来源：市场资讯
（来源：瑞士再保险）
人工智能（即Artificial Intelligence，下文简称“AI”）的快速发展正逐步改变企业的经营模式与风险结构。随着相关监管体系和立法不断完善，围绕算法决策的责任认定、注意义务及过失标准的司法实践亦在持续演进。上述变化正在为保险行业带来新的不确定性，也对责任保险的风险评估和承保逻辑提出更高要求。
本文立足保险视角，对中国市场上已出现的AI和机器人相关保险产品进行梳理，探讨人工智能背景下责任保险的关键判断要点，以期为保险行业提供具有参考价值的分析框架。
鉴于AI这种新兴风险在技术路径、应用场景及潜在责任形态等方面均具有高度不确定性，其可保性及相应保险产品或解决方案的界定通常需要较长时间。一般而言，保险产品的开发与演进可概括为七个阶段：
就 AI 作为一种风险而言，全球市场目前仍整体处于保险产品开发周期的早期阶段。但在中国，已开始出现针对 AI 部分风险的保险产品。
根据中国保险行业协会财产保险公司自主注册产品查询平台披露的信息，截至 2026 年 4 月底，中国市场已注册并在售的 AI 相关主险条款共 16 个，机器人相关主险条款共 35 个。总体来看，2018—2024 年期间相关产品注册数量较少且分布零散；自 2025 年以来，注册节奏明显加快，反映出 AI 相关保险产品正进入相对活跃的发展阶段。
下表基于已公开注册的 AI 和机器人保险条款进行整理，并从责任触发逻辑及责任主体角度进行对比分析（具体保障范围及适用条件仍以各保险合同条款约定为准）。
表3：AI相关保险产品对比表
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从现有产品结构看，国内AI保险产品主要围绕三类责任主体展开：一是以研发或提供方为核心的系统/产品责任，二是以生成式 AI 服务商为核心的内容侵权及误导责任，三是以使用方为责任主体的使用安全责任。各类产品在责任触发条件、可赔损失类型及保障边界方面差异显著，整体仍以第三方侵权或实体损害责任为主要承保对象。
表4：机器人相关保险产品对比表
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从现有保险产品及条款表述看，保险公司对机器人的定义呈现出持续细化和技术化的趋势。其演进路径较为清晰：早期多将机器人泛化界定为“可编程执行任务的机器或设备”；随后逐步引入“多轴结构”、“一定程度自主能力”等技术要件；在最新阶段，则进一步强调机器人具备“感知—认知—决策—执行”的闭环能力，并能够与真实环境持续交互，即所谓的具身智能特征。与此同时，相关定义开始对机器人形态进行更为精细的区分，例如人形、轮式、多足式以及协作机械臂等，反映出保险公司在产品设计和风险识别过程中，正不断强化对机器人技术属性，尤其是具身智能相关风险特征的理解。
在保险责任设计层面，相关产品已对不同主体的责任边界作出较为清晰的区分：生产或销售方主要对应产品责任风险，使用方承担第三者责任或公众责任风险，而持有方则更多涉及机器人自身的财产损失风险。
综合来看，当前阶段的机器人保险产品仍以实体损失及可明确归责的事故责任为核心承保范围，对数据风险、算法失效以及由此引发的间接损失，整体覆盖仍较为有限。
当前AI侵权责任险理赔中，核心关注点主要集中在三个方面：一是是否属于“生成内容侵权”，即事故是否由AI生成内容侵犯著作权、肖像权或名誉权引发；二是是否触发免责条款，特别是数据来源是否合法、是否履行算法备案与安全评估义务、是否按要求进行内容标识；三是是否满足索赔触发条件，包括是否存在第三方正式索赔以及是否形成可量化的经济损失。在实际理赔中，“是否构成侵权”和“是否合规使用数据”往往是最关键、也是争议最多的判断点。
从AI系统责任保险条款来看，其理赔逻辑本质上仍属于传统“产品责任/系统责任”框架，即只有在AI系统发生无法控制的故障或失灵，并进一步导致第三方人身伤亡或直接财产损失时，才可能触发保险责任。在理赔过程中，保险公司首先关注的是事故是否属于“系统失灵”这一核心前提；其次必须存在第三方正式提出的损害赔偿请求，并最终形成法律上的赔偿责任；同时，还需要确认损失类型是否属于可赔范围，即必须是人身伤害或有形财产损失，而非纯经济损失或间接损失。
