穿戴设备、车联网等为代表的新产品逐步改造。无法否认的是，金融科技将成为整个行业转型升级、优化创新的核心驱动力。

大数据技术驱动保险业转型升级。数据在保险业，尤其是互联网保险中所扮演的角色显得愈发重要。目前，国内大多数保险公司在精算模型架构、产品定价、保险理赔等方面不同程度地利用大数据技术，开发建立了业务分析系统、财务分析系统、呼叫中心、后援信息中心等数据信息化体系，为保险业务发展提供了有效的数据和技术支撑。但大数据技术应用的广度和深度明显不足，新兴技术有待进一步开发利用。未来，保险业的决策将全部基于数据，精算建模、风险控制、产品研发、产品定价、营销等环节都将依赖数据分析结果。客户基本信息（身份信息、保单信息、图像信息）、征信信息、支付偏好、网页浏览记录、电商交易记录等非结构化数据均会影响客户风险程度评估，也催生了新的保险需求。非结构化数据将全面取代结构化数据，成为保险业主要数据来源。保险业应顺应技术发展潮流，重视数据收集、数据存储、数据清洗、数据分析等大数据技术的研究和应用，通过提高非结构化数据采集、应用效率，塑造行业竞争优势[2]。

云计算技术是推动保险行业创新发展的加速器。其一，云计算技术可优化业务流程，提高企业客户服务体验。保险公司可通过在云端开发核心业务、财务、流程管理等模块的方式，为企业用户量身定制“保险云”，确保云端“一站式”提供全流程保险服务。其二，云计算技术可助力大中小型保险公司明确竞争优势，打造特色利润增长点。对于大型保险公司而言，可通过在非高峰时段租借云端给中小型保险公司获取利润；对于中小型保险公司，可通过租用设备节省信息建设成本，在产品创新和优化服务方面倾注更多人力物力，锻造核心竞争优势。其三，云计算技术可从公司、行业“双层面”优化数据分析利用效能。公司层面，云计算的可扩展性为保险公司存储分析海量数据资源提供充足存储空间和计算能力；行业层面，“行业云”可实现行业信息数据共享，提高行业整体效率。

区块链技术给保险业发展带来了新的思路和机遇。安全和隐私是以风险交易为本质的保险行业的两大关键问题，区块链技术的可追溯性、安全能力和共识机制正可从信用机制重塑的角度直面行业核心难题。从应用方面看：其一，区块链技术使“点对点”交易成为可能，可通过提高交易、结算的效率和透明度为互联网微型互助保险创造发展机遇；其二，区块链技术可提高用户信息保密性，可通过“公钥”和“私钥”设置隐匿参与者个人信息，有效防范私人信息泄露风险并免受其他信息干扰；其三，区块链技术可助力智能合约实现，以到货延迟险为例，区块链技术可通过连接电商与物流平台对用户消费及产品物流信息进行记录并形成“共识”，规避理赔欺诈和延误风险[3]。

物联网技术将颠覆保险业传统的经营模式。物联网技术就是实现“物物互联”的互联网技术，即是在互联网基础上，将用户端扩展到了物品和物品之间，使物品和物品之间能够实现通信并进行信息交换。从技术层面分析，物联网通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，从而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。例如，可穿戴式设备的普及将成为保险业获取数据的重要途径。在健康险领域，按照程序设定可穿戴式设备能够自动采集客户相应的健康数据，不仅形成用数字、符号表达的结构化数据，还形成图形、图表、语音、影像等多样化的非结构化数据，海量数据积累将为挖掘客户保险需求、提供个性化和定制化的健康保险服务解决方案提供大数据基础[4]。

