Versicherungs-KI tritt in die „Gewinn- und Verlustrechnung“ ein: von der technischen Validierung zur operativen Realisierung

Die Versicherungsbranche ist eine der Branchen, die am besten geeignet sind, um den kommerziellen Wert von Künstlicher Intelligenz (KI) zu testen.

Der Grund ist nicht kompliziert. Das Geschäftsresultat von Versicherungsunternehmen hängt im Wesentlichen von der Fähigkeit zur Risikoeinschätzung, Risikoprämierung und Risikomanagement ab. Und von der Vermarktung über die Prüfung der Anträge bis hin zur Schadensregulierung und Betrugsbekämpfung ist der Versicherungsgeschäftsablauf von Natur aus von einer großen Menge an komplexen unstrukturierten Informationen und häufigen Entscheidungssituationen geprägt. Dies ist genau der Bereich, in dem große Modelle am ehesten Wert schaffen können.

Im Vergleich zu vielen Branchen, die sich noch im Stadium der Konzeptprüfung befinden, hat die Versicherungsbranche daher bessere Chancen, als erste eine Schlüsselfrage zu beantworten: Kann die KI tatsächlich in das Betriebssystem integriert werden und messbaren Betriebswert schaffen?

Auf der Grundlage der bisher veröffentlichten Branchenpraktiken und offengelegten Daten ist die Anwendung von großen Modellen in der Versicherungsbranche von der Phase der Szenarioerforschung allmählich in die Phase der Wertverifizierung übergegangen. In einigen Kerngeschäftsszenarien beginnen bereits deutliche Renditeeffekte (ROI) sichtbar zu werden.

Die KI in der Versicherungsbranche tritt in die Phase der "Betriebswertumsetzung" ein

Nach den bisher veröffentlichten Branchenpraktiken erkunden verschiedene Typen von Versicherungsinstituten und Versicherungstechnologieunternehmen die KI -Anwendung in Bezug auf ihre jeweiligen Geschäftscharakteristika und beginnen in einigen Kernbereichen, deutliche Wertrückmeldungen zu generieren.

Beispielsweise hat Ping An Property Insurance bekannt gegeben, dass das Volumen der Einsparungen durch die intelligente Betrugsbekämpfung im Jahr 2025 über 10,5 Milliarden Yuan betragen wird. China Continent Property & Casualty Insurance hat die intelligente Vertriebsplattform "AI Xiaohang" eingeführt, die Bereiche wie Angebotserstellung, Verlängerung, Marketing und Kundenbetreuung abdeckt. Nach der Einführung der Plattform hat sich die Effizienz der Angebotserstellung um 50 %, die Effizienz der Datenabfrage um 90 % und die Effizienz der Erstellung von Marketingtexten um das Dreifache verbessert. Yuanbao hat auf der Grundlage eines großen Modells ein intelligentes Kundenservice -System aufgebaut, das eine 7×24 -Stunden -Abdeckung bietet. Dadurch werden die Arbeitsstunden der menschlichen Kundendienstmitarbeiter um 25 % bis 30 % eingespart, und die Qualitätskontrolle des Kundendienstes deckt alle Gespräche ab, wobei die Erkennungsrate von Problemgesprächen 95 % erreicht.

Diese Beispiele betreffen verschiedene Bereiche wie Risikomanagement, Vertriebsbetrieb und Kundenservice, aber sie spiegeln gemeinsam einen Trend wider: Die KI tritt allmählich aus der Rolle eines Hilfsmittels in den Kernbetriebsprozess von Versicherungsunternehmen ein und beginnt, Schlüsselindikatoren wie Kostenkontrolle, Risikomanagement und Betriebseffizienz zu beeinflussen.

Dieses Merkmal bestimmt auch den Unterschied zwischen der Versicherungsbranche und vielen anderen Branchen bei der KI -Anwendung.

Die Versicherungsbranche ist von Natur aus eine Branche, die stark auf Risikoeinschätzung, Prozessbetrieb und komplexe Informationsverarbeitung angewiesen ist. Von der Vermarktung, Prüfung der Anträge, Schadensregulierung bis hin zum Kundendienst, Risikomanagement und Betrugsbekämpfung zeichnen sich viele Geschäftsszenarien durch häufige, komplexe und regelintensive Vorgänge aus.

Insbesondere im Bereich der Krankenversicherung und Lebensversicherung hängt die Bearbeitung vieler Geschäfte seit langem von der manuellen Verarbeitung unstrukturierter Informationen wie Krankenakten, Untersuchungsberichten, Versicherungsbedingungen, Kundendienstaufnahmen und Schadensunterlagen ab.

