人工智能背景下的保險行業研究

趙大偉，杜 謙

（中國人民銀行金融研究所，北京100033）

一、中國保險行業發展概況

近年來，隨著城鎮居民可支配收入的持續增長以及社會公眾保險意識的不斷增強，我國保險行業保持穩定的增長態勢，在調整結構、防范風險、助力實體經濟發展與改善民生等領域取得明顯成績。根據銀保監會相關統計數據顯示，2019 年全行業共實現原保險保費收入42645 億元，同比增長12.17%；保險業賠款和給付支出達12894 億元，同比增長4.8%；保險業資產總量205645 億元，較年初增長12.18%。從業務規模、從業機構和人員數量、發展理念以及新技術發展和應用等角度分析，我國保險業發展呈現以下特點。

（一）保險業務規模穩速增長

進入21 世紀以來，我國原保險保費收入和保險業資產總量一直呈穩定增長態勢。其中，原保險保費收入從2001 年的2109 億元增長至2019 年的42645 億元，年均增長約18.72%①2010年10月至2011年7月，央行連續加息導致部分壽險產品收益率低于銀行存款利率，退保金大幅增加。2011年我國壽險全年原保險保費收入約為9721億元，同比下降8.57%，導致2011年我國原保險保費收入較2010年同比下降1.3%。；保險業資產總量從2001 年的4591 億元增長至2019 年的205645 億元，年均增長約23.95%（見圖1、圖2）。

圖1 2001—2019年中國保險業原保險保費收入增長情況

圖2 2001—2019年中國保險業資產總量增長情況

（二）保險市場仍有較大上升空間

圖3 2009年（內圈）、2019年（外圈）全球保險市場保費收入分地區占比（%）

圖4 2009—2019年全球保險市場保費收入增速（%）

圖5 2015—2019年中國和主要發達國家保險市場深度對比（%）

圖6 2015—2019年中國和主要發達國家保險市場密度對比（美元）

德國安聯集團發布的《2020 全球保險市場發展報告》[1]顯示，2009年到2019年我國保險市場保費收入在全球市場所占比重由5%提升至12%（見圖3）。2019 年全球財產和人身險保費收入增長4.3%，其中我國保費收入增長9.2%①由于統計口徑和匯率因素，中國保費收入增長數據與銀保監會公布數據計算結果存在誤差。，貢獻最大（見圖4）。但從保險市場深度（保費與GDP 之比）和保險市場密度（人均保費額）兩個重要指標來看，我國保險市場發展程度仍與發達國家和全球平均水平存在一定差距（見圖5、圖6），未來我國保險市場仍有較大發展空間。

（三）保險業加快回歸本源步伐，“保險姓保”的發展理念進一步凸顯

我國保險業始終圍繞“以保障為主、以投資為輔”的原則開展業務，將服務經濟社會發展大局、惠及全體人民作為發展的首要目標。隨著保險市場監管力度提升，保險市場業務結構不斷規范、優化，保險市場獲得不斷創新發展的重要驅動力。僅從2019 年來看，保險行業監管政策已涵蓋產品監管、內控監管、消費者權益保護、外資準入、保險資管、中介監管等多方面內容，力求引導保險行業“回歸本源”。

（四）互聯網保費收入趨緩，財產險市場呈現新特征

得益于“互聯網+”戰略的引領作用，我國互聯網保險自2011 年起開始進入發展的“快車道”，互聯網保險保費收入一直保持增長趨勢，從2011 年的31.99 億元增長至2018 年的1889 億元，互聯網渠道保費規模提升了約59 倍，互聯網保險成為拉動保費增長的重要因素之一。降。滲透率方面，2018 年，我國互聯網保險滲透率僅為5.0%，較2015 年9.2%的滲透率略有下降（見圖7）。

圖7 2012—2018年中國互聯網保險保費規模及滲透率

從互聯網財產保險來看，2014 年至2019 年行業發展已經歷了發展、回落、復蘇三個階段，市場經營主體由2014 年的33 家增長至2019 年的共計70 余家。2014年至2019年，互聯網財產保險保費收入共計3803.84 億元（見圖8），其中2019 年保費收入838.62 億元，同比增長20.6%，高于財產保險市場約10%的同期增長率。同時，行業發展還呈現出新特征。一是車險業務與非車險業務占比反轉，車險業務占比下滑。2015 年互聯網車險保費收入716.08億元，占互聯網財產保險保費收入的93%；2019 年互聯網車險保費收入下降至274.52 億元，占比僅為33%，比重下降達60%。二是市場競爭程度增加。2015年至2019年，互聯網財產保險市場前八大公司所占市場份額由94.16%下降至76.56%，前三大公司所占市場份額由80.06%下降至45.58%。傳統大中型保險企業通過官網、自建網銷平臺等形式深耕互聯網渠道；部分中小型保險企業借力新科技，大舉進攻互聯網保險市場，意圖“彎道超車”；保險中介等第三方經營主體也已進軍互聯網保險市場，互聯網保險市場的競爭愈演愈烈。三是市場滲透率仍存在較大可提升空間。2015 年互聯網財產保險市場滲透率達到9.12%的峰值，隨后2017 年觸及谷底，2019年回彈至6.44%，后續可提升空間較高。

