“人工智能+＂行動方案背景下保險業生態建設的觀察與思考

在數字經濟與國家政策雙輪驅動下，保險業正借人工智能大模型重塑全鏈條：精準風控、反欺詐、個性化營銷、智能客服、降本增效齊頭并進，數字化轉型成效顯著。然而數據隱私、算法透明、生態安全等風險亦需嚴守。未來亟須制定行業標準、構建安全體系、引入第三方評估，確保人工智能賦能保險行穩致遠。

“人工智能+” 行動方案在保險業應用的現狀觀察

眾所周知，人工智能大模型以更高效、更準確的方式處理數據，幫助保險機構預測風險和市場動向，提高風險控制和投資管理能力，創造更合理的產品和服務、提高客戶體驗、降低運營成本等。人工智能大模型特別是保險智能體，可以為保險行業帶來以下方面管理能力提升。

一是可提升風險管理能力?！叭斯ぶ悄?”智能體可以通過分析大量歷史數據，識別出潛在的風險信號，幫助保險機構采取相應的措施來管理風險。二是可提升防騙保欺詐能力。人工智能大模型可以通過分析用戶的行為習慣和交易模式，識別出潛在的欺詐行為，幫助保險機構采取相應的措施來防止欺詐行為。三是可提升個性化營銷推薦能力。人工智能大模型可以從多個環節提升企業的營銷效果和客戶體驗，利用大模型和深度機器學習算法，實現個性化推薦、智能決策、精準觸達、營銷活動效果的評估。實現反饋的智能化、移動化以及客戶體驗的數智化營銷模式，幫助金融機構與客戶進行全方位的連接和精細化經營。四是可提升智能客服能力。人工智能大模型可以提供更加強大的智能客服系統，幫助金融機構快速響應客戶咨詢，提高客戶滿意度。五是可提升實現降本增效能力，能夠加速AI技術在金融業各類場景的融合應用，帶來更多的降本增效。

數字經濟促進智能化保險融合發展

一是數字經濟發展動能強勁驅動。我國數字經濟規模從2012年的11.2萬億元，增長到2023年的53.9萬億元，是11年前的3.8倍，主要是得益于人工智能加速迭代，驅動了科技革命和產業變革，人工智能核心產業規模近5800億元，數字產業化不僅為數字經濟發展提供了技術、產品、服務、基礎設施和解決方案，而且為新興產業發展提供了堅實的基礎。目前，我國5G基站400多萬個，5G物聯網終端連接數超過3000萬個。數字科技創新密集活躍，技術迭代快速進步與數字金融高度彌合，金融數字化與人工智能、集成電路和生物制藥等協同發展，促進行業增長亮點紛呈，有力地推動了實體經濟高質量發展。

二是數字技術賦能金融和制造業?？萍冀鹑凇底纸鹑谂c先進制造業融合一體化發展，實現了科技 + 金融的創新生態系統，金融為智能制造業提供了全生命周期服務。工信部發布數據顯示，2023年，我國工業互聯網核心產業規模達1.35萬億元，已全面融入49個國民經濟大類。國家級智能制造示范工廠421家，省級數字化車間和智能工廠1萬余家。關鍵工序數控化率 62.2% 。數字化研發設計工具普及率79.6% 。智能制造、網絡協同制造、個性化定制、遠程運維服務等為先進制造業提供了新業態、新模式。其中大型的民營科技企業如華為、大疆等在科技創新中獨領風騷。

三是國家科技政策的引領下，工信部為專精特新中小企業優先推動裝備制造企業、大宗耐用消費品生產和實施大規模設備更新企業進行數字化改造。中小科技企業也乘勢而上，發揮了靈活用人機制、激勵機制和薪酬分配機制，極大地調動了科技人員的積極性，研發數字科技產品價值數以方億元。

四是人工智能技術的廣泛應用。在算法和算力的加持下，數據要素 + 應用場景豐富了AI技術，拓展了數字化的智能生產管理新邊界，提升了網絡化生產能力的新高度，探索了數智化經濟發展的新路徑。