在实际理赔审查中，免责条款是另一个关键环节。条款明确排除了故意行为或重大过失、违法开展AI系统测试或使用、以及操作人员错误等情形。这意味着，如果事故本质上源于人为操作失误、管理缺陷或违规使用，而非系统本身“不可控的技术故障”，则很可能被认定为不在承保范围内。此外，该类保单还排除了数据泄露、系统自身损失、间接损失以及合同责任等内容，进一步限制了理赔边界。
结合典型AI案例来看，这类保险的适用范围相对集中且有限。像机器人失控导致人员受伤、自动化设备异常运行造成财产损坏等场景，属于典型的“系统失灵导致实体损害”，较容易进入理赔范围。但对于更常见的AI风险，例如算法歧视、大数据“杀熟”、模型漂移、推荐错误、AI幻觉或Deepfake诈骗等，这些问题本质上属于算法决策偏差、数据问题或外部攻击，并未体现为系统“失灵”或“故障”，也未直接造成人身伤害或实体财产损失，因此通常无法触发AI保险理赔。
AI的快速发展正在持续重塑企业经营模式及风险结构。随着监管规则、立法和司法实践不断演进，围绕算法决策的注意义务、过失认定及责任分配逐步清晰，相关变化已对责任保险业务产生实质性影响。保险人需持续跟踪AI生态与法律环境的变化，确保保险条款能够真实反映其在新兴AI风险敞口下的承保意图。
在AI应用背景下，传统责任风险并未消失，反而因责任主体多元化而更加复杂。AI产品或系统引发的人身伤害或财产损失，往往涉及研发方、技术提供方、部署方及使用方等多方主体，责任分配存在显著不确定性，并可能引发多方诉讼。由此带来的抗辩费用、调查成本及跨保单年度索赔问题，已成为责任保险人需要重点关注的风险敞口。
在承保与条款设计层面，保险人应重点关注以下方面：一是明确AI活动在法律上属于“产品”还是“服务”，以判断是否可能适用严格责任；二是审慎审查保单关键定义条款，评估其对AI相关索赔的影响；三是合理选择保障触发机制，以控制长期尾部风险；四是准确理解财产损失和人身伤害的定义范围，避免保障边界被非预期扩大；五是评估网络安全风险及合同责任除外条款的适用效果；六是关注法律及抗辩费用、保障限额及损失聚合条款的设置；七是确保被保险人对AI使用情况作出充分、真实披露。
从理赔与风险管理角度看，AI相关索赔的核心往往不在技术本身，而在合规管理、系统测试与持续监控、信息披露、决策可解释性以及人工干预机制是否到位。能否证明已尽合理注意义务，将在很大程度上决定责任是否成立及保险责任是否触发。
人工智能的广泛应用正在持续改变风险的产生方式。对保险行业而言，AI 并非一个需要另行隔离处理的全新风险类别，而是正在通过既有法律框架和责任保险机制，逐步渗透并重塑传统责任风险的边界。从现有案例和市场实践来看，AI 相关损失更多体现为责任主体多元化、责任归因复杂化以及抗辩和合规成本上升，而非单一、可标准化的风险事件。
在可预见的未来，AI 责任风险仍将主要通过现有责任保险业务线加以承载，其保障范围和责任边界将在监管演进、司法实践和市场经验的共同作用下不断调整。保险人和再保险人需要在持续跟踪技术与法律发展的同时，更加关注被保险人 AI 应用方式、治理水平及风险控制能力，将相关考量有针对性地纳入承保、定价及理赔判断之中。只有在风险识别、条款设计与理赔实践之间形成闭环，保险机制才能在人工智能快速演进的背景下，继续发挥其风险分散与稳定经营的核心功能。
作者
王佳欣 瑞士再保险车险、责任险及意外险高级核保人
王卓 瑞士再保险财产及意外险理赔专员
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本文内容仅供行业交流与研究参考，旨在分享作者对人工智能背景下责任保险相关市场实践、法律环境及风险管理问题的观察与分析，不构成任何法律意见、监管解释、投资建议、保险承保建议或再保险承诺。
文中引用的案例、数据及市场信息主要来源于公开资料或作者认为可靠的信息渠道，仅反映相关信息截至发稿日的情况。本文对于法律、监管、司法实践、市场发展趋势及保险产品演变的分析与判断属于研究性观点，可能因相关环境变化而调整。鉴于人工智能技术、市场实践及监管框架仍处于快速发展阶段，文中所述案例、风险分类及保险市场实践亦可能随技术进步、监管变化及司法实践演进而发生变化。
本文涉及保险保障范围、责任认定及理赔情景的讨论，仅为一般性分析和学术探讨。任何具体保险责任、赔偿义务或保障范围均应以适用法律法规、相关保险合同条款及个案事实认定为准。
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