Das Verstehen, Zusammenfassen und Schließen von komplexen unstrukturierten Informationen ist gerade eine der Stärken der aktuellen großen Modelle.

Von dieser Perspektive aus hat die Versicherungsbranche ein hohes Potenzial zur Umsetzung von KI -Wert und ist eine der Branchen, die frühzeitig die Bedingungen für einen geschlossenen Geschäftszyklus erfüllt haben.

Tatsächlich stand der Versicherungstechnologiebranche in den letzten Jahren ein gemeinsames Problem gegenüber: Viele KI -Projekte konnten zwar technische Fähigkeiten demonstrieren, aber es war schwierig, stabil in den Hauptgeschäftsprozess einzudringen und die Betriebsindikatoren nachhaltig zu beeinflussen. Einige sogenannte intelligente Anwendungen bleiben im Wesentlichen auf der Ebene der Automatisierung des Kundendienstes, der Prozessautomatisierung oder der Optimierung von Regelwerken. Es besteht immer noch eine große Distanz zum Kernbetriebssystem.

Der neue Wandel in der gegenwärtigen Phase besteht darin, dass mit der zunehmenden Reife von großen Modellen, der Koordination von Multi -Agenten, Wissensbanksystemen und der Fähigkeit zur lokalen Implementierung die KI die Fähigkeit zur systemübergreifenden Datenabfrage, zur Zerlegung komplexer Aufgaben und zur Prozesskoordination erlangt. Immer mehr Versicherungsinstitute versuchen, die KI in Kerngeschäftsprozesse wie Prüfung der Anträge, Schadensregulierung, Vermarktung, Compliance und Risikomanagement zu integrieren.

Im Hinblick auf die Branchenentwicklung ändert sich auch der Schwerpunkt des Wettbewerbs in der Versicherungs -KI: Von der Fokussierung auf die Demonstration technischer Fähigkeiten hin zur Fokussierung auf die Umsetzung von Betriebswert.

Die Intelligenz der beiden Kernprozesse: Der KI -Szenario, der am nächsten an der Gewinn -und Verlustrechnung liegt

Nach den gegenwärtigen Branchenpraktiken ist das Szenario, in dem die KI zuerst einen geschlossenen Wertzyklus bildet, nicht die Vermarktung und Kundengewinnung, sondern die beiden Kernprozesse der Versicherungsbranche -die Prüfung der Anträge und die Schadensregulierung.

Dieses Phänomen ist kein Zufall.

Die Prüfung der Anträge und die Schadensregulierung sind im Wesentlichen die Kernbereiche des Risikomanagements von Versicherungsunternehmen. Sie sind auch die am stärksten komplexen, am höchsten spezialisierten und am dichtesten mit unstrukturierten Informationen belegten Szenarien in der Versicherungsgeschäftskette.

Hinter einer Versicherungsvertrag liegt oft eine große Menge an komplexen Informationen wie Krankenakten, Untersuchungsdaten, Krankengeschichte, medizinische Fachausdrücke, Bildberichte, Unfallbeschreibungen und Haftungsbedingungen. Seit langem hängen diese Prozesse stark von der Erfahrung und Urteilsfähigkeit von Fachkräften ab. Nicht nur die Bearbeitungseffizienz wird durch die Personalkapazität eingeschränkt, sondern es besteht auch das Problem, dass die Erfahrung schwerlich standardisiert und repliziert werden kann.

Nach der Branchenentwicklung erfordert die Ausbildung von Antragsprüfern und Schadensregulierern im Allgemeinen einen langen Zeitraum. Ihre Kernfähigkeiten stammen oft aus langjähriger Geschäftserfahrung. Die Umwandlung individueller Erfahrung in replizierbare und skalierbare Organisationsfähigkeiten ist seit langem ein wichtiges Thema für die Versicherungsbranche.

Die Entstehung von großen Modellen bietet einen neuen technischen Ansatz für dieses Problem.

Ihr Kernwert liegt nicht nur in der automatisierten Prozessbearbeitung, sondern auch darin, dass sie komplexe unstrukturierte Informationen verstehen, zusammenfassen und schließen können und einen Teil der Fachkenntnisse als wiederverwendbare digitale Fähigkeiten festlegen können.

Derzeit beginnt diese Fähigkeit bereits in den Bereichen der Prüfung der Anträge und der Schadensregulierung angewendet zu werden.