二、保险行业的痛点分析

（一）公众保险意识相对薄弱

1.保险供给与公众需求匹配度低

部分保险产品在产品定价、赔付条款等方面与公众需求匹配程度差，导致产品吸引力偏低、市场认同度差，最终出现承保面窄但价格居高不下的情况。如部分针对初生儿、婴儿的高端医疗保险，要求投保时必须捆绑一位成人（初生儿、婴儿的父母），造成共同投保保费远高于单独投保保费。中国太平推出的“2016 太平GBG 个人高端医疗保险”提出“住院食宿费可全额理赔，但仅限标准双人间”（中国大陆地区公立医院可享受标准单人间）。实际上购买此款产品的客户绝大部分是去私立医院就诊和住院，而部分私立医院仅提供标准单人间，造成实际上住院食宿费可能无法全额理赔。此外，针对老年人的商业健康险也存在供需失衡的现象。保险保障基金发布《2019 年中国保险消费者信心指数报告》调研情况显示，老年消费者对健康保障需求大，但目前供给不足。其一，目前市场提供的商业健康险“专属性”不强，真正结合老年人身体状况和风险特征的产品较少。尽管目前在售的商业健康保险中，60 岁及以上老年人可购买的产品有上千个，但多数需要被保险人体检或健康告知，身体状况欠佳的老年人往往无法通过核保，实质上有效供给不足。其二，保费与保障水平之间的杠杆率相对较低，老年群体的保费甚至可达到中青年群体的十倍。

2.公众对保险销售的抵触情绪

首先，由于保险销售队伍整体素质较低，相当一部分保险经纪人不具备保险知识和营销技巧，且对于客户的保险需求不敏感，在不了解客户具体情况的前提下，频繁的保险产品推销容易让客户产生厌恶情绪，无形之中抑制了客户的真实保险需求。其次，由于保险代理机构和经纪人与投保人、保险人利益存在不一致，出于追逐利益的诉求，保险中介的推销行为存在道德风险。在实际销售中，保险代理机构和经纪人更倾向于向客户推荐高收费、高风险、高收益、理财属性更为突出的保险产品，而忽视保障型的保险产品，导致社会公众对保险业的认知产生偏差，对保险市场生态、社会公众保险意识的培育产生负面影响。再次，因投保人未充分了解保险条款即盲目投保，投保人对变更保险条款未加注意继续投保，保险代理机构和经纪人夸大保险功能，随意承诺保险利益，诱使客户投保导致保险公司拒绝理赔的情况时有发生，导致保险投诉事件频发，致使公众对保险的信任度进一步降低。

3.保险公司与客户之间的信息不对称

保险市场是一个典型的信息不对称市场①保险市场的信息不对称包括两个方面：一是客户信息的不对称性，即保险公司很难全面掌握每一位客户的风险状况，难以对其风险水平做出准确判断；二是保险公司的信息不对称性，即保险公司在产品设计、定价以及自身数据和资源等方面拥有的信息优势。。第一，保险公司出于盈利需求的考量，往往根据自身利润最大化的要求（而非客户需求）设计保险产品，因而客户无从掌握保险产品设计和定价方面的信息，且客户对于保险产品设计和定价的影响也是通过市场认可程度来实现的，具有一定的滞后性。第二，在整个保险交易过程中，保险公司掌握着信息优势，客户处于信息弱势地位，在信息披露不完整的情况下，保险公司的财务状况、信用状况、服务水平等信息难以获取，致使客户很难在不同保险公司、不同保险产品之间做出最优选择。第三，保险是一种无形的商品，客户购买的只是对未来可能发生的风险的补偿，即购买的是未来可能发生的服务，这种未来的不确定性加剧了保险市场的信息不对称。

4.社会公众金融知识滞后于保险产品创新

因社会公众保险知识匮乏对保险业产生偏见，而主动放弃消费保险产品的现象依然存在。《消费者金融素养调查分析报告（2019）》数据显示，全国消费者金融素养指数平均分为64.77。在整个发达国家和发展中国家中，中国消费者金融素养的平均分处于中等偏上的水平。但消费者对各类金融知识掌握程度差异较大，例如在贷款、投资、保险等方面的知识相对比较薄弱。保险产品创新速度的加快、保险服务复杂性的增加、费率不透明、公众保险知识匮乏等因素的存在，使客户需要花费大量的时间和精力去了解保险合同条款、对比同类型的保险产品，从而承担越来越大的风险和责任，最终可能会降低其主动购买保险产品的意愿。

