AI赋能保险核保：技术应用与行业变革

20XX/XX/XXAI赋能保险核保：技术应用与行业变革汇报人:XXXCONTENTS目录01

保险核保智能化转型背景02

AI核保核心技术架构03

AI核保典型应用场景04

国内外标杆案例分析CONTENTS目录05

AI核保实施成效与价值06

风险防控与合规体系07

行业趋势与未来展望保险核保智能化转型背景01传统核保模式的痛点与挑战效率瓶颈：人工审核的“时间黑洞”传统核保高度依赖人工经验，一份复杂件处理周期普遍在5-15个工作日，约30%投保单需人工介入，40%客户因等待过长放弃投保，消耗大量人力成本。精准局限：经验判断的“主观偏差”核保员经验水平差异导致结论不一致，如5名核保员评估同一“甲状腺结节3级+高血压1级”投保单，出现“加费10%”“除外责任”“延期”三种结果，且难以处理非结构化数据。体验短板：用户与核保的“信任鸿沟”客户需反复补充材料（平均3次以上沟通）、接受体检（约20%投保单触发），信息不对称导致用户隐瞒病史，易引发理赔纠纷，损害保险“信任基石”。AI技术驱动核保变革的必然性

传统核保模式的效率瓶颈传统核保依赖人工审核，处理周期长，健康险复杂件平均处理周期达5-15个工作日，40%客户因等待放弃投保，人工核保团队年均处理量仅3-5万件。

传统核保的精准度局限人工核保受经验水平影响，主观性强，5名核保员评估同一复杂案例可能出现3种不同结论，且难以处理海量非结构化医疗数据，易因信息遗漏导致误判。

用户体验与市场竞争压力传统核保流程繁琐，客户需反复补充材料（平均3次以上沟通），48%受访者认为保险产品“过于专业”，投保体验差成为行业痛点，亟需技术革新提升服务质量。

数据爆炸与风险评估需求升级保险行业数据量呈指数级增长，从传统结构化数据扩展到医疗记录、驾驶行为等多模态数据，AI技术能整合分析多源数据，构建更精准的动态风险评估模型。2025-2026年保险科技行业动态

市场规模与科技投入持续增长2026年中国保险市场原保费收入有望突破6.3万亿元，2025年保险业科技投入突破670亿元，AI是重点投入领域，行业对AI实现业务变革需求迫切。

头部车险企业AI技术深度应用平安车险构建覆盖投保、理赔、风控全流程AI体系，动态定价模型使安全驾驶用户保费降低30%-40%；太平洋车险AI核保系统3秒完成风险评估，拦截高风险业务占比达15%；阳光车险电池健康度评估模型准确率达91%，助力新能源车险精细化定价。

AI核保技术实现重大突破水滴公司AI核保专家“KEYI.AI”使复杂健康险核保平均处理时间缩短80%，响应速度提升260倍，准确率达99.8%；平安产险“团非数字核保人”项目实现单均首次核保时效压缩至约1.5小时，核保人员日均处理量提升至原来的两倍。

行业从“+AI”向“AI+”战略转变保险机构从在旧业务模式上添加AI功能，转向用AI重塑作业模式本身，预算逻辑从“IT预算”向“AI预算”升级，推动公司全面智能化转型，AI智能体从“陪聊”升级为“干活”，承担核保、理赔等实质性任务。AI核保核心技术架构02多源数据整合与处理体系核心数据来源与整合维度

整合五大类数据：用户主动告知数据（健康问卷、职业信息）、外部权威数据（医保记录、电子病历）、行为数据（运动APP、购药记录）、行业共享数据（投保/理赔记录）及公开医学知识（临床指南、流行病学数据），构建全面客户风险数据库。非结构化数据处理技术

采用自然语言处理（NLP）技术解析医疗报告、病历等非结构化文本，提取关键信息（如“甲状腺结节3级”“高血压1级”）；通过知识图谱建立数据关联，如将“高血压”与“心血管疾病”“理赔率”标签关联，实现结构化转换。数据质量与安全保障机制

