AIGC加持的保险业，正在上演AI试点和规模化的“冰火两重天”。
一边是持续攀升的投入和市场空间。
2025年，中国保险业科技投入预计突破670亿元，以14.6%的年增速远超行业整体增长水平；全球AI保险市场规模从2024年的77亿美元起步，预计2029年飙升至358亿美元，复合年增长率高达36.6%。各大险企财报中，AI应用成效频频提及。
而另一边是残酷的现实。
波士顿咨询公司（BCG）调研数据显示，真正实现AI规模化部署的险企仅占7%，约三分之二仍停留在试点阶段。
从技术验证到业务价值落地，多数公司还没找到路径。AI正成为保险行业竞争的加速器，而2026年，很可能成为保险行业分化的起点。
AI技术重构保险业
如今的保险行业，正经历一场从人力密集型到资源密集型的结构性转变。
而AI，是重要驱动力之一。
AI之于保险，从来不是个新鲜话题。过去十年，AI助力保险行业进行了三代技术演进。
2015-2021年，机器学习和深度学习让保险公司首次有能力从海量数据中提取风险特征,实现初步的自动化核保和理赔;
2022-2024年，大语言模型的出现让AI从读懂数据进化到理解文本，保险条款解读、客户咨询等自然语言场景有了质的突破;
而2025年至今，结合多模态技术和推理能力的AI正在迈向自主决策，从被动执行指令转向主动规划任务、协调资源，开始重塑保险价值链的底层逻辑。
但真正让各保险企业拉开AI应用距离的，是AI技术的落地并开始创造商业价值。
首先，是计算机视觉（Computer Vision）正在改变理赔的成本结构。
以车险为例，在传统车险理赔流程中，定损员需要现场查勘、人工估价，一个案件少则半小时，多则数天。
而计算机视觉技术的应用，让理赔的边际成本大幅度压缩。
2025年，平安人寿“111极速赔”引入DeepSeek模型打造全新智能审核引擎，93%的自动审核理赔案件均可在60秒内完成精准责任判定，最快赔付仅需8秒。
蚂蚁保的秒赔服务则通过高分辨率视觉编码器识别107种医疗凭证，准确率达99%，81%的门诊险和50%的住院医疗险案件实现秒级审核，核赔准确率超过98%。
一个理赔员一天处理几十个案件，AI一秒可以处理上百个。当理赔从人力密集环节变成技术密集环节，规模效应开始显现，投入越大的公司，单位成本越低。
其次，是车联网技术（Telematics）正在重构定价权力。
传统车险定价依赖年龄、性别、驾龄等静态因子，本质是用历史数据预测未来风险。而车联网技术打破了这一逻辑，真实驾驶行为成为风险指标，风险定价的权力，正在从精算师转向算法。
美国Root Insurance通过监测用户2-3周的驾驶数据给出个性化报价，安全驾驶者保费可降30%-60%，其保费规模从2022年的6亿美元增长至2024年的13亿美元。
特斯拉保险则更激进，通过Safety Score系统每天评估驾驶行为，每月保费根据上月评分浮动，评分90对应保费121美元，评分98则降至83美元。
国内市场的逻辑如出一辙。众安车险抓住新能源车险机会，2025年上半年保费同比增长125.4%，AI已广泛应用于承保、定价、理赔及客服等多个环节，承担约30%的辅助性工作。未来计划在理赔等重点场景中，将AI处理比例提升至50%，以释放人力资源，集中应对更复杂的案件。
这种效率提升的背后，是新能源车天然携带的传感器数据，电池状态、驾驶习惯、碰撞记录，让险企有机会重构车险定价模型。
当定价颗粒度从人群细化到个体，保险的商业逻辑也在发生变化。
进而，物联网（IoT）正在改变风险管理模式。
从理赔到定价，AI的介入已经足够深入。但保险的本质是风险管理，而最好的风险管理是让风险不发生。
物联网设备正让保险公司从事后赔付转向事前预防，保险公司不再是风险的被动承接者，而是风险管理的主动参与者。
