RPA在財產保險企業的應用場景

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.15.070

[中圖分類號]TP315 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）15-0224-05

0 引言

0.1研究背景

全球數字經濟規模已突破40萬億美元，企業亟須通過技術創新實現降本增效的目標。RPA作為“數字員工”的代表性技術，能夠模擬人類操作規則化業務流程，在非侵入式部署模式下快速實現效率提升。據統計，2024年全球RPA市場規模達81.8億美元，年復合增長率約 40% 。

財產保險行業面臨綜合成本率居高不下（2024年財產險的綜合成本率為 98.6% ，其中中小財險公司綜合成本率超 100% ）、欺詐風險頻發（全球 20%～30% 賠款涉嫌欺詐）及代理人流失率高等多重挑戰。依賴人工操作的傳統業務模式難以適應高頻、高并發的市場需求，亟須通過技術創新實現降本增效。

隨著保險行業數字化轉型加速，人力成本成為制約企業盈利能力的核心問題。通過分析保險行業人力成本的構成與痛點，結合RPA技術的特性，提出RPA在業務流程自動化中的應用場景及實施路徑，通過案例驗證，RPA可顯著降低重復性工作的人力需求，提升運營效率，推動保險企業實現“降本增效”的戰略目標。研究結果表明，RPA與AI的深度結合是未來保險業人力成本優化的關鍵方向。

在保險行業競爭加劇與客戶需求升級的雙重壓力下，服務流程效率低下成為制約企業發展的瓶頸。以RPA技術為核心，分析其在保險服務流程中的具體應用場景及優化效果，通過案例驗證，RPA能夠顯著縮短業務處理周期、降低錯誤率并提升客戶滿意度，為保險公司實現服務流程智能化轉型提供實踐路徑。研究結果表明，RPA的應用需與流程重構、組織變革相結合，以實現技術價值的最大化。

0.2RPA的技術特性與行業適配性

RPA通過模擬人工操作實現規則化流程的自動化，其非侵入式部署、 7×24 小時運行及快速投資回報（ROI中位數 300% ）的特點，高度契合財產保險業對數據準確性、處理效率及合規性的要求。

1財產保險企業運營痛點與RPA賦能機制

1.1財產保險企業的核心運營痛點

1.1.1數據分散與流程碎片化

財產保險業務涉及承保、理賠、財務等多個環節，數據通常分散于不同系統（如核心業務系統、財務系統、客戶管理系統等）。例如，太平洋產險在部署RPA前，一線人員每天需切換數百次系統頁面以查找客戶信息，導致操作效率低下且錯誤率高。此外，業務流程的標準化與地域化規則沖突（如全國40余家分公司的差異化需求）加劇了管理復雜度，增加了培訓和協調成本。

1.1.2人工操作成本高與效率瓶頸

傳統模式下，大量重復性工作依賴人工完成，如保單錄入、理賠審核、票據處理等。以車險錄單為例，業務人員需手動識別并錄入圖片信息，流程耗時長且易出錯。同時，日均數方次客服電話的處理需求與人力不足的矛盾，導致業務積壓和客戶滿意度下降。

1.1.3合規與風控壓力

保險行業需嚴格遵循監管要求，如反洗錢核查、監管數據報送等。傳統人工處理難以實現高頻次、全覆蓋的合規檢查，且存在漏檢風險。太平洋產險曾面臨反洗錢信息核對耗時一個月的問題，而人工操作無法滿足動態風險監測需求。

1.1.4客戶體驗與服務響應滯后

客戶對理賠時效和服務便捷性的要求日益提高，但傳統流程中理賠審核需多部門協作，材料分類與核驗耗時較長。例如，車險理賠依賴人工審核影像資料，導致處理周期延長，客戶投訴率上升。

1.2RPA的賦能機制與解決方案

RPA技術正從單一任務自動化向“超自動化”（結合AI、流程挖掘、低代碼平臺）演進。例如，弘璣科技的AI生成自動化（AIGA）可優化理賠單生成與欺詐檢測，進一步縮短處理周期。未來，隨著保險行業數字化轉型深化，RPA將與大數據、區塊鏈等技術深度融合，構建更智能的運營生態，實現從“降本增效”到“價值創造”的跨越。

1.2.1自動化整合數據與優化流程

RPA通過跨系統操作能力，實現數據自動抓取與整合。例如，太平洋產險部署RPA后，機器人可一鍵查詢分散于各系統的客戶信息，每月節省7個人力，理賠審核效率提升顯著；在反洗錢核查中，RPA可定時從第三方平臺抓取企業信用數據，自動完成比對，將原本需一個月的工作時間壓縮至一周。

1.2.2成本優化與資源釋放

RPA將員工從重復性工作中解放，轉向高價值任務[]。例如，財務機器人自動處理票據數據，減少人工錯誤并降低合規風險。

1.2.3智能化風控與合規管理

RPA結合AI技術（如OCR、圖像篡改檢測）強化風控能力。例如，太平洋產險的“產險大腦”通過OCR2識別車輛合格證、發票等單證，結合復雜網絡分析檢測欺詐團伙，降低理賠滲漏風險。