建立数据清洗流程，解决格式不统一、语义模糊、缺失值多等问题；采用加密技术、访问控制及本地化去隐私工具，确保数据在采集、传输、存储全流程安全，符合《数据安全法》及行业隐私保护要求。机器学习风险评估模型多维度数据融合技术整合结构化数据（如年龄、职业、健康指标）与非结构化数据（医疗报告、驾驶行为记录、消费习惯等），通过自然语言处理（NLP）和知识图谱技术构建全面风险画像。例如，健康险核保中可分析体检报告中的结节描述、家族病史等关键信息，车险中可处理车载传感器采集的急刹车频率、夜间行驶时长等动态数据。动态风险预测算法采用梯度提升树（XGBoost）、神经网络等机器学习算法，基于历史核保/理赔数据训练模型，实时计算预期赔付概率。如平安车险动态定价模型分析200余项驾驶行为数据，安全评分90分以上用户保费可降低30%-40%，推动整体赔付率下降2.8个百分点。行业应用与效能提升水滴公司AI核保专家“KEYI.AI”通过千万级核保知识库与医疗数据训练，核保准确率达99.8%，复杂案件处理时间缩短80%；太平洋车险AI核保系统3秒完成风险评估，人工核保时效从2小时压缩至5分钟，高风险业务识别率提升15%。自然语言处理与知识图谱应用非结构化医疗数据智能解析利用自然语言处理（NLP）技术，自动提取体检报告、病历中的关键信息，如甲状腺结节等级、血压值等，将非结构化文本转化为结构化数据。例如，法再UWX核保引擎可覆盖99%的常见体检异常，处理超3万种疾病诊断。核保规则智能匹配与推理结合知识图谱技术，构建核保规则库与医学知识库，实现健康告知与保险条款的精准匹配。水滴KEYI.AI可在10秒内完成条款匹配并生成核保建议，准确率达99.8%。动态风险评估与决策支持通过知识图谱关联多维度风险因素，如将“高血压”与“心血管疾病史”“理赔率”等标签关联，辅助核保员进行复杂风险评估。平安产险“团非数字核保人”可实现从单点风险识别到全链路承保优化。可解释AI技术在核保中的实践

风险归因报告生成通过LIME或SHAP值分析，明确各风险因素对核保结论的贡献度，如“甲状腺结节3类导致加费15%，高血压1级导致加费10%”，提升决策透明度。

决策依据可视化呈现系统自动标示医疗文档中支持核保结论的关键信息位置，如体检报告中的异常指标原文，核保员可点击查看，确保结论可追溯。

多层级验证与防幻觉机制设计多模块交叉验证逻辑，对高风险疾病定制保护算法，避免生成式AI模型出现“幻觉”，如法再UWX引擎通过多层验证确保医疗数据解析准确性。

人工复核与AI协同流程AI提供核保建议及完整推理过程，复杂案件由人工复核，形成“AI初筛-人工终审”的协同模式，平安产险“团非数字核保人”通过此模式提升高风险业务识别准确率。AI核保典型应用场景03健康险智能核保流程优化

智能健康告知解析与信息补全通过自然语言处理（NLP）技术识别客户健康告知中的模糊表述，自动关联潜在疾病，并生成需补充检查项清单，减少信息不对称，提升数据准确性。

多源医疗数据自动交叉验证对接医保系统与医院HIS系统，自动调取客户近10年就诊记录（门诊、住院、检查检验），与健康告知比对，高效识别未如实告知风险，保障核保公平性。

动态风险评估与差异化核保策略结合客户当前健康指标、生活习惯、家族病史等多维度数据，通过机器学习模型计算未来疾病发生概率，匹配差异化核保策略，如对低概率人群直接通过，高概率人群建议体检。

核保效率与客户体验双提升AI核保系统将健康险自动核保通过率从传统35%提升至78%，处理时效从平均5天缩短至8分钟，大幅降低客户等待时间，提升投保转化率。车险UBI动态定价与风险评估01UBI定价模型核心数据维度通过车载设备采集驾驶行为数据，包括急加速/急刹车频率、夜间行驶占比、平均车速、行驶里程等200余项指标，构建用户风险画像。02动态定价实现路径基于机器学习算法分析驾驶数据，安全评分90分以上用户次年保费可降低30%-40%，形成“安全驾驶-保费优惠”的正向激励闭环。03风险评估效能提升头部险企应用UBI模型后，赔付率下降2.8个百分点，2000万车主覆盖下实现风险精准分层，高风险业务识别准确率提升15%。04新能源车险UBI创新实践结合电池健康数据（充放电次数、衰减程度）、续航里程等新能源车特有参数，开发电池延保险等场景化产品，2025年相关保费同比增长超30%。新能源车险电池健康度智能评估