圖8 2014—2019年中國互聯網財產保險保費規模情況

（五）行業發展由互聯網化向科技化升級

從保險行業轉型升級的進程來看，保險科技1.0（傳統保險）指以計算機技術運用為主，實現保險服務電子化、自動化。保險科技2.0（互聯網保險）是以互聯網技術運用為主，大數據、云計算、人工智能等新興技術開始興起。保險科技3.0則指大范圍、長時間、深度利用以互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈為代表的新興科技。無論是技術手段、銷售渠道和商業模式等直接維度，還是經營理念、內部管理等深層維度，保險行業的方方面面已被這些新技術和以可穿戴設備、車聯網等為代表的新產品逐步改造。無法否認的是，金融科技將成為整個行業轉型升級、優化創新的核心驅動力。

大數據技術驅動保險業轉型升級。數據在保險業，尤其是互聯網保險中所扮演的角色顯得愈發重要。目前，國內大多數保險公司在精算模型架構、產品定價、保險理賠等方面不同程度地利用大數據技術，開發建立了業務分析系統、財務分析系統、呼叫中心、后援信息中心等數據信息化體系，為保險業務發展提供了有效的數據和技術支撐。但大數據技術應用的廣度和深度明顯不足，新興技術有待進一步開發利用。未來，保險業的決策將全部基于數據，精算建模、風險控制、產品研發、產品定價、營銷等環節都將依賴數據分析結果。客戶基本信息（身份信息、保單信息、圖像信息）、征信信息、支付偏好、網頁瀏覽記錄、電商交易記錄等非結構化數據均會影響客戶風險程度評估，也催生了新的保險需求。非結構化數據將全面取代結構化數據，成為保險業主要數據來源。保險業應順應技術發展潮流，重視數據收集、數據存儲、數據清洗、數據分析等大數據技術的研究和應用，通過提高非結構化數據采集、應用效率，塑造行業競爭優勢[2]。

云計算技術是推動保險行業創新發展的加速器。其一，云計算技術可優化業務流程，提高企業客戶服務體驗。保險公司可通過在云端開發核心業務、財務、流程管理等模塊的方式，為企業用戶量身定制“保險云”，確保云端“一站式”提供全流程保險服務。其二，云計算技術可助力大中小型保險公司明確競爭優勢，打造特色利潤增長點。對于大型保險公司而言，可通過在非高峰時段租借云端給中小型保險公司獲取利潤；對于中小型保險公司，可通過租用設備節省信息建設成本，在產品創新和優化服務方面傾注更多人力物力，鍛造核心競爭優勢。其三，云計算技術可從公司、行業“雙層面”優化數據分析利用效能。公司層面，云計算的可擴展性為保險公司存儲分析海量數據資源提供充足存儲空間和計算能力；行業層面，“行業云”可實現行業信息數據共享，提高行業整體效率。

區塊鏈技術給保險業發展帶來了新的思路和機遇。安全和隱私是以風險交易為本質的保險行業的兩大關鍵問題，區塊鏈技術的可追溯性、安全能力和共識機制正可從信用機制重塑的角度直面行業核心難題。從應用方面看：其一，區塊鏈技術使“點對點”交易成為可能，可通過提高交易、結算的效率和透明度為互聯網微型互助保險創造發展機遇；其二，區塊鏈技術可提高用戶信息保密性，可通過“公鑰”和“私鑰”設置隱匿參與者個人信息，有效防范私人信息泄露風險并免受其他信息干擾；其三，區塊鏈技術可助力智能合約實現，以到貨延遲險為例，區塊鏈技術可通過連接電商與物流平臺對用戶消費及產品物流信息進行記錄并形成“共識”，規避理賠欺詐和延誤風險[3]。

物聯網技術將顛覆保險業傳統的經營模式。物聯網技術就是實現“物物互聯”的互聯網技術，即是在互聯網基礎上，將用戶端擴展到了物品和物品之間，使物品和物品之間能夠實現通信并進行信息交換。從技術層面分析，物聯網通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器、氣體感應器等信息傳感設備，按約定的協議，把物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，從而實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。例如，可穿戴式設備的普及將成為保險業獲取數據的重要途徑。在健康險領域，按照程序設定可穿戴式設備能夠自動采集客戶相應的健康數據，不僅形成用數字、符號表達的結構化數據，還形成圖形、圖表、語音、影像等多樣化的非結構化數據，海量數據積累將為挖掘客戶保險需求、提供個性化和定制化的健康保險服務解決方案提供大數據基礎[4]。

