转载于：首席金融评论｜作者：finleaders
12月16日，德勤发布的《2025年全球保险业展望》指出，在气候不确定性、科技颠覆和客户期望演变的背景下，保险公司须转型其运营模式，以在日益复杂的市场环境中保持竞争力和相关性。报告同时探讨全球税收新规的影响，并强调在实现盈利与提升社会使命之间取得平衡的重要性。报告预测，在寿险领域，成熟市场的保费2025年将增长1.5%，而中国等新兴市场相关保费在2024年和2025年分别提升7.2%和5.7%。同时，在年金险领域，虽然政府和企业的养老金的支出预料将下降，但是新兴市场不断扩大的中产阶级预期将继续推动储蓄类产品需求的增长。新兴风险和不断演变的客户需求为财产保险公司在2025年提供增长潜力。德勤最新研究预测，到2032年，人工智能相关的保险保费可能每年达到近47亿美元，复合年增长率约为80%。此外，在客户对跨渠道个性化需求的推动下，嵌入式保险市场预计到2030年将在全球突破7,220亿美元。
德勤中国保险行业主管合伙人黄颂欣表示：“日益复杂且不可预测的风险，以及消费者权益提升，将促进保险行业变革其长期沿用的基础架构、业务流程和商业模式。全球保险业必须通过推动创新、构建合作伙伴关系和应用人工智能等先进科技来适应行业快速变化。尽管今年行业在承保业绩方面展现出韧性，但保险公司因营运文化具有风险规避特质，且注重承保利润和偿付能力，普遍限制了其追求自身创新与现代化转型的步伐。”他说，“展望2025年，保险公司应努力提升自身敏捷性，以便能够迅速且有效地适应与消费者、分销商、政府机构、生态合作伙伴乃至内部员工之间的互动方式的转变。”
那么应当如何应对人工智能浪潮，报告强调了以下四点：
第一、稳健的数据管理和治理是人工智能策略的关键。多款开源的生成式人工智能工具问世，展现了人工智能真正的变革能力。根据德勤对200多名保险业高管进行的调研，76%的受访者表示其组织已在一项或多项业务职能中部署生成式人工智能技术。尽管大多数仍处于概念验证阶段，但部分企业已开始将其应用于理赔和客户服务等重点领域。以友邦保险集团为例，该公司计划将战略重心从投资基础技术和数据转型转向将智能技术（包括生成式人工智能）嵌入到分销、运营和客户服务中。此外，平安保险集团在全球生成式人工智能技术专利数量方面排名第二，仅次于中国科技巨头腾讯。报告指出，尽管许多保险公司对生成式人工智能的应用仍处于概念验证阶段，但已有一些保险公司开始将其应用于理赔和客户服务等重点领域。从监管角度和保险公司内部对新技术的接受程度来看，这些应用案例有望在短期内带来更好的风管回报和扩展机会。事实上，根据德勤金融服务行业研究中心对保险业高管的调研显示，迄今为止，生成式人工智能应用最为广泛的领域包括分销、风险管理和理赔。为了有效扩大应用规模，保险公司必须拥有适当的价值杠杆。
第二、提高效率和改善客户及员工体验或许比衡量直接业务增长更加重要。调研中，大多数受访者将盈利能力、客户问询处理效率和员工满意度评分作为评估当前和未来生成式人工智能计划的关键成功指标。正确获取数据和适当的数据治理是人工智能战略的基石保险公司若缺乏用于训练人工智能模型的准确基础数据，将难以实现人工智能的业务价值。德勤金融服务行业研究中心的调研显示，受访者将数据安全和隐私、数据质量以及内外部数据集成列为大规模部署生成式人工智能的主要挑战。过去十年，保险公司始终将构建数据基础作为优先事项，以实现数据分析的数字化能力。如今，保险公司致力于赋能其数据生态系统，以支持和扩展人工智能的应用。这涉及推动实时处理和批处理两种数据处理方式的融合。此外，开发数据产品已成为大势所趋。
第三、把握人工智能发展机遇培养职场中的责任意识文化至关重要。根据调研，当企业引入人工智能工具后，员工感知到雇主的同理心和人文关怀程度下降了56.5%。人工智能计划能否取得成功有赖于员工的支持，因此，保险公司在制定战略时，应强调人力资源的可持续发展，即应重视如何助力员工成长，而非仅着眼于如何利用员工为公司增加收益。因此，旨在助力提升员工工作效率的人工智能计划往往更有可能取得成功。保险公司在考虑数字化人才的同时，或许还需要招募一些具备想象力、好奇心、同理心和分析思维能力的人才。这样一群独具人性化特质的精英，将有助于企业在自动化技术日益普及的大背景下，保持自身的差异化竞争优势。然而，仅仅依靠招聘新人还远远不够。许多保险公司还注重培养现有内部人才，在此过程中，人工智能本身可作为一种培训辅助工具。例如，苏黎世保险公司正在利用数据分析工具来评估员工现有技能和未来技能要求，以定制学习和发展机会。如果在短期内无法引进外部人才和培养内部人才，保险公司亦可寻求外包和共享服务来解决这一问题。
第四、保险公司在继续大力投资人工智能技术的同时，或许也需进行人才投资。德勤美国咨询业主管合伙人Sandee、Suhrada认为：“在人工智能领域，技术和人才犹如一枚硬币的两面，同等重要。保险公司正是借助人才之力，打造服务于人才的人工智能技术。”这意味着要搭建数据环境，以支持定价优化、欺诈检测、市场细分、客户流失防范和客户终身价值评估等用例。数据网格架构促成了这些数据产品的开发运用，并赋能保险公司摆脱对庞大数据仓的依赖，转而采用更加模块化的数据处理策略，旨在满足特定业务需求，助力人工智能技术的规模化应用。人工智能的有效治理，离不开强有力的数据管理和控制措施。随着人工智能技术在企业内的部署，企业面临包括数据幻觉和数据偏见在内的多重风险。为此，保险公司正致力于深入了解自身的数据源和现有数据库存。注重数据治理和数据管理对确保合规性至关重要，而构建透明且可问责的治理框架则有助于培育以负责任态度使用人工智能的企业文化。
THE END
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