平安产险的反欺诈系统整合医疗数据、车辆数据、理赔历史等多维信息，实时识别异常行为，比如同一家修理厂短期内出现大量高额理赔、某个客户的就医记录与病情描述不符。2025年上半年，平安反欺诈系统拦截减损64.4亿元，同比增长6%。
美国保险科技公司Hippo将IoT设备直接送进客户家中，智能烟雾探测器、漏水传感器、温度监控器，一旦检测到异常便立即通知客户并联系维修服务，将潜在的大额赔付消灭在萌芽状态。法国保险巨头AXA则派出数字风险工程师，远程监控工厂设备运行数据，提前预警故障风险。
最后，要让AI真正成为决策系统，必须解决大模型的幻觉问题，检索增强生成（RAG）技术正在为此提供解决方案。
大语言模型的幻觉问题一直是金融行业应用的最大顾虑，模型可能编造不存在的条款、给出错误的理赔建议。RAG技术的出现，让AI首先通过视觉编码器提取理赔材料信息，随后调取保险条款知识库，逐步推理理赔结论，就像理赔专家一样，先看病历，再查条款，最后下结论，大幅降低了“黑箱决策”的合规风险。
尽管上述四类技术已经逐步落地，但各保险公司执行深度却差距巨大。
有的公司将AI视为效率工具，用于优化现有流程的某个环节。而有的公司正在进行端到端重构，用AI重新定义保险的底层逻辑，从被动赔付到主动预防，从标准化产品到个性化定价，从人工决策到机器决策。
这种差异的背后，是持续投入能力的分化。当AI成为保险业的基础设施，能否持续投入研发、沉淀数据、优化算法，正在成为新的护城河。
如今，分化，已经开始。
技术落地，只是开始
当AI从局部试点走向全面应用，保险公司开始面对一个更复杂的现实，AI技术，能否被有效利用起来。
这其中，数据和算法，是两道技术门槛。
众所周知，AI的能力取决于数据的质量，但保险行业的数据现状是量大，但质量参差不齐。
理赔照片可能模糊不清、医疗记录可能手写潦草、车辆传感器数据可能存在漂移。这些问题在人工处理时可以通过经验判断弥补，但AI模型就不一定了。
更麻烦的是数据标注的成本。要训练一个能识别240万种汽车零部件的模型，需要大量专业人员对海量图片进行标注，这个过程既耗时又昂贵。对于中小险企而言，可能既没有足够的历史数据，也没有能力承担标注成本。
算法的可解释性，则是第二道门槛。
保险是强监管行业，每一个定价决策、每一次拒赔理由，都需要有清晰的逻辑依据。但深度学习模型本身就是一个黑箱，它能给出结果，却很难解释为什么。这就是为什么RAG技术在保险业如此重要，它让每一个决策都能追溯到具体的数据和规则。
但即便有了RAG，可解释性的问题也没有完全解决。
当模型调用了几十个变量、经过了上百次计算，最终给出一个定价结果，如何向客户解释这个过程、如何确保这个过程没有引入歧视性因素，这些问题，技术能给出部分答案，但最终需要监管和行业共同解决。
技术门槛之外，监管和组织，则是两道非技术障碍。
AI在保险业的应用，触及了监管的敏感地带。基于驾驶行为的动态定价，是否会侵犯用户隐私？基于健康数据的精准核保，是否会加剧逆向选择？基于IoT设备的风险预防，是否会让保险公司过度介入客户生活？
这些问题没有标准答案。
欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求，任何基于自动化决策的系统都必须允许人工干预。美国部分州的法律禁止保险公司使用某些数据进行定价。而国内《个人信息保护法》对敏感个人信息的收集和使用设置了严格门槛。
监管的不确定性，让险企在AI应用上变得谨慎。一个技术上可行的方案，可能因为监管风险而被搁置；一个已经上线的功能，可能因为法律变化而被迫下线。
而更难跨越的障碍，是组织本身。
