人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改变着人类的生产生活方式，特别是DeepSeek的出现打破闭源模式、推动开放生态拓展，降低了AI技术的使用门槛，为科技创新与产业创新深度融合构筑了良好的能力基础。
近年来，多家保险机构纷纷宣布将“AI+”提升至战略高度，希望通过加快数智化转型重构保险业务价值链，实现行业高质量发展。“保险+AI”的价值究竟何在？综合来看，AI与保险业深度融合的价值指向显然不只是对服务理念、运行流程和方法技术的修修补补和优化提升，也不应该是对某种或某些要素的简单替代，而应在于赋能保险业进行开拓式的创新。
保险市场存在大量“未消费”需求
开拓式创新是指能够开创出“新市场”的创新，换言之，是能够满足现有市场上未被满足的需求的创新。自2017年我国保费收入超过日本跻身世界第二以来，我国保费收入连续占据全球第二保费市场份额（约占全球保费总额的10%）。但无论是从保险密度，还是从保险深度指标来看，其都不及世界平均水平，这说明我国还有大量潜在的保险需求未能被充分满足。例如，我国巨灾风险复杂、多发且集中，有70%以上的城市、50%以上的人口分布在自然灾害严重的地区，但重大灾害事故的损失中，只有约10%由保险业承担。随着人口老龄化、居民生产生活方式的不断变化，我国心脑血管疾病、癌症等慢性病发病率总体呈上升趋势，但带病体保险的产品供给尚不够充足，对特定群体的覆盖面还比较有限。新市民、新业态人群数量持续扩大，但其金融需求大且分散、社保参与水平低、抗风险能力弱，商业保险保障尚不健全。虽然有诸如首台（套）重大技术装备保险、知识产权保险等重要科技保险创新，但发展相对有限、尚未成势。大量的“未消费”需求不能得到响应和满足，不仅会导致市场渗透率长期低于预期，而且会影响社会对保险功能的认同。
“未消费”需求的存在有多重原因
细究这些需求未能被充分满足的主要原因，至少可以归纳为4个方面：
一是保险产品本身的复杂性和赔付的或然性导致需求较弱。保险经营保费在前、赔付在后，充斥着不确定性和信息不对称，保险产品因此包含免赔、共保等各种复杂条款，保险经营也需要设置核保、理赔、定损等多个环节，导致保险消费存在较高的专业性壁垒，使得保险具有“诠释弹性（interpretive flexibility）”。消费者对产品和服务的解读过程会受到噪声和个人认知过程特征的影响，可能导致产生扭曲的判断结果，进而导致保险需求天然较弱、需要激发，也容易成为销售误导的“温床”。
二是经济社会发展本身导致保险系统性风险抬升，侵蚀保险的可支付性。例如，气候变化导致高温、干旱、暴雨、台风等极端天气趋多增强。21世纪以来，我国气象灾害造成的直接经济损失约是同期全球平均水平的8倍。经济发展和医疗技术进步等多种因素综合作用，预期人类寿命持续延长。据联合国预测，1950年，我国65岁人口预期余寿的中位数为9.1岁，到2024年已增至17.7岁，预计到2050年会增长到21.1岁，届时80岁以上人口规模将超过1.3亿，这导致长寿风险、疾病风险及失能风险持续攀升，进而推高保险成本、抑制保险需求。
三是保险作为现代服务业，深受“鲍莫尔病”影响，效率提升较慢。保险业服务的对象包括广泛的企业和个人，由于每位保险消费者都具有不同的风险特征、经济状况和实际需求，从保险产品配置到后续风险减量管理、出险理赔等环节，广大消费者及潜在消费者不了解、不清楚、不知道怎么操作等痛点、堵点仍普遍存在。很多时候，为其提供服务有赖于专业人员“量体裁衣”式的劳动，这也导致生产率提高的速度较慢，存在所谓“鲍莫尔病”特征。目前，我国劳动年龄人口规模趋于稳定，就业人数和人均工作小时很难高速增长，对劳动力质量和生产效率要求更高，“鲍莫尔病”会加剧保险服务体系有效产出不足的压力，导致供给乏力，难以匹配市场需求，特别是长尾市场的需求。
四是我国保险业仍处于未成熟阶段。我国保险市场潜力大、起步晚，发展早期具有显著的“蓝海红利”，市场主体先天经验积累不足，采取粗放式发展模式摘取“低垂果实”而未能有效提升专业能力，竞争反而陷入同质化的“红海僵局”，一方面在传统业务领域陷入“手续费”军备竞赛，另一方面却在新型业务领域“力所未逮”。例如，科技创新伴生风险的结构和生成机制复杂，且特定事故极易突破风险防控挡板，形成风险传导、叠加、演变、升级的“链式反应”，保障需求很高。但保险企业既缺少对产业创新有深入了解的专业人才，又缺少充足的历史风险数据，导致科技保险产品风控难、预期赔付成本高，最终限制创新险业务发展。
AI有望成为核心引擎
AI有望成为保险业实现开拓式创新的核心引擎。
一是通过多模态内容生成技术将风险管理与保险知识转化为短视频、方言语音、图片海报等多种形式，通过平台无感化嵌入、辅助业务员展业等多元方式让优质保险教育触达传统盲区，突破保险消费者教育覆盖面窄、内容严肃复杂、频次低且系统性不足的困局，减少消费者对保险的认知扭曲，为构建更稳健、包容的保险生态奠定基础。
二是通过风险前置管理与动态建模构建“预测—干预—保障”的主动风险管理体系，助力保险业从“被动赔付”走向“主动减损”，这不仅有助于化解行业面临的风险系统性提升的挑战，也能够助力保险可支付性提升，进而提升保险满足长尾市场需求的能力。
三是通过数据洞察与自动化技术实现对消费者需求的全面感知、深度分析和智能决策，识别隐性风险保障需求，借助行业知识孪生系统、通过强化学习模拟资深专家决策逻辑，以更少资源占用、更快时效提供投保、咨询、产品组合定制、理赔等服务，打破保险业的“鲍莫尔病魔咒”，让保险产品与服务更具可及性。
四是凭借数据生成、模拟推演和智能建模能力，突破传统精算定价逻辑的限制，为新型风险定价提供创新性解决方案，在“数据贫瘠”的新型风险市场中开辟可持续的增长路径。
开拓式创新是保险业可持续发展的立足之本。善用AI，让AI成为连接“未消费”需求与解决方案的桥梁，技术创新才能真正转化为行业的升级机遇。
转载自《中国银行保险报》“北大保险评论”栏目第885期，2025年5月28日