二、保險行業的痛點分析

（一）公眾保險意識相對薄弱

1.保險供給與公眾需求匹配度低

部分保險產品在產品定價、賠付條款等方面與公眾需求匹配程度差，導致產品吸引力偏低、市場認同度差，最終出現承保面窄但價格居高不下的情況。如部分針對初生兒、嬰兒的高端醫療保險，要求投保時必須捆綁一位成人（初生兒、嬰兒的父母），造成共同投保保費遠高于單獨投保保費。中國太平推出的“2016 太平GBG 個人高端醫療保險”提出“住院食宿費可全額理賠，但僅限標準雙人間”（中國大陸地區公立醫院可享受標準單人間）。實際上購買此款產品的客戶絕大部分是去私立醫院就診和住院，而部分私立醫院僅提供標準單人間，造成實際上住院食宿費可能無法全額理賠。此外，針對老年人的商業健康險也存在供需失衡的現象。保險保障基金發布《2019 年中國保險消費者信心指數報告》調研情況顯示，老年消費者對健康保障需求大，但目前供給不足。其一，目前市場提供的商業健康險“專屬性”不強，真正結合老年人身體狀況和風險特征的產品較少。盡管目前在售的商業健康保險中，60 歲及以上老年人可購買的產品有上千個，但多數需要被保險人體檢或健康告知，身體狀況欠佳的老年人往往無法通過核保，實質上有效供給不足。其二，保費與保障水平之間的杠桿率相對較低，老年群體的保費甚至可達到中青年群體的十倍。

2.公眾對保險銷售的抵觸情緒

首先，由于保險銷售隊伍整體素質較低，相當一部分保險經紀人不具備保險知識和營銷技巧，且對于客戶的保險需求不敏感，在不了解客戶具體情況的前提下，頻繁的保險產品推銷容易讓客戶產生厭惡情緒，無形之中抑制了客戶的真實保險需求。其次，由于保險代理機構和經紀人與投保人、保險人利益存在不一致，出于追逐利益的訴求，保險中介的推銷行為存在道德風險。在實際銷售中，保險代理機構和經紀人更傾向于向客戶推薦高收費、高風險、高收益、理財屬性更為突出的保險產品，而忽視保障型的保險產品，導致社會公眾對保險業的認知產生偏差，對保險市場生態、社會公眾保險意識的培育產生負面影響。再次，因投保人未充分了解保險條款即盲目投保，投保人對變更保險條款未加注意繼續投保，保險代理機構和經紀人夸大保險功能，隨意承諾保險利益，誘使客戶投保導致保險公司拒絕理賠的情況時有發生，導致保險投訴事件頻發，致使公眾對保險的信任度進一步降低。

3.保險公司與客戶之間的信息不對稱

保險市場是一個典型的信息不對稱市場①保險市場的信息不對稱包括兩個方面：一是客戶信息的不對稱性，即保險公司很難全面掌握每一位客戶的風險狀況，難以對其風險水平做出準確判斷；二是保險公司的信息不對稱性，即保險公司在產品設計、定價以及自身數據和資源等方面擁有的信息優勢。。第一，保險公司出于盈利需求的考量，往往根據自身利潤最大化的要求（而非客戶需求）設計保險產品，因而客戶無從掌握保險產品設計和定價方面的信息，且客戶對于保險產品設計和定價的影響也是通過市場認可程度來實現的，具有一定的滯后性。第二，在整個保險交易過程中，保險公司掌握著信息優勢，客戶處于信息弱勢地位，在信息披露不完整的情況下，保險公司的財務狀況、信用狀況、服務水平等信息難以獲取，致使客戶很難在不同保險公司、不同保險產品之間做出最優選擇。第三，保險是一種無形的商品，客戶購買的只是對未來可能發生的風險的補償，即購買的是未來可能發生的服務，這種未來的不確定性加劇了保險市場的信息不對稱。

4.社會公眾金融知識滯后于保險產品創新

因社會公眾保險知識匱乏對保險業產生偏見，而主動放棄消費保險產品的現象依然存在。《消費者金融素養調查分析報告（2019）》數據顯示，全國消費者金融素養指數平均分為64.77。在整個發達國家和發展中國家中，中國消費者金融素養的平均分處于中等偏上的水平。但消費者對各類金融知識掌握程度差異較大，例如在貸款、投資、保險等方面的知識相對比較薄弱。保險產品創新速度的加快、保險服務復雜性的增加、費率不透明、公眾保險知識匱乏等因素的存在，使客戶需要花費大量的時間和精力去了解保險合同條款、對比同類型的保險產品，從而承擔越來越大的風險和責任，最終可能會降低其主動購買保險產品的意愿。

（二）保險產品同質化競爭嚴重，產品創新缺乏特色

1.傳統意義上的保險產品種類單一，產品同質化現象普遍存在且創新乏力

特別是在互聯網時代下，社會生產和公眾生活方式得到了極大的改變，客戶日益個性化、多樣化的保險需求與保險市場單一同質化的產品供給形成了明顯沖突。因保險產品同質化造成的保險需求與供給脫節將會抑制客戶的保險需求，不利于整個保險市場的培育。

