AI赋能保险业：核保风控、理赔自动化与产品创新实践

20XX/XX/XXAI赋能保险业：核保风控、理赔自动化与产品创新实践汇报人:XXXCONTENTS目录01

保险科技发展背景与AI技术价值02

智能核保与风险控制体系03

理赔流程自动化与智能风控04

个性化保险产品设计与推荐CONTENTS目录05

客户服务与展业效率提升06

行业挑战与伦理治理07

未来展望与学习建议保险科技发展背景与AI技术价值01市场规模持续扩张据行业研究数据，全球保险科技市场规模近年来保持高速增长态势，预计到2025年，相关技术投入和市场规模将持续扩大，人工智能、大数据等核心技术成为主要投资方向。AI技术驱动核心业务变革AI技术正从客服、营销等辅助环节向核保、理赔等核心业务渗透，推动保险行业从数字化运营迈向以智能决策为核心的“智慧保险”新阶段，提升效率并优化客户体验。地域发展不均衡，中国市场表现突出全球保险科技发展呈现地域不均衡特点，中国市场在AI核保、智能理赔等领域创新活跃，涌现出水滴、平安、众安等一批代表性企业，其技术应用和商业模式为全球行业提供了实践参考。生态协同与国际化布局成为新方向保险科技企业逐渐从单一技术应用向构建生态系统发展，同时开启国际化进程，如水滴公司在香港成立持牌保险经纪公司，车车科技计划拓展亚太与欧洲市场，推动技术与服务的跨境输出。全球保险科技市场规模与趋势AI技术在保险价值链中的应用图谱核保风控：从人工审核到智能决策AI核保系统通过语义理解、知识图谱和推理能力，实现健康风险识别、条款匹配、承保建议生成的自动化。水滴KEYI.AI核保准确率达99.8%，响应速度提升260倍；平安产险“团非数字核保人”实现人机协同，单均核保时效压缩至约1.5小时，核保人员日均处理量提升至原来的两倍。理赔自动化：提升效率与frauddetectionAI在理赔环节应用图像识别、自然语言处理和机器学习技术，实现从材料审核到定损理算的自动化。元保2024年单张医疗单据信息采集时间低至0.2秒，线上一次性审核通过率97%，理赔最快实现秒级到账；慧择AI理赔首案23分钟结案，标志“AI+人工”协同服务新阶段。产品个性化：数据驱动的精准匹配AI通过分析用户多维度数据，构建精准客户画像，实现保险产品的个性化定制与推荐。元保构建超过4500个AI模型，累计定制开发超1000个产品方案；星火保利用AI分析客户年龄、健康状况、生活方式等，为客户量身定制保险方案，如为国际旅行客户定制个性化旅行保险。客户服务优化：智能交互与体验升级AI驱动的智能客服和虚拟助手7×24小时响应，提升服务效率与客户满意度。新华保险AI智能客服“智小新”累计服务1500多万客户，相当于近600名人工座席；元保智能客服意图识别准确率超过97%，用户满意度高达96%以上，尤其在方言及专业术语识别方面表现突出。传统保险模式痛点与AI解决方案单击此处添加正文

核保环节：人工审核效率低下与信息不对称传统核保依赖人工解读非结构化医疗数据，耗时且主观性强，导致用户体验差。调研显示近一半受访者认为保险产品“过于专业”，核保信息不对称是主要痛点。AI核保：从“流程辅助”到“智能决策”的跨越AI核保系统通过大模型语义理解与知识图谱，实现健康风险识别、条款匹配和承保建议自动化。例如，水滴KEYI.AI将健康险核保平均处理时间缩短80%，准确率达99.8%，响应速度提升260倍。理赔流程：材料繁琐与fraud识别滞后传统理赔需人工审核大量纸质单据，存在流程冗长、效率低、欺诈风险高等问题。全球每年保险欺诈损失超4000亿美元，人工筛查难以应对。AI理赔：自动化处理与实时风控闭环AI技术如OCR识别、NLP分析和机器学习模型，实现理赔材料自动解析、理算和欺诈检测。慧择AI理赔首案23分钟结案；水滴AI理赔系统实现秒级响应，线上一次性审核通过率达97%。智能核保与风险控制体系02AI核保技术架构：从规则引擎到动态决策