（二）保险产品同质化竞争严重，产品创新缺乏特色

1.传统意义上的保险产品种类单一，产品同质化现象普遍存在且创新乏力

特别是在互联网时代下，社会生产和公众生活方式得到了极大的改变，客户日益个性化、多样化的保险需求与保险市场单一同质化的产品供给形成了明显冲突。因保险产品同质化造成的保险需求与供给脱节将会抑制客户的保险需求，不利于整个保险市场的培育。

2.保险产品同质化将会抑制整个保险业的创新行为

保险同业之间相互“抄袭”或“简单变化”其他公司保险产品的现象普遍存在，当某保险公司推出一款“爆款”保险产品后，在半个月甚至一周内，相同或类似的保险产品就可能充斥整个保险市场，将严重挫伤保险公司产品创新的积极性。如2010年11月，华泰保险在“天猫”交易线中推出“退货运费险”后，各大电销平台纷纷与保险公司合作推出类似产品，2019 年已成为销量最大的互联网非车险险种，全年累计保单数量约150 亿件，占互联网非车险保单数量一半以上。仅淘宝的退货运费险承保主体就有11 家，包括人保、国寿财、大地、太保、太平、阳光、浙商、众安、国泰、华泰和泰康。另外，保险产品同质化将保险市场竞争焦点由产品服务创新领域转移至价格领域，形成低质、恶性竞争，容易引发“劣币驱逐良币”的现象，造成保险市场上出现越来越多的低价格、弱保障、窄覆盖的保险产品并破坏保险业的整体信誉和诚信基础，最终可能致使某类保险领域出现供给和需求“双真空”。

3.保险产品同质化引起的“费率比拼”还可能进一步挤压保障类保险产品盈利空间

在利润最大化经营目标的驱动下，保险公司提供保障类保险产品的意愿将大打折扣，从而不利于保险业风险保障功能的有效发挥，并制约保险业持续健康发展。

（三）销售渠道成本偏大，机构管理成本居高不下

与其他金融业态相比，保险业销售渠道成本、机构管理成本偏大，高企的成本是造成保险产品价格居高不下的重要原因，即客户将最终负担保险业各项成本。

首先，传统渠道仍是实现保费收入的主要来源，建设、维持一支优秀的营销队伍需要保险公司投入大量的人力资源成本。目前，保险公司主要销售渠道包括个险渠道、团险渠道、银保渠道、电销渠道以及互联网销售渠道等。从各家保险公司统计数据分析，尽管近年来互联网渠道异军突起，但个险渠道、团险渠道、银保渠道仍是实现保费的主要途径，而向签约保险代理人支付的手续费与佣金支出大约占营业支出的6%—10%左右。

其次，与其他金融产品相比，保险产业链条较长，包含保险产品设计与研发、获客、销售、核保承保、理赔、客户服务等多项业务，涉及保险精算、定损、核赔等多种专业化程度较高的工作，导致保险公司机构庞大、员工数量众多。此外，保险公司还需要管理子公司、分公司及营业网点，并同时经营不同种类的保险产品，使得管理成本进一步上升。鉴于此，为了维持正常经营运转，保险公司必须支付高额的机构管理成本、人力资源成本。

（四）投保、理赔等环节过于烦琐，不利于保险需求的激发和培育

在投保环节，保险公司和客户双方面的原因造成投保过程烦琐、耗时费力。一方面，与其他金融产品相比，客户在购买保险产品时往往会对保险产品定价、保障范围、赔付条款等内容反复与销售人员沟通，并在同类型产品中进行比较，造成购买过程持续时间过长，且较容易放弃购买；另一方面，保险公司对部分材料审核过于严格、苛刻，在出现拒绝承保情况时，由于核保人员与销售人员沟通不畅，销售人员很难解释拒绝承保原因，客户可能在一段时间内将不会在该保险公司购买保险产品，容易造成潜在客户流失。此外，随着社会生产方式和生活方式的快速转变，很多新兴保险需求难以得到有效满足，“投保难”问题在未来将难以避免。在理赔环节，“理赔难”是制约我国保险业发展过程中的一大顽疾，主要包括以下几个方面。

