人工智能赋能的保险行业解决方案：托管式人工智能为何正面临最大的转折点？

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发布日期：2025年12月10日 / 更新日期：2025年12月10日 – 作者：Konrad Wolfenstein

人工智能赋能的保险行业解决方案：托管式人工智能助力保险业：保险业为何正面临最大转折点？——图片来源：Xpert.Digital

人工智能作为一种生存策略：安联、慕尼黑再保险、苏黎世保险——保险业正处于历史性的转折点。

“数字化瘫痪”的终结：人工智能管理如何拯救保险业

过去几十年里，以风险聚合和渐进式创新为基础的稳定商业模式正面临着技术债务、成本飙升和监管压力三重打击的完美风暴。数据足以说明一切：尽管全球每年因保险欺诈造成的损失高达1220亿美元，但矛盾的是，传统企业高达90%的IT投资却仅仅用于维护过时的系统——这种“数字瘫痪”扼杀了创新。

但停滞不前的代价不再仅仅是效率损失，它正演变成一场生死攸关的威胁。在欺诈模式日趋动态、客户期望获得实时体验的时代，仅仅管理保单已远远不够。行业的解决之道在于战略性地部署人工智能解决方案。这些技术不再是可有可无的噱头，而是突破巨大“传统陷阱”的关键杠杆，能够大幅提升理赔处理等流程的效率，并以前所未有的精准度评估风险。

以下分析将详细探讨这一转型背后的经济因素。从安联等行业巨头构建IT巨头的历史原因，到欧盟新人工智能法案的潜在风险：我们将深入探究保险公司如何在严格的监管和必要的自动化之间寻求平衡。了解为什么托管人工智能不仅仅是软件——它是未来竞争力的基础设施——以及哪些战略将决定未来十年的赢家和输家。

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保险公司是如何通过自动化淘汰自身未来，还是巧妙地塑造未来？

保险业正处于一个关键的转折点，技术、经济和监管力量在此交汇融合，迫使其进行根本性的变革。保险业的商业模式建立在数十年来人工流程、分散的数据结构和渐进式创新之上，如今正面临越来越大的压力。事实不容置疑：目前，保险业每年因财产和意外伤害欺诈损失约1220亿美元，仅德国一国每年的损失就超过60亿欧元。与此同时，保险公司70%的IT预算都用于维护那些日益不堪重负、自身复杂性不断加剧的过时系统。迄今为止，全球三分之二的保险公司仍未能将人工智能从试点项目推广到实际运营中。

这种情况不仅反映了效率差距，更关乎生存。因此，保险行业的托管人工智能解决方案并非技术噱头或可有可无的现代化改造，而是决定保险公司竞争力、盈利能力以及最终长期市场生存能力的战略必需品。本报告分析了这一转型过程背后的经济驱动因素、机构参与者和市场机制。报告重点阐述了托管人工智能系统作为集成解决方案平台，如何帮助保险公司克服传统系统的局限性，实时检测和预防欺诈，加快理赔流程，并扩展个性化客户体验。

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从机电数据处理到数字瘫痪

要了解保险业的现状，就必须考察其技术发展历程。例如，安联保险是欧洲首家于1956年引进IBM 650大型计算机的保险公司。这项突破性技术彻底革新了数据处理方式，使保险公司能够高效管理数百万份保单。在接下来的几十年里，这些系统不断扩展和改进，以满足新的需求。然而，每项新功能并非完全集成，而是分层构建：保险管理、理赔处理、账单处理和客户管理等系统各自独立运行，部分相互独立，部分相互交织。

这在历史上是可以理解的，在经济上也是合理的。直到20世纪末，这种单一的系统不仅是保险业的标准商业模式，也是几乎所有大型金融机构的标准商业模式。在当时，它们实现了规模化和盈利能力。然而，这些系统最初的设计目的并非为了灵活性、快速迭代或外部集成，而是为了实现稳定、可预测的流程。

