运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 7.5 年，API 响应延迟超过 800ms，无法支撑实时风控需求。某头 部寿险公司测试数据显示，传统 OCR 识别投保单的差错率达 11.3%，且需要二次人工复核。 市场竞争格局呈现两极分化：前五大保险公司占据 73%市场份 额，中小险企在科技投入占比不足营收的 1.8%，数字化转型差距 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 反欺诈依赖规则引擎的静态阈值设定，无法动态识别新型骗保模 式。车险领域约 问题解决率 91.2% 68.5% 平均响应速度 1.2 秒 3.5 秒 复杂决策支持 采用强化学习框架构建的核保决策树，可同步分析投保人健康告 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态意图识别，在客户服务场景中实现多轮精准追

模型”，根据用户年龄、常驻城市、月收入及负债情况，为每位用户模 拟匹配几万种保险配置方案，并最终选出最匹配用户需求（患病概率、地区医疗 条件及成本、预算情况等）的一组方案（包括医疗险、意外险、定期寿险、重疾 险四类）做推荐。由于 AI 相较于代理人可设置不受产品热度、销售佣金等因素影 响，测试结果显示，通过“省心配”配置保险方案，能为用户节省约 30%的预算。 但需明确的是，长期险具有长 是 出于对产品的足够认同、要么是对销售人员的足够信任，两者现阶段都很难通过 AI 实现，因此，我们认为，中长期看，AI 保险产品配置推荐仍仅适用于低单价的 简单型产品，如意外险、百万医疗、定期寿险等。 图8.蚂蚁保“省心配”根据个人信息进行产品推荐 数据来源：支付宝 APP，财通证券研究所 2）保险客服：高质高效满足客户基础咨询和业务处理 AI 客服是当前AI 在 99.8%，语音 识别率 98%，综合评分准确率 90%。 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 14 行业专题报告/证券研究报告 3）营销素材生成：平安寿险推出 AI 短视频跟拍工具，帮助代理人打造内容 IP，吸引公域流量，上线 5 个月全网累计视频播放量 707 万次。 图9.平安人寿 AskBob 全方位助力代理人展业 数据来源：平安人寿上海分公司公众号，财通证券研究所

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保险领域业务场景众多，需要选定一个合适的场景作为突破口: Page 12 12 保险产品研发 ►AI模型独特的样本生成能力和场景泛化能力可以在保险领域的新产品设计中扮演重要 角色，特别是在以健康险、寿险为代表的人身险中，有巨大的应用潜力。 ►可以在保险产品设计的以下几个环节带来帮助：数据收集和预处理、全网知识整合、 保险产品文档等物料生产、风险评估与预测、保险产品方案设计、风险预警和管理等。

影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持 第三，跨系统协作产生的数据孤岛问题显著拉长处理周期。核 赔人员通常需要同时登录核心业务系统、医院数据平台、再保系统 等 4-6 个独立平台进行信息比对，仅系统切换操作就消耗日均工作 时间的 22%。某寿险公司流程审计发现，重大疾病理赔中仅病理报 告与保险条款的匹配环节，就因系统间数据标准不统一导致平均 1.8 个工作日的额外延迟。 这种低效处理模式直接带来两方面负面影响：一方面导致客户 满意度持续走低，行业 模型迭代时是否引入未授权数据、第三方供应商的数据处理行 为是否符合 DPA（数据处理协议）。同时，通过对抗性测试 验证匿名化效果，确保重新识别风险低于 0.1%的行业阈值。 该方案已在国内某大型寿险公司落地，实施后用户投诉率下降 62%，且通过德国 BaFin 及中国银保监会的联合合规审查。关键是 通过技术设计将隐私保护嵌入业务流程，而非事后补救。 10.1.2 数据加密与访问控制 在