AI重构保险业：从技术试点到战略重构的破局之道

发布时间：2025-08-29 23:20

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　　（来源：麦肯锡）

　　全文阅读时间约为21分钟。

　　回望历史，每一次技术飞跃都深刻改变着世界格局。企业要么顺势而上，要么等着被淘汰。从工业革命推动农耕文明转向城市文明，到互联网催生出实时通讯、电子商务与云计算，技术浪潮从未停歇。

　　如今，轮到人工智能接棒。这项颠覆性技术正深刻重塑工作流程、驱动产业革新，保险行业亦不例外。正如电子商务在二十年前普及后，消费者逐渐习惯了无缝订购与极速配送。同样，AI也改变了消费者预期：人们要求更精准、更可靠的服务、拟人化的AI交互（文本或语音）、极致个性化的产品方案和沟通方式，以及按需定制的即时体验。

　　其中，生成式AI与智能体尤其具备变革力量。生成式AI展现出前所未有的推理判断、创意生成与情感共鸣能力，恰好契合保险行业的核心需求，因此有望真正颠覆整个行业。

　　保险的本质，是对风险的精准识别，以及在客户遭遇困境时，提供高效且有温度的支持。AI正悄然重塑这一切：传统分析型AI善于识别数据规律，生成式AI则更进一步，能够理解和处理非结构化信息，使反馈更加个性化、更具人情味。最新的智能体AI技术更是将复杂流程高度自动化，为保险公司带来前所未有的效率突破。基于 AI的多面能力，保险企业正加速将其深度应用于各项核心业务：从销售生产率提升与极致个性化客户服务，到核保自动化与精准定价；从理赔流程优化、智能语音客服系统建设，到财务、精算与 IT 等后台职能的系统升级。

　　如同以往的技术革命，消费者终将意识到AI能让生活更加便捷，并逐步将其视为服务的基本要求。敢于将AI嵌入企业基因的公司，将能以更快、更个性化的方式拓展市场，同时更精准地洞察风险，成为真正的行业引领者。相反，浅尝辄止者，终将被AI原生型公司远远抛离。

　　实现真正的AI转型，不可能仅凭碎片化试点或拼凑式采购“软件即服务”(SaaS)工具包，更不能在缺乏清晰战略意图的前提下“头痛医头，脚痛医脚”。保险公司必须确立一项覆盖全域、面向未来的 AI 战略，从底层逻辑上重构核保、理赔、分销、客服等关键业务的运营范式，将技术能力系统性地植入组织运行机制。企业需要全面重塑流程、更新运营模式、构建现代化的数据与技术架构，并借助可复用AI组件实现不同业务场景的规模化复制，形成可衡量的经济效益。关键在于实现“端到端”的流程再造，而非简单将 AI 工具叠加进原有流程，更切忌让其沦为又一道中间环节，徒增运营负担。

　　生成式AI具备广阔前景，原因之一在于可复用组件使其具备极强的可扩展性。例如，一项原本用于生成客服回复的AI能力，也可迅速迁移至内部IT支持、营销内容创作、投标材料审阅，甚至法律文件草拟等场景。尽管输出结果迥异，但底层组件高度通用，真正实现“一套能力，多点开花”。

　　AI正在持续快速进化。在不远的将来，保险行业的客户旅程或将由虚拟同事全面接管：信息采集智能体负责收集信息，与客户或中介沟通以厘清数据，并可从医疗记录或工程报告等复杂文档中自动提取数据；风险评估智能体依据核保准则构建风险画像；定价与产品智能体自动完成个性化报价，推荐符合需求的保单结构，如在寿险保单中附加重疾或伤残保障条款；合规与伦理智能体则为全流程把关，确保操作合法合规、符合高道德标准；决策协调智能体整合各方判断，决定是否直接承保，或因保额过大等原因提交人工审批；学习反馈智能体在后台持续优化模型，利用人类反馈进行精调，追踪机器学习性能退化，确保AI长期稳定输出。当然，人类依然不可或缺，尤其是涉及客户接触点的环节。

　　尽管AI前景可期，真正实现企业级落地仍面临重重阻碍：安全风险、成本高企、供应商依赖、人才缺口、文化阻力、治理盲区、老旧系统掣肘等。险企必须以审慎的方式应对这些障碍，避免今天五花八门的解决方案成为“未来的技术债”。

