AI Reshapes the Insurance Industry: Step One "Improve Operational Efficiency," Step Two "Enhance Underwriting Capability"

人工智能正在保險行業掀起一場新的 “工業革命”，這一變革將通過一個跨越數年的採用週期，從根本上重塑行業的運營效率與盈利能力。

與其説這是一次瞬間的顛覆，不如説是一場分階段的演進：第一階段聚焦於後台運營的效率提升，這被視為 “唾手可得的果實”；第二階段則將深入核心，通過增強承保能力來驅動收入增長和風險定價的優化。

據追風交易台，1 月 5 日，摩根士丹利最新發布的報告指出，隨着 AI 能力的進化，保險業有望在未來五年內僅通過效率提升就實現 1% 至 4% 的費用節省，進而推動盈利增長 1% 至 12%。雖然部分早期研究顯示大量企業級生成式 AI 投資尚未產生直接回報，但這並未削弱市場對保險業應用前景的樂觀預期。基礎架構的完善將允許保險公司在未來幾年逐步釋放巨大的效率紅利，尤其是在那些尚未擁有自動化解決方案的痛點領域。

市場情緒的變化在 2025 年第三季度的財報季中已初現端倪。企業財報電話會議中關於 AI 的提及頻率顯著飆升，顯示出管理層已準備好公開討論具體的 AI 能力、實施計劃及其帶來的實質性收益。這標誌着行業已從單純的 “概念炒作” 轉向了 “落地執行”。儘管初期投入巨大，且監管環境日益複雜，但基於運營效率提升帶來的利潤率擴張邏輯已成為投資者關注的核心。

這一技術浪潮對不同細分板塊的影響將呈現分化態勢。短期內，由於基礎設施建設和實施成本的投入，部分公司的運營利潤率可能在 2026 年面臨輕微壓力。然而，展望 2030 年，AI 帶來的運營效率將轉化為持久的競爭優勢，這種優勢即便在價格競爭激烈的環境下也難以被完全抹平，預示着行業將迎來一個長週期的利潤率提升階段。

兩階段演進路徑

AI 在保險業的落地將遵循清晰的 “兩階段” 路徑。第一階段的核心在於後台的重塑。通過在運營、客户服務、財務及人力資源等部門部署 AI，保險公司能夠迅速實現流程自動化和效率提升。這一階段的成果主要體現在費用率的下降上，且能較快傳導至底線利潤。

第二階段則更為深遠，涉及承保能力的質變。隨着技術成熟，AI 將不僅用於 “節流”，更將用於 “開源”——即通過優化風險選擇、提高定價精準度來改善賠付率，並驅動銷售增長。儘管目前市場分析主要聚焦於第一階段的可量化收益，但長期來看，承保端的智能化將決定保險公司在未來的核心競爭力。

利潤率提升的量化圖景

不同類型的保險機構將從 AI 浪潮中獲得不同程度的收益。據摩根士丹利測算，保險經紀商雖然在初期部署上略顯滯後，但長期來看將是最大的受益者。鑑於其業務模式屬於典型的人力資本密集型，AI 對人工效能的釋放將產生巨大的槓桿效應。預計到 2030 年，經紀商行業的運營利潤率有望擴張約 400 個基點（bps），從約 29% 提升至 33%。

對於財產險（P&C）承運商而言，AI 的影響更多體現在生產力的廣泛提升和工作流程的精簡。預計到 2030 年，該板塊的運營利潤率將提升約 180 個基點。值得注意的是，P&C 承運商目前持有保險領域 89% 的 AI 專利，顯示出其在技術儲備上的領先地位。

壽險公司的影響相對温和，主要集中在後台運營效率的改善。預計到 2030 年，AI 帶來的成本節約將推動其運營利潤率提升約 220 個基點。

後台運營成 ROI 高地

儘管麻省理工學院的一項研究曾指出，高達 95% 的企業生成式 AI 投資回報率為零，但在保險業，後台職能部門正成為打破這一魔咒的高投資回報率（ROI）陣地。

目前，包括供應鏈採購、財務和人力資源管理在內的後台應用，其雲端部署率遠低於其他軟件應用，存在大量人工操作和遺留流程。這為 AI 提供了巨大的改進空間。

例如，自動化生成 RFP（建議書請求）、異常賬目檢測以及簡歷篩選等應用場景，能夠迅速轉化為實實在在的成本削減。摩根士丹利的分析指出，正是這些 “枯燥” 的後台功能，為保險公司提供了最直接的 AI 價值變現路徑。

理賠與承保的智能化重構

在具體業務層面，理賠處理的自動化是 AI 應用的另一大亮點。以 CCC Intelligent Solutions 和 Mitchell International 等技術供應商為例，其提供的基於 AI 的圖像識別和估損方案，正在大幅縮短車險理賠週期並降低理賠調整費用。

通過計算機視覺技術，簡單的車險理賠已能實現 “直通式處理”（STP），即從報案到支付幾乎無需人工干預。對於複雜案件，AI 能輔助理算人員進行決策，甚至通過 3D 重建技術還原事故現場以識別欺詐。

在承保端，AI 的應用正在提高報價速度和準確性。能夠最快響應經紀人詢價的承運商往往擁有更高的勝率，而動態定價能力的構建則依賴於從大數據向實時數據的跨越。

監管環境的演變

隨着 AI 深入保險業的核心運作，監管框架也在同步演進。目前，雖然美國聯邦層面尚未出台直接法規，但全美保險專員協會（NAIC）已通過了關於保險公司使用人工智能系統的模型公報。該公報強調了治理、風險管理框架、文檔記錄和驗證的重要性。

科羅拉多州、加利福尼亞州和紐約州等地的監管機構正在制定或實施更為具體的規則。這意味着，保險公司的 AI 系統必須具備可審計性、可解釋性，並經過嚴格的偏見測試。

合規已不再是 “可選項”，而是 “必選項”。未能建立穩健 AI 治理框架的公司，不僅面臨監管執法的風險，還可能因模型缺陷導致聲譽受損。對於行業而言，監管的明確化雖然增加了短期合規成本，但也為負責任的 AI 應用設定了清晰的賽道。