第一，保险公司内控不严，销售误导、核保不严等情况给后续出险理赔环节埋下隐患。

第二，保险公司理赔人员队伍建设滞后于保险创新步伐，在出现复杂理赔案件、新型理赔案件时，可能无法快速、准确地做出理赔判断。

第三，理赔程序复杂。整个理赔环节包括立案勘查、审核证明和资料、核定保险责任、履行赔付等多个环节。

第四，理赔证明材料众多。索赔时须出具保险单或保险凭证正本、已缴纳保险费的凭证、有关能证明保险标的或当事人身份的原始文本、索赔清单、出险检验证明、其他根据保险合同规定应提供的文件等。

第五，客户“谁卖找谁”的固有习惯难以转变。在出险时，客户仍习惯于向当初与自己订立保险合同的销售员咨询理赔问题或要求对方代办理赔手续，而不是根据保险合同规定程序办理。由于保险销售员流动较快，客户因无法联系保险销售员而感觉到“理赔无门”的情况屡见不鲜。

第六，“被理赔难”问题亦不容忽视。由于客户自身原因（如保险知识储备不足、阅读合同条款不仔细、对保险公司期望过高等）造成保险公司拒赔的现象时有发生，这在一定程度上会引导社会舆论加剧对保险公司“理赔难”的认知程度，不利于保险需求的激发和培育。

（五）保险服务模式较为落后，导致优质客户流失

首先，保险公司与客户之间属于“弱连接”型关系，即保险公司与客户的接触点较少，客户一般只能在购买保险、出险理赔时享受保险公司提供的服务。一方面，“弱连接”型关系会降低客户品牌黏度，价格将成为客户在选择保险产品的首要考虑因素，导致保险公司之间的比拼将集中在价格领域，而非服务升级改善领域，从而形成低质竞争的恶性循环，将对整个行业的生态环境和发展前景产生破坏性影响。另一方面，不发生保险事故或者发生保险事故较少的优质客户，获取的保险服务反而较少。在缺乏配套服务的情况下，优质客户流失的可能性较大，无形中增大了保险公司的风险成本。

其次，保险公司缺乏风险前置管理手段。保险公司现行的服务模式是在出险后通过赔付的方式弥补客户风险损失，即保险公司往往是在风险事故发生后才提供相应的保险服务。实际上，如果保险公司能够在风险事故发生前对客户做出及时预警，避免潜在风险转化为现实风险事故，不仅能够使客户避免人身、财产损失，还能加强客户风险防范意识，亦能够节省保险赔付支出，降低营业成本。

再次，保险销售服务缺乏针对性。在缺乏客户行为数据和消费数据的情况下，保险销售员很难掌握客户具体的保险需求，盲目的保险推销很容易使客户对保险产品产生抵触心理，造成潜在客户流失。同时，“广撒网”式的推销也增加了保险公司的营业成本，成为推高保险产品价格的重要影响因素。

最后，保险产品缺乏个性化、差异化定价手段，低风险客户实质上承担了更多的保费，导致低风险客户有可能向高风险客户转化，造成保险公司、客户“双输”的局面。以车险为例，在传统定价模式下，车险保费是根据新车购置价、座位数、用途以及上一年度出险情况等因素来计算的，而驾驶者驾驶习惯、驾驶环境等重要风险影响因素却被忽略了。驾驶习惯良好的驾驶者实质上替驾驶习惯不好的驾驶者承担了部分保费，且由于道德风险的存在，原先驾驶习惯良好的驾驶者可能降低风险防范意识，风险发生的可能性将被放大。

三、人工智能给保险行业带来的机遇和挑战

（一）人工智能技术驱动保险行业变革

1.互联设备的数据大爆炸

从产业配置端来看，带有传感器的设备已广泛生产并投入应用，未来互联消费设备的生产和应用范围将进一步扩张。一方面，车辆、健身追踪设备、智能家居、智能手机等现有设备会进一步普及；另一方面，基于VR/AR 技术的新型穿戴设备也会逐步投入应用。互联设备带来的海量微观数据将为保险公司更加深入地进行用户风险测算和开发相应产品以提供更优质的服务提供基础。

