（来源：中国银行保险报网）

转自：中国银行保险报网

□王沁茹

当前，“人工智能+保险”的深度融合已超越单纯的技术升级，成为引领行业范式变革、培育新质生产力的重要机遇和核心动能。党的二十届四中全会从战略全局出发，为“十五五”时期擘画了“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”的宏伟蓝图。这一重大部署为保险业推进“人工智能+”深度融合、实现高质量发展提供了根本遵循与行动指南。

“人工智能+”战略部署重大意义

强化战略引领，明确人工智能发展的方位坐标。对保险业而言，人工智能已不仅是提质增效的技术工具，还是重构业务逻辑、重塑产业生态、培育行业新质生产力的战略引擎。保险业应着力加强技术攻坚、场景建设、生态营造等领域系统布局，推动形成技术引领、业务赋能、治理协同的“人工智能+保险”发展新格局。

突出创新驱动，夯实人工智能发展的技术根基。党的二十届四中全会提出“要加强原始创新和关键核心技术攻关”，为构建产学研用深度融合的技术创新体系指明了方向。保险业应聚焦行业特有场景，加大基础研究和关键核心技术投入，重点在保险垂类大模型、智能核保与动态定价、理赔反欺诈图谱分析等领域实现自主可控。推动建立行业共性技术平台，组织联合攻关团队，破解数据孤岛、算法黑箱、算力不足等堵点，提升科技创新与产业升级的系统化能力，筑牢“人工智能+保险”高质量发展的技术底座。

注重融合应用，拓展人工智能发展的广度深度。党的二十届四中全会提出“推动科技创新和产业创新深度融合”，引导科技成果向现实生产力转化。保险业具有场景丰富、数据密集、风险多样的特点，是人工智能融合应用的天然试验场。应围绕营销获客、精准定价、智能核保、自动理赔、风险减量、客户服务等全流程，推动人工智能从单点应用向系统赋能升级，从辅助决策向智能主导演进。

完善治理体系，筑牢人工智能发展的安全屏障。党的二十届四中全会提出“统筹发展和安全”“深入推进数字中国建设”，为人工智能健康发展明确了底线。保险业在推进智能化转型过程中，应高度重视数据安全与隐私保护，强化算法公平性与透明度建设，推动建立行业级数据分类分级标准、算法备案评估机制和科技伦理审查规范，构建规范、安全、可信、可控的科技治理体系，实现科技治理能力现代化。

人工智能重塑保险价值链

“十五五”是保险业应用人工智能技术、推进全方位业务转型和战略升级的关键战略机遇期，人工智能技术正在深刻重塑保险价值链，推动行业从传统模式向智能化、生态化、平台化全面转型：

一是产品创新与精准定价。借助人工智能在数据挖掘、行为分析与风险预测方面的能力，保险机构可开发更具个性化的保险产品，实现从“千人一价”到“一人一价”的转变。

二是运营效率与服务体验提升。在核保、理赔、客服等环节，AI可实现全流程自动化与智能化，大幅降低运营成本，提升处理效率。智能客服与虚拟助手可提供7×24小时无缝服务，增强客户黏性；自动化理赔系统通过图像识别与自然语言处理技术，实现秒级定损与赔付，显著改善用户体验。

三是风险减量与生态协同。AI不仅用于事后理赔，还可前置应用于风险预警与干预。保险业正从“风险补偿者”向“风险管理者”转变，构建“保险+科技+服务”新生态。

四是数据驱动与决策智能化。AI助力保险机构构建客户全景视图，实现精准营销与交叉销售。通过机器学习模型优化营销策略、预测客户生命周期价值，提升转化率与留存率。

“人工智能+保险”战略实施路径

党的二十届四中全会提出“抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇”。保险业应以此为行动纲领，从技术、生态、制度三方面协同发力，推进“人工智能+保险”深度融合，构建支撑行业智能转型的坚实基础。

一是关键技术突破与创新路径。围绕“十五五”规划建议强调的“重点领域关键核心技术快速突破”，在保险领域聚焦重点环节寻求突破。人工智能技术在保险领域的深度应用需以核心算法突破为基础。构建基于多源数据融合的客户画像体系，运用协同过滤与深度学习算法实现个性化产品推荐。建立营销策略优化模型，通过强化学习算法动态调整营销方案，提升客户转化率与生命周期价值。

二是产业生态构建与协同路径。落实“十五五”规划建议中“完善产业生态，实施新技术新产品新场景大规模应用示范行动，加快新兴产业规模化发展”，构建开放协同的产业生态。须建立行业级数据共享平台，制定统一的数据治理标准与接口规范，在保障数据安全的前提下促进数据要素有序流动。推动行业组织制定人工智能应用伦理准则，明确算法歧视防范、隐私保护等要求。完善人工智能系统备案管理机制，实现对重要算法模型的全生命周期监管。

三是监管政策与制度保障路径。需遵循“十五五”规划建议“加强人工智能治理”和“推进全球经济金融治理改革”的指引，创新监管模式。监管科技创新是适应行业发展的必然要求。需开发智能监管分析工具，运用自然语言处理技术实现监管报表的自动解析，借助知识图谱技术构建风险传导网络模型。建立监管沙箱机制，为创新产品提供真实市场环境下的测试空间，在可控范围内允许试错创新。需要建立人工智能应用全生命周期风险管理框架，覆盖数据采集、模型训练、系统部署等各环节。

（作者系中国再保险（集团）股份有限公司数字金融部博士后）

特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.