人工智能正在保險(xiǎn)行業(yè)掀起一場(chǎng)新的“工業(yè)革命”，這一變革將通過一個(gè)跨越數(shù)年的采用周期，從根本上重塑行業(yè)的運(yùn)營效率與盈利能力。

與其說這是一次瞬間的顛覆，不如說是一場(chǎng)分階段的演進(jìn)：第一階段聚焦于后臺(tái)運(yùn)營的效率提升，這被視為“唾手可得的果實(shí)”；第二階段則將深入核心，通過增強(qiáng)承保能力來驅(qū)動(dòng)收入增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的優(yōu)化。

據(jù)追風(fēng)交易臺(tái)，1月5日，摩根士丹利最新發(fā)布的報(bào)告指出，隨著AI能力的進(jìn)化，保險(xiǎn)業(yè)有望在未來五年內(nèi)僅通過效率提升就實(shí)現(xiàn)1%至4%的費(fèi)用節(jié)省，進(jìn)而推動(dòng)盈利增長(zhǎng)1%至12%。雖然部分早期研究顯示大量企業(yè)級(jí)生成式AI投資尚未產(chǎn)生直接回報(bào)，但這并未削弱市場(chǎng)對(duì)保險(xiǎn)業(yè)應(yīng)用前景的樂觀預(yù)期�；A(chǔ)架構(gòu)的完善將允許保險(xiǎn)公司在未來幾年逐步釋放巨大的效率紅利，尤其是在那些尚未擁有自動(dòng)化解決方案的痛點(diǎn)領(lǐng)域。

市場(chǎng)情緒的變化在2025年第三季度的財(cái)報(bào)季中已初現(xiàn)端倪。企業(yè)財(cái)報(bào)電話會(huì)議中關(guān)于AI的提及頻率顯著飆升，顯示出管理層已準(zhǔn)備好公開討論具體的AI能力、實(shí)施計(jì)劃及其帶來的實(shí)質(zhì)性收益。這標(biāo)志著行業(yè)已從單純的“概念炒作”轉(zhuǎn)向了“落地執(zhí)行”。盡管初期投入巨大，且監(jiān)管環(huán)境日益復(fù)雜，但基于運(yùn)營效率提升帶來的利潤(rùn)率擴(kuò)張邏輯已成為投資者關(guān)注的核心。

這一技術(shù)浪潮對(duì)不同細(xì)分板塊的影響將呈現(xiàn)分化態(tài)勢(shì)。短期內(nèi)，由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和實(shí)施成本的投入，部分公司的運(yùn)營利潤(rùn)率可能在2026年面臨輕微壓力。然而，展望2030年，AI帶來的運(yùn)營效率將轉(zhuǎn)化為持久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，這種優(yōu)勢(shì)即便在價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下也難以被完全抹平，預(yù)示著行業(yè)將迎來一個(gè)長(zhǎng)周期的利潤(rùn)率提升階段。

兩階段演進(jìn)路徑

AI在保險(xiǎn)業(yè)的落地將遵循清晰的“兩階段”路徑。第一階段的核心在于后臺(tái)的重塑。通過在運(yùn)營、客戶服務(wù)、財(cái)務(wù)及人力資源等部門部署AI，保險(xiǎn)公司能夠迅速實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化和效率提升。這一階段的成果主要體現(xiàn)在費(fèi)用率的下降上，且能較快傳導(dǎo)至底線利潤(rùn)。

第二階段則更為深遠(yuǎn)，涉及承保能力的質(zhì)變。隨著技術(shù)成熟，AI將不僅用于“節(jié)流”，更將用于“開源”——即通過優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)選擇、提高定價(jià)精準(zhǔn)度來改善賠付率，并驅(qū)動(dòng)銷售增長(zhǎng)。盡管目前市場(chǎng)分析主要聚焦于第一階段的可量化收益，但長(zhǎng)期來看，承保端的智能化將決定保險(xiǎn)公司在未來的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

利潤(rùn)率提升的量化圖景

不同類型的保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)將從AI浪潮中獲得不同程度的收益。據(jù)摩根士丹利測(cè)算，保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)商雖然在初期部署上略顯滯后，但長(zhǎng)期來看將是最大的受益者。鑒于其業(yè)務(wù)模式屬于典型的人力資本密集型，AI對(duì)人工效能的釋放將產(chǎn)生巨大的杠桿效應(yīng)。預(yù)計(jì)到2030年，經(jīng)紀(jì)商行業(yè)的運(yùn)營利潤(rùn)率有望擴(kuò)張約400個(gè)基點(diǎn)（bps），從約29%提升至33%。