传统规则引擎的局限性传统核保主要依赖人工审核健康信息与医疗记录，面对大量非结构化数据，人工解读不仅耗时长、主观性强，也容易产生误判。规则引擎多为静态匹配，难以应对复杂健康告知和多样化产品条款。

AI核保的技术核心：大模型与知识图谱AI核保系统基于大模型的语义理解、知识图谱和推理能力，能够理解和分析医疗文本、健康问卷及保险条款，实现从“流程辅助”向“智能决策”的跨越。例如水滴“KEYI.AI”覆盖上千款产品条款，融合千万级核保知识与医疗数据。

动态决策能力：从数据到策略的生成AI核保通过算法替代人工判断的“非结构化环节”，自动化完成健康风险识别、条款匹配、承保建议生成等任务。平安产险“团非数字核保人”基于DeepSeek强化学习与自适应微调技术，将百万级历史询价单数据转化为动态策略模型。

人机协同的核保新模式AI核保采用“人机协同”模式，实现简单业务自动核保、复杂业务辅助核保。平安寿险通过大数据、OCR、知识图谱等技术，实现非标准体核保结论的机器替代人工决策，同时严格执行“三不原则”，每一份保单均需经过合规性检验。水滴KEYI.AI核保系统：效率与准确率突破

核心技术架构：大模型与知识库双驱动KEYI.AI基于水滴自研大模型和保险知识库，覆盖上千款当期及历史保险产品条款，融合千万级核保知识与医疗数据，实现从健康告知到承保建议的全流程智能处理。

效率跃升：从人工慢审到秒级响应该系统将健康险核保平均处理时间缩短80%，核保响应速度提升260倍，支持7×24小时“秒级响应”，大幅优化用户等待体验与保险公司运营效率。

精准核保：99.8%准确率的智能决策依托深度语义理解与推理能力，KEYI.AI核保准确率达99.8%，在甲状腺结节等常见健康异常场景中可自动匹配产品并给出核保结论，接近人工专家水平。

拒保客户的智能产品推荐系统创新性实现核保与推荐无缝衔接，当核保结果为拒保时，自动触发产品匹配机制，使拒保客户找到其他适合产品的比例提升6倍，提升客户转化率与满意度。

行业赋能：SaaS服务开放与生态协同KEYI.AI以SaaS服务模式开放给行业合作伙伴，最快3天完成系统对接。某大型经纪机构接入后，新人上手速度提升300%，客户咨询平均响应时间降至50秒以内。平安产险"团非数字核保人"人机协同模式人机协同双轨并行机制

平安产险"团非数字核保人"首创"人机协同"模式，实现简单业务AI自动核保、复杂业务AI辅助核保。通过AI技术与人工核保双轨并行，构建覆盖全流程的智能化核保体系，提升效率与风控水平。五大核心核保能力

该模式具备风险识别、规则引擎、数据建模、智能决策、动态学习五大核心能力。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，推动核保决策从"经验驱动"向"数据-知识双轮驱动"升级。显著的业务成效

系统上线以来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，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，业务咨询响应时效突破秒级。复杂场景应用案例

在某大型跨海桥梁工程项目承保中，系统仅用约1小时完成数亿元级别保额的承保流程，较传统操作模式效率提升超60%，预计赔付率降低约30%，节约人工投入近40个工时。在汽车零部件企业雇主责任险项目中，核保周期缩短至传统方式的三分之一。健康险核保中的医疗数据处理与隐私保护

医疗数据的多源整合与处理健康险核保需整合医疗记录、体检报告、健康问卷等多源数据。AI系统通过OCR技术提取证件关键字段（如水滴KEYI.AI融合千万级核保知识与医疗数据），并对非结构化文本进行语义理解，转化为结构化风险评估信息。

数据隐私保护的技术措施针对健康数据敏感性，行业采用加密传输、脱敏处理及隐私计算技术。例如财信人寿通过隐私计算引擎实现跨机构数据画像比对，在保障数据安全的前提下完成风险识别，符合《个人信息保护法》对敏感数据的合规要求。