电池健康数据采集维度整合充放电数据、行驶里程、环境温度、电池循环次数等多维度参数，构建电池健康评估基础数据库，为精准评估提供数据支撑。

AI评估模型核心算法采用机器学习算法，如梯度提升树（XGBoost）或神经网络，分析电池性能衰减规律，实现对电池故障风险的预判，阳光车险相关模型准确率达91%。

核保定价联动机制将电池健康度评分与核保定价直接关联，对健康度评分低于70分的车辆，系统自动提高保费或建议更换电池，降低理赔风险，优化承保策略。

动态监测与预警通过实时数据传输与AI模型持续迭代，对电池健康状态进行动态监测，及时发现异常并向车主推送预警信息，实现风险的提前干预与管理。团体非车险智能核保解决方案行业痛点与解决方案定位团体非车险业务高速增长，传统核保面临报价时效长、风险信息分散、经验复用难等痛点。智能核保解决方案通过AI技术重构全流程，实现从“经验驱动”向“数据-知识双轮驱动”升级。核心技术能力与创新模式依托强化学习与自适应微调技术，构建核保答疑、政策预核、客户及风险分析、资料审核、承保策略建议五大能力。首创“人机协同”模式，简单业务AI自动核保，复杂业务AI辅助核保。应用成效与典型案例系统上线后覆盖超六成团财大中客户业务量，单均首次核保时效压缩至约1.5小时，核保人员日均处理量提升至原来两倍，高风险业务识别准确率显著提高。如某大型跨海桥梁工程项目承保，效率提升超60%，预计赔付率降低约30%。国内外标杆案例分析04水滴KEYI.AI核保系统实践

01系统核心能力构建依托自研"水滴水守大模型"与千万级核保知识库，整合上千款保险产品条款及医疗数据，实现健康风险识别、条款匹配与承保建议生成的智能化。

02效率与精准度突破复杂健康险核保平均处理时间缩短80%，响应速度提升260倍，准确率达99.8%；拒保客户匹配到其他适合产品的比例提升6倍。

03全流程AI赋能延伸将AI能力延伸至客服（"保小慧"7×24小时语音交互，单日电话服务量破万次）、理赔（"帮帮赔"使一般案件处理时长缩短43.3%）及销售辅助等环节。

04技术开放与生态共建通过SaaS服务对外开放，合作伙伴最快3天完成系统对接；联合18家保险公司发起"普惠产品联盟"，推出214款带病体保险产品，平均1.14天上线一款。平安产险"团非数字核保人"项目

项目背景与行业痛点针对财产险团体业务高速发展，询价单量暴涨，传统核保存在报价时效慢、风险管控弱（信息孤岛导致人工筛查效率低）、经验复用难等痛点。

技术创新与核心能力基于DeepSeek强化学习与自适应微调技术，通过GRPO算法将百万级历史询价单数据转化为动态策略模型，实现从静态规则匹配到动态策略生成、从单点风险识别到全链路承保优化、从依赖人工经验到可量化可迭代智能模型的三大跃迁，具备核保答疑、政策预核、客户及风险分析、资料审核、承保策略建议五大能力。

