保险业的 AI 时刻

本文信息来源：moreintelligent

在我上一篇文章中，探讨了 AI 如何改变工作本质并开辟新的构建机遇。

保险业是我重点提及的领域之一，完全自动化正在快速取代原先由 AI 辅助的岗位。

最初基于简单规则的保险工作流，已迅速演变为能够解决保险价值链上复杂挑战的成熟 AI 模型。

如今，AI 的主流应用正推动客户和用户对自动化人工流程的直观系统产生更高期待。LLMs 通过简化核保流程、定制个性化保单、跨理赔案件识别欺诈以及优化保费定价，成为提升保险工作流效率、准确性和客户体验的关键驱动力。

随着技术预期从传统软件转向现代自动化，更广阔的市场也在同步增长。2024 年成为首个财险公司承保保费突破 1 万亿美元的年份，而同期软件支出仅略低于 300 亿美元。

保险行业正在变革，现在正是构建未来的时刻。

现状与溯源

服务于财险公司的第一代垂直软件公司诞生于互联网初期。Duck Creek Technologies 和 Guidewire 均成立于 2000 年代初期，当时甚至还没有保险软件的云标准。这些公司成功成为贯穿价值链各环节的核心记录系统，涵盖保单管理、账单处理（包括支付、开票、拨付）以及理赔管理等全流程。

这些核心系统通过成为早期的记录系统获得了显著优势。随着它们捕获并集中管理核心保单数据，其平台价值随时间推移呈指数级增长。当它们扩展到更多业务线并增加理赔分析、分销管理和客户服务等互补模块时，这种优势进一步扩大。通过掌握保单数据并叠加高价值功能，它们已深度嵌入客户业务流程，成为不可或缺的存在。

我们当前探索的领域

在我上一篇文章中曾写道：

数十年来，保险理赔流程始终依赖大量人工协调：案件受理、损失评估、保单验证、客户沟通和赔款支付。这是个高度依赖运营的环节，但长期受制于文件记录不一致、主观判断和官僚主义造成的延迟。

鉴于将人工智能嵌入产品的（相对）简易性，保险理赔领域已成为自动化准备的”黄金三角”：

1. 结构化数据流（保单文件、索赔表格、维修估价单）

2. 大规模高度重复性（每年数百万笔相似理赔）

3. 明确的结果导向（批准、拒赔、支付 X 金额）

随着人工智能承担大部分理赔处理工作，人工劳动将越来越局限于边缘案例：复杂的责任问题、诉讼风险或情感敏感的索赔（如人寿保险）。

如今，我们正见证着创业者们向行业巨头发起挑战，他们试图用人工智能重塑现有工作流程，甚至彻底重新思考经纪业务的角色。

保险业中我们认为亟待人工智能重塑的3大领域

以下是人工智能将推动保险业取得更好成果的3个领域：

财产与意外险客户沟通

财产与意外险是受到高度监管的行业，客户沟通和文件交换都有严格标准。理赔员每天要花费多达四小时起草理赔通知书，这些时间本可用于积极处理理赔或开发新客户。我们与许多依赖沟通模板的团队交流过，这些模板本应节省时间，但实际上制作模板非常耗费人力。创建单个模板可能需要40小时，大型保险公司通常要维护200多个模板。这严重拖慢了与新老保单持有人的沟通速度和效率。

然而，挑战不仅在于起草通知信息。沟通合规性同样是个难题。通知中遗漏必要接收方可能招致巨额罚款，这使得沟通精准度成为关键运营考量。因此，市场对现代化软件解决方案的需求与日俱增，一批初创企业正应运而生。ClaimSorted 就是典型代表，这家 AI 原生的第三方管理平台（TPA）可承接保险公司理赔业务外包，提供自动化欺诈检测、法规合规及理赔裁定服务，通常能在数分钟内完成赔付。同样地，Kyber 帮助经纪公司处理文件密集型工作流，实现监管沟通自动化，确保个性化和合规的通信。

AI 优先的经纪模式

传统经纪模式依赖电话沟通、PDF 文件和人工收集报价，而 AI 原生企业正在重塑这一领域——从客户信息采集到报价比较再到保单签署，全流程实现自动化。

历史上，保险经纪公司在保险流程中一直扮演着高接触度的角色，但人工智能正在赋能新型参与者，使其能够大规模提供更快速、更经济且更个性化的保险采购服务。

如今，像 Marble 这样的现代数字保险经纪公司正在绕过传统经纪商，利用人工智能分析保障缺口，并推荐跨保险公司的个性化保单调整方案，同时收取高额佣金。其他公司则正在探索保险服务不足的专业领域，如职业责任保险。

当今以人工智能为先的经纪公司正从根本上重新思考分销、风险评估和客户关系，并改变数字优先的保险世界中信任的建立方式。

巨灾保险

野火和洪水等灾难性事件正变得越来越频繁和严重，迫使保险公司改进风险建模、理赔处理和再保险管理的方式。传统的巨灾保险承保基于历史数据和人工评估，已无法适应当今气候的剧烈波动。

人工智能正在改变这一现状。通过利用卫星、无人机和物联网设备提供的实时数据，保险公司现在能以更高的速度和精确度评估风险、检测损失并定价承保范围。

Kettle 通过深度学习和 100 多个数据源，实现了对加州野火风险的实时精准核保。Federato 则通过模拟投资组合风险并指导动态核保，帮助保险公司优化巨灾风险敞口。这些工具降低了保险业最具波动性领域的不确定性，增强了行业韧性。

接下来会怎样？

保险业的下一片蓝海仍充满变数，诸多关键问题尚待解答：

1. 商业模式： 首先，正确的商业模式是纯粹向经纪公司出售垂直软件，还是利用 AI 技术转型为经纪商本身？

2. 护城河： 随着人工智能应用公司必须争夺增量收入以及长期维持这些收入所需的防御能力，数据护城河也变得越来越重要。

3. 记录中小企业知识： 如何将原本仅存在于不同员工脑海中的数据数字化并存储？

4. 友敌 GTM 策略： 成功之路是与 Guidewire 和 Duck Creek 等老牌企业合作，还是存在颠覆并取代它们的真正机遇？

5. 新兴保险公司： 鉴于宏观利好因素（气候变化、信用评分下降等），我们是否会看到新的保险公司涌现，为高风险人群和实体提供服务？

如果您正在保险领域创业，并对重塑未来工作方式有想法，我很乐意交流。