2025 年保险行业 AI 应用全景洞察报 告 保险业数智化转型与未来展望 部门：金融组 署名：开迪 ©2025.7 iResearch Inc. 卷 首 语 在经济浪潮翻涌的当下 ，保险行业一边在传统业务的航道里稳健巡航 ，一边又在科技变革的浪尖上寻求突破。保险 ，这 一守护经济安稳、传递风险温度的金融工具 ，正面临着数字化浪潮带来的全新命题。 市场竞争的加剧与客户需求的多元 ，本质上是在规模扩张与价值深耕的平衡中摸索前行 ，这不仅 关乎企业发展的效能 ，更是影响千万家庭保障质感的社会性课题。 然而 ，当目光锚定科技前沿 ，一个深刻变革正在上演： AI 正以系统性重塑者的姿态 ，重新定义保险行业的运行逻辑。它 不再是概念宣讲里的“未来畅想” ，而是通过智能算法、数据洞察 ，深度融入产品设计、服务流程、风险管控 ，实现科技赋能 与保险初心的同频共振。这场变革的底层逻辑 3 ： AI 在保险风控与合规领域的应用呈现“双面性 ” ，帮助提升反欺诈效率与风险定价精度， 同 时带来合规挑战。 摘要 保险行业 AI 应用场景 发展背景 发展趋势 3 一、保险 AI 发展背景 Insight 保险行业在粗放式增长与经营压力下亟需技术驱动转型。 AI 通过云计算、 大数据、 生成式模型等技术 ， 重构保险价 值链 ， 从效率工具升级为战略中枢。

大模型相关金融的应用场景 AIGC 在金融行业的应用场 景 保险 智能核保 智能理赔 银行 智能征信 贷款催收 证券 智能投行 智能资讯 保险产品智能配置 保险客服 代理人销售支持 保险行业适合的场景 事前预防减损 防欺诈 参考财通证券《保险 +AI 深度报 告》 车险定价 代码生成 智能定损 智能理赔 5 02 新华三能力集 文件 分布式并行文件 无损网络 数据采集 智能调优 CT 设备 IT 设备 主动安全 安全感知 数据安全 网络安全 应用安全 保险行业智能化应用 代码生成 智能客服 内容生成 智能知识库 智能核保 智能理赔 智能风控 智能投研 大模型服务 提示词工程 预训练服务 微调服务 中标麒麟 BI/MR 昆仑芯 14 MLU 建设 AIGC 前，应先进行自身业务分析并选择场景，依此确定技术方案及场景生 态 办公助理 AI 客服赋能 智能知识库问答 智能保险文档生成 保险行业 AI 赋能场景落地路 径 小规模算力基础设施 中规模算力基础设施

主要实现的功能 通过搭建智能物联网数据应用平台，结合物联网技术对各保后场景进行物联设备管控、告警管理、 投保企业管理、分权分域、物联数据治理，实现一个平台对中国太保产险各分公司保后物联业务统一 管控，构建保险行业的物联网数据标准；并通过海量物联数据建模分析，为保险精准定价、理赔提供 数据依据。 实用性分析 受商业车险综合改革自 2020 年 9 月起实施、疫情局部散发等因素影响，行业保费收入增速继续下 消费者需要，价格精准度越高，消费者可获得越大的保险利益。借助 AI 及物联网技术成熟发展的东风， 保险行业同样迎来了新的变革。根据专业统计，2021 年保险数字化升级服务市场规模约为 37.8 亿， 将作为保险 IT 解决方案的主要业务增长点，同时预计 2023 年全年整体市场规模将达到 68.4 亿，未来 5 年在保险数字化升级服务市场规模将持续提升。通过保险行业的全域数字化转型，结合保险风险保障 的优势与 AIoT 技术的 对于政策因素这样的因子，较难将其量化，故借助源于经验的总年预测，使用 ARIMA 模型进行参数调优。 战略规划和行动路线图 实施难度及复杂度 从传统经验判断与简单统计模型预测赔付率，到引入大数据与先进算法的模型预测，是保险行业 数据分析领域的一次重大飞跃。传统方法受限于专家经验、数据量和时效性，难以全面捕捉市场动态。 模型预测则通过大数据、时序分析等先进技术，实现了数据驱动的精准预测，克服了传统方法的滞后 性和片面性。

