当AI从概念探索走向规模化落地，成为驱动保险业转型发展的“水电煤”，一场关乎行业价值重构的深层变革正加速演进。近日，《中国银行保险报》记者采访多位业界人士指出，2026年“保险+AI”或将告别单点提效的初级阶段，迈入全链条全景重构的关键期。
趋势一：管理风险进程，而非仅匹配产品
“买错保险”是长期以来制约保险消费体验的核心痛点，而AI需求诊断系统的迭代有望改变这一现状。
中央财经大学中国精算科技实验室主任陈辉指出：“2026年，AI有望进一步推动个性化保险方案走向‘极致个性化’。在极致个性化的世界里，保险不再是‘一刀切’的交易，而是为客户量身打造的专属体验。例如基于驾驶习惯动态调整保费的车险（UBI），或为健康生活方式客户提供折扣的健康险。”
元保相关负责人认为，到2026年，AI的终极推荐能力，不在于算法的复杂度，而在于对人的需求颗粒度的精准洞察。一方面，智能体可以通过和用户的多轮对话，结合意图识别、需求拆解、知识推理等逐步分析用户需求；另一方面，AI会更多以智能体的形式存在，通过持续互通与记忆机制，逐步沉淀用户在不同人生阶段的健康状况、家庭结构、保障选择和风险变化，形成可长期更新、可追溯的生命周期画像。
企业端的实践已初见成效。水滴公司相关负责人介绍，通过AI大数据和精准需求分析，该公司已推出“行业首款免健告且保证续保5年的医疗险”“行业首款70周岁也可投保的长期收入补偿险”等创新产品，拓宽了保障可及性。
而对外经济贸易大学创新与风险管理研究中心副主任龙格则进一步预判，2026年AI将通过多模态数据分析（如穿戴设备、消费行为）构建动态用户画像，结合强化学习模拟风险生命周期，实现“主动干预式”保障规划，让推荐服务从“产品匹配”进阶到“风险进程管理”。
趋势二：理赔或进入“透明秒级时代”
理赔环节的“流程繁、到账慢”一直是消费者吐槽的重灾区。多位业界人士表示，未来AI技术在理赔领域的应用有望从“部分场景试点”走向“标准化普及”，但如何平衡效率与准确性仍是行业核心课题。
从行业实践来看，AI已展现出显著提效潜力。水滴公司相关负责人介绍，水滴保2024年在AI+人工协同模式下，其助力合作险企的一般理赔案件处理时长缩短了43.3%；2025年水滴保推出的AI数字员工“帮帮”，可提供智能对话、材料审核和理赔进度预测等服务，进一步提升了理赔协同效率。
元保相关负责人表示，AI技术将重构理赔服务的底层逻辑，实现从“出险后审核”到“全流程连续服务”的升级，通过打通多类数据可提前识别用户潜在的理赔触发节点，简化理赔申请手续，并基于用户全生命周期的健康数据积累，实现从被动赔付转向主动干预。在客户服务层面，AI将承接标准化、高频次的咨询与业务办理工作实现7×24小时响应，人工客服则可聚焦于复杂问题沟通、客户情绪安抚、高价值决策支持等场景。这种人机协同并非“以机代人”，而是实现效率与体验的双向奔赴。
但效率提升的同时，“AI误判”风险不容忽视。龙格认为，AI将实现医疗、车险等标准化场景的“秒级理赔”，但需通过“人机协同三层机制”防控误判：简单案件全自动、模糊案件AI预审+人工复核、争议案件专家会审。他强调：“2026年区块链存证与可解释AI将成为理赔透明度的技术标配。”
陈辉则补充道，AI在理赔中的应用仍面临信任障碍，“人们可能会对保单定价或理赔的决策算法产生信任问题，在这类敏感事务中更倾向于‘人际互动’，而不是‘人机互动’”，这一认知差异仍需行业通过技术透明化逐步化解。
趋势三：AI赋能拓展至防灾减损与生态协同
当前，AI已在保险产品开发、核保理赔、销售支持等多环节落地，展望2026年，其赋能范围将进一步拓宽，聚焦防灾减损、跨机构协同等此前未深度覆盖的关键领域。