千禧年之交以及随后的二十年，这些决策的弊端逐渐显现。随着全球金融服务业因并购、新规以及保险科技公司的崛起而面临压力，保险公司越来越依赖于他们自身已不再完全了解的系统。在某些情况下，技术依赖关系如今已复杂到保险公司内部无人能够全面了解其软件架构。一些看似微不足道的改动，例如在系统中添加第二个电子邮件地址，却会因需要在系统数百个地方进行调整而产生高达六位数欧元的成本。

信息技术投资凸显了问题的严重性。仅德国保险公司在2024年就将信息技术投资增加到创纪录的62亿欧元，但主要用于解决现有问题，而非投资未来创新。据估计，这些资金中有70%到90%仅仅用于维护遗留系统。这是一个典型的经济效率低下的例子：企业为了维持相同的功能水平而支付不断增长的费用，而其竞争力却在下降。技术债务呈指数级增长，而对创新和增长的投资却受到阻碍。

关键因素分析：系统性低效和转型激励机制

保险业务基于信息不对称、风险聚合和保费逻辑。保险公司收集风险数据，评估这些风险，并根据评估结果计算保费。在风险评估过程中，他们会结合历史数据、外部信息和既定的计算模型。传统上，这些流程都是人工或半自动化的。核保人需要多年的经验才能始终如一地进行这些评估。理赔处理也类似：理赔员必须阅读文件，将事实与保单进行比对，识别潜在的欺诈迹象，然后做出决定。

在此背景下，托管式人工智能解决方案就像一台催化转换器。它们不仅能更快地处理这些认知任务，还能以更精确、更具可扩展性的方式完成这些任务。但其经济效益远不止于此：

首先，防范欺诈至关重要。全球财产和意外伤害保险（P&C保险）欺诈造成的损失每年高达约1220亿美元。在德国，这一数字估计超过每年60亿欧元，而且还在不断攀升。传统的欺诈检测依赖于规则集：专家定义可疑模式，然后将其硬编码到系统中。问题在于，欺诈者会适应已知的模式，开发新的技术，并且变得更加狡猾。基于机器学习的欺诈检测则不同：它能够识别人类从未描述过的异常模式。麦肯锡的分析表明，最先进的欺诈检测技术可以将检测率提高15%至20%，同时将误报率降低20%至50%。这将带来直接的经济效益：欺诈减少意味着理赔支出减少；误报减少意味着不必要的调查减少，诚实的投保人可以更快地获得核实。

其次，理赔处理效率大幅提升。一家荷兰大型保险公司实施了基于人工智能的理赔处理系统，实现了91%符合条件的机动车理赔的自动化处理。平均每笔理赔的处理时间缩短了46%，客户满意度（以净推荐值衡量）提高了9分。一家北欧保险公司引入了文档智能解决方案，实现了70%的传入文档的实时数据提取和解读，无需人工操作，避免了延误。这不仅在技术上意义重大，而且在经济上也具有变革性意义：理赔员得以从日常工作中解放出来，专注于真正需要人类专业知识才能发挥作用的复杂、高价值案件。

第三，人工智能驱动的动态风险评估能够显著提高定价的准确性。传统的承保方式仅基于少数几个变量（例如年龄、驾驶记录、邮政编码），而人工智能模型可以实时分析和整合成百上千个数据点。这使得保费能够更加精准地反映实际风险，而非像以往那样采用平均保费来补贴大部分客户。安联的案例研究展示了人工智能系统 BRIAN（承保人指导工具）如何利用数据集成和语义分析，提供基于风险的建议，从而帮助承保人更快、更有效地做出决策。

第四，人工智能驱动的个性化服务能够大幅提升客户获取和留存率。生成式人工智能和大型语言模型使得与保险客户进行自然语言沟通、提供自动化自助服务解决方案以及个性化产品推荐成为可能。一位通常每天处理100个咨询的客户顾问，借助人工智能助手，处理能力可以翻倍甚至三倍，同时还能提高咨询质量。