2.保險產品同質化將會抑制整個保險業的創新行為

保險同業之間相互“抄襲”或“簡單變化”其他公司保險產品的現象普遍存在，當某保險公司推出一款“爆款”保險產品后，在半個月甚至一周內，相同或類似的保險產品就可能充斥整個保險市場，將嚴重挫傷保險公司產品創新的積極性。如2010年11月，華泰保險在“天貓”交易線中推出“退貨運費險”后，各大電銷平臺紛紛與保險公司合作推出類似產品，2019 年已成為銷量最大的互聯網非車險險種，全年累計保單數量約150 億件，占互聯網非車險保單數量一半以上。僅淘寶的退貨運費險承保主體就有11 家，包括人保、國壽財、大地、太保、太平、陽光、浙商、眾安、國泰、華泰和泰康。另外，保險產品同質化將保險市場競爭焦點由產品服務創新領域轉移至價格領域，形成低質、惡性競爭，容易引發“劣幣驅逐良幣”的現象，造成保險市場上出現越來越多的低價格、弱保障、窄覆蓋的保險產品并破壞保險業的整體信譽和誠信基礎，最終可能致使某類保險領域出現供給和需求“雙真空”。

3.保險產品同質化引起的“費率比拼”還可能進一步擠壓保障類保險產品盈利空間

在利潤最大化經營目標的驅動下，保險公司提供保障類保險產品的意愿將大打折扣，從而不利于保險業風險保障功能的有效發揮，并制約保險業持續健康發展。

（三）銷售渠道成本偏大，機構管理成本居高不下

與其他金融業態相比，保險業銷售渠道成本、機構管理成本偏大，高企的成本是造成保險產品價格居高不下的重要原因，即客戶將最終負擔保險業各項成本。

首先，傳統渠道仍是實現保費收入的主要來源，建設、維持一支優秀的營銷隊伍需要保險公司投入大量的人力資源成本。目前，保險公司主要銷售渠道包括個險渠道、團險渠道、銀保渠道、電銷渠道以及互聯網銷售渠道等。從各家保險公司統計數據分析，盡管近年來互聯網渠道異軍突起，但個險渠道、團險渠道、銀保渠道仍是實現保費的主要途徑，而向簽約保險代理人支付的手續費與傭金支出大約占營業支出的6%—10%左右。

其次，與其他金融產品相比，保險產業鏈條較長，包含保險產品設計與研發、獲客、銷售、核保承保、理賠、客戶服務等多項業務，涉及保險精算、定損、核賠等多種專業化程度較高的工作，導致保險公司機構龐大、員工數量眾多。此外，保險公司還需要管理子公司、分公司及營業網點，并同時經營不同種類的保險產品，使得管理成本進一步上升。鑒于此，為了維持正常經營運轉，保險公司必須支付高額的機構管理成本、人力資源成本。

（四）投保、理賠等環節過于煩瑣，不利于保險需求的激發和培育

在投保環節，保險公司和客戶雙方面的原因造成投保過程煩瑣、耗時費力。一方面，與其他金融產品相比，客戶在購買保險產品時往往會對保險產品定價、保障范圍、賠付條款等內容反復與銷售人員溝通，并在同類型產品中進行比較，造成購買過程持續時間過長，且較容易放棄購買；另一方面，保險公司對部分材料審核過于嚴格、苛刻，在出現拒絕承保情況時，由于核保人員與銷售人員溝通不暢，銷售人員很難解釋拒絕承保原因，客戶可能在一段時間內將不會在該保險公司購買保險產品，容易造成潛在客戶流失。此外，隨著社會生產方式和生活方式的快速轉變，很多新興保險需求難以得到有效滿足，“投保難”問題在未來將難以避免。在理賠環節，“理賠難”是制約我國保險業發展過程中的一大頑疾，主要包括以下幾個方面。

第一，保險公司內控不嚴，銷售誤導、核保不嚴等情況給后續出險理賠環節埋下隱患。

第二，保險公司理賠人員隊伍建設滯后于保險創新步伐，在出現復雜理賠案件、新型理賠案件時，可能無法快速、準確地做出理賠判斷。

第三，理賠程序復雜。整個理賠環節包括立案勘查、審核證明和資料、核定保險責任、履行賠付等多個環節。

第四，理賠證明材料眾多。索賠時須出具保險單或保險憑證正本、已繳納保險費的憑證、有關能證明保險標的或當事人身份的原始文本、索賠清單、出險檢驗證明、其他根據保險合同規定應提供的文件等。

第五，客戶“誰賣找誰”的固有習慣難以轉變。在出險時，客戶仍習慣于向當初與自己訂立保險合同的銷售員咨詢理賠問題或要求對方代辦理賠手續，而不是根據保險合同規定程序辦理。由于保險銷售員流動較快，客戶因無法聯系保險銷售員而感覺到“理賠無門”的情況屢見不鮮。

第六，“被理賠難”問題亦不容忽視。由于客戶自身原因（如保險知識儲備不足、閱讀合同條款不仔細、對保險公司期望過高等）造成保險公司拒賠的現象時有發生，這在一定程度上會引導社會輿論加劇對保險公司“理賠難”的認知程度，不利于保險需求的激發和培育。