创新"人机协同"核保模式首创简单业务AI自动核保、复杂业务AI辅助核保的模式，实现核保全流程智能化，破解核保规则不一致、人工处理效率低下及运营成本攀升等难题。

项目成效与案例验证系统上线后覆盖超六成团财大中客户业务量，单均首次核保时效压缩至约1.5小时，核保人员日均处理量提升至原来两倍，高风险业务识别准确率显著提高，业务咨询响应时效突破秒级。如某大型跨海桥梁工程项目承保效率提升超60%，预计赔付率降低约30%；某汽车零部件企业雇主责任险项目核保周期缩短至传统方式的三分之一。太平洋车险AI核保效率提升案例AI核保系统核心能力整合车辆历史出险记录、区域风险数据、用户信用评分等多维度信息，实现核保决策自动化，3秒内完成风险评估。效率提升关键指标将人工核保时效从2小时压缩至5分钟，处理效率提升95.8%；通过AI核保拦截高风险业务占比达15%。业务优化成果2025年，AI核保系统助力太平洋车险综合成本率优化1.2个百分点，显著提升承保利润与风险管控水平。国际案例：HavenLife智能核保模式传统承保流程的困境传统人寿保险承保依赖人工阅读纸质申请文件，识别关键事实和风险，查找相关承保规则。对于需要医疗审核的保险，客户还需接受上门医疗检查，过程耗时、给客户带来不便，同时增加保险公司成本和出错率。数字化和AI系统的革新HavenLife与MassMutual合作开发基于数字和AI的平台，利用规则引擎和机器学习（ML）模型实时分析申请和第三方数据，使许多承保决策无需人工干预，甚至在某些情况下无需进行医疗检查。LiteTouch计划与ML平台应用LiteTouch计划集成人工审核，当小的数据点可能导致申请人需要医疗检查时，人工审核可避免不必要的检查，使需要体检的客户减少21%。对于仍需体检的客户，第二个ML平台结合申请人数据和体检结果做出最终决策和定价，该模型基于二十多年数据和一百多万份人寿保险申请。对承保人员工作的影响系统标记需审核的风险问题，承保人员专注于复杂风险问题，决策难度增加，但能更充分发挥知识和经验，专注复杂案例更具成就感。例如，当客户处方记录包含Ondansetron药物时，承保人员需确定处方原因，区分怀孕或癌症化疗等不同情况。AI核保实施成效与价值05核保效率提升量化分析处理时效：从人工数天到AI分钟级响应传统人工核保平均处理周期为3-5个工作日，AI核保系统可将复杂健康险核保平均处理时间缩短80%，常规咨询实现“秒级回复”，部分系统如太平洋车险AI核保可在3秒内完成风险评估。人工替代：自动化率与人均效能跃升泰康在线智能核保系统实现99.98%的承保与核保自动化率，平安产险“团非数字核保人”使核保人员日均处理量提升至原来的两倍，水滴公司AI核保使新入职人员上手速度提升300%。业务规模：高并发场景下的效率保障大家人寿云原生架构支撑峰值出单突破2000单/秒，系统端到端响应达秒级；平安产险“团非数字核保人”上线后已覆盖超六成的团财大中客户业务量，单均首次核保时效压缩至约1.5小时。风险识别精准度改善数据

健康险核保准确率提升水滴公司AI核保专家“KEYI.AI”核保准确率达99.8%，显著降低人工审核误差。

车险欺诈识别率优化某地区保险行业协会搭建的联合风控平台，使车险欺诈识别率提升至92%。

新能源车险风险评估精度阳光车险电池AI评估模型准确率达91%，为核保定价提供精准依据。

团体非车险高风险业务识别平安产险“团非数字核保人”通过智能驱动+专家把关模式，高风险业务识别准确率显著提高。客户体验优化与业务增长核保时效与用户满意度提升AI核保显著缩短处理周期，如水滴公司“KEYI.AI”将健康险核保平均处理时间缩短80%，响应速度提升260倍，客户等待焦虑大幅降低。平安产险“团非数字核保人”单均首次核保时效压缩至约1.5小时，核保人员日均处理量提升至原来的两倍，提升客户服务体验。个性化服务与产品匹配AI通过多维度数据分析，为用户精准推荐适配保险产品。例如，水滴公司AI核保系统使拒保客户匹配到其他适合产品的比例提升6倍，扩大了保障覆盖范围，满足多样化需求。太平洋车险推出“基础险+可选附加险”模块化方案，用户满意度提升至92%。服务流程智能化与便捷性AI技术推动服务全流程智能化，如泰康在线智能核保系统实现高达99.98%的承保与核保自动化率。平安车险“拍照定损-自动审核-极速赔付”闭环，93%的万元以下案件60秒内完成责任判定，最快赔付仅需8秒，显著提升服务便捷性与客户体验。业务增长与市场竞争力提升AI核保优化运营效率，降低成本，助力业务增长。平安产险“团非数字核保人”覆盖超六成团财大中客户业务量，高风险业务识别准确率显著提高。某新能源车险企业采用机器学习模型后，赔付率较行业平均水平低14个百分点，成本压缩效果显著，增强市场竞争力。风险防控与合规体系06数据安全与隐私保护策略

全生命周期数据安全防护体系建立覆盖数据收集、传输、存储、使用全流程的安全机制，采用加密技术、访问控制、安全审计等手段，确保数据在各环节的保密性和完整性。某财险公司曾因第三方数据接口漏洞导致500万客户信息被窃取，最终面临监管罚款2000万元，凸显了全流程防护的重要性。

数据合规与“最小必要”原则严格遵循国家数据隐私保护法规，如《数据安全法》《个人信息保护法》，在数据收集和使用中坚持“最小必要”原则。法再UWX核保引擎在数据收集端使用本地化去隐私工具对个人信息进行匿名化处理，在传输过程中实施加密保护，在存储端使用统一的云数据存储服务。

隐私计算技术的应用采用联邦学习、差分隐私等隐私计算技术，在不直接获取原始数据的情况下实现模型协同与数据分析。例如，保险机构之间可通过数据共享建立欺诈识别网络，利用联邦学习技术在保护数据隐私的前提下提升欺诈识别率。

