投入失焦？五步助力保险公司实现企业级AI整合

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（来源：埃森哲中国 埃森哲中国）

人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑许多行业包括保险业的底层逻辑，并已成为董事会和高管层关注的焦点之一。然而，这场热潮背后隐藏着一个令人警醒的现实——大多数保险公司在AI方面的投资，仍停留在优化现有流程层面上，而未能落地到真正驱动业务增长。

随着技术进步，AI是不是可以做更多？根据埃森哲近期对全球20个国家263位保险业高级主管进行的深度调研，以及对美国大都会人寿、德国安联、法国安盛、日本第一生命保险等15位行业领军企业高管的访谈，我们发现，AI的下一个成熟度跃迁，将超越现有的效率话题、转向以增长为核心聚焦，从而对企业的长期成功产生更为深远的影响。

埃森哲最新调研显示，81%的保险企业通过AI与数据项目实现了至少5%的保费增长，其中7%的领跑者通过更精准的定价、个性化产品以及交叉销售渠道甚至实现了超过20%的爆发式增长。在承保和理赔领域的生成式AI已提升30-40%的生产力，但同时，仅有32%的保险企业高管表示将业务扩张和收入增长列为AI和数据投资的首选考虑因素，也只有23%的保险公司实现了企业级范围内的AI整合。

两年前，68%的受访高管认为AI将带来收入增长；今天，这一数字已升至85%。这也意味着，战略窗口正在关闭——率先完成企业级AI整合的保险公司，将建立起难以复制的竞争壁垒。埃森哲发现，那些率先兑现人工智能价值的企业几乎都围绕五项关键任务展开布局，这不仅决定着AI项目的投资回报率，更决定着企业未来的竞争力。

五大核心行动，从雄心到增长

行动1：走出实验室，让AI服务于企业的整体业务战略目标

埃森哲调研显示，目前49%的保险公司仍在忙于扩展零散的AI应用场景，真正实现在整个企业范围内系统推进AI应用的领先企业仅有23%。缺乏系统性的战略协同不仅导致资源浪费，还会错失AI跨业务线产生联动效应的巨大机遇。

领先的保险公司正在重新定义规则：他们把AI视为一种直接与成果和责任相挂钩的业务能力，把资源投向最能形成差异化优势的核心业务场景。例如，利用AI智能体自动处理商业险的核保投保单、对特殊风险进行实时动态定价，或者主动识别理赔中潜在的渗漏欺诈行为，让每一笔AI投入都能对应到清晰的业务结果。

行动2：打破技能断层，培养“业务-技术”混合型人才

AI的价值不会自动显现，将技术能力转化为业务成果，需要一批既懂AI又精通保险业务的复合型人才——而这恰恰是当前最稀缺的能力。调研显示，83%的保险公司承认其内部在“AI与业务转化”技能上存在中度至严重断层。与之相对，仅有14%的保险公司将技能培训计划扩展至企业级范围，70%的企业则依然停留在局部的、针对性的技能倡议上。

在承保、理赔、精算和分销团队中提升AI素养，有助于领域专家在有目的地部署AI时展示其真正价值。承保人、精算师、理赔员、欺诈调查员和经纪人都需要足够的AI技能，以自信地重新设计工作流程、审核模型输出并借助工具挖掘新的风险洞察。

客户案例

通过将AI等新兴技术直接嵌入员工工作流，意大利忠利保险（Generali）主动发起全员范围内的数字技能重塑。其面向全球逾8.2万名员工的“We LEARN（一起学）”项目，确立了数据战略、数据伦理、生成式AI和可持续发展等未来核心技能矩阵。员工可以通过按需学习平台访问25种语言的200多门课程，内容涵盖课堂教学、虚拟学习、游戏化模块和动画演示。该项目还通过“小小硕士”（mini-masters）计划以及针对数据科学、网络安全等特定领域的定向深造，帮助员工跨越认知断层，转型成为面向未来的业务-技术混合型人才。

行动3：超越AI助手，重新设计人机协同的工作流

在智能体时代，人才生态系统的演进方向不再是简单的人+AI助手，而是构建以人为本的“智能体到智能体（Agent-to-Agent）”工作流，这也意味着保险公司将从被动应答的服务提供商向主动智能的企业转型。调研发现，68%的保险业高管认同，将AI智能体集成到核心工作流中，将彻底改变现有的工作角色。

例如在理赔领域，AI智能体将对首次报案（FNOL）进行分流、收集材料、协调补充并将异常情况升级至理赔员人工处理。在分销领域，它们可以协助保险代理人进行报价比较、保单服务以及个性化推荐，而代理人得以专注于发挥独特的人类价值：考量情境细微差异、运用情境判断并以同理心倾听客户。

客户案例

苏黎世保险西班牙公司（Zurich Spain）借助AI提升面向经纪人业务的速度与一致性，同时令承保和运营团队可以腾出精力专注于更高价值的判断性工作。他们构建了一套由AI赋能的运营模式，使代理人能够直接从保险经纪的电子邮件中执行完整的业务流程，例如为中小企业和责任险开发报价。苏黎世西班牙也将这些能力扩展至承保、文件分流、销售支持和经纪人互动等多个领域，将其作为日常运营工具加以运用，而非一次性的实验项目。

行动4：采用“双速”数据策略，破解遗留系统瓶颈

阻碍AI规模化落地的最大拦路虎，往往是企业内部那些错综复杂的老旧系统和碎片化数据。调研中，有50%的保险高管将“遗留系统整合”列为规模化部署AI的首要挑战。企业需要在快速见效和长期能力建设之间找到平衡。

应对这些挑战的关键，是采用“双速数据战略（Two-Speed Data Strategy）”：通过构建连接遗留系统与代理式人工智能的编排层，在短期内快速获得可见的业务成果，同时稳步推进底层架构的现代化转型，为长期的规模化扩展夯实基础。

行动5：前置AI治理，将主动合规转化为竞争优势

随着人工智能在承保、定价和理赔中的应用日益深入，监管机构对算法偏见、可解释性和定价公平性的审查也在持续加强。那些在早期就将治理制度化的保险公司——通过透明的模型文档、人工监督机制、可审计性和合乎伦理规范的设计——将赢得监管信任的能力转化为可持续的竞争差异化优势。

领先企业的治理框架正在从被动合规向主动合乎伦理设计演进。他们将合规、数据伦理和模型风险管理整合至现有风险管理架构，并建立分级治理模型：对低风险自动化场景保持敏捷，对高风险或面向客户的应用实施严格管控。

狭路相逢勇者胜

当AI成为保险业的新基础设施，竞争的底层逻辑也在发生变化。大多数保险公司目前的AI投资策略偏向稳健扩展，但这种渐进式收益并不足以建立持久的市场领导地位。真正的差距，在于企业是否敢于将AI直接与业务成果挂钩、使其与核心业务战略深度配合、并有明确目的地在全企业范围内加以扩展。对于保险企业而言，从被动应答转向主动服务，已经不只是一次技术升级，更是一场关于未来增长方式的转变。

企业今天做出的每一项AI决策，都在定义明天的竞争力边界。从现在起，这一战略窗口正在向最具胆识的行动者敞开。

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责任编辑：孙同怀