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擱三年前這流程至少得跑三天,現(xiàn)在連保險公司客服都調(diào)侃自己快失業(yè)了。
這不是個例,摩根士丹利最新報告里說得明白,未來五年保險業(yè)靠AI能省下1%-4%的費用,利潤能往上竄1%-12%。
本來以為又是科技公司畫的大餅,結(jié)果翻了翻2025年Q3的財報,發(fā)現(xiàn)保險公司在財報里提AI的次數(shù)比去年多了兩倍還不止,看來這場變革是真的要來了。
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現(xiàn)在保險公司上AI,有點像給老房子裝修,先得把水電管道這些看不見的地方拾掇好。
2025到2026這兩年,AI主要干的就是"節(jié)流"的活兒。
比如采購部門用AI寫招標(biāo)書,效率直接提了六成,財務(wù)那邊查異常賬目,欺詐識別率比人工高了35%,連HR篩簡歷都用上智能系統(tǒng),人力成本砍了四分之一。
這些都是實打?qū)嵉?唾手可得的果實",難怪現(xiàn)在保險公司開會必提AI,畢竟能直接省真金白銀。
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不過AI的野心可不止于此。2026年之后才是重頭戲,要從"省錢"轉(zhuǎn)向"賺錢"。
簡單說就是用AI給保險產(chǎn)品重新"算命",誰該保、保多少、收多少錢,這些以前靠經(jīng)驗的事兒,以后都得靠數(shù)據(jù)說話。
財險公司現(xiàn)在手里攥著89%的保險AI專利,尤其是車險定損的圖像識別、農(nóng)業(yè)險的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控,這些技術(shù)成熟度最高。
麻省理工學(xué)院研究過,一般企業(yè)搞AI有95%都沒啥回報,但保險行業(yè)在承保端的AI項目,投資回報率能超過30%。
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如此看來,這波技術(shù)革命還真可能打破行業(yè)利潤率多年不動的僵局。
保險經(jīng)紀(jì)公司以前總被調(diào)侃是"人力堆出來的生意",現(xiàn)在終于能靠AI喘口氣了。
這些公司利潤率本來就有29%,用AI把客戶需求匹配效率提上去,到2030年利潤率沖到33%不是難事。
不過話說回來,經(jīng)紀(jì)公司數(shù)據(jù)亂七八糟的,AI部署比保險公司慢半拍,估計得等到2026年自然語言處理技術(shù)再成熟點才行。
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財險公司簡直是這場變革的"天選之子"。
手里專利多,技術(shù)落地快,車險"直通式處理"占比2030年能到70%,意味著七成案子不用人工插手。
運(yùn)營利潤率能提升180個基點,聽起來不多,但對薄利多銷的財險行業(yè)來說,這已經(jīng)是躺著賺錢了。
最頭疼的可能是壽險公司。
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保單條款五花八門,AI解釋起來費勁,只能先從核保自動化、精算模型優(yōu)化這些后臺活兒干起。
2030年利潤率提升220個基點,比經(jīng)紀(jì)商差點,但好歹比行業(yè)平均強(qiáng)。
畢竟壽險涉及健康數(shù)據(jù),可穿戴設(shè)備那些實時數(shù)據(jù)整合起來,非標(biāo)體客戶通過率能提40%,也算沒白折騰。
現(xiàn)在車險理賠真是快得離譜。
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CCC智能方案的圖像識別技術(shù),把定損周期從3天壓到4小時,Mitchell國際的估損準(zhǔn)確率能到98%,2024年就覆蓋了美國六成車險案子。
健康險也在搞新花樣,有家頭部公司用可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)核保,保費收入直接漲了15%。
這些高價值場景確實讓人心動,但監(jiān)管也不是吃素的。
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違規(guī)了?最高罰年營收的2%。
加州更狠,直接立法要求公開算法邏輯,紐約州搞"AI沙盒",讓企業(yè)在可控環(huán)境里試錯。
這些規(guī)定雖然麻煩,但沒規(guī)矩不成方圓,總不能讓AI亂定價、亂拒保吧?
不過對保險公司來說,眼下最頭疼的還是錢和人。
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2025到2026年投AI基礎(chǔ)設(shè)施,利潤率可能得降50-80個基點,相當(dāng)于先割肉再長肉。
行業(yè)AI人才缺口有30%,Allstate保險公司干脆辦了個AI學(xué)院,自己培養(yǎng)人才。
無奈之下,小公司要么抱團(tuán)取暖,要么只能眼睜睜看著大公司把技術(shù)壁壘越筑越高。
這場AI革命,保險行業(yè)算是選對了賽道。
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前五年把后臺流程理順,后五年靠智能承保賺錢,經(jīng)紀(jì)商和財險公司最有盼頭。
摩根士丹利說2030年全球保險AI市場能到800億美元,利潤率比2023年能提2-3個點。
但說到底,技術(shù)終究是工具,能把數(shù)據(jù)管好、合規(guī)做到位、人才留住的公司,才能笑到最后。
畢竟,客戶要的不是多智能的算法,而是更實在的服務(wù)和更公道的價格,不是嗎?
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