Beispielsweise hat Waterdrop im Bereich der intelligenten Antragsprüfung das intelligente Antragsprüf -Expertensystem KEYI.AI entwickelt, das auf dem Versicherungs -Wissensgraphen und der RAG -Fähigkeit basiert und die automatische Risikoeinschätzung und Antragsprüfentscheidung für komplexe Krankenversicherungen ermöglicht. Die Projekt -Daten zeigen, dass die Genauigkeit der Antragsprüfberatung über 99 % beträgt, die Reaktionsgeschwindigkeit um das 260 -fache verbessert wird und das Verhältnis der abgelehnten Kunden, die auf geeignete Produkte zugeschnitten werden, um das Sechsfache steigt.

Im Bereich der Schadensregulierung erstreckt sich die Anwendung der KI weiter auf den gesamten Geschäftsprozess. China Pacific Insurance hat den KI -Mitarbeiter "Lingxi" in mehrere Prozesse wie die Prüfung der Schadensanträge, die Risikowarnung und die Qualitätskontrolle integriert. Nach der Anwendung beträgt der Anteil der manuell eingegebenen Felder weniger als 10 %, die Effizienz des Teams steigt um über 30 % und die Qualitätsbewertung der Fälle verbessert sich um 25 %.

Scheinbar manifestieren sich diese Ergebnisse in einer verbesserten Bearbeitungseffizienz und einer verringerten Betriebskosten. Aber aus betrieblicher Perspektive liegt die tiefere Bedeutung darin, dass die KI beginnt, die Kernbetriebsindikatoren von Versicherungsunternehmen zu beeinflussen.

Die Rentabilität von Versicherungsunternehmen hängt im Wesentlichen von der Fähigkeit zur Risikoprämierung und Risikomanagement ab.

Die Prüfung der Anträge bestimmt die Qualität des übernommenen Risikos, und die Schadensregulierung bestimmt das Niveau der Schadenskostenkontrolle. Beide beeinflussen gemeinsam Schlüsselbetriebsindikatoren wie die Auszahlungsquote, die Kostenquote und die Gesamtkostenquote.

Seit langem konzentrierte sich die digitale Transformation in der Versicherungsbranche hauptsächlich auf die Online -Verschiebung von Prozessen und die Elektronisierung von Systemen. Im Wesentlichen handelt es sich um eine Informations -Upgrade. Ihre Hauptfunktion besteht darin, die Prozess -Effizienz zu verbessern, nicht aber das Risiko -Entscheidungs -Mechanismus zu verändern.

Der wichtige Unterschied zwischen der gegenwärtigen KI -Anwendung und der früheren digitalen Transformation besteht darin, dass die KI beginnt, an der Risikoeinschätzung, Risikobeurteilung und Risikomanagement teilzunehmen.

Mit anderen Worten, die KI wandelt sich von einem Prozesswerkzeug in ein Risikomanagement -Werkzeug.

Dies ist auch der wichtige Grund, warum die Prüfung der Anträge und die Schadensregulierung die ersten Szenarien in der Versicherungsbranche sind, in denen der Wert verifiziert wird. Im Vergleich zu Vordergrundprozessen wie Vermarktung und Kundengewinnung sind die beiden Kernprozesse näher an den Schadenskosten, Betriebskosten und Betriebsgewinnen. Ihr Anwendungs -Wert kann leichter anhand von Betriebsindikatoren gemessen und verifiziert werden.

Nach den bisher veröffentlichten Praktiken ist der Bereich, in dem die Versicherungs -KI zuerst Betriebswert schafft, nicht die Kundengewinnung, sondern das Risikomanagement. Dies ist vielleicht auch eines der wichtigen Merkmale, die die Versicherungsbranche von den meisten Verbraucher -Internet -Branchen unterscheidet.

Die "neue Infrastruktur" von Agent -Intelligenz: Die Akkumulation von "digitaler Arbeitskraft"

Wenn die großen Modelle die Fähigkeit zur Informationsverstehen und Wissensverarbeitung verbessern, dann ist die Veränderung, die die Agent -Intelligenz bringt, eher eine Umstrukturierung auf der Ebene der Organisationsfähigkeit.

Nach dem gegenwärtigen Branchenentwicklungstrend treibt die Agent -Technologie die KI in der Versicherungsbranche von der Anwendung als Einzelwerkzeug zur Anwendung in der Prozesskoordination. Dies ist vielleicht eine der bemerkenswertesten Veränderungen in der Versicherungsbranche seit 2025.