　　正因如此，“变革管理”不可或缺。我们的经验表明，若想实现财务与非财务双重回报，半数精力需投入变革管理。数据治理、模型开发及系统集成等技术工作则构成另外一半。

　　下文将揭示，跑在前列的保险公司是如何发挥AI潜能的。

　　保险业AI领跑者的制胜法则

　　几乎所有险企都已启动AI部署，多个场景已进入实际应用阶段。但不少高管坦言企业距离“AI原生”仍有不小差距，尚未将AI充分融入商业模式。为缩小差距，保持竞争力，险企正不断加码投入。整个行业都在急切寻求“AI制胜”的方法论，但真正成功的范例依然凤毛麟角。

　　AI领军者已展现出碾压优势。数据显示，过去5年，AI领先险企的总股东回报（TSR）是落后者的6.1倍（其他行业通常为2-3倍）。

　　尽管当前仍少有企业能在全价值链上释放AI价值，但标杆险企已摸索出一条清晰可行的路径：聚焦关键业务领域，推动系统性重构。无论是销售渠道、定价核保、理赔流程，还是投资管理，这类“领域级转型”正在关键环节释放显著价值。例如：新人产能与转化率提升10%-20%，保费增速提升10%-15%，获客成本降低20%-40%，理赔准确率提高3%-5%。

　　我们在《麦肯锡讲全球企业数字化》（Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI）中提出，若要真正释放AI潜能，企业必须进行系统性变革。而随着生成式AI加速演进、影响力持续扩大，这一命题的紧迫性也前所未有地提升。

　　根据该框架，保险公司若希望在AI时代脱颖而出，必须打好六张关键“牌”：

　　一

　　高层协同，绘制清晰的AI转型路线图

　　领先险企早已不再将AI视为单纯的效率工具，而是将其定位为驱动增长、增强客户关系、提升组织生产力的战略支点。AI转型必须锚定可量化的业务价值，推动管理层达成共识，聚焦重点业务领域开展端到端改造，并将转型成果与运营指标（如客户流失率）直接挂钩。更关键的是，必须在企业层面推进AI的整体部署，围绕某一业务领域整合多个用例，而非各自为政、零散部署。所谓“领域”，即理赔、核保、销售等核心业务单元，每个领域拥有独特的数据流、流程链和运营挑战（详见侧栏“业务领域与子领域”）。聚焦领域开展AI重构，可形成显著协同效应。

　　二

　　打造匹配转型需求的数字人才梯队

　　在AI时代拔得头筹，离不开强大的内部数字人才队伍。理想状态下，70%至80%的数字人才应来自内部。领先者往往聚焦三项关键举措：一是构建由资深技术专家主导的人才结构，提升整体技术密度；二是搭建清晰的技能进阶与认证体系，持续激发人才潜力；三是设立专责团队，推动人力资源体系与AI转型全面适配，以吸引并留住数字人才。同时，组织结构和文化也需同步演进，以积极拥抱人机协作的新范式。

　　三

　　构建可扩展的运营模式

　　保险公司必须选择与战略匹配的运营模式，并强化产品管理能力，这是确保AI转型落地的关键支柱。

　　四

　　借助技术架构提升效率，推进分布式创新

　　AI领跑者往往依托可复用的多智能体系统，搭建灵活可扩展的AI能力架构。此类现代AI架构具备高度模块化与系统兼容性，能够快速响应业务与技术的双重演进。这类智能体架构强调可组合、去中心化、供应商中立，支持跨系统、跨模型、跨工具的推理与协作，安全性强，且具备优异的可扩展性。

　　五

　　深度嵌入数据能力，夯实AI底座

　　所有AI系统归根结底仍是数据驱动。虽然AI自身能解决部分数据治理痛点，但若缺乏强健的数据底座，其价值释放必将受限。险企既要攻克技术难题，也要突破组织壁垒。将企业积淀的专业知识与“独门秘籍”嵌入AI系统之中，这将成为未来打造知识产权护城河的关键。

　　六

　　加大资源投入，推动企业部署与变革管理

　　AI部署与开发同等重要。一般而言，每花费一元开发AI解决方案，至少应匹配一元用于确保规模化落地。变革管理是AI能否转化为生产率的关键所在。企业不仅要转变认知、塑造新能力，还要确保AI真正成为业务主线的一部分，而非边缘项目。例如在核保与理赔场景中，最成功的案例往往体现为员工主动将经验注入AI系统，让AI成为他们的“第二大脑”。同时，随着技术更新迭代加速，险企与前沿AI能力之间的差距也在不断拉大。唯有将“试错、复盘、学习、迭代”机制深植于组织文化，企业方能穿越周期，赢得未来。

