索勒斯人工智能行业报告

索勒斯咨询发布的《保险业人工智能应用报告》基于35家非寿险公司的深度调研，全面剖析了AI在保险行业的应用现状、核心场景、挑战与发展路径，揭示行业正从局部试点向规模化转型的关键特征。

行业整体呈现“高认知、中应用、慢渗透”的特点。97%的受访公司已使用某种AI工具，82%已应用或正在实施大型语言模型（LLM），但仅51%将AI纳入战略议程。AI应用以渐进式转型为主，全面自动化预计需5-10年，核心驱动力来自流程效率提升与客户体验优化，主要价值体现在工作量减少、处理时间缩短及风险控制强化。

核心应用场景覆盖保险全价值链。客户服务领域，62%的公司已部署AI聊天机器人处理通用咨询，但复杂流程渗透率低；呼叫中心AI支持率虽仅16%，但60%的公司计划引入。业务运营方面，智能文档处理与数据提取是当前优先级最高的场景，69%的公司已落地，尤其在车险理赔中应用成熟；理赔处理自动化聚焦远程查验、成本估算辅助，车险领域进展最快；承保环节以数据提取和风险评估支持为主，完全自动化尚未普及；营销自动化在汽车保险、意外险等零售业务线渗透率达38%-43%，侧重个性化推荐与潜客培育。技术支撑层面，31%的公司用AI辅助软件开发，21%部署AI进行IT基础设施异常检测，AI驱动平台实施率达60%。

区域与业务线差异显著。DACH地区（德国、瑞士等）在智能文档识别领域领先，法国在中小企业保险承保数据提取自动化中领跑，北美在客户反馈AI分析上渗透率达67%。业务线中，车险因流程标准化，AI应用最广泛；中小企业及企业保险因数字化程度低、文档复杂，自动化进展较慢。

行业面临多重挑战与风险。技术层面，遗留系统阻碍、数据集成不足及架构重构难度大；组织层面，AI专业人才短缺、员工变革阻力及高管支持不足较为突出；合规层面，数据隐私安全（3.1分）、AI开发能力有限（3.2分）被评为最高风险等级，监管不确定性也制约应用落地。治理模式以集中式为主（54%），技术领域集中度最高，业务领域更倾向分布式管理。

成功落地的关键要素包括：构建“概念验证（PoC）-试点-推广”的渐进路径，优先解决内部运营痛点再拓展至客户端；建立强大的数据基础与治理体系，平衡集中监管与本地创新；重视组织赋能，通过内部培训、跨职能协作培育AI文化；选择适配的技术方案，优先采用成熟AI工具与平台，避免重复开发。

未来，AI在保险行业的应用将向深度自动化、场景全覆盖演进，LLM深化应用、智能代理跨领域协同、实时数据驱动决策将成为核心趋势，推动行业从效率提升向模式创新转型。

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