为前沿科技的 核心增长点，预计2027年前沿科技投入规模将高达186亿元 在《保险科技“十四五”发展规划》科技人才团队建设要求的指导下，未来3-5年保险行业用于科技团队建设的资金投入将稳步提升， 考虑到后疫情时代市场经济的发展现状，推测未来保险行业的科技团队将以稳健发展为主，短时间内不会出现大规模的人员扩充。 在金融科技的软、硬件设施方面，传统的IT系统建设仍是保险科技投资中占比最高的部分，随着信创建设的要求，头部保险机构已逐 来依旧占据近半数的科技成本。与 此同时，保险行业对于前沿技术的应用也在逐步推进，大数据平台的建设及衍生应用成为保险机构关注的重点，数据要素在保险业 务中将承担更重要的作用，保险机构对于大数据平台的投入预计将于2027年突破90亿元。此外，近年AI相关技术的蓬勃发展为保险 机构提供了更加丰富的营销模式，触客方式与获客效率得到进一步的提升，预计2027年保险行业在AI领域的资金投入将超过26亿元。 172

银行最新报告显示，在阿联酋经营的银行在 2023年9月至2024年9月期间总资产增长了 11.4%，存款总额增长14.1%。2024年，穆迪 公司对阿联酋银行的评级展望上调为“积 极”。 保险行业近年来总资产和承保保费均呈现上升 趋势，其中2023年总资产同比增长4.7%。阿 联酋允许外资保险公司设立代表处、全资子公 司或公司，为中国企业提供了进入阿联酋保险 市场的机会。 金融类上市公司在阿联酋两大交易所中的市值

主要实现的功能 通过搭建智能物联网数据应用平台，结合物联网技术对各保后场景进行物联设备管控、告警管理、 投保企业管理、分权分域、物联数据治理，实现一个平台对中国太保产险各分公司保后物联业务统一 管控，构建保险行业的物联网数据标准；并通过海量物联数据建模分析，为保险精准定价、理赔提供 数据依据。 实用性分析 受商业车险综合改革自 2020 年 9 月起实施、疫情局部散发等因素影响，行业保费收入增速继续下 消费者需要，价格精准度越高，消费者可获得越大的保险利益。借助 AI 及物联网技术成熟发展的东风， 保险行业同样迎来了新的变革。根据专业统计，2021 年保险数字化升级服务市场规模约为 37.8 亿， 将作为保险 IT 解决方案的主要业务增长点，同时预计 2023 年全年整体市场规模将达到 68.4 亿，未来 5 年在保险数字化升级服务市场规模将持续提升。通过保险行业的全域数字化转型，结合保险风险保障 的优势与 AIoT 技术的 对于政策因素这样的因子，较难将其量化，故借助源于经验的总年预测，使用 ARIMA 模型进行参数调优。 战略规划和行动路线图 实施难度及复杂度 从传统经验判断与简单统计模型预测赔付率，到引入大数据与先进算法的模型预测，是保险行业 数据分析领域的一次重大飞跃。传统方法受限于专家经验、数据量和时效性，难以全面捕捉市场动态。 模型预测则通过大数据、时序分析等先进技术，实现了数据驱动的精准预测，克服了传统方法的滞后 性和片面性。

•保留有中信证券项目，可对集团未来 多个业务板块的上市以及涉足基金管理业 务有较大的支持 •中银国际证券具有国内领先的投资银 行业务，可以提高集团未来金融事业的发 展水平 •** 保险为集团在保险行业 最大的投资项目 •集团拥有近 20% 的股 份，以及董事、监事席位各一 个，对企业有一定的影响力 •** 保险也正积极酝酿在国 内上市 •保险资金将来必然成为国 内基金的一个重要资金来源，

类核心风险的穿透式监测，风险处置决策效率提升 40%，强化集团化风险传染防控壁垒。 创新提出“制度 - 系统 - 数据”三位一体的风险治理方法论，形成可复用的风险数据标准体系与共享授权机制， 输出 5 类风险数据模型，为保险行业风险数据中台建设提供范式参考。 构建 AI-ready 的高质量数据基座，支撑机器学习、知识图谱等技术的深度应用，驱动风险计量模型迭代周期 缩短 50%，为监管合规（如 EAST）、偿付能力穿透式管理等前沿领域提供技术储备。 、关联交易监测等高价值场景优先突破， 通过标准化接口与模块化能力输出，实现对端系统轻量化部署。以数据资产运营为核心，持续沉淀行业级风控数据 治理方法论，推动平台从技术工具向战略基础设施升级，为保险行业风险管理的集约化、智能化转型提供实践范式。 通过平台化能力输出，减少子公司重复性数据治理投入，推动集团风险数据管理成本下降 35%，资源集中投 入战略级风控能力建设，实现科技投入产出比优化。