行业实践与合规平衡手回集团“啄木鸟风控系统”在投保前完成风险筛查，同时通过“创信闪录”系统加密存储销售过程数据。平安寿险则严格执行“三不原则”，确保数据使用符合风险评级标准，在提升核保效率（如甲状腺结节等异常体自动核保）的同时，保障客户隐私与数据安全。理赔流程自动化与智能风控03AI理赔全流程：从报案到支付的技术实现智能报案与信息采集AI驱动的智能报案系统支持多模态交互，如语音、图像上传。例如，阳光保险“AI理赔助理”7秒内建立专属服务群，通过OCR技术自动识别身份证、行驶证、医疗单据等关键信息，实现信息快速采集与初步分类。自动化审核与风险评估AI系统对采集的文本、图像数据进行深度分析。自然语言处理技术解析理赔描述，图像识别评估车辆损坏或医疗状况，结合知识图谱和历史数据进行风险评估与欺诈检测。慧择AI理赔智能体可自动完成材料解析、责任匹配、单证审核及赔款理算。人机协同决策与快速支付对于简单案件，AI系统自动生成理赔结论并触发支付，如慧择首笔AI理赔案件23分钟结案。复杂案件则流转至人工复核，确保准确性。元保通过AI技术实现单张医疗单据信息采集0.2秒，线上一次性审核通过率97%，最快秒级到账。财信人寿反欺诈系统：事前预防与事中控制

行业痛点：逆选择与跨机构欺诈寿险行业面临增量乏力、存量博弈加剧的挑战，长期受高获客成本、逆选择与跨机构欺诈困扰，传统风控存在数据割裂、风控后置、流程冗长等问题，导致客户体验不佳与经营成本高企。系统核心：行业大数据与隐私计算双重加持财信人寿“基于行业大数据的反欺诈与降损决策系统”入选《2025保险业数字化转型案例精编》，通过合规接入行业级数据平台与隐私计算技术，在核保、理赔全流程构建实时智能风控体系，将规则、模型与流程整合为可运营的“算法产品”。事前预防：投保前风险筛查与等级评估系统整合客户健康、行为、历史投保等多维度数据，通过AI算法构建精准风险模型，在投保前完成风险筛查与等级评估，辅助保险公司精准定价，同时对高风险客户自动触发人工核保，平衡风险与效率。事中控制：毫秒级异常识别与静默拦截后台隐私计算引擎在毫秒级完成跨机构数据画像比对，识别异常轨迹并触发“事中控制”。例如，凌晨两点的普通理赔申请可被系统静默拦截潜在欺诈链条，确保合规理赔顺利到账。实施成效：效率提升与降损显著系统上线三个月，低风险案件核保时效提升超30%，高风险理赔调查反馈周期缩短超25%，累计识别阳性保单与理赔高风险案件240余件，件均减损1.45万元，形成“事前预防—事中控制—事后复盘”的风控闭环。慧择AI理赔：23分钟结案的协同服务模式01行业首创：保险中介AI理赔实践慧择作为国内知名互联网保险平台，正式发布上线AI理赔服务，其AI理赔智能体已与核心理赔系统完成全面对接，成为保险中介行业内首例全程由AI智能体完成的理赔实践。02效率突破：首案23分钟极速结案小马理赔开展实操验证，首笔经AI审核的理赔案件仅用23分钟便顺利结案，相较于传统理赔模式，大幅缩短了理赔周期，标志着慧择小马理赔正式迈入“AI+人工”协同服务新阶段。03核心优势：全流程智能化赋能与协同AI智能体聚焦材料解析、理算核算等人工高频耗时环节，可自动识别提取理赔材料关键信息，生成结构化数据反馈至核心理赔系统，并自动完成理算结果回填；理赔人员仅需进行复核确认，极大提升结案效率。04风控保障：人工决策坚守严谨底线AI审核结果仅作为辅助参考，最终理赔决策仍由人工确认，确保理赔精准性与公正性，切实保障消费者合法权益，实现了理赔效率与服务质量的双重提升。05应用场景：率先落地小蜜蜂意外险AI理赔率先在小蜜蜂意外险案件中落地。当相关案件进入“待审核”环节时，AI理赔智能体将自动启动，全程完成材料自动解析、责任精准匹配、单证智能审核、责任合理判定及赔款自动理算。图像识别与OCR技术在定损中的应用案例

01车险定损：智能识别提升效率与准确性多家保险公司应用图像识别技术自动分析事故照片，评估车辆损坏程度并估算维修成本。例如，众安保险的车险一体化风控体系利用计算机视觉技术，实现了定损流程的自动化，提升了效率。