　　本报告将聚焦上述六大举措中的四项：制定业务导向的AI转型路线图；构建可扩展的运营模式；借助技术架构提升效率，推进分布式创新；以及加大资源投入，推动企业部署与变革管理。

　　制定业务和价值导向的AI转型路线图

　　险企需审慎选择优先改造的业务领域。典型的保险业务板块（如销售与渠道、定价与核保、理赔、保单服务等）均存在可观的AI优化空间。

　　释放AI潜能的关键在于规模化部署。企业应跳出“点状用例”或“试验性项目”的窠臼，围绕完整业务领域开展系统性重构。单独的生成式AI探索，虽然能在小范围内验证可行性（如POC、MVP等），但往往只关注短期成效，缺乏与整体战略的深度联动，也难以融入日常工作流，更谈不上持续释放价值。

　　领先实践表明，从1至3个关键业务领域切入，开展端到端的深度改造，是兼顾效果与节奏的最佳路径。每个领域所需的AI场景数量不尽相同，重点在于精准识别能撬动绩效改进的关键场景，实现协同增效。相比之下，零散的AI用例即便局部可行，也常难以在利润端产生实质效果；而当一个完整领域实现AI重构，利润率的提升常可达到两位数。更重要的是，通过以领域为单位统筹推进，险企可在数据准备、系统整合与变革管理等多个层面形成协同，释放出可见的效率红利与资源优化潜力，最终构筑持久的竞争壁垒。

　　AI领军者会优先选择能具备高业务影响力、强可量化特征的高价值用例。此类用例往往具备高度复用性，能够跨业务领域快速迁移与迭代，从而推动模块化的AI能力建设，实现规模化扩展（见图1）。

　　保险行业迎接变革

　　整个保险行业都已蓄势待发，准备借助生成式AI，提升运营效率与客户互动水平，实现跨业务领域的协同优化。

　　寿险

　　通过生成式AI创建合成数据，丰富数据基础，提高风险评估与核保的精准度。

　　健康险

　　借助AI分析海量数据，预测客户健康趋势，辅助制定个性化健康管理方案。

　　商业财产险与意外险

　　借助生成式AI构建精细化风险模型，模拟多种情景，提升潜在损失评估的精准度。

　　个人财产险与意外险

　　利用生成式AI自动化理赔流程，并通过高级数据分析提升欺诈识别能力。

　　以下是保险业在不同业务领域开展AI规模化部署的代表性实践：

　　理赔流程智能化：英国保险巨头英杰华（Aviva）在理赔端部署超80个AI模型，取得了显著成果。复杂案件责任评估时间缩短23天，案件分派准确率提升30%，客户投诉量减少65%。仅汽车险理赔转型一项，2024年便节省成本超6000万英镑（约8200万美元）。

　　销售流程自动化：某保险公司通过引入智能化工具提升客户报价与保单签发效率，线上交易占比飙升至80%，客户推荐意愿指标上升36个百分点。

　　夜班AI客服：某险企上线全天候聊天机器人，大幅提升夜间响应效率，潜在客户转化率提升11%。

　　情绪感知式AI沟通：还有险企利用AI撰写理赔沟通话术，每日处理信息量逾5万条，内容在清晰度与情感共鸣方面均优于人工版本。

　　选定优先转型领域后，需进一步拆解为一系列可落地、可优化、可扩展的AI驱动模块。以销售与渠道为例，需整合生成式AI能力与预测分析技术（如客户购买意愿预测模型），打通“多功能智能助手”、“下一代对话机器人”等端到端解决方案，全面革新现有工作流，释放系统性协同效应。

　　围绕具体业务领域推进AI转型，是险企实现可持续价值的有效路径。以销售为例，生成式AI能够助力团队从重复性事务中脱身，大幅提升人效。

　　构建可扩展的运营模式

　　要实现AI真正全面落地，险企必须从底层重构企业的运营方式，搭建一套适配战略目标的组织体系。

　　在转型起步阶段，险企应根据自身战略方向，选择合适的运营架构：可采用由20至50个敏捷团队构成的“数字化工厂”，也可搭建覆盖更广的产品平台体系，亦可构建企业级敏捷运营体系，将敏捷理念从IT部门扩展至整个组织，推动全面协同。无论何种路径，强大的产品管理能力始终是决定转型成败的关键。