数据安全管理制度与责任落实明确“谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全”的责任体系，设立数据安全责任人，定期开展数据安全审计与风险评估。国家金融监督管理总局颁布的《银行保险机构数据安全管理办法》要求保险机构将数据划分为核心、重要、一般三级，并实施差异化防护。算法偏见与公平性治理

算法偏见的成因与表现算法偏见主要源于训练数据偏差（如样本代表性不足、历史歧视数据）和算法设计缺陷。例如，某车险AI定价模型曾被曝存在性别歧视，女性客户保费平均高于男性12%；健康险模型可能因地区数据差异导致对特定人群风险评估不准确。

公平性评估与审计机制建立多元化数据集训练模型，引入偏见检测工具，对不同人群（如性别、年龄、地区）的风险评估结果进行对比分析。国际保险监督官协会（IAIS）建议设立算法公平性委员会，定期开展模型审计，确保核保结论的公平性。

透明化与可解释性提升采用可解释性AI技术（如LIME、SHAP值分析），使核保决策逻辑可追溯。例如，法再UWX引擎在提供核保建议时，会明确标示风险归因及条款依据，帮助核保员和客户理解决策过程，减少因“黑箱”问题引发的信任危机。

行业协同与标准建设行业协会可牵头制定AI公平性标准，推动保险公司共享反偏见最佳实践。例如，保险科技联盟已发布《AI风险评估框架》，从数据采集、模型训练到决策输出全流程规范公平性要求，促进技术应用与社会责任的平衡。监管合规与AI伦理框架

全球监管政策动态欧盟《人工智能法案》按风险等级对AI应用实施分类监管，高风险AI系统需建立全生命周期风控；我国《新一代人工智能伦理规范》强调以人为本、公平公正等准则，为保险AI应用提供方向。数据安全与隐私保护要求保险公司需遵循“最小必要”原则收集使用数据，采用加密、匿名化等技术保障数据安全。例如，法再UWX引擎在数据收集端使用本地化去隐私工具，传输过程实施加密保护。算法透明度与可解释性标准监管要求AI核保决策需具备可解释性。水滴“KEYI.AI”通过生成“风险归因报告”明确各因素对结论的贡献度；平安“团非数字核保人”实现核保策略可量化、可迭代，提升决策透明度。公平性与反歧视机制需防范算法偏见导致的不公平结果，如某车险AI定价模型曾因样本偏差导致性别歧视。建议采用多元化数据集训练模型，建立算法公平性委员会定期评估，确保核保结论公平公正。行业趋势与未来展望07人机协同核保新模式

01人机协同的核保分工AI负责标准化、重复性高的核保任务，如信息提取、规则匹配和初步风险评估；人工核保员聚焦复杂案件处理、例外情况判断及客户沟通，形成“AI高效处理+专家精准把关”的协作模式。

02平安产险“团非数字核保人”实践首创“人机协同”核保模式，实现简单业务AI自动核保、复杂业务AI辅助核保。系统上线后覆盖超六成团财大中客户业务量，单均首次核保时效压缩至约1.5小时，核保人员日均处理量提升至原来的两倍，高风险业务识别准确率显著提高。

03泰康在线智能核保系统应用通过整合OCR识别与AI风险评估模型，实现高达99.98%的承保与核保自动化率，大幅提升标准件处理效率，人工专注于非标体等复杂案件的评估与决策。

04水滴“KEYI.AI”的人机协同效应AI核保专家“KEYI.AI”实现复杂健康险核保平均处理时间缩短80%，响应速度提升260倍，准确率达99.8%，同时为人工核保员推送核保建议和完整的核保理由及推理过程，辅助人工决策。跨行业数据生态构建

数据共享联盟的价值与实践保险公司与汽车制造商、医疗机构、智能家居公司等建立数据共享联盟，打造全景式风险评估能力。例如，车险公司获取新能源汽车的电池健康数据，开发更精准的电池保险产品。

联邦学习在隐私保护中的应用采用联邦学习等隐私计算技术，在不直接获取原始数据的情况下训练AI模型，平衡数据共享与隐私保护需求，解决数据孤岛和合规难题。

行业平台与数据标准共建行业组织牵头搭建联合风控平台，如某地区保险行业协会平台使车险欺诈识别率提升至92%。同时推动数据标准统一，为跨行业数据整合奠定基础。

跨境数据流动与国际化布局上海国际再保险