VR/AR。随着人们生活水平日益提高，保险逐渐成为一种生活必需品。就根本而言，作为一种金融产品，保险不存在刚需特性，因此保险公司在获客上付出成本要高出其他行业。客户体验的优劣直接影响保险公司获客程度和客户转化率。VR/AR 能有效结合保险应用场景，形成良好的客户体验环境。VR/AR 技术可以帮助保险公司识别用户身份，促进保险代理人与投保人的互动沟通，完成最终交易认证并达到重构服务流程的作用。比如，在车险中，VR/AR 技术可以使保险公司和投保人在第一时间还原事故现场，取得第一手的真实信息。在灾难险中，VR/AR 技术可以通过现场模拟测试判断受灾面积和受损程度。

传感器技术。从保险公司的角度出发，传感器在连接投保人、信息管理、数据分析以及风险管理四个方面起到正面作用。传感器能够连接车辆和驾驶者的信息传输，根据数据分析路况、驾驶习惯和环境信息，保险公司可以通过这些数据主动应对和控制风险事故的发生。例如，司机有驾车打电话的习惯，在达到一定频率时，手机上相应的APP会做出提示。此外，保险公司还可以通过客户验证完成投保人资产和生活概况的完整视图，包含地理位置、安全系统、天气、交通和整体健康情况的信息。完整的画像可以为投保人匹配合理的保险产品，保险公司也将得益于索赔和处理费用的降低以及客户满意度和忠诚度的提高。例如，通过语音提示事故频发路段，实现实时信息交互和其他增值服务，降低事故发生概率，降低理赔成本，提高承保收益和续保率。保险公司对传感器积累的信息数据进行高效深入的分析，能够为投保人提供个性化的风险评估和实时保护。对投保人来说，早期预警形式的风险规避、个性化的建议以及简化的索赔处理和结算流程会极大地提高其生活质量。传感器还能改变保险商业模式。传感技术改进保费的设计发生改变，使保费可以按照使用路程等进行灵活设计，进而扩大市场规模。例如，在一定期限内驾驶行为良好的投保人，能够在续保时获得一定的优惠。

可穿戴设备。可穿戴式设备对于保险的正面作用主要体现在辅助定价和改善营销。投保人购买商业健康险产品往往存在“逆向选择”的情况，由于投保人比保险公司掌握更多的健康信息，而作为保险公司，在厘定保险费率时根据的是全体投保人的平均风险水平，这样导致费率对于低风险的投保人来说过高。因此，普通保险者不愿意承担基于平均风险的价格，导致购买保险产品的投保人相对来说都是风险偏高的人群，会使保险公司实际理赔成本上升，并传导至定价端。可穿戴设备对信息的实时把控可以很好地解决这一问题并实行差异定价，高风险客户缴纳高保费，这样能降低理赔成本。例如，美国保险公司United Healthcare、Konami 和Zamzee 携手推出的一项医疗健康计划，主要针对肥胖儿童，以游戏的形式帮助减少小孩肥胖现象。可穿戴式设备可以根据投保人身体健康的变化情况，及时反映投保人的投保需求，推进保险产品的精准营销，为保险产品带来更好的营销、更极致的客户服务。此外，可穿戴设备的感应与数据追踪能够提升投保人的自我健康管理意识，降低事故发生的概率，提升人们的健康水平[5]。

2.机器人领域创新发展

机器人领域自动化和智能化技术的发展革新正逐步改变人类与世界的互动方式，自动驾驶汽车、3D 打印技术、智能医疗机器人等智能设备的落地普及将改变人类生活中的风险来源。保险公司须重新建立风险识别模式与风险度量方法，以适应客户需求的变更[6]。

自动驾驶技术。据麦肯锡预测，全球自动驾驶车辆销售规模将于2035 年左右达到1500 万辆至2000 万辆，其中，中国市场销售规模约占全球份额的四分之一。可预期的是，自动驾驶车辆的普及将对保险行业带来颠覆式影响。其一，新的风险源将改变车险业务模式。传统车险业务主要关注人为驾驶操作失误带来的风险，自动驾驶车辆将扭转这一情况。保险公司关注重点将转向潜在的车辆技术故障，如网络入侵导致汽车失控和信息泄露等损失。此外，由于修理自动驾驶车辆的成本可能高于修理普通车辆的成本，保险公司可能开始提供专门用于车辆维修的政策。其二，机构客户将替代私人客户成为主要车险用户。未来，自动驾驶车辆大概率由私人拥有转为由汽车制造商、乘车共享和技术服务商所拥有，车险销售也将由针对私人客户群体转为面向企业客户群体。