（五）保險服務模式較為落后，導致優質客戶流失

首先，保險公司與客戶之間屬于“弱連接”型關系，即保險公司與客戶的接觸點較少，客戶一般只能在購買保險、出險理賠時享受保險公司提供的服務。一方面，“弱連接”型關系會降低客戶品牌黏度，價格將成為客戶在選擇保險產品的首要考慮因素，導致保險公司之間的比拼將集中在價格領域，而非服務升級改善領域，從而形成低質競爭的惡性循環，將對整個行業的生態環境和發展前景產生破壞性影響。另一方面，不發生保險事故或者發生保險事故較少的優質客戶，獲取的保險服務反而較少。在缺乏配套服務的情況下，優質客戶流失的可能性較大，無形中增大了保險公司的風險成本。

其次，保險公司缺乏風險前置管理手段。保險公司現行的服務模式是在出險后通過賠付的方式彌補客戶風險損失，即保險公司往往是在風險事故發生后才提供相應的保險服務。實際上，如果保險公司能夠在風險事故發生前對客戶做出及時預警，避免潛在風險轉化為現實風險事故，不僅能夠使客戶避免人身、財產損失，還能加強客戶風險防范意識，亦能夠節省保險賠付支出，降低營業成本。

再次，保險銷售服務缺乏針對性。在缺乏客戶行為數據和消費數據的情況下，保險銷售員很難掌握客戶具體的保險需求，盲目的保險推銷很容易使客戶對保險產品產生抵觸心理，造成潛在客戶流失。同時，“廣撒網”式的推銷也增加了保險公司的營業成本，成為推高保險產品價格的重要影響因素。

最后，保險產品缺乏個性化、差異化定價手段，低風險客戶實質上承擔了更多的保費，導致低風險客戶有可能向高風險客戶轉化，造成保險公司、客戶“雙輸”的局面。以車險為例，在傳統定價模式下，車險保費是根據新車購置價、座位數、用途以及上一年度出險情況等因素來計算的，而駕駛者駕駛習慣、駕駛環境等重要風險影響因素卻被忽略了。駕駛習慣良好的駕駛者實質上替駕駛習慣不好的駕駛者承擔了部分保費，且由于道德風險的存在，原先駕駛習慣良好的駕駛者可能降低風險防范意識，風險發生的可能性將被放大。

三、人工智能給保險行業帶來的機遇和挑戰

（一）人工智能技術驅動保險行業變革

1.互聯設備的數據大爆炸

從產業配置端來看，帶有傳感器的設備已廣泛生產并投入應用，未來互聯消費設備的生產和應用范圍將進一步擴張。一方面，車輛、健身追蹤設備、智能家居、智能手機等現有設備會進一步普及；另一方面，基于VR/AR 技術的新型穿戴設備也會逐步投入應用。互聯設備帶來的海量微觀數據將為保險公司更加深入地進行用戶風險測算和開發相應產品以提供更優質的服務提供基礎。

VR/AR。隨著人們生活水平日益提高，保險逐漸成為一種生活必需品。就根本而言，作為一種金融產品，保險不存在剛需特性，因此保險公司在獲客上付出成本要高出其他行業。客戶體驗的優劣直接影響保險公司獲客程度和客戶轉化率。VR/AR 能有效結合保險應用場景，形成良好的客戶體驗環境。VR/AR 技術可以幫助保險公司識別用戶身份，促進保險代理人與投保人的互動溝通，完成最終交易認證并達到重構服務流程的作用。比如，在車險中，VR/AR 技術可以使保險公司和投保人在第一時間還原事故現場，取得第一手的真實信息。在災難險中，VR/AR 技術可以通過現場模擬測試判斷受災面積和受損程度。

傳感器技術。從保險公司的角度出發，傳感器在連接投保人、信息管理、數據分析以及風險管理四個方面起到正面作用。傳感器能夠連接車輛和駕駛者的信息傳輸，根據數據分析路況、駕駛習慣和環境信息，保險公司可以通過這些數據主動應對和控制風險事故的發生。例如，司機有駕車打電話的習慣，在達到一定頻率時，手機上相應的APP會做出提示。此外，保險公司還可以通過客戶驗證完成投保人資產和生活概況的完整視圖，包含地理位置、安全系統、天氣、交通和整體健康情況的信息。完整的畫像可以為投保人匹配合理的保險產品，保險公司也將得益于索賠和處理費用的降低以及客戶滿意度和忠誠度的提高。例如，通過語音提示事故頻發路段，實現實時信息交互和其他增值服務，降低事故發生概率，降低理賠成本，提高承保收益和續保率。保險公司對傳感器積累的信息數據進行高效深入的分析，能夠為投保人提供個性化的風險評估和實時保護。對投保人來說，早期預警形式的風險規避、個性化的建議以及簡化的索賠處理和結算流程會極大地提高其生活質量。傳感器還能改變保險商業模式。傳感技術改進保費的設計發生改變，使保費可以按照使用路程等進行靈活設計，進而擴大市場規模。例如，在一定期限內駕駛行為良好的投保人，能夠在續保時獲得一定的優惠。