　　通过将业务、数据和技术深度整合至敏捷团队模式中，保险公司能够打破部门壁垒，培育主人翁文化，并以客户为中心统一全局资源。其中，AI控制塔作为治理中枢，将全程追踪AI价值创造，实时监控各项应用的落地进展。

　　随着行业日益重视AI能力的通用性与可复用性，中央AI团队的作用也日益凸显。数据与AI团队正与IT部门形成更紧密的协同，以强化工程和云原生基础设施建设。同时需要与业务前线保持平衡，确保技术能力聚焦真实痛点，创造实质价值。以产品为核心的模式正日渐成熟，即围绕保险价值链上的“超级产品”组建团队。

　　借助技术架构提升效率，推进分布式创新

　　为了让AI释放长期价值，险企需要确立AI优先策略，全面升级企业能力体系。这有助于企业快速拥抱技术前沿成果，还能有效防止技术债务堆积，避免未来发展与创新受限。现代化转型的关键在于构建统一标准、高质量数据支持、具备可复用性的AI组件与能力体系。

　　企业需要构建一套全面的能力体系，确保在全企业范围内无缝整合AI。该体系涵盖四个关键层级：重构交互体验、AI决策中枢、基础设施以及数据平台（见图2）。每一层级都需战略性投入，以强化企业层面的AI部署成果。值得注意的是，相较2023年版本，新版AI能力体系指南已纳入生成式AI等最新技术进展。险企可在借鉴银行业AI成熟实践的基础上，结合保险业务特性进行调整。

　　下文将逐层解析AI能力体系。

　　重构交互体验

　　险企亟需重塑客户互动模式，借助AI打造无缝、个性化的服务体验。领先企业正在探索AI驱动的多模态交互方式。例如借助文本聊天机器人简化咨询流程，以可视化图表辅助解析复杂条款，借助语音助手实现自然语言对话。AI还可实现跨渠道一致性，当客户从App切换至电话咨询，系统可智能调取历史对话记录，避免重复沟通。生成式AI也在加速进入主流视野。数据显示，在使用ChatGPT等工具的用户中，有29%用于获取金融或投资建议。随着消费者日渐习惯通过生成式AI工具比较保险产品，险企需持续提升在咨询服务、产品价值表达和价格透明度等方面的表现，方能赢得客户信任，构筑竞争优势。

　　AI决策中枢

　　AI决策中枢可全面梳理各渠道生成的海量数据，为员工与客户提供高度个性化的体验。在定价与核保环节，AI决策中枢能动态评估多维数据，包括理赔记录、勘察图像、文本申报、历史文件等，从而提高决策精度。例如，某保险公司构建了全球保单知识库，使客服人员在面对复杂问题时能快速、准确地提供答案。在财产险与意外险领域，AI正被用于整合理赔与外部数据，以识别新型风险因子，如气候相关的损失预估。

　　随着AI技术的飞跃发展，头部险企正逐步从传统预测模型，转向多智能体系统与多步推理等前沿能力。作为先进AI形态，生成式AI智能体不仅具备专业判断能力，还能整合海量科学知识与历史数据，实现与用户的自然语言对话。多个智能体可协同执行任务，例如结合卫星及无人机影像开展灾害评估与预警。这类系统不仅能辅助人类实时决策，还能提出可行的后续行动建议，显著提升工作效率与客户满意度。多步推理能力赋予AI拆解复杂问题、逐步求解的能力。例如在理赔流程中，系统可分步完成案件审核、损失评估及赔付计算。

　　保险公司还可将自身沉淀的专业经验与专有方法融入智能体AI系统中，打造核心知识资产。例如，北美一家头部险企已在其承保全链条中部署智能体，不仅标准化了经验型判断流程，也大幅提升了承保效率与一致性。

　　要让AI创造最大价值，险企还需打造一套标准化、可复用的技术组件。AI模型与管线应设计为模块化、可共享的代码资产，便于跨业务领域的灵活调用。例如，用于核保的文档分类引擎，也可适用于理赔与保单服务场景。投资统一的AI框架、API接口和代码库，不仅可显著压缩开发周期、避免重复建设，更能显著加速AI能力在组织内的扩散速度。唯有将AI视为可扩展的企业级能力，而非零散的单点项目，企业才能真正收获技术红利，实现从点到面的价值跃升（见图3）。