（二）人工智能在保险行业的应用

1.人工智能在保险行业的应用前景分析

作为保险行业变革的核心驱动力，人工智能技术的商业价值正在逐步凸显。人工智能技术可应用于保险分销、承保、定价、理赔等多个重要环节，以提高保险业务效率，降低行业运营成本。根据艾瑞咨询的估计测算，2019—2022 年，我国保险公司在人工智能领域的投入将以24%—34%的年增速持续高速增长，截至2022 年我国保险机构在人工智能领域的投入可达到94.8 亿元。当前，大力投入人工智能技术开发与研究的企业以行业大型头部保险公司为主，中小型保险企业在相关领域的研究与应用进程相对落后。可预期的是，随着保险企业与科技公司加深合作，中小企业可通过采购SaaS 服务的方式获取相关应用。

中国保险学会和复旦大学中国保险科技实验室2018 年联合发布报告《人工智能保险行业运用路线图》[7]认为，从行业生命周期来看，人工智能保险行业发展可分为探索阶段、发展阶段、升级阶段与取代阶段。其中，2018—2020 年为探索阶段，该阶段主要是对人工智能技术在保险行业应用的初步探索和实验，破解技术难题；2020—2025 年为发展阶段，即保险行业针对客户需求不断纵深挖掘人工智能技术应用潜力，并在横向上扩充可用数据资源；2025—2032 年为升级完善阶段，分析潜在的需求和问题，不断进行技术革新；2032 年后人工智能技术有望取代传统保险行业。

作为人员密集型行业，人力资源成本是保险企业的重要成本构成之一，约占保险企业总成本的三分之一。据艾瑞咨询估计测算，2019 年保险企业的人力资源成本约在5000 亿元左右。而人工智能技术的应用可大幅降低保险行业人力资源成本，解决培训成本高、员工流动性高等行业难题，优化行业资源配置，加强核心技术领域和产品优化模块资金投入，优化客户体验，提高客户满意度。

2.人工智能在保险行业的应用范围分析

（1）分销。

在分销环节，人工智能技术主要应用于智能客服、智能保顾、柜面机器人以及AI智能增员，主要体现在分销渠道的区别上。具体应用场景中，人工智能技术的应用可将传统的保险代理人线下推介模式转变为“互动式”“社交化”的营销模式，增强用户体验和满意度，提高销售成功率，降低退保率。分类来看，智能外呼机器人目前主要用于自动式呼叫、意向筛选、资料导入、销售引导等。智能保顾则用于为客户提供风险评测、知识问答、需求分析、产品推荐、保单管理等服务，主要应用人工智能技术中的自然语言处理，通过多轮交互挖掘用户深层次需求，引导用户购买。AI 智能增员是人工智能技术应用于保险分销领域的第三种方式，主要包括AI甄选、AI面试、AI 培训及用以辅助销售的AI 助理。AI 智能增员技术可以筛选并管理保险代理人，缓解行业面临的代理人留存率低的困局。AI 还可通过机器学习技术对代理人进行在岗培训和辅助销售。

（2）承保与定价。

人工智能技术的应用使得承保环节有望在未来实现完全自动化。依托于保险公司的内部数据和从应用程序接口或外部提供商获取的外部数据，保险公司可通过人工智能技术从海量数据中实现客户画像，识别用户需求、偏好和风险状况，进而为客户提供个性化定制保险产品和定价，以适应客户的生活习惯。未来，在承保和定价流程中，人工智能技术将改进客户投保体验，不断创造高频碎片化、差异化的个性化保险产品，让客户享受多样化的增值服务，实现保险行业“以客户为中心”的核心目标。此外，人工智能技术在承保与定价环节的应用还有助于实现经验沉淀数据化，突破经验与知识的互换。人工智能技术的实现需要训练大量的标签数据与无标签数据，随着可穿戴技术和语音交互技术的快速发展，多元化的数据来源将使得许多行为经验得以留存，有助于改善保险行业人员流动性强导致的经验知识难以沉淀的问题，帮助行业实现经验与知识体系的融合。