02OCR技术在证件与医疗单据处理中的应用OCR技术被广泛用于识别行驶证、身份证等证件的关键字段，以及医疗单据中的信息。如中国大地保险的“AI小行”平台，其OCR模型在证件关键字段的识别准确率达到93%，辅助报价流程；元保2024年单张医疗单据信息采集时间低至0.2秒。

03“AI+人工”协同模式保障定损质量在复杂定损场景中，AI技术先进行初步识别和理算，再由人工进行复核确认，确保定损精准性与公正性。慧择推出的AI理赔服务，首笔案件23分钟结案，AI完成材料解析和理算，人工负责最终决策。个性化保险产品设计与推荐04用户画像的核心维度构建用户画像构建通常包含基本信息（如年龄、性别、职业）、健康数据（如体检报告、生活习惯）、行为数据（如浏览、点击、购买记录）及风险偏好等核心维度，为精准需求预测奠定基础。需求预测模型的数据驱动逻辑通过机器学习算法（如协同过滤、深度学习）对用户多维度数据进行分析，识别潜在规律与需求关联，例如从客户的家庭结构、消费习惯预测其对家庭保险或教育金保险的需求。行业实践：个性化推荐的应用成效元保利用超过4500个AI模型分析用户数据，5年间累计定制开发超1000个产品方案；星火保通过AI客户画像为频繁国际旅行者推荐定制化旅行保险，提升产品匹配精准度。模型优化与动态需求捕捉模型需持续迭代以适应用户需求变化，例如结合实时行为数据（如购房、生育等生活事件）动态调整推荐策略，中国人寿等企业通过循环神经网络模型实现用户潜在需求的实时预测。基于用户画像的保险需求预测模型元保4500+AI模型：非标体人群产品定制实践

多维度数据驱动精准用户画像元保利用超过4500个AI模型，深入分析用户年龄、职业、健康状况、消费习惯等多维度数据，构建精准用户画像，为个性化产品定制奠定基础。

超千款定制产品方案与高频迭代5年间，元保累计定制和开发超过1000多个产品方案，主流产品平均每款迭代20多次，构建了以普惠保险为主的多元化产品矩阵，满足不同群体需求。

聚焦“非标体”等特定人群专属保障针对传统保险服务难以全面覆盖的老年人群、“非标体”人群、新市民及灵活就业者等，元保量身打造专属保险产品，持续拓展保障的广度和深度。

降低门槛与优化服务提升普惠性元保在保障范围、付费方式等方面进行全面的产品定制化创新，大幅降低了用户获取保障的门槛，让更多人群能够享受到合适的保险服务。星火保智能推荐系统：家庭保障方案生成案例

客户画像构建：多维度数据驱动星火保AI系统通过收集客户基本信息（年龄、健康状况、职业）、历史交易记录、行为习惯及偏好设置，创建高度个性化的客户档案。例如，针对频繁国际旅行的客户，系统能识别其旅行保险需求并结合目的地等细节定制方案。

智能化风险评估：科学量化个体风险AI模型深度分析海量历史数据及实时案例，不仅评估健康、财务等显性风险，还通过深度学习捕捉生活方式、消费习惯等潜在风险点。如分析客户健康记录、体检报告及生活习惯，精准预测健康保险需求并制定个性化保费方案。

个性化产品推荐：精准匹配家庭需求基于机器学习算法，AI系统识别客户独特需求和偏好，实时更新优化推荐。以四口之家为例，系统综合分析家庭成员年龄、健康状况、生活方式及经济能力，推荐包含全家医疗保险、意外伤害保险及儿童教育基金保障的综合方案。

方案优化与呈现：平衡保障与成本AI技术在方案生成过程中，通过优化保费结构，使方案更符合家庭经济承受能力。同时，清晰呈现保障范围、赔付条件等关键信息，让客户全面了解方案内容，节省时间和精力，提升购买体验的透明度和便捷性。UBI车险与可穿戴设备数据的动态定价机制

UBI车险：基于驾驶行为的个性化定价UBI（Usage-BasedInsurance）车险通过车载设备或智能手机APP收集车主的驾驶行为数据，如行驶里程、急加速、急刹车、转弯速度、夜间行驶比例等，利用AI算法对数据进行分析，评估个体风险，实现保费与实际驾驶风险的精准匹配，鼓励安全驾驶。

