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贾若:生成式人工智能重塑保险客户体验的路径与挑战

发布时间:2025-11-26

生成式人工智能正深刻改变保险客户从产品咨询到保单服务、理赔等全旅程的互动方式。近日,日内瓦协会的一份题为《保险客户旅程中的生成式人工智能》报告指出,通过自然语言处理等技术,生成式人工智能让保险公司与客户的沟通更智能、更个性化,在客服咨询、保单管理、理赔处理、产品定价等场景发挥日益重要的作用。

全球保险业对这一趋势寄予厚望,另有调查显示,超过一半的欧洲大型保险机构预计生成式人工智能可带来10%-20%的运营效率提升,并带动保费增长。这表明生成式人工智能有望成为撬动保险业创新发展的新支点。

应用场景

生成式人工智能正在重塑保险业各环节的业务场景。例如,在客户服务领域,保险机构已推出智能对话助手,实现7×24小时在线响应。某大型保险公司开发的生成式人工智能服务助手每天可应答数以百万计的客户咨询,自动起草保单和理赔文件,并能用人性化语言提供保险及财务建议。这类智能客服不仅提高了服务响应速度,还降低了人工成本。

在保单管理方面,生成式人工智能助力个性化保单定制和动态更新,根据客户实时需求调整保障方案。例如,通过分析客户行为和偏好,人工智能可主动建议附加险或调整保额,使保障更贴合个人需求。理赔环节同样受益于生成式人工智能的介入。借助图像识别和大模型技术,理赔系统可自动审核简易案件、生成理赔报告,实现小额快赔,提高了理赔效率和准确性。同时,人工智能还能辅助人工理算复杂案件,提供决策参考。

在产品定价与精算领域,生成式人工智能通过对海量风险数据的学习,可优化定价模型,实现更精细的风险识别和差异化定价。这意味着保险公司能够更精准地匹配风险与保费,既防止逆选择,又提升市场竞争力。

可以预见,随着技术成熟,生成式人工智能将在销售咨询(智能推荐保险方案)、核保承保(自动化核保决策)、售后服务(个性化互动、保单变更)等客户体验节点发挥更大作用。

探索与启示

报告显示,全球范围内保险消费者对生成式人工智能持总体积极态度,尤以中国市场反应最为积极。中国消费者的数字化素养和对新技术的接受度在全球领先,不少客户已开始在购买保险时主动使用诸如DeepSeek这类人工智能工具来比较产品、解析条款。这使他们更为知情,也对保险服务提出了更高期望。高需求推动供给革新,近年来国内多家保险公司加速数字化转型,在线上化服务中引入生成式人工智能元素。一些大型险企组建了专门团队研发保险大模型,探索智能核保、理赔风控和客户运营的新模式。例如,前述生成式人工智能客服助手的应用表明,数字技术可大规模地满足客户个性化需求。可以说,中国保险业凭借用户先天的数字化优势,在生成式人工智能应用上具备“先行先试”的土壤。这既是机遇,又意味着国内保险公司需更快摸索出行之有效的方案,以巩固和扩大这一领先优势。

潜在风险与挑战

当然,生成式人工智能在保险领域的落地并非没有隐忧。

首先,“幻觉”风险。人工智能(AI)有时会给出看似合理却实际错误的答案。如果保险公司对AI产出的内容缺乏校验,可能导致错误决策。例如,生成式人工智能若曲解了承保条款,可能错误拒赔本应赔付的案件,或在报价时给出不当的保障范围。这类“幻觉”引发的误判将直接损害客户权益,侵蚀客户信任,给保险公司带来声誉和法律风险。

其次,数据隐私与安全问题。保险涉及大量敏感个人信息,如果将这些数据用于训练或让AI访问,稍有不慎就可能发生泄露,违反监管要求。即使技术上做好了脱敏,客户仍担心自己的隐私是否真正受保护。

最后,算法透明度不足可能带来信任赤字。许多消费者并不清楚AI如何参与保费测算、理赔核定等关键流程。如果AI决策不透明,结果一旦有争议,客户难以信服其公正性。报告调查也印证了这些担忧:相当比例的受访客户对数据隐私、减少人工互动、决策准确性以及透明度问题表示担忧。此外,生成式人工智能可能给出误导性建议的风险不容忽视。如果AI模型训练不当,可能向客户推荐不适合的保险产品,或在健康/财务建议上出现偏差,导致客户决策失误。所有这些挑战提醒我们,技术是“双刃剑”,只有妥善管控风险,方能真正赢得客户信任。

综上所述,生成式人工智能正以不可忽视的力量重塑保险客户体验,催生新型业务模式。但也必须清醒地认识到,其中暗含的风险挑战需要审慎应对。对于中国保险业而言,技术红利与风险治理并存:一方面,我们拥有消费者开放拥抱新技术的土壤和企业积极探索的动力;另一方面,我们也面临着引导技术安全落地、维护行业稳健运行的重大责任。

在监管和行业的共同努力下,如果能积极拥抱创新并严守风险底线,生成式人工智能有望真正成为保险业高质量发展的有力引擎,重塑保险服务体系的未来格局。在这一进程中,唯有把握机遇、直面挑战,方能将技术进步转化为实实在在的保险价值,让智能化保险服务更好地守护人民美好生活。

转载自《中国银行保险报》“北大保险评论”栏目第901期,2025年11月26日

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