1.2.4提升客戶服務體驗

RPA在客戶服務場景中實現快速響應與個性化服務。例如，自動生成保單副本并發送客戶，解決原件丟失問題；集成語音轉寫、數字人播報等技術，賦能客服坐席實時獲取客戶數據，提升服務響應速度與滿意度。

1.2.5小結

RPA在財產保險業務中的應用已從單一任務自動化向全流程智能化躍遷。通過數據整合、流程優化和風控升級，企業不僅實現了降本增效，還提升了客戶體驗與合規水平。未來，隨著“超自動化”技術的逐漸成熟，RPA將進一步推動保險行業從效率工具”向“價值創造引擎”轉型，成為數字化轉型的核心驅動力。

2 RPA在財產保險業務中的應用場景與實踐

2.1理賠流程智能化

RPA已成為財險公司優化理賠流程、提升效率與客戶體驗的核心工具之一。通過自動化處理重復性高、規則明確的任務，RPA不僅降低了人工成本，還顯著提高了數據準確性和合規性。

2.1.1理賠申請與材料審核自動化

RPA可自動接收并分類客戶提交的理賠申請材料（如事故證明、醫療單據等），結合OCR（光學字符識別）技術提取關鍵信息，并完成初步合規性檢查。例如，太平洋產險通過RPA自動解析車輛合格證、發票等單證，將材料分類準確率提升至 98% ，錯誤率降低85% 。此外，RPA還能自動觸發通知，將案件分配給對應的理算員，縮短案件響應時間。

2.1.2核賠處理與反欺詐風控

RPA智能核賠。RPA結合AI算法（如復雜網絡分析、自然語言處理）自動評估理賠風險。例如，太平洋產險的“產險大腦”通過分析歷史理賠數據，識別異常模式，成功將欺詐差錯率降低 85% 。

RPA反欺詐檢測。RPA可24小時監控交易數據，實時篩查異常行為（如重復索賠、虛假材料），并通過第三方數據（如企業信用信息公示系統）比對增強風險識別能力。波蘭PZU集團利用RPA自動分析車損理賠中的維修發票，使虛假索賠的比例下降 30% 0

2.1.3客戶服務與理賠支付自動化

RPA自助服務支持。客戶通過在線平臺提交理賠申請后，RPA自動生成理賠進度報告并推送至客戶手機端，減少人工查詢需求。例如，人保財險山東分公司部署的“數字員工”每日自動發送40余類理賠報表，客戶等待時間縮短 50% 。

RPA支付自動化。審核通過后，RPA自動觸發銀行接口完成理賠金支付，并同步更新系統狀態。此舉將傳統支付周期從35天壓縮至數小時內，且準確率達 100% 。

2.2核保與定價自動化

隨著保險行業數字化轉型的加速，RPA技術憑借其高效、精準和低成本的特點，在核保與定價環節中展現出顯著價值。以下從核心技術、應用場景、典型案例及未來趨勢等方面進行詳細闡述。

2.2.1RPA流程核保自動化

RPA規則化任務處理。RPA機器人自動執行核保規則審核、數據錄入等重復性工作。例如，人保財險宿遷分公司引入RPA車險核保機器人，單均審核耗時僅15秒，日均處理30.06萬單，效率提升顯著。

2.2.2數據整合與智能分析

RPA結合OCR與自然語言處理。智能識別非結構化數據（如醫療單據、事故照片），提升核保材料處理效率。例如，國華人壽的智慧核保系統通過OCR技術解析健康問卷，實現線上自助核保。

RPA全流程閉環管理。從投保申請到定價生成的全鏈條自動化。例如，棧略數據的 RPA+AI 方案覆蓋健康險的核保、理算、反欺詐等環節，3個月完成150萬筆保單遷移。

RPA車險核保。人保財險通過RPA機器人實現單一規則任務的自動化審核（如證件核驗），釋放人力專注于復雜風控決策。

RPA健康險核保。棧略數據的智能系統結合OCR和AI算法，自動解析醫療單據并評估健康風險，核保效率提升 90% 。

RPA規則引擎整合。德訊創新無代碼RPA工具支持業務人員快速搭建核保流程，如自動比對客戶信息與黑名單數據庫，降低欺詐風險。

2.2.3定價自動化

RPA實現多源數據采集。RPA通過跨系統整合客戶信息（如健康檔案、車輛數據）、物聯網設備實時數據（如行車記錄儀、可穿戴設備）以及外部市場數據，構建動態風險評估模型。例如，眾安保險利用駕駛行為數據實現車險“一人一價”的動態定價。

RPA打造機器學習與風險預測。基于歷史數據訓練模型，識別高風險客戶或欺詐行為。棧略數據通過醫療知識圖譜和AI模型，自動檢測健康險理賠中的異常模式，降低賠付風險。

RPA助力動態定價優化。結合隱私計算框架，綜合“從車\"（車輛型號、使用頻率）和“從人”（駕駛習慣、健康數據）維度優化保費報價。例如，眾安保險根據用戶行為數據調整保費，駕駛習慣良好者可降低 15%～30% 的費用。