可穿戴设备在健康险中的动态定价应用健康险领域，保险公司可通过用户授权获取其可穿戴设备（如智能手表、健康手环）的运动步数、心率、睡眠质量、卡路里消耗等健康数据。AI模型分析这些数据，识别用户健康风险趋势，为健康行为良好的用户提供保费折扣或额外保障，实现从“事后理赔”向“主动健康管理”的转变。

动态定价的核心价值与行业案例动态定价机制的核心价值在于提升保险定价的公平性和精准性，优化用户体验，并激励用户改善风险行为。例如，车险领域通过UBI模式，安全驾驶者可获得显著保费优惠；健康险中，持续保持健康生活方式的用户能享受更低费率或更高保额，推动保险服务从标准化向个性化、智能化升级。客户服务与展业效率提升05自然语言处理：理解与交互的核心自然语言处理技术使智能客服能够理解用户的文本与语音咨询，准确识别用户意图。例如，新华保险的AI智能客服“智小新”通过自然语言交互解决高频问题，累计服务1500多万客户，相当于近600名人工座席的服务能力。情绪识别：提升服务温度的关键情绪识别技术帮助客服系统感知用户情绪状态，提供更具同理心的回应。水滴的AI客户“保小慧”能精准识别用户情绪，全年预计可降低50%问题流转率，显著提升服务效率与用户满意度。多模态交互与专业化支持智能客服系统支持文本、语音和图像等多种信息输入形式，并能处理专业术语。元保智能客服在方言及医疗、保险专业术语识别方面准确率达业内领先水平，意图识别准确率超过97%，用户满意度高达96%以上。7×24小时服务与高效响应AI驱动的智能客服打破时间限制，实现7×24小时不间断服务。水滴“保小慧”和元保智能客服均能提供快速响应，优化用户咨询体验，大幅提升保险服务的可及性与便捷性。智能客服系统：自然语言处理与情绪识别技术中国大地保险"AI小行"展业平台：移动场景适配

多模态交互设计：语音、图片、文字融合平台突破性采用"语音+图片+文字"多交互模式，尤其适配户外移动展业场景。销售人员能够通过语音指令快速完成业务操作，例如语音报价，极大提升了服务效率。

微服务架构与跨系统集成基于微服务架构进行系统设计，确保各功能模块既能独立运行又能协同工作。建立了统一的数据接口标准，使其能够与保单、客户、产品等多个业务系统进行无缝对接，实现了数据的实时同步与共享。

多操作系统兼容与轻量化集成支持iOS、Android、鸿蒙等多种操作系统，确保所有移动设备都能顺畅使用，保障不同设备上一致的使用体验。采用插件式集成方案，最大限度保留用户原有操作习惯，降低学习成本。

户外环境适应性技术语音识别模型采用轻量级中文ASR模型，支持普通话语音转文字，适配户外展业常见噪声环境。图文OCR模型针对行驶证、身份证等常用证件进行微调，支持关键字段提取，辅助报价流程。阳光保险AI员工：五大分身的岗位赋能效果

AI客户经营助手：分钟级生成个性化方案基于全景客户视图与阳光独有的“三五七”家庭保障理念，为代理人提供“智能顾问”支持，实现分钟级生成个性化方案，已完成近11万次精准需求匹配。

