“能做的事很多”……保险业AI应用仍处起步阶段

保险业中，生成式人工智能（AI）的技术潜力与实际业务应用之间存在差距。分析认为，虽然相当多的保险相关业务可借助AI大幅缩短处理时间，但受制于内部系统对接、监管与责任等问题，实际应用仍局限于文档撰写等部分领域。

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据金融业26日消息，保险业需要处理海量文档和开展数据分析，因此被认为是可通过AI大幅提升工作效率的行业。不过，与这一技术潜力相比，其在实际业务中的应用仍较为有限。

保险研究院比较了美国劳工部职业信息网络所收录业务中，属于保险相关职业的104项业务的AI应用潜力和实际使用水平。此前研究中，AI专家评估认为，其中83项业务可仅通过大型语言模型（LLM），或结合额外软件及企业内部系统，在保持相同质量的同时将处理时间缩短一半以上。相反，Anthropic对2025年某一时点Claude实际使用记录的分析显示，观察到得到充分应用的保险相关业务仅有8项。也就是说，理论上可利用AI的业务与实际得到应用的业务之间存在巨大差距。

从职业来看，保险代理人的AI应用水平最高。这主要是因为AI被积极用于起草发给客户的通知信息、面谈问题及定制化产品说明。分析认为，AI并非替代直接接触客户或建立关系的工作，而是被用于准备和支持线下业务的过程。

另一方面，精算师被评估为最具AI提效潜力的职业，但实际应用相对低迷。这是因为，要开展保费费率和责任准备金核算、财务稳健性分析等核心工作，需要使用公司内部的敏感数据和系统，且必须严格验证结果的准确性。

制约保险业AI应用的因素，除技术可靠性外，还包括监管、资格要求及责任归属问题。对于损失理算等必须由具备相关资质的人员亲自执行或确认的工作，即使技术上可以实现自动化，也难以将决策权交给AI。

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保险研究院研究委员Song Yuna表示：“保险相关职业中，被评估为可借助AI缩短工作时间的业务占比较高，但相当多业务集中于间接应用，实际使用呈现局限于文档业务等领域的趋势。”她解读称：“这表明技术潜力不会立即转化为一线应用和生产率提升。”她接着表示：“考虑到通用技术在早期扩散阶段出现的时滞，这种潜力与实际应用之间的差距可能会随着时间推移而逐步缩小。应从标准化的重复性业务开始，以支持人员工作的方式引入AI，积累实务经验。”她还补充称：“还应完善企业内部系统和数据，提升员工的AI应用能力，并建立应对AI错误与偏见的管理体系。”

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