保險業直面AI雙刃劍

保險業正加速在多業務鏈路中嵌入AI能力。

據近期公開消息，德華安顧人壽上線以 AI 大模型為技術基座的數字員工“愛德華”；新華保險計劃未來3—5年將投入不少于30億元實施“AI+”戰略；中信保誠人壽最新獲批“人工智能3年工作規劃”，目標是在2027年實現核心業務場景AI滲透率超70%……

“從壽險行業視角看，數智化轉型已跨越概念驗證階段，進入‘與業務場景融合’的探索期。目前，其應用已從單點嘗試走向全流程覆蓋，在優化流程、降低成本、提升客戶體驗方面成效顯著。“德華安顧人壽方面在接受《中國經營報》記者采訪時表示。

不過，記者采訪了解到，目前保險行業的數智化轉型進程整體仍處于早期階段——AI在核心決策環節仍以輔助為主，無法替代人類專業判斷，且需持續關注“決策可解釋性、數據安全性”的要求。

AI滲透保險業務加速

據德華安顧人壽方面介紹，該公司在2024年就成功建成AI算力平臺，將數智人、智能坐席助手、智能客服、智能核保、智能質檢、智能代碼助手和AIGC等工具，應用到銷售、宣傳、客戶服務、風控和軟件研發等環節，為業務全鏈條注入數智動能。2025年，上線統一AI中臺，實現GPU資源智能調度，部署了辦公AI助手與數字員工，有效推動了辦公效率提升。

“AI技術已深度融入公司實際業務與經營管理流程，形成了‘業務場景智能化、管理決策數據化’的應用格局。”德華安顧人壽方面向記者表示。

眾安在線相關負責人在接受記者采訪時表示，2025年，該公司自主研發的AI中臺“眾有靈犀”通過知識工程、語音服務、AIGateway等多模塊協同作用，已覆蓋保險業務全流程需求。AI中臺上活躍的機器約110個，靈犀中臺生產環境機器人上半年累計調用量達4.5億次，行業領先。

12月中旬，中信保誠人壽總經理助理、首席風險官邱文光在相關活動上透露，中信保誠人壽最新獲批的“人工智能3年工作規劃”，系統推進經營、管理、營運與風控的智能化轉型，目標在2027年實現核心業務場景AI滲透率超70%。

10月底，新華保險黨委書記、董事長楊玉成在新華保險全渠道高峰會上透露，未來3—5年將投入不少于30億元，加大在人工智能、大數據方面的建設力度，實施大科技/“AI+”戰略，加快推進人工智能等新技術在隊伍、產品、服務、客戶經營等各領域落地。

AI在國內保險業的應用情況，此前在部分上市保險公司今年半年報中有集中披露。比如，在投保環節，平安產險依托多模態感知與智能推理等人工智能技術，解決新車合格證、關單等大量非結構化、非制式單證的自動化識別與理解難題，應用于車險智能出單場景，實現車代渠道81.2%單件平均一分鐘智能出單；在理賠環節，中國人壽2025年上半年商業保險理賠案件超1200萬件，數智化服務賠案占比超75%，并推出醫保商保融合快賠服務，試點地區快賠服務案件無人工率達25%；在核保與客服環節，陽光保險深化智能客服機器人建設，遠程服務全流程無人辦理率達65%。

“當前金融行業的AI應用，重點體現在獲客營銷、業務準入、運營管理、客戶服務、研究輔助、風控審計、合規管理、財務企劃和人力資源等領域。對比銀行和證券行業，保險行業在獲客營銷、運營管理和風控審計領域的AI應用最為顯著。”天職國際金融業咨詢合伙人周瑾在接受記者采訪時表示。

德華安顧人壽方面預計，未來3—5年，AI將從產品設計、服務模式、核保理賠、風控合規、生態格局、人才結構六個維度，對保險行業進行全方位重塑，核心是“重構而非替代”——保險“風險保障、民生服務”的核心功能不變，但實現路徑將從“人力密集型”轉向“數據智能驅動型”，行業競爭升級為“AI能力+生態資源”的綜合較量。

新技術帶來新風險

值得關注的是，AI技術的應用，在提升保險行業經營管理效率的同時，也帶來了新的安全風險。

“云基礎設施、API互聯、物聯網設備與AI等技術在為行業注入活力的同時，也同樣擴大了其可能被攻擊的范圍。重大數據泄露和勒索軟件攻擊事件頻現報端，這說明在保險業中，信任與技術同等重要。”全球知名專業服務機構德勤近日發布的《2026年全球保險行業展望》中提到。

中國再保險（集團）股份有限公司數字金融部王沁茹發布的研究文章中也提到，智能客服系統的數據泄露事件頻發，暴露出AI技術在數據安全防護方面的短板。黑客利用語音識別系統的漏洞，通過模擬客戶語音、構造對抗樣本等技術手段，非法獲取客戶身份證號、銀行卡信息、保單內容等敏感數據。

上述研究文章顯示，某保險公司曾因智能客服系統存在安全缺陷，致使數萬條客戶個人信息泄露，引發大規模客戶投訴與監管處罰，企業品牌形象嚴重受損。

德華安顧人壽方面向記者表示，AI在保險領域的規模化應用，確實在顯著提升效率的同時，也帶來了數據安全、模型風險、合規倫理等多重新挑戰。在數據安全與隱私泄露風險方面，客戶敏感信息（身份證、病歷等）在流轉中易泄露、篡改，可能引發信任危機、監管處罰與品牌重創；在模型與算法風險方面，存在模型黑箱導致的決策不公、數據變化引發的模型漂移失效，以及黑客算法攻擊等問題，造成風險誤判與經營損失；在合規與倫理風險方面，AI迭代快于法規更新，易觸碰監管紅線，同時可能出現算法歧視、過度營銷等倫理爭議，損害消費者權益。業務與運營風險方面包括技術與現有流程適配不足、“保險+AI”復合型人才缺口大，以及AI系統故障可能導致業務中斷，影響運營效率與連續性。

針對上述風險，德華安顧人壽認為，保險機構AI創新應以“合規安全”為前提，構建精簡高效的風險管控體系。比如，在合規安全體系建設方面，構建全周期安全標準，覆蓋AI從設計、開發到退役的全生命周期；數據分類分級管理，遵循“最小必要”原則保護用戶隱私；建立業務、技術、風控等跨部門協同審查機制，強化制度約束；評估AI技術供應商集中度，防范單一平臺依賴的系統性風險。在倫理道德建設方面，制定企業AI倫理準則，融入全生命周期以契合社會價值；提升AI決策透明度，確保過程可解釋、可追溯；明確AI的輔助定位，關鍵決策環節保留人工介入與監督；模型訓練避免依賴短期高頻數據，保障金融長期穩健性。

周瑾則建議，保險行業在場景梳理和AI應用的優先級安排上，應將“容錯高”作為主要標準之一。

“容錯率較高的標準，就是針對現階段AI技術還不夠成熟，相應的監管體系還在完善中，數據治理、AI幻覺、‘黑盒子’模型、無法驗證等問題還需要逐步探索解決，所以現階段的AI應用要考慮一旦出錯不會造成重大影響的情景。”周瑾解釋稱。

（編輯：李暉 審核：何莎莎）

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