五是國家數字強國頂層設計指引。在“十四五”規劃期間，國家從宏觀政策層面強調了人工智能作為戰略性新興領域的重要性，對人工智能新技術、新產業將給予巨大支持。推動高標準數字園區建設，暢通數據鏈、創新鏈、產業鏈、供應鏈，提升數字化在園區建設整體水平。2023年中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》中，強調了在金融等關鍵領域加快數字技術創新應用的重要性。2024年《政府工作報告》強調，要深化大數據、人工智能等技術的研發應用，開展“人工智能 + ”行動，以打造具有國際競爭力的數字產業集群，這一戰略不僅凸顯了人工智能在數字經濟創新發展中的重要性，更揭示了其與新質生產力之間的緊密聯系。

六是日趨完善的政策優化了科技創新環境。國家政策紅利為人工智能與各個領域，特別是人工智能與保險業的深度融合協同發展提供了有力的技術支撐，不僅明確了科技金融的發展方向，也提供了更多科技與金融協調發展的實踐路徑。

保險業數字化轉型效果顯著前景廣闊

一是保險行業通過自研和合作方式推進大模型應用落地。采用通用人工智能大模型，利用保險數據優勢，拓展應用場景，已經在更多先進制造業領域布局保險業務場景。比如，在新能源汽車、首臺套裝備制造、新型電力系統保險具體業務領域，開始落地“小模型”。

二是保險業在積極推動數字化轉型和科技應用，通過提高業務效率和用戶體驗，全面實現了“提質增效”。

三是保險業正在加快實現數字化轉型。努力攻克轉型中的技術障礙，破解發展中的難題，利用云計算、人工智能和大數據等新技術，借力人工智能來提升保險服務能力，提高業務效率，改善保險用戶體驗。

四是保險行業的數字化轉型成效明顯。不僅縮短了新產品開發周期，提高了自動化錄入和理賠解析的效率，降低了經營成本，還使得保險服務更加精準和高效，得到了保險客戶的高度認可。

“人工智能 + ”行動方案促進保險科技新發展

回顧保險科技發展的歷程，從起步階段的“互聯網 + 金融”概念，演進到了科技創新全面賦能保險全鏈條業務的全新時代。我國有10.9億互聯網用戶，從數字經濟市場看，中國也是世界最大數字經濟市場，網上銷售額15.42萬億元，連續11年居世界首位，移動支付規模是2012年的239倍。

互聯網巨頭參與保險市場活動越來越頻繁

騰訊、美團、京東等都布局保險代理或參股保險公司，借助互聯網 + 在線投保、電子保單、移動支付等互聯網金融的服務方式，促進了保險銷售效率大幅提升；福建字節跳動科技公司全資收購了北京華夏保險經紀公司，借助抖音APP中設有單獨的“保險服務”人口，提供有意外險、健康險、財產險的銷售和理賠代理服務等。

科技公司與保險公司合作空間廣闊

基于大數據的風險定價、精細化分群、場景化營銷，催生了更為精準和個性化的保險產品和服務；借助于科技公司的技術支持，保險公司的智能客服、智能理賠、智能風控等大模型技術與業務流程的融合應用，很大程度上解決了保險行業改善工作流程和效率、改進客戶體驗的需求。然而，人工智能大模型具有海量的數據和計算資源，為同樣是以數據和模型為底層邏輯的保險業開拓了更廣闊的發展空間。

人工智能大模型能夠基于業務場景進行沉淀

可以有效應用于保險咨詢、客戶運營、在線營銷、續保續費、風險識別控制、理賠服務等多個環節，甚至通過構建保險知識圖譜、場景模擬器、數字勞動力等，助推保險業務的展業，滿足客戶復雜產品銷售以及綜合保障方案定制的需求。

