一、引言
二、人工智能在保险业应用的现状
三、人工智能在保险业应用的成效
四、人工智能在保险业应用的瓶颈
五、人工智能促进保险业高质量发展的路径构建
（一）战略引领：强化数字化转型顶层设计
（二）业务赋能：深化AI在核心场景的应用
（三）资源保障：破解要素制约瓶颈
（四）生态共建：构建协同发展格局
（五）监管创新：构建适配性监管体系
人工智能促进保险业高质量发展的路径研究
摘要：在数字经济与老龄化社会双重驱动下，人工智能已从保险行业的辅助工具演进为核心生产力，深刻重构风险管控、产品创新、服务供给等核心环节。本文基于代理型AI（AgenticAI）理论框架，结合2025-2026年国内外保险科技实践案例，系统分析人工智能赋能保险业高质量发展的内在机理。
关键词：人工智能；保险；路径构建
一、引言
随着生成式AI技术的突破性发展，全球保险业正经历从数字化到智能化的深度转型。麦肯锡2026年报告显示，84%的大型健康保险公司已将AI嵌入核心运营流程，代理型AI的兴起使保险服务从碎片化辅助转向端到端全流程自动化。中国人寿等头部企业通过大后台+小前端布局，实现核保核赔数字化替代率99%的突破，印证了AI技术对行业效率的提升作用。然而，行业转型过程中仍存在结构性矛盾：国际领先大模型使用成本高昂与中小模型性能不足的两难选择，保险专业知识与AI模型融合不深导致的不对口问题，数据孤岛引发的模型偏见放大效应，同时存在懂保险不懂技术、懂技术不懂保险的人才断层问题。这些问题导致AI在保险领域的应用多集中于智能客服等低价值环节，核心业务赋能不足。在此背景下，探索人工智能促进保险业高质量发展的有效路径，成为破解行业转型困境的关键命题。
二、人工智能在保险业应用的现状
应用范围持续拓展。AI技术已覆盖保险销售、核保、理赔、风控、客服等全业务链条。销售环节通过智能推荐算法实现产品精准营销；核保环节AI模型替代人工完成标准化核保流程；理赔环节自动化理赔系统大幅提升赔付时效；风控环节反欺诈反洗钱模型构建全方位风险防线。技术应用层次提升。从传统的预测分析AI到生成式AI，再到当前的代理型AI，保险行业AI应用层次不断提升。代理型AI能够自主管理端到端工作流，实现从客户咨询、风险评估到保单生成的全流程自动化，成为行业技术应用的新趋势。参与主体多元化。除传统保险机构外，科技公司、保险科技平台纷纷参与AI+保险生态构建。
头部保险机构如中国人寿自主研发AI模型， 同时私有化部署国产开源大模型；中小保险机构通过调用第三方API服务、采购专业解决方案快速引AI能力；水滴保等平台则聚焦AI在消费者保护、反黑产等领域的应用。
三、人工智能在保险业应用的成效
一是服务效率显著提升。AI技术的应用缩短了保险业务办理时间。核保环节，专业风险工程的报价时间从一个月缩短至数天；理赔环节，中国人寿通过AI大模型应用实现赔付时效大幅缩短，门诊直赔服务实现秒级结案；客服环节，智能客服解决了80%以上的常规咨询，大幅提升服务响应速度。二是经营成本有效降低。流程自动化减少了人工依赖，降低了运营成本。GEICO通过AI转型与成本削减，每年节省20亿美元；水滴保通过AI模型实现黑产精准识别，减少了非法退保带来的损失。三是风险管控能力增强。AI反欺诈模型有效防范了保险欺诈行为。水滴保的反黑产监督模型成功识别疑似代理退保异常行为，配合公安机关侦破保险黑产案件，抓获犯罪嫌疑人30余人。四是客户体验持续优化。全渠道服务体系与个性化产品供给提升了客户满意度。中国人寿寿险App注册用户达1.6亿，月活用户突破1100万；AI配售助理帮助经纪人实时匹配客户需求与保险公司偏好，降低50%客户流失率。
四、人工智能在保险业应用的瓶颈
技术层面成本与性能的双重制约。国际领先商业化大模型性能优越但使用成本高昂，中小保险机构难以承受；
而性能较弱的中小模型无法满足核保定价、
理赔反欺诈等核心场景的专业需求。开源模型虽为行业提供了新路径，但在保