In den letzten Jahren war die Mehrheit der KI -Anwendungen in der Versicherungsbranche hauptsächlich auf die Entscheidungsunterstützung ausgerichtet. Ob intelligenter Kundendienst, Wissensfragen oder Büroassistent, im Wesentlichen handelt es sich um das "Copilot" -Modell, d. h. die KI gibt Vorschläge, und die Aufgabe und der Prozess werden schließlich von Menschen durchgeführt.

In diesem Modell übernimmt die KI eher die Rolle eines Effizienzwerkzeugs. Die Entwicklung von Agenten beginnt jedoch, diese Grenze zu überschreiten.

Im Vergleich zu herkömmlichen KI -Anwendungen kann ein Agent nicht nur Informationen verstehen, sondern auch Aufgaben zerlegen, Prozesse planen, Systeme aufrufen und Ergebnisse zurückmelden und mit anderen Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.

Für die Versicherungsbranche hat diese Fähigkeit eine besondere Bedeutung.

Versicherungsunternehmen sind im Wesentlichen typische prozessgetriebene Organisationen. Zwischen Bereichen wie Vermarktung, Prüfung der Anträge, Schadensregulierung, Kundendienst, Risikomanagement und Compliance besteht eine große Menge an interabteillicher Koordination. Viele Geschäftsprozesse erfordern mehrfache Genehmigungen, Prüfungen und Systeminteraktionen.

In der Vergangenheit war es selbst dann, wenn die KI eine gewisse Analysefähigkeit hatte, schwierig, in den vollständigen Geschäftsprozess einzudringen. Mit der Entstehung von Agenten erlangt die KI die Fähigkeit, am Betriebsprozess teilzunehmen.

Derzeit beginnen einige Versicherungsinstitute, relevante Praktiken zu erkunden. Beispielsweise hat Ping An ein großes Ökosystem für die Anwendung von intelligenten Agenten aufgebaut. Offenbarte Daten zeigen, dass die Mitarbeiter insgesamt über 70.000 intelligente Agent -Anwendungen entwickelt haben und die jährliche Modellaufrufe 3,65 Milliarden Mal erreicht haben. Allianz Life hat mit ByteDance Cloud Computing zusammengearbeitet, um ein intelligentes Marketing -System aufzubauen, das mehrere Szenarien wie intelligenten Kundendienst, intelligentes Training, intelligentes Ausgangsrufen und Gesprächsanalyse abdeckt. Nach der Einführung des Projekts hat sich die Dauer der Vertriebsausbildung um das Dreifache verkürzt, und die Rate der Umleitung von Kundenfragen an menschliche Mitarbeiter hat um 10 % gesunken. China Re Property & Casualty Insurance hat auf der Grundlage von AI -Agenten eine intelligente Rechnungsbearbeitungsplattform aufgebaut, die die vollständige Automatisierung des Prozesses von Rechnungsidentifizierung, Informationsextraktion, Datenprüfung und Systemrückschreiben ermöglicht. Derzeit deckt sie bereits Hunderten von Rechnungsformaten ab, und der Geschäftsanteil übersteigt die Hälfte des jährlichen Rechnungsbearbeitungsvolumens des Unternehmens.

Nach diesen Praktiken beginnt die Versicherungsbranche allmählich, die Vorstufe einer "digitalen Arbeitskraft" zu bilden.

Im Vergleich zu reinen Automatisierungswerkzeugen liegt der größte Wert dieser digitalen Arbeitskraft nicht nur darin, einen Teil der wiederholten Arbeit zu ersetzen, sondern auch darin, die in der individuellen Erfahrung verteilten Wissensfähigkeiten allmählich in Organisationsfähigkeiten umzuwandeln.

In den letzten Jahren versuchen immer mehr Versicherungsinstitute, Fachwissen wie die Verständnis von Versicherungsbedingungen, Antragsprüfregeln, Risikoeinschätzung und Vertriebskonformität in wiederverwendbare Fähigkeitsmodule aufzuteilen und in das Agent -System einzubetten, um die Wissensfähigkeiten zu speichern und wiederzuverwenden.

Von der Perspektive des Wissensmanagements bedeutet dies, dass die seit langem in der Versicherungsbranche angesammelten unsichtbaren Erfahrungen allmählich digitalisiert, strukturiert und systemisiert werden.

In der Vergangenheit erforderte die professionelle Fähigkeit eines ausgezeichneten Antragsprüfers oder Schadensregulierers oft jahrel