费差机器人：财务管理的“导航官”通过自然对话解码复杂专业规则，依托近2000个指标字段的数据体系，成为管理者不可或缺的决策帮手，核心用户月活跃率已超90％。

寿险职团智能助手：核保内勤的“永不离线专家团”将专业分析时长从小时级压缩至分钟级，在保证近90％判断一致率的同时，大幅释放人力，提升核保内勤工作效率。

阳掌柜：营业区经理的“管理军师”能够一键智能生成目标规划面谈大纲、个性化辅导建议、客群经营策略，大幅提高工作效率，让管理者聚焦于人的赋能与成长。

投诉工单智能助手：消保服务的“策略参谋”通过秒级信息整合与解决路径规划，高效解决客户诉求，更好地安抚客户情绪，提升消保服务质量。代理人助手：从产品知识到客户经营的全流程支持智能产品知识问答与条款解读AI助手内置产品知识图谱，可实时解答保险条款疑问，如水滴KEYI.AI能覆盖上千款产品条款，支持7×24小时秒级响应，帮助代理人快速掌握产品细节。个性化客户需求分析与方案生成基于客户多维度数据（年龄、职业、健康状况等），AI助手可生成定制化保障方案。例如阳光保险的AI客户经营助手，能基于“三五七”家庭保障理念分钟级生成个性化方案。销售流程自动化与效率提升AI工具辅助完成报价、出单、续保等流程，如中国大地保险“AI小行”平台将单均报价时间从3-5分钟缩短至1分钟内，批量续保报价仅需1分钟，大幅提升展业效率。客户经营与关系维护智能化AI助手支持客户画像分析、营销文案生成、客户咨询快速响应等，如水滴“保小慧”智能客服覆盖投保咨询等高频场景，全年预计降低50%问题流转率，提升客户沟通质量。新人培训与能力快速提升通过AI互动学习，新人可快速掌握产品知识与销售技巧。如水滴KEYI.AI开放SaaS服务后，合作机构新人上手速度提升300%，缩短培训周期，加速新人独立展业进程。行业挑战与伦理治理06数据安全与隐私保护：合规框架与技术措施

保险行业数据合规核心框架保险行业数据安全需遵循《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，尤其关注健康数据、财产信息等敏感数据的收集、存储与使用规范，确保数据处理活动合法合规。

隐私计算技术的应用实践采用联邦学习、多方安全计算、差分隐私等技术，在不直接共享原始数据的前提下实现跨机构数据协同分析。例如财信人寿通过隐私计算引擎在毫秒级完成跨机构数据画像，保障数据安全的同时提升风控效率。

数据全生命周期安全管理建立从数据采集、传输、存储到销毁的全流程安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。手回集团在处理医疗记录等敏感数据时，通过加密文件云端存档及访问权限管理，确保数据使用可追溯、可审计。

行业自律与标准建设参与行业数据安全标准制定，如中国保险行业协会发布的相关数据安全指引，推动建立行业统一的数据安全规范。同时，通过内部合规培训与第三方安全评估，持续强化数据安全意识与管理能力。算法可解释性与核保决策透明度建设

算法可解释性的行业必要性AI核保系统的“黑箱”特性可能导致核保拒赔难以解释，引发客户纠纷，同时也给监管机构的审查带来挑战，因此算法可解释性是建立信任、保障公平性的关键。

提升核保决策透明度的实践路径通过采用“提示词+知识库”双驱动架构、建立统一的数据接口标准、引入人工复核机制（如平安产险“人机协同”模式中复杂业务AI辅助核保）等方式，增强核保决策的透明度和可理解性。

行业案例：规则引擎与动态策略的透明化探索平安产险“团非数字核保人”项目基于DeepSeek强化学习与自适应微调技术，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的范式转变，其决策逻辑更易于追溯和解释。AI公平性：避免风险筛选中的歧视性问题

风险筛选歧视的表现形式AI在保险风险评估中可能因训练数据中隐含的历史偏见，导致对特定人群（如特定地区、年龄、职业）产生不公平的风险评级或拒保结果，例如可能加剧对健康异常人群的保障排斥。

公平性与普惠性的平衡挑战如何在利用AI提升核保效率和风控能力的同时，确保算法不对特定群体造成歧视，保障保险服务的普惠性，是行业面临的重要课题。需警惕AI可能加剧风险筛选的不平等，使部分人群更难获得合理保障。

推动AI公平性的治理方向行业需要建立算法公平性评估标准与审查机制，确保AI核保模型的决策逻辑可解释、数据使用合规，并通过持续监测与优化，减少偏见影响，促进保险服务的公平与包容。国家层面政策支持与规范引导2025年3月，金融监管总局、科技部、国家发展改革委联合发布《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》，鼓励运用人工智能、机器学习、隐私计算等技术研发数字化经营工具，为保险业智能化探索提供制度依据。行业自律与标准建设积极推进中国人工智能产业发展联盟（AIIA）等组织积极开展AI保险应用案例评选，如平安产险“团非数字核保人”项目入选2025年度人工智能先锋案例，推动行业最佳实践的形成与推广。核心治理议题与平衡挑战行业需在算法可解释性与透明度、数据安全与隐私