当AI智能体开始在核保、理赔、客服等环节自主完成多步骤任务，当MaaS平台让中小险企以低成本获取先进AI能力，当AI从应用层嵌入向架构层延伸——保险科技创新正从“工具赋能”走向“系统重构”。清华大学五道口这份白皮书研判了保险AI的三大趋势：技术底座从功能支撑进入智能原生，业务模式从单点赋能转向系统性价值创造，智能体成为新一代业务中枢。未来保险业的竞争将不再局限于产品、渠道和价格，而是数据治理能力、组织协同能力和智能化运营水平的综合竞争。
技术底座演进——从功能支撑到智能原生
保险行业大模型：从通用底座到领域智能体
相较于通用大模型，保险行业大模型通过系统性融合精算逻辑、核保规则、专业知识图谱及海量理赔与风控实践经验，具备对保险复杂业务进行深度理解与推理的能力。在此基础上构建的AI智能体，不再仅承担流程执行与编排功能，而是演进为能够在行业语义与风险逻辑统一的认知框架下完成多轮交互式决策、处理高度非结构化任务，并在业务反馈中持续自我优化的数字业务主体。
MaaS：从“定制化建设”到“平台化供给”
模型即服务（MaaS）正推动保险业AI能力由“定制化建设”向“平台化供给”转变。通过将大模型、知识库、风控模型和基础算法能力以标准化接口和服务形式封装，MaaS能够实现算法、算力和模型能力的按需调用、统一管理与持续迭代。头部机构可降低重复建设成本、提升能力复用效率，中小保险机构可以较低门槛获取先进AI能力。智能体建设将逐步减少对单点模型和项目制开发的依赖，转向基于统一模型服务、数据接口和业务工具进行快速组装、灵活编排与规模化复用。
AI向技术底座深度嵌入：从应用层到架构层
当前AI主要附着于既有业务系统，承担识别、问答、推荐等局部辅助功能。随着大模型与智能体技术提升，AI将逐步由应用层嵌入向架构层延伸，成为连接数据、规则、模型与流程的重要枢纽，推动技术架构由传统的规则驱动和流程串联，转向以语义理解、动态调度和智能协同为特征的新型体系。系统运行方式也将由被动响应转向主动感知、实时判断和动态干预。
业务模式重构——从单点赋能到系统性价值创造
从局部试点到系统化嵌入
当前AI已在营销、客服、核保、理赔、风控、运营等多个环节加快落地，未来覆盖范围还将进一步扩大，并逐步由单一功能应用延伸至前中后台协同联动、端到端流程优化和跨场景能力复用。AI在保险业中的角色将由辅助性工具逐步转变为支撑业务运行、流程衔接和价值创造的重要基础能力，推动保险机构由零散部署走向体系化应用。
从人机协同到机器自主决策
随着AI技术水平持续提升，保险业务运行模式将由当前的人机协同，逐步向机器自主决策、人工监督管理演进。AI将不仅承担基础的信息处理和流程辅助，还将在更多规则清晰、风险可控的场景中直接参与判断和执行，人工则更多负责规则设定、异常处置、争议处理和责任兜底，推动保险业务由协同辅助走向更高程度的智能决策。
从机构内部赋能到外部生态协同
从长期看，当技术能力迈向更高阶的通用智能，保险业AI应用将进一步由机构内部赋能延伸至外部生态协同。随着数据流通、模型互联和智能体协作机制逐步成熟，保险业与医疗健康、养老服务、公共服务等领域的连接将更加紧密。保险服务将由事后风险补偿逐步向事前风险预防、过程风险干预和长期服务管理延伸，行业功能边界和价值创造方式将进一步拓展。
行业挑战与应对——技术、数据、组织、人才、合规五重约束
技术挑战：模型幻觉与稳定性问题
模型幻觉问题最为突出，主要表现为无中生有、指令误解和逻辑错误，根植于概率生成机制，短期内难以完全消除。模型稳定性在不同输入和业务场景下存在输出波动。算法偏见及其引发的公平性风险需持续关注，来源主要包括数据与模型层面的样本分布失衡、业务治理层面缺乏公平性约束、应用适配层面缺乏针对性校准。
数据与知识挑战：数据孤岛与知识孤岛并存
“数据孤岛”与“知识孤岛”问题并存。不同业务条线及分支机构间数据标准不统一、流通机制不完善。保险行业大量隐性知识分散于条款文本、业务规则、历史案例及专家经验之中，缺乏结构化沉淀与统一表达，难以被模型有效吸收与调用。数据质量不稳定与标注体系不完善进一步削弱模型训练与优化能力。
组织与人才挑战
现有组织体系难以匹配AI应用所需的协同化与敏捷化运作要求。决策流程与AI快速迭代特征不相适应，集团与子公司、科技部门与业务部门之间的职责边界、协同方式仍需持续磨合。AI专业人才供给不足与复合型人才稀缺并存，既懂AI技术又熟悉保险业务规则的人才更加稀缺。
合规监管挑战
AI应用加大了责任界定与追责难度。大模型输出具有概率性、生成性和一定不透明性，决策过程更难解释和追溯。目前AI通常以辅助决策方式嵌入核保、理赔、客服和风控等场景，模型偏差、人工依赖与审核失效之间的责任边界容易模糊。若缺乏完善的日志留痕、版本管理和审计机制，将进一步增加争议处理和监管追责的复杂性。