然而，这些措施只有在特定的制度条件下才能发挥作用。大多数保险公司未能实现这些效果，是因为其现有系统不够灵活，无法支持快速集成。传统保险公司的人工智能项目可能需要数年时间，因为每个新接口都会产生数百个现有依赖项。这正是全球三分之二的保险公司尚未将人工智能推广到试点项目之外的关键原因。

现状：数据驱动的库存管理及其挑战

全球保险业人工智能市场正以惊人的速度增长。据不同来源估计，2024年保险业人工智能市场规模约为64.4亿美元至113.3亿美元。未来十年的预测令人瞩目：预计到2031年至2035年，该市场规模将增长至457.4亿美元至2460亿美元，年均增长率将达到32%至33%。

这些数据并非抽象的数学概念，而是真实经济转型的体现。全球保险公司正斥巨资投资人工智能技术、人才引进和转型项目。安联、慕尼黑再保险和苏黎世保险等大型保险公司已设立投资部门、实验室和研究合作机构。苏黎世保险宣布将于2025年与圣加仑大学和苏黎世联邦理工学院合作开设新的人工智能实验室，旨在变革保险业务模式本身。安联正在构建一个企业级数据平台，整合来自所有来源的数据，从而实现人工智能应用。

但这些投资并非无限。资源通常被困在遗留系统中。德国保险公司每年在IT方面的支出约为59亿至62亿欧元，但其中70%至90%用于维护现有基础设施。这意味着只有10%至30%的资金可用于真正的创新和未来投资。中小保险公司的资源则更为匮乏。因此，能够从单一来源快速、集成地交付人工智能解决方案是一项巨大的优势。

当前最紧迫的挑战如下。首先是集成的技术复杂性：每家保险公司都拥有独特的遗留系统，每个系统都有其自身的API、数据结构和业务逻辑。真正的解决方案提供商不仅需要提供人工智能算法，还需要提供可配置的连接器框架，以适应这种多样性。其次是监管的复杂性：欧盟人工智能法案将于2024年8月生效，并将于2026年5月全面实施。该法案规定，高风险人工智能系统，尤其是用于风险评估和定价的系统，必须遵守关于治理、文档、透明度和减少偏见的严格要求。第三是数据保护和信任问题：敏感的客户数据、健康信息和财务细节必须以最高安全级别进行处理。保险公司不能简单地将这些数据外包给外部云服务提供商而不承担监管风险。他们需要能够在本地或受控环境中运行，并提供审计跟踪和完全透明度的解决方案。

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实践案例研究：不同转型策略的比较分析

为了说明该分析的实际意义，采用不同方法的案例研究很有帮助。

这家北欧保险公司实施了基于人工智能的文档智能技术，并展示了其分阶段、针对特定流程的部署路径。该公司在理赔处理方面拥有数十年的纸质和电子文档处理经验。人工流程极其复杂：理赔申请提交后，需要对外部文档进行拍照或扫描，员工手动阅读，并将数据复制到各个系统中。错误率居高不下。借助安永Fabric文档智能解决方案，这一工作流程得以彻底改变。现在，70%的文档能够实时被正确解读，数据自动提取并传输到后端系统。该解决方案并非全新开发，而是一个构建在现有理赔管理系统之上的集成组件。最终成果：理赔处理速度显著提升，错误率大幅降低，员工能够专注于更具分析性和以客户为中心的工作。

一家荷兰大型保险公司正在展示一种更为激进的方法：完全自动化传统的理赔决策。该公司有一个非常明确的假设：大约91%的汽车理赔都遵循标准化的决策逻辑，如果系统能够学习这些逻辑，就可以实现完全自动化。这家保险公司训练了一个人工智能代理，该代理模拟了经验丰富的理赔员的决策模式。该代理旨在对理赔进行分类、审查理赔条件并自动批准简单的案件。由于需要连接数十个遗留系统，因此这项实施在技术上极具挑战性。但其商业价值非常显著，因此这项投资是值得的。全面实施后，平均理赔处理时间缩短了46%，91%的符合条件的汽车理赔实现了自动化，客户满意度净推荐值（NPS）提高了9分。然而，这并非完全取代了人工，而是一种智能化的劳动分工：代理处理日常任务，而人工则负责处理复杂情况。