可穿戴設備。可穿戴式設備對于保險的正面作用主要體現在輔助定價和改善營銷。投保人購買商業健康險產品往往存在“逆向選擇”的情況，由于投保人比保險公司掌握更多的健康信息，而作為保險公司，在厘定保險費率時根據的是全體投保人的平均風險水平，這樣導致費率對于低風險的投保人來說過高。因此，普通保險者不愿意承擔基于平均風險的價格，導致購買保險產品的投保人相對來說都是風險偏高的人群，會使保險公司實際理賠成本上升，并傳導至定價端。可穿戴設備對信息的實時把控可以很好地解決這一問題并實行差異定價，高風險客戶繳納高保費，這樣能降低理賠成本。例如，美國保險公司United Healthcare、Konami 和Zamzee 攜手推出的一項醫療健康計劃，主要針對肥胖兒童，以游戲的形式幫助減少小孩肥胖現象。可穿戴式設備可以根據投保人身體健康的變化情況，及時反映投保人的投保需求，推進保險產品的精準營銷，為保險產品帶來更好的營銷、更極致的客戶服務。此外，可穿戴設備的感應與數據追蹤能夠提升投保人的自我健康管理意識，降低事故發生的概率，提升人們的健康水平[5]。

2.機器人領域創新發展

機器人領域自動化和智能化技術的發展革新正逐步改變人類與世界的互動方式，自動駕駛汽車、3D 打印技術、智能醫療機器人等智能設備的落地普及將改變人類生活中的風險來源。保險公司須重新建立風險識別模式與風險度量方法，以適應客戶需求的變更[6]。

自動駕駛技術。據麥肯錫預測，全球自動駕駛車輛銷售規模將于2035 年左右達到1500 萬輛至2000 萬輛，其中，中國市場銷售規模約占全球份額的四分之一。可預期的是，自動駕駛車輛的普及將對保險行業帶來顛覆式影響。其一，新的風險源將改變車險業務模式。傳統車險業務主要關注人為駕駛操作失誤帶來的風險，自動駕駛車輛將扭轉這一情況。保險公司關注重點將轉向潛在的車輛技術故障，如網絡入侵導致汽車失控和信息泄露等損失。此外，由于修理自動駕駛車輛的成本可能高于修理普通車輛的成本，保險公司可能開始提供專門用于車輛維修的政策。其二，機構客戶將替代私人客戶成為主要車險用戶。未來，自動駕駛車輛大概率由私人擁有轉為由汽車制造商、乘車共享和技術服務商所擁有，車險銷售也將由針對私人客戶群體轉為面向企業客戶群體。

（二）人工智能在保險行業的應用

1.人工智能在保險行業的應用前景分析

作為保險行業變革的核心驅動力，人工智能技術的商業價值正在逐步凸顯。人工智能技術可應用于保險分銷、承保、定價、理賠等多個重要環節，以提高保險業務效率，降低行業運營成本。根據艾瑞咨詢的估計測算，2019—2022 年，我國保險公司在人工智能領域的投入將以24%—34%的年增速持續高速增長，截至2022 年我國保險機構在人工智能領域的投入可達到94.8 億元。當前，大力投入人工智能技術開發與研究的企業以行業大型頭部保險公司為主，中小型保險企業在相關領域的研究與應用進程相對落后。可預期的是，隨著保險企業與科技公司加深合作，中小企業可通過采購SaaS 服務的方式獲取相關應用。

中國保險學會和復旦大學中國保險科技實驗室2018 年聯合發布報告《人工智能保險行業運用路線圖》[7]認為，從行業生命周期來看，人工智能保險行業發展可分為探索階段、發展階段、升級階段與取代階段。其中，2018—2020 年為探索階段，該階段主要是對人工智能技術在保險行業應用的初步探索和實驗，破解技術難題；2020—2025 年為發展階段，即保險行業針對客戶需求不斷縱深挖掘人工智能技術應用潛力，并在橫向上擴充可用數據資源；2025—2032 年為升級完善階段，分析潛在的需求和問題，不斷進行技術革新；2032 年后人工智能技術有望取代傳統保險行業。

作為人員密集型行業，人力資源成本是保險企業的重要成本構成之一，約占保險企業總成本的三分之一。據艾瑞咨詢估計測算，2019 年保險企業的人力資源成本約在5000 億元左右。而人工智能技術的應用可大幅降低保險行業人力資源成本，解決培訓成本高、員工流動性高等行業難題，優化行業資源配置，加強核心技術領域和產品優化模塊資金投入，優化客戶體驗，提高客戶滿意度。