陈辉梳理指出，目前AI在保险业的应用主要聚焦于定价与风险评估、理赔自动化与损伤检测、客户个性化与保费预测等六个方面。龙格则预判，2026年AI对保险行业价值链的赋能将集中在三个新领域：一是防灾减损，通过AI物联网实现风险实时预警，如车辆安全驾驶干预；二是价值链重构，构建基于联邦学习的跨机构联合风控模型；三是代理人生态赋能，通过AI数字助手实现“专家能力平民化”，服务更多长尾场景。
元保相关负责人认为，2026年AI还将聚焦深化产品创新，基于与用户的长期互动与需求沉淀，整合行业动态、病症谱系、医药成本变化等多元数据，搭建动态迭代的智能精算模型，打破传统产品同质化困局，推动保障形态升级为“全场景守护的高频强体验”，并推动保险从“销售导向”向“服务导向”转型。
水滴公司相关负责人介绍，自研的“水滴水守大模型”广泛应用于产品创新、辅助销售、智能营销、智能客服、智能质检、智能核保等多个场景，复杂健康险核保平均处理时间缩短80%，准确率达99.8%。
趋势四：全链条治理成“必答题”
随着AI对个人健康、财务等敏感数据的使用日益增多，消费者对数据安全的担忧持续上升，算法偏见、决策黑箱等新问题也随之浮现。多位业界人士认为，2026年，保险业将加速构建全链条风险防控体系，在享受AI赋能红利的同时守住安全底线。
在数据安全保障方面，水滴公司相关负责人强调其“技术向善、用户第一”的核心理念：“水滴水守大模型采集的语料数据需要经过严格的清洗筛选和去标识化处理，预训练过程会再次清洗优化数据，去除异常数据和噪声干扰，防止任何形式的个人信息或隐私泄露。”
龙格则提出构建“三角框架”：技术层采用同态加密、差分隐私实现数据可用不可见；治理层设立AI伦理委员会与第三方审计；用户层开放数据权限动态管理界面，让用户掌握数据流向主导权。
元保相关负责人认为，2026年行业风险防控应跳出单点风控的局限，构建一套覆盖模型、业务与生态的全链条治理体系。其中，模型层要持续监控训练数据来源、模型偏差、模型输出稳定性等；业务层需明确哪些关键决策必须由人承担最终责任，防止工具“越权”；生态层要在模型、数据和第三方服务的使用上划定清晰边界，推进行业层面的共识和标准建立，实现生态内的风险联控。
龙格提出推行“RAISE”体系，包括算法可解释性、动态偏见检测系统、风险隔离防火墙、员工AI伦理培训、监管沙箱试运行五大核心举措。
陈辉也强调，确保AI在保险业的成功部署，需解决数据质量与治理、伦理考量、监管合规、可解释性等关键问题，尤其是可解释人工智能（XAI）技术的应用，能深入了解算法决策过程，推动保险实践向更伦理、更可信的方向发展。
趋势五：“防御即服务”重塑网络安全险
随着网络攻击、数据泄露事件增多，多位业界人士认为，网络安全保险成为2026年保险行业的重要关注点之一，而AI技术有望成为破解其定价难、定损难痛点的关键支撑。
瑞士再保险预计，网络安全保险2025年全球保费将达到156亿美元。从投保率来看，全球中小企业和微型企业存在巨大的保障缺口。
陈辉认为，保险公司的角色需从“事后买单人”向“风险管理伙伴”转变，“需要为客户提供人工智能驱动的网络安全监控来阻止黑客攻击，而不仅仅是弥补损失”。
龙格具体分析了AI在网络安全保险中的破解作用：一是动态定价，通过攻击模拟平台实时评估企业安全水位；二是定损突破，结合数字取证自动化量化业务中断损失；三是风险防控新策略，保险方与网络安全公司共建“防御即服务”生态，通过AI威胁狩猎降低赔付率。
业内人士认为，随着推动网络安全保险服务试点工作的深入，行业将加速形成“保险+科技+服务”的良性生态。
（来源：中国银行保险报）