作为一家全球性企业，安联正在推行全公司范围的数据整合和人工智能战略。公司认识到，只有数据质量高且全公司都能访问，人工智能项目才能取得可持续的成功。因此，安联正在大力投资其安联数据平台、数据治理以及在各个运营部门设立首席数据官职位。这是一条长期的转型之路，但它着眼于解决核心问题：优秀的人工智能需要优秀的数据，而优秀的数据则需要相应的组织结构和文化。

与此相反，苏黎世保险通过其新成立的人工智能实验室，采取了研究与创新相结合的方式。苏黎世保险意识到，仅仅应用现有的人工智能技术不足以实现真正的商业模式转型。该公司已与顶尖大学合作，开发新的人工智能技术和方法。该实验室专注于基于代理的人工智能系统，这些系统能够更自主地运行并做出复杂的决策。这着眼于未来，而非仅仅追求当下的效率提升。

对比分析揭示了几个关键洞见。首先，没有万能的灵丹妙药。针对特定流程的人工智能解决方案（例如文档智能）、全流程自动化（例如荷兰保险公司）、企业级数据战略（例如安联）以及基础研究（例如苏黎世保险）都行之有效，并针对不同的经济挑战。其次，实施速度是关键的竞争因素。能够在数月而非数年内完成部署的系统具有经济优势。第三，与现有系统的集成至关重要。将人工智能作为孤立项目推进的保险公司往往收效甚微。而那些将人工智能融入现有技术体系的公司则能更有效地扩展业务规模。

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未来发展路径和潜在干扰

根据目前进行的分析，可以勾勒出几种可能的发展路径。

最有可能出现的情况是保险业逐步分散化。拥有雄厚资源的大型保险公司，例如安联、慕尼黑再保险和苏黎世保险，将成功扩展人工智能和数据集成规模，从而巩固其竞争优势。由于它们拥有足够的合规资源，即使在监管下，它们也能保持创新。中小型保险公司将面临两难选择：要么大力投资人工智能和现代化（这将在短期内降低其盈利能力），要么在技术上落后并失去市场份额。许多公司会选择外包或与人工智能平台（例如托管人工智能解决方案提供商）建立战略合作伙伴关系。这可能导致行业整合，大型保险公司将吸引最优秀的人工智能人才，而小型保险公司则会转向分销商或寻求利基市场策略。

第二种可能的情况是，以人工智能和数据分析为基础的新型保险模式将会出现。新兴的保险科技公司（InsurTechs），或者说进入保险行业的科技公司（例如谷歌进军保险业），技术债务较少，可以从底层架构开始集成人工智能。它们可能迅速主导细分垂直市场。这给传统保险公司带来了压力，迫使它们不仅要优化现有流程，还要重新思考其商业模式。苏黎世保险已经意识到这一点，并正在投资研究新的商业模式。

第三种情景是人工智能标准的逐步监管和规范化。目前的欧盟人工智能法案仅仅是一个开端。预计未来还将出台更多法规，涉及人工智能系统的可解释性、偏见最小化以及信誉度等问题。这可能导致只有拥有真正安全和合规认证的专业化、高度监管的人工智能解决方案提供商才能获得成功。科技巨头提供的通用人工智能工具可能不再适用于保险等受监管行业。

第四种情况发生的可能性较小，但并非完全不可能，即公众对人工智能自动化在保险业应用可能造成的失业或歧视的担忧引发强烈反弹。这可能导致政治压力，从而限制或禁止人工智能在某些领域的应用。然而，这种情况发生的可能性不大，因为人工智能带来的经济效益实在太大。

可能颠覆这些发展路径的潜在干扰因素：