人工智能大模型數智化模式解決了場景和業務數據割裂碎片化難題

人工智能大模型數智化模式不僅解決了場景和業務數據割裂碎片化難題，而且拓展了保險產品研發和保險運營模式創新的格局，對于全面提升數智運營質效、合理配置資源效率、提高經營決策的精準性、快捷識別和解決保險客戶的服務需求很有裨益。

加強保險科技的生態建設當務之急

保險業引用人工智能技術帶來的潛在風險不可小，也應該引起我們的高度重視。

一是客戶的個人隱私和數據安全風險問題，保險公司如何確保其應用的人工智能算法和系統能夠充分保護客戶個人的敏感信息，符合《個人信息保護條例》相關的隱私保護法規要求；二是人工智能技術如何保障決策過程的公正、透明和可解釋性，而不是過度依賴算法等；三是保險公司關注的是用戶體驗和業務價值創造，如何將人工智能這一創新技術和保險公司的經營目標更好地結合起來，使AI大模型這種新技術的應用具有可行性和可持續性。

AI大模型未來發展建議

一是盡快制定符合行業特征的技術標準規范。我國已經陸續啟動人工智能計算平臺安全相關的技術標準制定工作，從網絡安全、數據安全、算法安全和應用安全等方面提供頂層設計，為我國人工智能安全治理提供標準支撐。保險行業應聯合相關技術專家和安全專家，共同制定適用于保險行業的國家標準、行業標準和團體標準，形成涵蓋從數據收集、處理到模型訓練、決策輸出全過程的安全標準體系，確保人工智能在保險業務每個環節的應用都符合安全要求。保險行業的人工智能安全標準體系架構中，特別應該設立風險評估標準體系，建立科學的風險評估模型和指標體系，制定明確的標準和流程，確保評估結果的準確性和可靠性，并加強對評估過程的監督和管理，防止人為干預和操縱評估結果，同時避免算法偏見，確保評估過程透明可追溯。

二是保險業需構建覆蓋“內生技術一場景應用一數據一隱私”全鏈路的安全治理框架，重點突破自身安全、功能安全、隱私安全與可信安全四大環節。通過產學研聯合攻關、成果轉化，在算法設計、代碼實現及系統部署階段持續消除漏洞，降低錯誤與攻擊概率；防止超采、越權使用個人信息，規避隱私泄露、資金損失及聲譽風險；同時強化AI的可解釋、穩健、公平與人本特性，確保保險科技可信可控。

三是引入獨立第三方科技力量強化檢測評估。人工智能已深度滲透保險業務，其潛在影響面廣，應在既有信息安全測評框架之上，專門構建面向人工智能的安全評估體系：集中攻關測評技術、擴充評估維度、研發智能化檢測工具、搭建高效監測預警平臺，并持續擴大測評實踐范圍。保險公司應定期邀請第三方科技力量對保險行業的人工智能系統進行獨立的安全檢測和評估，第三方機構應具備豐富的安全評估經驗和專業的技術團隊。檢測頻率可根據系統的重要性和復雜性進行調整，建議每年至少進行一次全面檢測，出具詳細的評估報告，指出系統中存在的安全漏洞和隱患，并提出相應的改進建議。保險公司應根據評估報告對系統進行優化和改進，提高系統的整體安全性能。政府監管部門通過科學的評估評測指標、方法和工具，確保評估結果的客觀性和公正性；同時鼓勵第三方機構積累安全檢測樣例庫、測試樣本庫等知識資源，形成共享數據集。保險公司可聯合第三方科技力量共同構建人工智能安全檢測評估公共服務平臺，提供安全檢測工具、安全咨詢服務、安全培訓等多種服務形式，幫助保險公司提高人工智能系統的安全管理水平，確保人工智能技術的安全可控發展。人工智能大模型賦能保險行業的時代已經到來，我們在不斷探索創新的基礎上，更要積極探討如何讓“人工智能+”行動方案更負責任地賦能，最終實現安全、公平、普惠與可持續。

（周延禮為原中國保監會黨委副書記、副主席。責任編輯/周茗一）