對(duì)于財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)（P&C）承運(yùn)商而言，AI的影響更多體現(xiàn)在生產(chǎn)力的廣泛提升和工作流程的精簡(jiǎn)。預(yù)計(jì)到2030年，該板塊的運(yùn)營利潤(rùn)率將提升約180個(gè)基點(diǎn)。值得注意的是，P&C承運(yùn)商目前持有保險(xiǎn)領(lǐng)域89%的AI專利，顯示出其在技術(shù)儲(chǔ)備上的領(lǐng)先地位。

壽險(xiǎn)公司的影響相對(duì)溫和，主要集中在后臺(tái)運(yùn)營效率的改善。預(yù)計(jì)到2030年，AI帶來的成本節(jié)約將推動(dòng)其運(yùn)營利潤(rùn)率提升約220個(gè)基點(diǎn)。

后臺(tái)運(yùn)營成ROI高地

盡管麻省理工學(xué)院的一項(xiàng)研究曾指出，高達(dá)95%的企業(yè)生成式AI投資回報(bào)率為零，但在保險(xiǎn)業(yè)，后臺(tái)職能部門正成為打破這一魔咒的高投資回報(bào)率（ROI）陣地。

目前，包括供應(yīng)鏈采購、財(cái)務(wù)和人力資源管理在內(nèi)的后臺(tái)應(yīng)用，其云端部署率遠(yuǎn)低于其他軟件應(yīng)用，存在大量人工操作和遺留流程。這為AI提供了巨大的改進(jìn)空間。

例如，自動(dòng)化生成RFP（建議書請(qǐng)求）、異常賬目檢測(cè)以及簡(jiǎn)歷篩選等應(yīng)用場(chǎng)景，能夠迅速轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的成本削減。摩根士丹利的分析指出，正是這些“枯燥”的后臺(tái)功能，為保險(xiǎn)公司提供了最直接的AI價(jià)值變現(xiàn)路徑。

理賠與承保的智能化重構(gòu)

在具體業(yè)務(wù)層面，理賠處理的自動(dòng)化是AI應(yīng)用的另一大亮點(diǎn)。以CCC Intelligent Solutions和Mitchell International等技術(shù)供應(yīng)商為例，其提供的基于AI的圖像識(shí)別和估損方案，正在大幅縮短車險(xiǎn)理賠周期并降低理賠調(diào)整費(fèi)用。

通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，簡(jiǎn)單的車險(xiǎn)理賠已能實(shí)現(xiàn)“直通式處理”（STP），即從報(bào)案到支付幾乎無需人工干預(yù)。對(duì)于復(fù)雜案件，AI能輔助理算人員進(jìn)行決策，甚至通過3D重建技術(shù)還原事故現(xiàn)場(chǎng)以識(shí)別欺詐。

在承保端，AI的應(yīng)用正在提高報(bào)價(jià)速度和準(zhǔn)確性。能夠最快響應(yīng)經(jīng)紀(jì)人詢價(jià)的承運(yùn)商往往擁有更高的勝率，而動(dòng)態(tài)定價(jià)能力的構(gòu)建則依賴于從大數(shù)據(jù)向?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)的跨越。

監(jiān)管環(huán)境的演變

隨著AI深入保險(xiǎn)業(yè)的核心運(yùn)作，監(jiān)管框架也在同步演進(jìn)。目前，雖然美國聯(lián)邦層面尚未出臺(tái)直接法規(guī)，但全美保險(xiǎn)專員協(xié)會(huì)（NAIC）已通過了關(guān)于保險(xiǎn)公司使用人工智能系統(tǒng)的模型公報(bào)。該公報(bào)強(qiáng)調(diào)了治理、風(fēng)險(xiǎn)管理框架、文檔記錄和驗(yàn)證的重要性。

科羅拉多州、加利福尼亞州和紐約州等地的監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在制定或?qū)嵤└鼮榫唧w的規(guī)則。這意味著，保險(xiǎn)公司的AI系統(tǒng)必須具備可審計(jì)性、可解釋性，并經(jīng)過嚴(yán)格的偏見測(cè)試。

合規(guī)已不再是“可選項(xiàng)”，而是“必選項(xiàng)”。未能建立穩(wěn)健AI治理框架的公司，不僅面臨監(jiān)管執(zhí)法的風(fēng)險(xiǎn)，還可能因模型缺陷導(dǎo)致聲譽(yù)受損。對(duì)于行業(yè)而言，監(jiān)管的明確化雖然增加了短期合規(guī)成本，但也為負(fù)責(zé)任的AI應(yīng)用設(shè)定了清晰的賽道。