1、时间：2025.041C A T A LO G U E目录01概况篇02AI在保险行业的主要应用领域03案例比较与分析05未来趋势预测06针对中国市场的落地建议-AI驱动的组织变革07AI 保险行业未来发展的 Q&A04AI在保险行业的核心成果与影响2Part 013提升运营效率，降低成本通过AI自动化理赔、承保、客服等环节，减少人工干预，优化业务流程，并利用智能合约技术缩短理赔周期，从而降低运营成本并提高工作效率。优化客户体验，提供个性化服务结合人工智能与大数据分析精准识别客户需求，提供个性化保险方案，并通过智能语音助手与AI客服提供全天候服务，满足现代消费者对数字化、高效、个性化保险体验的

2、需求。强化风控管理，降低欺诈风险利用AI反欺诈技术识别异常行为，提高欺诈检测精准度，并结合机器学习分析历史数据，优化风险评估和定价策略，降低保险公司面临的欺诈和不可预测风险。符合监管要求，提高数据合规性采用区块链确保数据透明管理，提升信息安全，减少合规风险，同时利用AI增强反洗钱（AML）和身份验证（KYC）能力，助力保险公司满足日益严格的监管要求。保险行业当前面临的挑战与转型的必要性4AI 结合健康数据、驾驶行为等信息，实现更精准的风险评估，提高承保决策的智能化水平。传统健康险承保依赖体检报告，而 AI 可基于电子病历、基因数据、生活方式数据等进行风险评估，优化核保流程。传统理赔流程涉及大量

3、人工审核，耗时长，容易出错。AI 通过自动化流程，显著提升理赔速度和准确性。计算机视觉+NLP 技术可以自动审核理赔申请、识别文件内容，并通过历史数据判断索赔真实性。AI 通过大数据分析对客户行为、消费习惯、健康状况等进行建模，优化客户画像，提高营销精准度。个性化推荐：AI 通过 NLP 解析客户需求，推荐最适合的保险产品，提高转化率。AI 可利用深度学习分析历史理赔数据，识别欺诈行为模式，降低欺诈理赔造成的损失。结合计算机视觉、语音识别技术，AI 可自动分析保险索赔照片、视频、音频，判断索赔的真实性。AI 语音助手、智能客服可 24/7 全天候提供客户服务，减少对人工坐席的依赖，降低运营成本

4、。智能理赔自动化精准核保，提高效率精准营销，提升转化率智能客服，提升客户体验智能风控与反欺诈，减少保险损失AI 在保险领域的主要作用5数据驱动：海量保险数据的积累数据是 AI 发展的基础，保险行业的数据主要来自用户行为、健康数据、财务数据、历史理赔数据等。这些数据的增长和结构化，使 AI 在保险应用中的能力不断增强。人工智能的发展离不开高算力的支持，AI 模型的训练和推理需要强大的计算资源。近年来，云计算、GPU 计算、大数据分析平台的普及，使 AI 在保险行业的落地更具可行性。监管驱动：政策法规的促进与限制人工智能的广泛应用伴随着数据安全和隐私保护问题，政府和行业监管机构正加速推动 AI 相

5、关法律法规的落地，既促进 AI 发展，也对其应用进行合规性约束。AI 应用的主要驱动因素6通过在线投保、移动端交互、社交媒体等方式获取用户偏好、消费习惯、信用评分等信息。AI 利用这些数据进行客户细分，精准推荐个性化保险产品。电子病历（EHR）、基因检测、可穿戴设备（如 Apple Watch、Fitbit）等数据，使 AI 能更准确预测健康风险，优化健康险承保。例如 Prognos Health 通过分析实验室数据，预测投保人的医疗费用，帮助保险公司优化健康险定价。健康与医疗数据用户行为数据车联网&物联网（IoT）数据历史理赔与欺诈行为数据AI 通过分析海量历史理赔数据，识别欺诈行为模式，提

6、高反欺诈检测能力。例如 Shift Technology 采用 AI 预测欺诈行为，帮助保险公司减少高达 10%的欺诈理赔损失。车险领域：AI 通过车载传感器（如 Metromile Pulse）采集行驶数据，实现*按里程付费（UBI）*定价，提高个性化保险体验。财产险领域：智能家居设备（烟雾探测器、水渍传感器等）帮助 AI 监测风险，优化保费定价。数据驱动：海量保险数据的积累7云计算&AI 加速器保险公司可以通过 AWS、Azure、Google Cloud 等云平台，低成本获取 AI 算力，提高 AI 模型的训练速度。AI 计算框架（如 TensorFlow、PyTorch）结合 NVID