当AI能够完成90%的理赔审核，保险行业理赔员怎么办；当算法开始主导定价决策，精算师的价值在哪里；当客户可以通过App自助完成所有流程，传统的销售团队是否需要精简。
直白来说，AI进化需要的组织能力，与传统保险公司的基因并不匹配。
AI团队需要快速迭代、容忍试错，但保险业强调稳健、规避风险；AI应用需要打通数据孤岛，但保险公司的部门墙根深蒂固；AI落地需要业务和技术深度协作，但两个团队往往关注点不同、目标不一致。
这种隔阂的根源，在于保险业的决策权仍然掌握在业务部门手中，而技术部门只是支持部门。AI要真正发挥作用，需要技术深度参与业务决策，甚至主导业务创新。但这种组织变革，比技术本身更难。
阳光保险集团总裁李科曾直言：“业务线与技术线的信息不对称,已成为阻碍保险业数字智能科技应用的重要原因。”技术部门做出了AI系统，业务部门能否执行，是一个非常现实的问题。
而这，可能是各保险公司拉开AI应用差距的关键点。
分化已成定局
深水区是分水岭，跨过去的公司和没跨过去的公司，差距正在拉大。
这种分化，不是线性的，而是指数级的。
因为AI应用存在一个复利效应，数据越多，模型越好；模型越好，效率越高；效率越高，处理的案件越多；案件越多，积累的数据越多，这是一个自我强化的飞轮。
头部险企的数据优势，中小险企很难复制，背后是数据资产的差距。
复利效应的另一面，是边际成本的差异。
AI应用深度的不同，将决定单个案件的边际成本，而这种成本结构，也会直接体现在定价竞争力上。
长期来看，头部公司可以用更低的价格提供更好的服务，市场份额的集中，只是时间问题。
与此同时，AI时代还会促使保险行业商业模式进行分化。
同样是使用AI，不同公司的目标也不尽相同。
一部分企业将AI视为降本增效的工具，用AI替代人工客服、加快理赔审核、提高核保效率。以此带来成本节约，但本质上仍是在优化现有业务流程，并未改变保险的商业逻辑。
而另一部分企业则在用AI重构商业模式。
前文说到，特斯拉保险不是在卖传统车险，而是在提供基于驾驶行为的风险管理服务；Hippo不是在卖传统家财险，而是在卖家庭风险预防系统。
正因为这样，一部分保险企业的核心竞争力，已经从精算定价转向数据获取和风险预防。 这两种路径，决定了各企业在未来保险市场中的位置。
前者可能在短期内保持市场份额，后者则在构建新的护城河。
当保险从赔付变成预防，客户的粘性会显著提升，商业模式的想象空间也会打开。
从全球视角看，中美欧的AI保险路径正在分化。
美国市场强调创新和效率。Root、Lemonade等保险科技公司通过AI重构定价和理赔流程，迅速占领市场份额。特斯拉、苹果等科技公司跨界进入保险业，利用自身的数据优势建立新的商业模式。美国的监管环境相对宽松，允许企业在一定范围内自由探索。
欧洲市场则更注重合规和隐私保护。GDPR对数据收集和使用的严格限制，让欧洲险企在AI应用上更加谨慎。欧洲保险公司必须确保每一个AI决策都能被审计、被解释。法国AXA、德国安联等传统巨头，选择在合规框架内稳步推进AI应用。
中国市场则呈现出独特的“平台+保险”模式。
平安、蚂蚁、众安等公司依托庞大的生态系统，积累了全球领先的数据资产。国内的监管政策既支持创新，又强调风险可控，推动了AI在保险业的快速落地。
但中国险企面临的挑战是，如何在监管框架内，将AI从试点推向规模化应用。
这三种路径，没有绝对的优劣，但可能会塑造不同的行业格局。
美国可能诞生更多保险科技独角兽，欧洲可能会建立更严格的AI治理标准，中国则可能在数据驱动的保险模式上领先全球。
目前来看，这种分化，已经不可逆转。
而2026年，将是加速之年。
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