2.人工智能在保險行業的應用范圍分析

（1）分銷。

在分銷環節，人工智能技術主要應用于智能客服、智能保顧、柜面機器人以及AI智能增員，主要體現在分銷渠道的區別上。具體應用場景中，人工智能技術的應用可將傳統的保險代理人線下推介模式轉變為“互動式”“社交化”的營銷模式，增強用戶體驗和滿意度，提高銷售成功率，降低退保率。分類來看，智能外呼機器人目前主要用于自動式呼叫、意向篩選、資料導入、銷售引導等。智能保顧則用于為客戶提供風險評測、知識問答、需求分析、產品推薦、保單管理等服務，主要應用人工智能技術中的自然語言處理，通過多輪交互挖掘用戶深層次需求，引導用戶購買。AI 智能增員是人工智能技術應用于保險分銷領域的第三種方式，主要包括AI甄選、AI面試、AI 培訓及用以輔助銷售的AI 助理。AI 智能增員技術可以篩選并管理保險代理人，緩解行業面臨的代理人留存率低的困局。AI 還可通過機器學習技術對代理人進行在崗培訓和輔助銷售。

（2）承保與定價。

人工智能技術的應用使得承保環節有望在未來實現完全自動化。依托于保險公司的內部數據和從應用程序接口或外部提供商獲取的外部數據，保險公司可通過人工智能技術從海量數據中實現客戶畫像，識別用戶需求、偏好和風險狀況，進而為客戶提供個性化定制保險產品和定價，以適應客戶的生活習慣。未來，在承保和定價流程中，人工智能技術將改進客戶投保體驗，不斷創造高頻碎片化、差異化的個性化保險產品，讓客戶享受多樣化的增值服務，實現保險行業“以客戶為中心”的核心目標。此外，人工智能技術在承保與定價環節的應用還有助于實現經驗沉淀數據化，突破經驗與知識的互換。人工智能技術的實現需要訓練大量的標簽數據與無標簽數據，隨著可穿戴技術和語音交互技術的快速發展，多元化的數據來源將使得許多行為經驗得以留存，有助于改善保險行業人員流動性強導致的經驗知識難以沉淀的問題，幫助行業實現經驗與知識體系的融合。

（3）理賠。

麥肯錫報告指出，2030 年理賠處理仍將是保險行業的重要職能之一，然而理賠業務的自動化轉型將使得與2018年相比理賠崗位減少70%—90%。基于圖像識別等人工智能技術的智能理賠系統可以對損失進行快速的查勘和核定，深度學習在一定程度上解決了圖像識別精準度的問題，能夠在線判斷受損傷部位和程度，并通過知識圖譜技術的應用自動推薦維修方案并計算賠付金額，較人工核損流程大大節省時間、提升效率，理賠時間將從傳統理賠業務的幾天縮短至幾個小時甚至數分鐘。此外，智能化的理賠風險輸入、加工和預警輸出系統能夠通過諸多規則進行風險篩查，完善理賠風控機制。未來，保險公司的理賠部門將會把更多的關注度放在對風險的監控、預防和應對上，風險因素超出人工智能判定的閾值時將啟動干預措施，通過同客戶的互動減少潛在損失。

（4）反欺詐。

人工智能技術還可幫助保險公司識別保險理賠中的欺詐風險。例如使用圖像識別技術可鑒別客戶上傳的虛假照片，避免客戶使用網絡圖片或處理照片的方式詐取保險賠付。使用生物識別技術可對客戶進行身份核驗，避免身份頂替騙保現象。通過對海量客戶數據的分析還可構建起涉嫌欺詐案件人員的社會關系網絡，在投保環節之前進行風險預警。語音識別技術還可幫助實現通過分析客戶報案情緒特征測算欺詐指數等。

（三）人工智能給保險行業帶來的挑戰

一是對傳統保險業務帶來沖擊。首先，人工智能技術使得傳統保險業務中依賴保險經紀人的分銷和理賠業務出現顛覆性變革。代理人制度是保險公司傳統營銷體系的核心。由于消費者的分散性、潛在性和不確定性，保險公司在銷售保險產品時基本不會直接面對消費者，往往是由代理公司或代理人承擔銷售工作。智能機器人對人力資源的取代優化了客戶體驗和服務滿意度。但傳統的人員密集型行業向科技創新性行業變革不免須直視行業沉疴頑疾，對于傳統保險巨頭公司來說仍須解決大量保險經紀從業人員的問題。其次，傳統保險業務的重要來源是對人為因素導致意外損失的保障賠付，隨著人工智能技術應用的廣度和深度不斷擴張，人為因素造成損失的可能性也隨之降低，傳統保險業務尤其是財產保險將面臨業務流失的沖擊，例如智能駕駛系統的廣泛應用使得傳統車險業務面臨萎縮風險。

二是對數據治理能力提出挑戰。傳統保險公司在產品定價、承保政策、欺詐檢測和理賠管理等多環節均受制于數據開發利用的限制。然而，人工智能技術的應用使得分析和利用大數據降低營運成本、優化營運效率成為可能。人工智能技術賦能時代，保險公司可利用的數據資源囊括圖片、文本、語音等多種形式并來自方方面面，包括可穿戴設備監測得到的健康和生物數據、無人機和衛星圖像數據、投訴和點評網站的文本數據、社交網站數據、用戶搜索數據和位置信息等。保險公司在擁抱人工智能技術的同時，如何依法、科學、合理地獲取、使用、管理數據，成為保險公司面臨的重要挑戰。從當前情況來看，部分保險公司仍存在數據治理意識薄弱、數據標準化管理與應用挖掘的能力不足，“數據孤島”和“數據煙囪”問題沒有得到有效解決，數據安全和隱私保護制度建設相對滯后等數據治理問題。

