距离 ChatGPT 横空出世已一年有余，回首 2023 年人工智能产业在全球引起巨大震动，各行各业都试图将人工智能引入业务实践，其中包括海内外保险行业。例如自动化解决方案供应商 Simplifai 推出 lnsuranceGPT，中国平安保险、阳光保险、太平洋保险等多家境内保险公司也不断开发保险自动化销售、核保、理赔等大数据模型，意图实现保险行业全天候客户服务，提升保险投保与赔付的效率和准确性。
保险行业引入人工智能绝非追赶潮流，保险与人工智能模型的底层逻辑极为类似，保险遵循大数法则并基于保险精算模型来定价，而人工智能同样需要大数据和模型不断迭代升级。二者的相似性使得保险天然适合引入人工智能赋能业务流程。并且我国保险行业的数字化转型已发展多年，2023 年只是基于ChatGPT 的爆火加速 AI 大模型商业化场景落地的进程。例如中国太保于今年发布数字员工、黑灯工厂、决策中枢等三款创新科技成果，即机器人模仿人类作业行为且 24 小时无休，目前可同时运营 440 多个 RPA 产品，几乎覆盖产险所有业务条线，并推出“车险估损单预录入”“人伤无影像质检”“机器人自动录入保单”等产品”。
可以看出保险的数字化转型已是大势所趋，会有越来越多的岗位由数字化员工完成。但我们依然需要关注由此带来的效率、质量和成本三者间平衡的问题。保险引入 AI 无疑会缩短服务响应时间，高效处理大量客户互动，提高生产效率。并且通过大数据分析所产生的客户画像能在一定程度上洞察客户行为偏好，满足客户的个性化需求。另外对于如客服等技术难度小、重复性高的岗位，数字员工近乎于零的复制成本可以批量创造大规模劳动力，成本优势显著。
但是过度追求效率将使得保险服务质量问题也愈发明显，保险理赔是专业度高且复杂的工作，如果 AI模型存在严重缺陷，则将大幅影响保险理赔结果，使得“保险姓保”的根本逻辑本末倒置。例如美国健康保险公司 UnitedHealthcare 多次基于 AI 算法错误地推翻医生的诊断结果，拒绝向被保险人进行医疗赔付，致使被保险人额外消耗生活积蓄。引入 AI反而让保险失去保障功能，背离保险本质，严重会引发保险信任危机，阻碍行业发展。这也是保险未来数字化发展需要警惕之处，加强模型的训练，对专业性强的岗位保留人工干预，实现保险业务创新和高质量发展。
