保险业多年只谈论 AI。今年终于真正使用它

多年来，人工智能主导了保险行业的会议议程和董事会讨论。每家公司都声称拥有 AI 战略；每家初创企业都承诺重新定义核保；每家传统保险公司都在谈数字化转型。

但在这段时间里，行业更多是在试验而非真正转型。2026 年，这一局面已经改变。

今年，AI 已从创新项目转变为保险公司日常运营模式的核心组成部分。保险公司不再局限于孤立的试点，而是将 AI 融入核保、客户服务、欺诈检测、理赔处理和内部运营等环节。

因此，讨论的焦点已不再是技术是否适用于保险，而是组织如何在保持保险业一贯信任的前提下，快速且负责任地部署它。

理赔与核保的运营速度

也许最大的变化是速度。保险业历来以繁琐的文书工作、漫长的审批周期和人工审查而闻名:客户需要等待数天甚至数周才能获得报价、保单变更或理赔决定。如今，许多耗时的常规交互几乎可以瞬间完成。

AI 正在帮助保险公司在人工介入之前分析文档并识别缺失信息。更重要的是，它并未取代保险专业人士，而是通过消除重复的行政工作，使员工能够专注于需要判断和经验的高价值决策。

例如，Allstate 和 Progressive 等公司在 2026 年扩大了 AI 驱动的客户服务能力，使保单持有人能够全天候获取报价并得到常见问题的答案，在更复杂的情况出现时再无缝转接至持牌客服代表。整个行业中，此类常规查询自动化已覆盖高达 80% 的重复客户联系，释放持牌代理人去处理需要人工专业的对话。

理赔处理也变得显著更高效。计算机视觉模型可以通过上传的照片评估车辆损伤，而生成式 AI 帮助理赔员整理文档并撰写报告。通过这些强化的行政系统，客户能够更快收到进度更新，员工在手工文书上的时间也大幅减少。

但这种转变已不再局限于从一开始就围绕 AI 打造的 InsurTech 初创公司；传统保险公司也在追赶。行业中较为传统的 USAA 与 Google Cloud 合作，构建计算机视觉模型，将车辆损伤照片直接映射为各部件的修复或更换预测——这项工作曾需要受过训练的估价师的眼光。

这些系统并未完全将人从流程中剔除；它们只是缩小了需要审视的范围，让理赔员将时间投入到技术无法做出判断的决策上。

核保也经历了类似的演变。核保员不再手动审查数十份文档和分散的数据源，而是越来越依赖能够整合信息并推荐后续步骤的 AI 助手。

例如，Zurich Insurance Group 持续投资 AI 辅助的核保工具，帮助员工更高效地综合大量客户和风险信息，同时确保最终的核保决策仍由人工把握。

保险仍然是一项依赖判断的业务，AI 最佳的作用是增强这种判断，而非试图自动化每一个决策。

在 AI 对抗 AI 环境中打击欺诈

欺诈防范已成为 AI 产生可衡量影响的另一个领域。在这里，同样帮助保险公司提升效率的技术也被欺诈者用来制造日益复杂的伪造文件、篡改图像和合成身份。

因此，保险公司被迫采用同样先进的 AI 工具，以识别人类可能忽视的异常行为和不一致性。像 AXA 这样的全球保险公司正日益使用机器学习来识别可疑的理赔活动，检测数百万交易中的异常，并在欺诈付款发生前将案件标记为需人工调查。

我们看到的是一个 AI 对抗 AI 的环境，技术在双方都被使用。成功越来越取决于哪些组织能够构建最有效的检测能力，同时在复杂案件中保持人工监督。

向自主 AI 代理的转变

在此背景下，2026 年最有趣的趋势之一是成熟的 AI 代理的出现。与传统的生成式 AI（主要回答问题或生成内容）不同，AI 代理开始自主执行多步骤工作流:收集信息、完成行政任务、在内部系统之间协调并为员工准备建议。AI Jim 只是数千家保险公司已开发并推出的 AI 代理之一。

这些代理并非取代团队，而是成为可以监控合规要求、路由文档、跨多个系统验证信息，并在问题演变为业务难题之前主动识别运营瓶颈的数字同事。尽管完全自主的保险运营仍有一定距离，代理型 AI 已在组织内部降低摩擦——而且这种趋势将持续下去。

在自动化与治理及信任之间取得平衡

然而，在所有的热情之中，别忘了最重要的——保险本质上是一项信任业务:

客户购买保险并不是因为喜欢买保单，而是因为他们希望在生活最艰难的时刻有可靠的保障。AI 能提升效率，却无法取代同理心、问责制或伦理决策。

追求不透明自动化的组织可能会损害这种信任。消费者有权了解何时使用 AI、决策是如何做出的，以及何时有合格的人类能够——并且确实会——介入。

随着监管机构更加关注治理、公平性和可解释性——包括美国保险监管者协会在十余州开展的标准化 AI 检测工具试点——负责任的 AI 部署将与技术能力同等重要。

我们在 GetCovered 已亲眼目睹了这种转型。例如，我们最近收购 Revyse，体现了我们对保险 AI 未来的信念——它不是在自动化孤立任务，而是将智能贯通整个保险生命周期。通过整合 AI 驱动的供应商情报和保险自动化，组织能够降低运营复杂性，同时保持客户和监管机构已期望的治理与透明度。

在 GetCovered，我们亲身见证了这一演进。我们最近收购 Revyse 体现了我们对保险 AI 未来的信念——它不是在自动化孤立任务，而是将智能贯通整个保险生命周期。通过整合 AI 驱动的供应商情报和保险自动化，我们帮助组织降低运营复杂性，同时保持客户和监管机构日益期望的治理与透明度。

展望未来，保险业的赢家并非仅仅拥有最先进 AI 模型的公司，而是将技术与卓越客户体验相结合的组织。

AI 应该减少摩擦，而不是制造混乱。它应当简化保险，而非让其变得更冷漠。记住这一点的企业将建立更牢固的客户关系，同时提升运营效率。

我们花了多年时间讨论 AI 的潜力。到 2026 年，我们终于看到它的实际影响。保险的未来并不是让人类从流程中消失的情景——而是技术处理日常工作，人类利益相关者专注于有意义的决策，客户获得前所未有的更快、更透明、更个性化的服务。

这不仅仅是技术升级，而是更佳的保险体验。