1 埃森哲报告：AI 赋能保险，三大应用场 景如何重构价值链？ 人工智能(AI)使机器能够模拟和增强人类智能，它的出现正值保险和其他行业 数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作 •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三大应用场景：人力资源+流程管理+数据分析 “人工智能”一词包含许多不同的技术和能力。我们可以将人工智能定义为：能 资。但他们仍看重传统的保险精算师，这意味着，数据并没有得到应有的充 分利用。所以，保险公司应该利用人工智能来挖掘数据中隐藏的价值。例如， 以前所未有的方式查询和可视化企业以及客户的数据。 这样可以打破现有价值链和数据竖井的局限性，在整个业务中发挥杠杆作用。 客户的索赔数据不仅仅可以用来识别欺诈行为，还可以用来设计出更好的保 险产品，或者利用实时分析来预测客户的需求并为他们推荐产品或服务。 例如，苏黎世保险集团正在与

系统，通过根据生产周期、产品质量及能耗成本预测最优批次性能，成功实现了吨均成本下降。 在该公司的新项目中，每次派送的平均距离已缩短了15%，卡车利用率提升了近10%，显著增强 了物流效率。 此外，该公司还通过竞争性采购和价值链优化举措，例如，针对物料进行全球招标，以及在棕榈油 和棕榈仁油领域实施“后向整合”项目，节约了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而

的应用同样由初步探索逐渐走向深入发展，其成效与价值日益显现。 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效 自ChatGPT震撼登场以来，保险行业迅速响应，纷纷在生成式AI领域精心布局并加速 实践落地。据麦肯锡观点，目前在保险价值链的各个环节，都已出现灯塔用例，大模型应用 的价值和效果初步显现。 1.2.1 应用现状 �� 通过深入追踪分析保险企业大模型应用的最新进展，我们观察到该技术在保险行业 的应用落地展现出几大鲜明特征。 路。面对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求，保险企业必须加快数智化转型的步 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择 �� 伐，提升自身的竞争力。通过数字化、智能化技术的深度融合应用，重构保险业务价值链， 提升运营效率，优化客户体验，增强风险管理能力，实现可持续发展。 （1）提升客户体验 通过数智化转型，保险公司可以利用大数据和人工智能技术，深入分析客户需求，提 供更加个性化、定制化的保险

此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广

跨境审计场景下的多语言合规校验，以及区块链账本的智能穿行测 试能力建设。 11.2 对审计行业的影响与价值 审计行业接入 DeepSeek 构建智能体将显著提升行业效率与质 量，同时重塑传统审计模式的价值链。通过自然语言处理与多模态 数据分析能力，智能体可自动完成约 40%的基础性工作，例如凭证 核对、交易流水匹配、异常交易识别等重复性任务，使审计人员能 够将精力集中在高风险领域的专业判断上。根据试点数据，某会计