　　保险公司面临关键抉择：自研、采购，还是合作共建？（详见侧栏“自建、采购或合作：如何抉择”）

　　基础设施

　　要让AI真正高效运转、持续创造价值，企业必须夯实基础设施这一底层能力，构建能支撑大型AI模型运行的机器学习流程。

　　当前，IT转型面临一道普遍难题：大量老旧系统文档缺失，技术过时但依然运行，却早已不被原厂支持。保险公司亟需对基础设施进行现代化改造，打破原有架构中响应迟缓、扩展性差的瓶颈。生成式AI的出现为破解这一黑箱提供了新路径，它可自动分析遗留代码，生成结构化文档，帮助企业沉淀并保留关键技术资产；还能辅助自动生成代码与测试用例，显著提高开发效率，减少对人工的依赖，加快项目落地。首席信息官和首席技术官应从历次技术革新中汲取经验，引导管理层，推动生成式AI实现从探索试点到持久的商业价值的跃迁。

　　例如，数年前，某金融机构原计划斥资1亿美元升级交易处理系统，但借助生成式AI，项目成本最终被压缩至不到原预算的一半。另一家跻身全球前十五的保险公司，通过部署生成式AI，代码现代化与测试效率提升逾五成，整体开发速度亦大幅跃升。

　　数据平台

　　要支持多智能体系统的训练与运行，保险公司还需构建强大的数据平台，实现跨职能的数据协同与流转。采用混合云架构，灵活结合本地数据中心与公有云资源，是实现扩展性的理想路径。同时，高度可配置的核心系统处理器将为系统弹性与运营效率提供坚实保障。

　　数据治理同样不容忽视。企业需全面评估数据质量与可用性，确保敏感信息处理无疏漏。在陈旧系统成为制约因素时，必须坚定推进IT架构现代化，为AI的规模化铺平道路。

　　推动企业部署与变革管理

　　为推进AI成功落地，险企还需要培育创新文化、转变思维模式并构建核心能力。企业往往低估员工适应新工作方式的难度。只有当员工真正掌握AI相关技能，清晰理解AI如何提升其岗位价值，技术落地才有可能转化为生产率。领先企业通常会同步推进推动变革管理：通过高层带动、价值愿景传递、能力建设以及激励机制，打造系统性变革生态。

　　历史早已反复证明，每一次技术浪潮都会改变岗位形态，同时也创造新的机会。AI亦是如此。保险公司若想将AI深度嵌入业务流程，关键在于培育组织内的共同责任意识和广泛认同感。

　　技术只是“上半场”，人是“下半场”。变革管理，是决定AI能否真正落地见效的胜负手。

　　我们观察发现，AI转型已成为保险公司保持竞争力的刚需。但目前，仅有极少数头部企业实现了AI的全面落地，成为行业转型的标杆。这些公司率先突围，并借助技术的快速演进进一步提速。反观多数保险公司仍徘徊在试点阶段，反复陷入五大陷阱：缺乏财务导向的全局AI战略，导致推动力不足；低估整体投资需求，导致投入分散、规模有限、回报不佳；聚焦局部应用场景，而非领域级系统性变革；未构建可跨业务线复用的技术组件，难以形成组织级能力积累；过度依赖外部解决方案，反而削弱了技术与业务场景的贴合度，难以打造核心技术护城河。若不能正视这些问题，企业恐将错失AI带来的关键发展红利。

　　在风云激荡的市场环境中，唯有具备前瞻视野与改革魄力的保险公司，才能立于不败之地。这意味着，险企需要：构建专属系统架构，基于内部数据优化AI模型；重塑核心工作流程，在重点市场与产品线中建立竞争壁垒；创新运营模式，搭建可跨部门复用的模块与组件，推动AI能力持续扩散。唯有以AI为核心重构运营体系，保险公司才能释放其变革潜力，持续创造可衡量的业务价值，保持长期领先地位。

　　关于作者：

　　Nick Milinkovich是麦肯锡全球董事合伙人，常驻多伦多分公司；

　　Sid Kamath是麦肯锡全球董事合伙人，常驻伦敦分公司；

　　Tanguy Catlin是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻波士顿分公司；

　　钟惠馨（Violet Chung）是麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻香港分公司；

　　Pranav Jain是麦肯锡全球副董事合伙人，常驻新加坡分公司；

　　Ramzi Elias是麦肯锡资深资产领导，常驻慕尼黑分公司。

　　中国区业务联系人：

　　钟惠馨（Violet Chung）

　　麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻香港分公司

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