如今，几乎每天都能听到关于生成式人工智能（Generative AI）潜在应用与影响的讨论——这并非偶然。生成式AI不仅能够重新利用既有数据、优化业务流程，更能以惊人的速度为个人或企业生成创新性的内容与方案，且无需使用者具备专业技术能力。因此，生成式AI势必将对保险业产生深远影响，其发展潜力不容小觑。
生成式人工智能带来的机遇
如今，许多企业和机构正在探索生成式AI的“横向”应用场景，涵盖从虚拟助手对话生成、代码自动编写，到营销内容创作等多个领域。这种跨行业的应用融合，让企业得以借助他人已构建的技术能力，加快产品上市进程，并在行业创新中迅速实现跟进。
而保险行业则存在更具行业特性的、可持续的“纵向”价值创造机会。把握这类机遇，往往需要深厚的行业专业知识、对应用场景的精准理解，有时还需对现有模型进行微调，甚至投入资源构建专用模型。对保险业而言，真正的变革或将来自于将这些分散的生成式AI应用整合起来，构建覆盖全流程、无缝衔接、可规模化的端到端解决方案。
通过投资生成式人工智能创造价值
保险机构若想充分释放生成式AI的潜力、创造可观价值，应围绕三大核心价值维度制定系统化的投资布局：
1.盈利与增长——针对性的战略投资可帮助保险公司识别尚未开发的增长机会，优化产品体系、扩大市场覆盖范围，从而实现利润增长。
2.成本节约与效率提升——在低风险场景中引入生成式AI驱动的内容生成解决方案，可减少低风险职能领域的开支，实现资源高效配置，进而显著降低成本、提升运营效率基于实战经验而非理论空谈或广告宣传，针对当前挑战提供具体可行的建议。
3.运营智能与执行效能——当前，借助生成式AI开展自动化编码，可显著缩短软件开发周期，不仅提升研发生产率，也能减少培训时间，从而整体增强组织执行效能。
保险业生成式人工智能的应用
随着保险公司努力在价值创造与风险管控间找到平衡，生成式AI的多种应用已在保险业领域逐步落地：
个险业务：
推动产品个性化与定制化设计，拓展新的收入来源；
通过智能代理辅助系统或AI虚拟代理人，提升销售服务效率；
优化核保与定价流程，实现降本增效；
简化理赔流程，提升工作效率，实现成本节约与效率优化；
强化损失预防与管控，提升运营效能，开辟新的收入渠道。
而对于团险业务，还可以：
辅助定制专属团体保险方案；
改善成员参与体验，提升客户黏性与满意度。
潜在风险与监管影响
尽管生成式AI带来的机遇与价值令人瞩目，但它也为保险业带来了潜在风险。保险业决策者在推进AI大规模应用时，应重点关注以下关键风险：
技术风险：恶意AI幻觉、深度伪造、钓鱼攻击及提示注入，可能会扩大攻击面，损害客户信任；
伦理风险：若缺乏防护措施与持续监控，生成式AI可能模仿既有偏见，并扩散歧视性言论和行为；
数据风险：AI模型的训练通常涉及专属和私密数据，这要求企业严格遵守监管合规要求，实现数据节点隔离与来源可追溯；
服务风险：保险业务在客户服务和理赔等环节中，对同理心与人文关怀的要求尤为突出。若过度依赖AI自动化，可能削弱“人情味”，进而降低客户满意度与忠诚度
监管风险：保险监管机构希望对保险公司的AI模型实施监督，要求企业建立AI风险管理机制。目前，美国各州层面的AI监督行动正在推进，相关法律已出台或处于酝酿阶段，保险监管专员也已依据多项州级及联邦法律发布公告，明确其监管权限。
直面挑战，持续前进
为降低风险，保险公司应优先发展“符合伦理的AI”，使用多样化且具代表性的训练数据，构建稳健的AI治理框架，持续开展系统评估与独立审计，确保算法与决策过程的透明、可追溯与可解释。这是保险机构安全、可持续利用AI创造价值的重要前提。
若要借助生成式AI推动业务发展取得实效，保险机构需制定清晰的战略，并推动跨学科团队的紧密协作。此外，鉴于生成式AI技术更新迭代速度极快，保险机构还应积极携手在该领域具备成熟经验的合作伙伴、同行与第三方机构，共同探索生成式AI赋能保险业的创新路径。
来源：中国人民大学中国保险研究所
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