擱三年前這流程至少得跑三天，現(xiàn)在連保險公司客服都調(diào)侃自己快失業(yè)了。

這不是個例，摩根士丹利最新報告里說得明白，未來五年保險業(yè)靠AI能省下1%-4%的費(fèi)用，利潤能往上竄1%-12%。

本來以為又是科技公司畫的大餅，結(jié)果翻了翻2025年Q3的財報，發(fā)現(xiàn)保險公司在財報里提AI的次數(shù)比去年多了兩倍還不止，看來這場變革是真的要來了。

現(xiàn)在保險公司上AI，有點像給老房子裝修，先得把水電管道這些看不見的地方拾掇好。

2025到2026這兩年，AI主要干的就是"節(jié)流"的活兒。

比如采購部門用AI寫招標(biāo)書，效率直接提了六成，財務(wù)那邊查異常賬目，欺詐識別率比人工高了35%，連HR篩簡歷都用上智能系統(tǒng)，人力成本砍了四分之一。

這些都是實打?qū)嵉?唾手可得的果實"，難怪現(xiàn)在保險公司開會必提AI，畢竟能直接省真金白銀。

不過AI的野心可不止于此。2026年之后才是重頭戲，要從"省錢"轉(zhuǎn)向"賺錢"。

簡單說就是用AI給保險產(chǎn)品重新"算命"，誰該保、保多少、收多少錢，這些以前靠經(jīng)驗的事兒，以后都得靠數(shù)據(jù)說話。

財險公司現(xiàn)在手里攥著89%的保險AI專利，尤其是車險定損的圖像識別、農(nóng)業(yè)險的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控，這些技術(shù)成熟度最高。

麻省理工學(xué)院研究過，一般企業(yè)搞AI有95%都沒啥回報，但保險行業(yè)在承保端的AI項目，投資回報率能超過30%。

如此看來，這波技術(shù)革命還真可能打破行業(yè)利潤率多年不動的僵局。

保險經(jīng)紀(jì)公司以前總被調(diào)侃是"人力堆出來的生意"，現(xiàn)在終于能靠AI喘口氣了。

這些公司利潤率本來就有29%，用AI把客戶需求匹配效率提上去，到2030年利潤率沖到33%不是難事。

不過話說回來，經(jīng)紀(jì)公司數(shù)據(jù)亂七八糟的，AI部署比保險公司慢半拍，估計得等到2026年自然語言處理技術(shù)再成熟點才行。

財險公司簡直是這場變革的"天選之子"。

手里專利多，技術(shù)落地快，車險"直通式處理"占比2030年能到70%，意味著七成案子不用人工插手。

運(yùn)營利潤率能提升180個基點，聽起來不多，但對薄利多銷的財險行業(yè)來說，這已經(jīng)是躺著賺錢了。

最頭疼的可能是壽險公司。

保單條款五花八門，AI解釋起來費(fèi)勁，只能先從核保自動化、精算模型優(yōu)化這些后臺活兒干起。

2030年利潤率提升220個基點，比經(jīng)紀(jì)商差點，但好歹比行業(yè)平均強(qiáng)。

畢竟壽險涉及健康數(shù)據(jù)，可穿戴設(shè)備那些實時數(shù)據(jù)整合起來，非標(biāo)體客戶通過率能提40%，也算沒白折騰。

現(xiàn)在車險理賠真是快得離譜。

CCC智能方案的圖像識別技術(shù)，把定損周期從3天壓到4小時，Mitchell國際的估損準(zhǔn)確率能到98%，2024年就覆蓋了美國六成車險案子。

健康險也在搞新花樣，有家頭部公司用可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)核保，保費(fèi)收入直接漲了15%。

這些高價值場景確實讓人心動，但監(jiān)管也不是吃素的。

違規(guī)了？最高罰年營收的2%。

加州更狠，直接立法要求公開算法邏輯，紐約州搞"AI沙盒"，讓企業(yè)在可控環(huán)境里試錯。

這些規(guī)定雖然麻煩，但沒規(guī)矩不成方圓，總不能讓AI亂定價、亂拒保吧？

不過對保險公司來說，眼下最頭疼的還是錢和人。

2025到2026年投AI基礎(chǔ)設(shè)施，利潤率可能得降50-80個基點，相當(dāng)于先割肉再長肉。

行業(yè)AI人才缺口有30%，Allstate保險公司干脆辦了個AI學(xué)院，自己培養(yǎng)人才。

無奈之下，小公司要么抱團(tuán)取暖，要么只能眼睜睜看著大公司把技術(shù)壁壘越筑越高。

這場AI革命，保險行業(yè)算是選對了賽道。

前五年把后臺流程理順，后五年靠智能承保賺錢，經(jīng)紀(jì)商和財險公司最有盼頭。

摩根士丹利說2030年全球保險AI市場能到800億美元，利潤率比2023年能提2-3個點。

但說到底，技術(shù)終究是工具，能把數(shù)據(jù)管好、合規(guī)做到位、人才留住的公司，才能笑到最后。

畢竟，客戶要的不是多智能的算法，而是更實在的服務(wù)和更公道的價格，不是嗎？