（3）理赔。

麦肯锡报告指出，2030 年理赔处理仍将是保险行业的重要职能之一，然而理赔业务的自动化转型将使得与2018年相比理赔岗位减少70%—90%。基于图像识别等人工智能技术的智能理赔系统可以对损失进行快速的查勘和核定，深度学习在一定程度上解决了图像识别精准度的问题，能够在线判断受损伤部位和程度，并通过知识图谱技术的应用自动推荐维修方案并计算赔付金额，较人工核损流程大大节省时间、提升效率，理赔时间将从传统理赔业务的几天缩短至几个小时甚至数分钟。此外，智能化的理赔风险输入、加工和预警输出系统能够通过诸多规则进行风险筛查，完善理赔风控机制。未来，保险公司的理赔部门将会把更多的关注度放在对风险的监控、预防和应对上，风险因素超出人工智能判定的阈值时将启动干预措施，通过同客户的互动减少潜在损失。

（4）反欺诈。

人工智能技术还可帮助保险公司识别保险理赔中的欺诈风险。例如使用图像识别技术可鉴别客户上传的虚假照片，避免客户使用网络图片或处理照片的方式诈取保险赔付。使用生物识别技术可对客户进行身份核验，避免身份顶替骗保现象。通过对海量客户数据的分析还可构建起涉嫌欺诈案件人员的社会关系网络，在投保环节之前进行风险预警。语音识别技术还可帮助实现通过分析客户报案情绪特征测算欺诈指数等。

（三）人工智能给保险行业带来的挑战

一是对传统保险业务带来冲击。首先，人工智能技术使得传统保险业务中依赖保险经纪人的分销和理赔业务出现颠覆性变革。代理人制度是保险公司传统营销体系的核心。由于消费者的分散性、潜在性和不确定性，保险公司在销售保险产品时基本不会直接面对消费者，往往是由代理公司或代理人承担销售工作。智能机器人对人力资源的取代优化了客户体验和服务满意度。但传统的人员密集型行业向科技创新性行业变革不免须直视行业沉疴顽疾，对于传统保险巨头公司来说仍须解决大量保险经纪从业人员的问题。其次，传统保险业务的重要来源是对人为因素导致意外损失的保障赔付，随着人工智能技术应用的广度和深度不断扩张，人为因素造成损失的可能性也随之降低，传统保险业务尤其是财产保险将面临业务流失的冲击，例如智能驾驶系统的广泛应用使得传统车险业务面临萎缩风险。

二是对数据治理能力提出挑战。传统保险公司在产品定价、承保政策、欺诈检测和理赔管理等多环节均受制于数据开发利用的限制。然而，人工智能技术的应用使得分析和利用大数据降低营运成本、优化营运效率成为可能。人工智能技术赋能时代，保险公司可利用的数据资源囊括图片、文本、语音等多种形式并来自方方面面，包括可穿戴设备监测得到的健康和生物数据、无人机和卫星图像数据、投诉和点评网站的文本数据、社交网站数据、用户搜索数据和位置信息等。保险公司在拥抱人工智能技术的同时，如何依法、科学、合理地获取、使用、管理数据，成为保险公司面临的重要挑战。从当前情况来看，部分保险公司仍存在数据治理意识薄弱、数据标准化管理与应用挖掘的能力不足，“数据孤岛”和“数据烟囱”问题没有得到有效解决，数据安全和隐私保护制度建设相对滞后等数据治理问题。

三是金融消费者知识水平滞后于行业创新水平。一方面，人工智能技术正在快速改变保险行业业务发展，保险标的、属性和风险因素随时可能根据人工智能技术的发展而发生变化。保险已经不是传统意义上只能保障生、老、病、死、残的产品和服务，而是发展到与消费者日常生活、工作、消费行为息息相关的各个领域，保险产品的形式、品种、保障范围、保障程度等都有巨大的创新空间。另一方面，我国金融消费者知识整体水平偏低，中国人民银行金融消费权益保护局于2019 年开展的消费者金融素养调查显示，针对保险知识调查问题，消费者的平均正确率为53.99%。其中对财产险理赔问题仅有33.11%的消费者回答正确，消费者金融知识整体水平有待提高。消费者知识水平滞后于保险创新水平，可能会造成消费者权益受损、智能保险产品市场认可度低等一系列问题，故而如何提高消费者认识、选择保险产品能力、提升风险的辨识与防范能力，对于保险行业未来的健康发展来说无疑是一个不可回避的重要问题。

