投入失焦？五步助力保險公司實現企業級AI整合

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（來源：埃森哲中國 埃森哲中國）

人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑許多行業包括保險業的底層邏輯，並已成為董事會和高管層關注的焦點之一。然而，這場熱潮背后隱藏着一個令人警醒的現實——大多數保險公司在AI方面的投資，仍停留在優化現有流程層面上，而未能落地到真正驅動業務增長。

隨着技術進步，AI是不是可以做更多？根據埃森哲近期對全球20個國家263位保險業高級主管進行的深度調研，以及對美國大都會人壽、德國安聯、法國安盛、日本第一生命保險等15位行業領軍企業高管的訪談，我們發現，AI的下一個成熟度躍遷，將超越現有的效率話題、轉向以增長為核心聚焦，從而對企業的長期成功產生更為深遠的影響。

埃森哲最新調研顯示，81%的保險企業通過AI與數據項目實現了至少5%的保費增長，其中7%的領跑者通過更精準的定價、個性化產品以及交叉銷售渠道甚至實現了超過20%的爆發式增長。在承保和理賠領域的生成式AI已提升30-40%的生產力，但同時，僅有32%的保險企業高管表示將業務擴張和收入增長列為AI和數據投資的首選考慮因素，也只有23%的保險公司實現了企業級範圍內的AI整合。

兩年前，68%的受訪高管認為AI將帶來收入增長；今天，這一數字已升至85%。這也意味着，戰略窗口正在關閉——率先完成企業級AI整合的保險公司，將建立起難以複製的競爭壁壘。埃森哲發現，那些率先兑現人工智能價值的企業幾乎都圍繞五項關鍵任務展開佈局，這不僅決定着AI項目的投資回報率，更決定着企業未來的競爭力。

五大核心行動，從雄心到增長

行動1：走出實驗室，讓AI服務於企業的整體業務戰略目標

埃森哲調研顯示，目前49%的保險公司仍在忙於擴展零散的AI應用場景，真正實現在整個企業範圍內系統推進AI應用的領先企業僅有23%。缺乏系統性的戰略協同不僅導致資源浪費，還會錯失AI跨業務線產生聯動效應的巨大機遇。

領先的保險公司正在重新定義規則：他們把AI視為一種直接與成果和責任相掛鉤的業務能力，把資源投向最能形成差異化優勢的核心業務場景。例如，利用AI智能體自動處理商業險的核保投保單、對特殊風險進行實時動態定價，或者主動識別理賠中潛在的滲漏欺詐行為，讓每一筆AI投入都能對應到清晰的業務結果。

行動2：打破技能斷層，培養「業務-技術」混合型人才

AI的價值不會自動顯現，將技術能力轉化為業務成果，需要一批既懂AI又精通保險業務的複合型人才——而這恰恰是當前最稀缺的能力。調研顯示，83%的保險公司承認其內部在「AI與業務轉化」技能上存在中度至嚴重斷層。與之相對，僅有14%的保險公司將技能培訓計劃擴展至企業級範圍，70%的企業則依然停留在局部的、針對性的技能倡議上。

在承保、理賠、精算和分銷團隊中提升AI素養，有助於領域專家在有目的地部署AI時展示其真正價值。承保人、精算師、理賠員、欺詐調查員和經紀人都需要足夠的AI技能，以自信地重新設計工作流程、審覈模型輸出並藉助工具挖掘新的風險洞察。

客户案例

通過將AI等新興技術直接嵌入員工工作流，意大利忠利保險（Generali）主動發起全員範圍內的數字技能重塑。其面向全球逾8.2萬名員工的「We LEARN（一起學）」項目，確立了數據戰略、數據倫理、生成式AI和可持續發展等未來核心技能矩陣。員工可以通過按需學習平臺訪問25種語言的200多門課程，內容涵蓋課堂教學、虛擬學習、遊戲化模塊和動畫演示。該項目還通過「小小碩士」（mini-masters）計劃以及針對數據科學、網絡安全等特定領域的定向深造，幫助員工跨越認知斷層，轉型成為面向未來的業務-技術混合型人才。

行動3：超越AI助手，重新設計人機協同的工作流

在智能體時代，人才生態系統的演進方向不再是簡單的人+AI助手，而是構建以人為本的「智能體到智能體（Agent-to-Agent）」工作流，這也意味着保險公司將從被動應答的服務提供商向主動智能的企業轉型。調研發現，68%的保險業高管認同，將AI智能體集成到核心工作流中，將徹底改變現有的工作角色。

例如在理賠領域，AI智能體將對首次報案（FNOL）進行分流、收集材料、協調補充並將異常情況升級至理賠員人工處理。在分銷領域，它們可以協助保險代理人進行報價比較、保單服務以及個性化推薦，而代理人得以專注於發揮獨特的人類價值：考量情境細微差異、運用情境判斷並以同理心傾聽客户。

客户案例

蘇黎世保險西班牙公司（Zurich Spain）藉助AI提升面向經紀人業務的速度與一致性，同時令承保和運營團隊可以騰出精力專注於更高價值的判斷性工作。他們構建了一套由AI賦能的運營模式，使代理人能夠直接從保險經紀的電子郵件中執行完整的業務流程，例如為中小企業和責任險開發報價。蘇黎世西班牙也將這些能力擴展至承保、文件分流、銷售支持和經紀人互動等多個領域，將其作為日常運營工具加以運用，而非一次性的實驗項目。

行動4：採用「雙速」數據策略，破解遺留系統瓶頸

阻礙AI規模化落地的最大攔路虎，往往是企業內部那些錯綜複雜的老舊系統和碎片化數據。調研中，有50%的保險高管將「遺留系統整合」列為規模化部署AI的首要挑戰。企業需要在快速見效和長期能力建設之間找到平衡。

應對這些挑戰的關鍵，是採用「雙速數據戰略（Two-Speed Data Strategy）」：通過構建連接遺留系統與代理式人工智能的編排層，在短期內快速獲得可見的業務成果，同時穩步推進底層架構的現代化轉型，為長期的規模化擴展夯實基礎。

行動5：前置AI治理，將主動合規轉化為競爭優勢

隨着人工智能在承保、定價和理賠中的應用日益深入，監管機構對算法偏見、可解釋性和定價公平性的審查也在持續加強。那些在早期就將治理制度化的保險公司——通過透明的模型文檔、人工監督機制、可審計性和合乎倫理規範的設計——將贏得監管信任的能力轉化為可持續的競爭差異化優勢。

領先企業的治理框架正在從被動合規向主動合乎倫理設計演進。他們將合規、數據倫理和模型風險管理整合至現有風險管理架構，並建立分級治理模型：對低風險自動化場景保持敏捷，對高風險或面向客户的應用實施嚴格管控。

狹路相逢勇者勝

當AI成為保險業的新基礎設施，競爭的底層邏輯也在發生變化。大多數保險公司目前的AI投資策略偏向穩健擴展，但這種漸進式收益並不足以建立持久的市場領導地位。真正的差距，在於企業是否敢於將AI直接與業務成果掛鉤、使其與核心業務戰略深度配合、並有明確目的地在全企業範圍內加以擴展。對於保險企業而言，從被動應答轉向主動服務，已經不只是一次技術升級，更是一場關於未來增長方式的轉變。

企業今天做出的每一項AI決策，都在定義明天的競爭力邊界。從現在起，這一戰略窗口正在向最具膽識的行動者敞開。

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責任編輯：孫同懷