三是金融消費者知識水平滯后于行業創新水平。一方面，人工智能技術正在快速改變保險行業業務發展，保險標的、屬性和風險因素隨時可能根據人工智能技術的發展而發生變化。保險已經不是傳統意義上只能保障生、老、病、死、殘的產品和服務，而是發展到與消費者日常生活、工作、消費行為息息相關的各個領域，保險產品的形式、品種、保障范圍、保障程度等都有巨大的創新空間。另一方面，我國金融消費者知識整體水平偏低，中國人民銀行金融消費權益保護局于2019 年開展的消費者金融素養調查顯示，針對保險知識調查問題，消費者的平均正確率為53.99%。其中對財產險理賠問題僅有33.11%的消費者回答正確，消費者金融知識整體水平有待提高。消費者知識水平滯后于保險創新水平，可能會造成消費者權益受損、智能保險產品市場認可度低等一系列問題，故而如何提高消費者認識、選擇保險產品能力、提升風險的辨識與防范能力，對于保險行業未來的健康發展來說無疑是一個不可回避的重要問題。

四是人才與技術應用挑戰。科技賦能下的保險行業重點在于科技落地，如何填補技術理論與落地應用之前的縫隙，成為保險行業未來面對的重要挑戰之一。一方面，科技落地對行業人才資質提出較高要求。保險不僅是依托數字的行業，更是依托于情感的行業。科技難以全面替代人力資源在保險行業中發揮的重要作用，而是需要和人力資源更好地融合。不同于傳統的保險經紀人，科技賦能時代的保險行業需要具備營銷、保險、科技等多種專業知識和專業素養的復合型人才，充分調動行業內各層次人才的積極性。另一方面，保險行業部分公司在人工智能技術快速發展中盲目應用新技術。同時，因新的科技應用更新過頻過快，導致公司內相應的技術隊伍沒有配套培養起來，技術上嚴重依賴于外部資源，出現技術“受制于人”的局面。

（四）人工智能背景下保險行業未來發展的政策建議

一是合理制定人工智能技術應用戰略規劃。對于傳統保險行業巨頭來說，高級管理層須適時制定合理的綜合戰略規劃，從運營、產品、人才、數據多方面規劃轉型路線，把握人工智能技術給保險行業帶來的變革機遇，占據戰略主動地位。首先，應確定技術融合路徑，即是通過成立（或收購合并）新型保險科技公司形式或在公司內部通過創新業務部門進行調整。其次，順時應勢重新考慮與客戶交互模式、產品設計和盈利方式，明確產品定位。再次，應在上述規劃基礎上制定明確的技術發展路線，確定重點投入領域，并及時跟進技術創新走向，做出相應戰略調整。

二是提高企業數據治理能力。人工智能技術在保險行業充分發揮作用需要以優質的數據來源作為支撐，未來數據將成為保險公司的重要“資產”，對其核心競爭力的挖掘和培養有著舉足輕重的戰略意義，保險公司須充分重視數據的重要地位，提高企業數據治理能力。首先，應確保內部數據的充分挖掘利用，積極探索新型數據分析模型在內部數據分析處理中的能力發揮。其次，應注重合理、合法、高效地提高外部數據獲取能力，明晰外部數據訪問、獲取、分析的權限，優化數據獲取成本和確保數據質量并重。再次，企業還須注意科學整合利用內外部數據，追求整體效益最大化。

三是注重人才引進與培養。未來，保險公司的人力資源建設將由數量建設轉為質量建設，人工智能技術的應用將呼喚復合型的保險代理人和經紀人，善于將技術應用與人工情感優勢相結合、充分發揮機器輔助功能與主觀能動性的從業人員才有機會成長為優秀的保險一線工作者。此外，保險公司還須重視工程師、數據科學家、體驗設計師等專業技術人才的引進與培養，制定合理的激勵計劃與措施提高人才留用率，確保公司人工智能戰略計劃順利開展與落地。

四是立足本源，不忘初心。人工智能技術開始逐步升級和改造傳統保險銷售渠道、銷售模式、產品開發設計、企業內部運營管理以及服務模式等環節，在保障保險業健康發展、促使保險機構穩健運行、保護保險消費者權益等領域發揮了重要的積極作用。但值得注意的是，其本質仍是利用新興科技創新保險產品和服務，保險的本質屬性、固有風險等并未因人工智能技術的研發與應用而產生改變。首先，須明確保險業“以保障為主、以投資為輔”的業務原則依然保持不變，人工智能技術只是充分發揮保險業“服務經濟社會發展大局、惠及全體人民”重要作用的技術手段。其次，安全性、流動性、效益性仍是適用于保險行業的重要風險防控原則。再次，人工智能技術的應用可能引發風險復雜化、風險隱蔽化、技術風險擴大化、信息泄露嚴重化等一系列新的風險問題，行業從業人員和監管部門仍須提高風險警惕意識、強化風險管控能力。