四是人才与技术应用挑战。科技赋能下的保险行业重点在于科技落地，如何填补技术理论与落地应用之前的缝隙，成为保险行业未来面对的重要挑战之一。一方面，科技落地对行业人才资质提出较高要求。保险不仅是依托数字的行业，更是依托于情感的行业。科技难以全面替代人力资源在保险行业中发挥的重要作用，而是需要和人力资源更好地融合。不同于传统的保险经纪人，科技赋能时代的保险行业需要具备营销、保险、科技等多种专业知识和专业素养的复合型人才，充分调动行业内各层次人才的积极性。另一方面，保险行业部分公司在人工智能技术快速发展中盲目应用新技术。同时，因新的科技应用更新过频过快，导致公司内相应的技术队伍没有配套培养起来，技术上严重依赖于外部资源，出现技术“受制于人”的局面。

（四）人工智能背景下保险行业未来发展的政策建议

一是合理制定人工智能技术应用战略规划。对于传统保险行业巨头来说，高级管理层须适时制定合理的综合战略规划，从运营、产品、人才、数据多方面规划转型路线，把握人工智能技术给保险行业带来的变革机遇，占据战略主动地位。首先，应确定技术融合路径，即是通过成立（或收购合并）新型保险科技公司形式或在公司内部通过创新业务部门进行调整。其次，顺时应势重新考虑与客户交互模式、产品设计和盈利方式，明确产品定位。再次，应在上述规划基础上制定明确的技术发展路线，确定重点投入领域，并及时跟进技术创新走向，做出相应战略调整。

二是提高企业数据治理能力。人工智能技术在保险行业充分发挥作用需要以优质的数据来源作为支撑，未来数据将成为保险公司的重要“资产”，对其核心竞争力的挖掘和培养有着举足轻重的战略意义，保险公司须充分重视数据的重要地位，提高企业数据治理能力。首先，应确保内部数据的充分挖掘利用，积极探索新型数据分析模型在内部数据分析处理中的能力发挥。其次，应注重合理、合法、高效地提高外部数据获取能力，明晰外部数据访问、获取、分析的权限，优化数据获取成本和确保数据质量并重。再次，企业还须注意科学整合利用内外部数据，追求整体效益最大化。

三是注重人才引进与培养。未来，保险公司的人力资源建设将由数量建设转为质量建设，人工智能技术的应用将呼唤复合型的保险代理人和经纪人，善于将技术应用与人工情感优势相结合、充分发挥机器辅助功能与主观能动性的从业人员才有机会成长为优秀的保险一线工作者。此外，保险公司还须重视工程师、数据科学家、体验设计师等专业技术人才的引进与培养，制定合理的激励计划与措施提高人才留用率，确保公司人工智能战略计划顺利开展与落地。

四是立足本源，不忘初心。人工智能技术开始逐步升级和改造传统保险销售渠道、销售模式、产品开发设计、企业内部运营管理以及服务模式等环节，在保障保险业健康发展、促使保险机构稳健运行、保护保险消费者权益等领域发挥了重要的积极作用。但值得注意的是，其本质仍是利用新兴科技创新保险产品和服务，保险的本质属性、固有风险等并未因人工智能技术的研发与应用而产生改变。首先，须明确保险业“以保障为主、以投资为辅”的业务原则依然保持不变，人工智能技术只是充分发挥保险业“服务经济社会发展大局、惠及全体人民”重要作用的技术手段。其次，安全性、流动性、效益性仍是适用于保险行业的重要风险防控原则。再次，人工智能技术的应用可能引发风险复杂化、风险隐蔽化、技术风险扩大化、信息泄露严重化等一系列新的风险问题，行业从业人员和监管部门仍须提高风险警惕意识、强化风险管控能力。