RPA實現動態保費調整。基于實時數據（如駕駛行為、醫療記錄）動態調整保費。例如，UBI車險（UsageBasedInsurance）通過物聯網設備采集數據，實現風險分層定價。

RPA幫助市場競爭響應。RPA實時抓取競品價格與市場趨勢數據，輔助保險公司靈活調整定價策略。例如，RPA在電商領域的價格監控技術可應用于保險產品的動態定價。

2.3合規與審計管理

RPA生成監管報表與監管報送。自動從核心系統提取數據并生成銀保監會要求的12類報表，人工干預減少 80% 。RPA自動生成并提交監管要求的報表（如償付能力報告、XBRL格式數據）可減少人工操作錯誤。某保險公司利用RPA完成25家分支機構的數據報送，耗時從1周縮短至1小時，數據校驗準確率提升至 100% 。

RPA輔助反洗錢篩查。通過 RPA+OCR 技術自動識別可疑交易，使篩查效率提升6倍。RPA實現了跨系統數據整合與合規報送，打破了核心業務系統、財務系統與客戶管理系統的數據孤島，做到了自動抓取并整合理賠相關數據。例如，中國農業發展銀行天津分行通過RPA實現反洗錢信息自動核查，原本耗時1個月的工作縮短至1周。

3 成效、挑戰及未來發展

3.1典型案例與成效

RPA實現效率提升。太平洋產險“黑燈工廠”[3]與“產險大腦”，圍繞“運營效率低、欺詐風險高”的痛點，構造方案“ 1+3+N^′′ RPA運營模式，集成AI技術實現自動化核保、理賠與風控。打造RPA機器人120個，同時運行440個RPA產品，出單效率提升 50% ，欺詐差錯率下降 85% 。

人保財險核保機器人將單均處理時間從人工數分鐘縮短至15秒，效率大大提高。

RPA推動成本優化。太平洋產險通過“黑燈工廠”部署230個活躍RPA產品，覆蓋全部業務線，年節省成本超200萬元。棧略數據的自動化理算引擎將健康險理賠周期縮短 70% ，人工成本降低 50% 。

RPA助力精準風控。太平洋產險利用RPA結合AI技術使車險欺詐差錯率下降 85% ，健康險賠付滲漏風險減少 30% 。

3.2當前挑戰

存在各種業務流程碎片化問題。部分企業RPA應用局限于短流程（如單證審核），缺乏端到端整合，跨系統協同能力不足。

數字化應用的多樣性導致技術適配性難度高。復雜場景（如非結構化數據處理）需結合AI增強能力，中小保險公司技術投人有限。

3.3RPA未來發展趨勢

RPA實現超自動化（Hyperautomation）。RPA結合流程挖掘、AI和大數據，實現核保與定價的全鏈路智能化。例如，弘璣科技的流程挖掘技術可識別冗余節點，優化RPA執行路徑。RPA與AI、低代碼平臺融合，實現非結構化數據處理（如理賠照片分析）。

自主決策。基于流程挖掘的自我優化系統，動態調整業務流程。

RPA與生成式自動化（AIGA）。利用大模型自動生成RPA腳本，加速核保規則迭代與定價模型優化。棧略數據已嘗試通過AIGA技術生成理賠單并檢測欺詐行為。

RPA將與區塊鏈、物聯網深度融合，構建可信數據鏈。例如，車險維修記錄上鏈防止篡改，為動態定價提供可靠依據。

RPA與元宇宙應用場景。結合AR虛擬理賠勘察，通過AR眼鏡實時傳輸事故現場畫面，RPA自動生成勘察報告。

3D控制界面。管理者在虛擬空間中監控全流程機器人運行狀態。

4 結束語

RPA在財產保險企業工作場景的應用，不僅解決了傳統流程的效率瓶頸與成本壓力，還通過數據驅動和智能化技術提升了風險控制能力。未來，隨著超自動化與生成式AI的成熟，RPA將進一步推動保險行業從“流程優化”向“價值創造”轉型，成為數字化轉型的核心引擎。

RPA技術通過重構財產保險企業的“流程數據決策”鏈條，實現了運營效率、風險控制與客戶價值的三重提升。未來隨著認知智能技術的深度融合，RPA將從工具屬性升維為戰略級能力，推動行業向“無人化運營”與“智能服務生態”邁進。企業需構建包含技術部署、組織適配與持續創新的實施體系，以充分釋放自動化潛能。

主要參考文獻

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[2]鐘璟鑫，李博然.基于RPA流程自動化機器人技術的供應鏈管理的效率提升[J].廣西電業，2022（增刊1：57-60.

[3]李軒，鄭練，李濟龍，等.黑燈工廠發展路徑探究[J」.新技術新工藝，2022（12）：7-17.