AI保险行业应用创新白皮书

智能驱动保险新未来科技赋能行业高质量发展 清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心 2026年4月 编委会成员： 名 誉 主 编：周延礼 主编：魏晨阳 副主编：冯采 研究组成员：佟冠池邓珊珊刘昂郭小楠张志敏周艳丽张迪卢红秀郝振龙温璐菲张梦梦刘俊舒妍瑜乔慧 序言 FOREWORD 当前，人工智能正加速融入千行百业，促进了产业数智化转型，服务新质生产力发展。国家出台的“人工智能+”行动方案，有力地推动了国民经济和社会事业的发展，现已成为新一轮科技革命和产业变革的新动能。以大模型、智能体为代表的新一代人工智能技术，正在深刻改变金融服务方式、风险管理模式和行业治理逻辑。保险业作为经济减震器和社会稳定器，承担着服 务实体经济、保障民生福祉、管理社会风险的重要职责。如何把握人工智能发展机遇，加快行业的数智化转型，推动保险业提升数智化服务能力、经营质效和风险治理水平，是未来行业高质量发展必须回答的重要课题。 展望“十五五”期间，国家将深入推进“人工智能+”行动方案的实施，为金融保险业数字化、智能化转型提供了机遇、指明了方向。保险行业兼具数据密集、知识密集、场景丰富和风险敏感等特征，人工智能技术现已在客户服务、核保理赔、风险识别等环节加快落地，并由局部试点逐步向流程嵌入、能力沉淀和价值链协同延伸，为提升运营效率、优化客户体验、强化风险管理提供了新的支撑。 同时也要看到，保险业具有强监管、强合规、强责任属性。人工智能越是深入业务流程，越要把安全可控、审慎稳妥贯穿技术应用全过程。特别是在核 保、理赔、定价等涉及消费者权益和重大风险判断的领域，应健全数据安全、算法治理、模型管理和全流程追溯机制，明确机构主体责任，确保技术应用可解释、可追溯、可问责。 2025年下半年，我应邀有幸与清华五道口中国保险与养老金融研究中心围绕“AI保险创新应用”主题，先后在北京、上海、深圳三地开展专题调研，深入了解十余家保险机构和科技企业的探索实践。调研中我深切感受到，行业对人工智能的认识正在不断深化，应用重点已由“能不能用”转向“如何用深、用好、用稳”。同时，一线机构在数据治理、模型可靠性、责任边界、合规管理等方面，也提出了许多需要深入研究和回应的现实问题。 在此基础上，我们形成了《AI保险行业应用创新白皮书》，系统梳理人工智能在保险领域的应用进展、实践经验和现实约束，力求为保险机构推进智能化转型、行业完善风险治理体系、监管部门优化政策引导提供有益参考。 面向未来，保险业要坚持科技向善、守正创新、稳慎发展，在规范中鼓励创新，在创新中提升治理能力，更好发挥人工智能在服务实体经济、增进民生福祉、完善风险保障体系中的积极作用，为金融强国建设和中国式现代化作出新的更大贡献。 原中国保险监督管理委员会党委副书记、副主席 综述篇 一、行业变革背景………………………………………………………………3二、研究目的与意义……………………………………………………………6（一）研究目的…………………………………………………………………6（二）研究意义…………………………………………………………………7三、研究框架与方法……………………………………………………………7（一）研究框架…………………………………………………………………8（二）研究方法…………………………………………………………………8 AI 在保险行业的技术基础与生态构建…………………………………………10 一、大模型技术底座与保险行业应用演进……………………………………10 （一）技术底座的四大核心支柱……………………………………………… 10 （二）保险行业AI应用的发展演进…………………………………………… 13二、保险场景驱动的AI应用模式………………………………………………15三、保险行业AI应用的构建路径………………………………………………16四、全球保险业大模型应用的典型模式………………………………………17（一）美国：外部技术生态驱动下的审慎应用模式………………………… 17（二）欧洲：以德国为代表的合规优先型模式……………………………… 18（三）中国：场景驱动下的自主可控型模式………………………………… 19 AI 在保险价值链的应用全景……………………………………………………21 一、AI在保险价值链应用概述…………………………………………………21二、前台：展业支持与智能客服………………………………………………22（一）展业支持：客户需求识别与销售作业优化…………………………… 22（二）智能客服：服务响应与坐席辅助支持………………………………… 23三、中台：产品研发、智能核保、智能理赔、欺诈识别与AI编码…………25（一）产品研发：研发流程的协同整合与效率提升………………………… 25（二）智能核保：核保自动化作业与智能决策优化………………………… 26（三）智能理赔：流程处理的智能化协同与理算决策支持………………… 27（四）欺诈识别：多模态感知与智能推理驱动的反欺诈治理机制………… 28（五）AI编码：面向研发全流程的智能开发支持…………………………… 29四、后台：智慧审计与财务管理………………………………………………29（一）智慧审计：面向审计全流程的智能作业支持………………………… 30（二）智慧财务：账单识别、数据归整与校验……………………………… 31AI 应用的成效、挑战与未来展望………………………………………………33一、AI应用成效…………………………………………………………………33 （一）降本增效：优化成本结构与资源配置，提升整体运营效能………… 33（二）业务增长提质：优化增长质量与客户价值创造能力………………… 34（三）风险管理强化：完善风险治理机制，提升风险识别与处置能力……35（四）客户体验提升：提升服务响应效率与交付一致性…………………… 36 二、AI在保险业应用面临的挑战………………………………………………36 （一）技术挑战：模型可靠性、公平性与技术迭代压力…………………… 37（二）数据与知识挑战：数据流通不畅与知识沉淀不足…………………… 38（三）组织管理挑战：架构协同失衡与AI机制适配不足…………………… 38（四）人才挑战：复合型人才短缺与能力结构性失配……………………… 39（五）合规监管挑战：隐私保护、算法治理与责任界定难题……………… 39 （一）技术底座演进：从功能支撑进入智能原生…………………………… 41（二）业务模式重构：从单点技术赋能转向系统性价值创造……………… 42 AI 保险行业发展政策与战略建议………………………………………………44 一、保险机构战略与转型路径建议……………………………………………44 （一）制定与业务战略深度融合的AI顶层规划与建设模式………………… 44（二）优化存量数据治理，充分释放保险核心业务数据价值……………… 46（三）推进实施路径从局部应用走向全面赋能……………………………… 46（四）打造面向AI时代的组织架构与人才梯队……………………………… 48（五）构建负责任的AI治理与风险管理内控体系…………………………… 48 二、行业生态与监管建议………………………………………………………49 （一）强化监管引导与行业协同，夯实AI规模化应用基础………………… 49（二）建立多层次复合型人才培养协同机制………………………………… 50（三）构建鼓励创新与风险防控并重的动态监管框架……………………… 50 案例篇 火山引擎……………………………………………………………………………55 一、公司概况……………………………………………………………………55二、案例一：安联人寿X火山引擎——AI智能营销………………………55三、案例二：太平金科X火山引擎——智能体平台建设…………………63 火树科技……………………………………………………………………………71 一、公司定位与战略背景………………………………………………………71二、AI+多模态数据赋能医险协同的智慧医疗………………………………72 一、公司定位与战略背景………………………………………………………78二、案例一：平安寿险AI销售助手……………………………………………80三、案例二：平安产险智能化作业转型实践…………………………………85 水滴公司……………………………………………………………………………89 一、公司定位与战略背景………………………………………………………89二、案例一：行业首个AI核保专家——KEYI.AI……………………………90三、案例二：AI智能客服——保小慧…………………………………………95 三、案例二：智能理赔………………………………………………………107 中国大地保险……………………………………………………………………112 一、公司定位与战略背景……………………………………………………112二、案例一：AI赋能理赔全险种医疗控费…………………………………113三、案例二：“AI小行”一站式营销赋能平台……………………………117四、案例三：AI赋能智慧审计………………………………………………124 一、公司定位与战略背景……………………………………………………133二、案例一：客户经营助理…………………………………………………134三、案例二：健康险理赔……………………………………………………139 中国再保险………………………………………………………………………145 一、公司定位与战略背景……………………………………………………145二、案例一：中再寿险智能理赔助手………………………………………146三、案例二：基于AI智能体搭建的中再产险账单智能处理平台…………152 一、公司定位与战略背景…………………………………………………157二、案例一：AI保险条款智造………………………………………………158三、案例二：中华神盾-大模型风控助手…………………………………163 综述篇 绪论：AI重塑保险行业的宏观背景 当前，人工智能正成为驱动新一轮产业变革的重要力量。随着大模型、多模态和智能体等技术持续演进，人工智能对产业发展的影响正由单点应用走向系统渗透。党的二十届四中全会审议通过的“十五五”规划建议明确提出“加快人工智能等数智技术创新”“全面实施‘人工智能+’行动”，为保险行业推进数智化转型提供了重要政策支撑。保险行业兼具数据密集、知识密集和场景复杂等特征，是人工智能较早落地且具有较大应用潜力的领域之一。近年来，人工智能在客户服务、智能核保、理赔处理、风险识别和运营管理等环节加快应用，正在推动保险业由局部赋能走向体系重构。 一、行业变革背景 当前保险行业的数智化变革并非孤立的技术现象，而是政策引导、技术迭代、社会需求等多重因素交织作用的必然结果。从宏观到微观，从外部环境到内部驱动，一系列变革力量共同推动保险业迈入AI新阶段。 第一，国家政策的积极引导与制度创新，为“AI+保险”的健康有序发展第一，国家政策的积极引导与制度创新，为“AI+保险”的健康有序发展构建制度保障。构建制度保障。2024年3月，“人工智能+”行动首次写入《政府工作报告》，标志着AI与产业融合上升为国家战略；在随后的年度文件中进一步细化行动目标，提出支持大模型在重点行业中广泛应用，为保险业推进AI落地指明了方向。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见（2025）》明确将金融领域作为重点应用场景，要求推动“新一代智能终端、智能体等广泛 应用”，并从金融支持、财政补贴等方面提供保障措施。金融监管机构在鼓励创新的同时，也致力于构建适应新技术的监管框架。2025年12月，金融监管总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，提出加强人工智能在业务场景中的运行监测，确保计算、网络、存储和数据