AI赋能保险业：保险公司与AI供应商的协同分工指南

一、保险公司与AI供应商的分工逻辑：从战略到落地的协同

保险行业应用人工智能的核心目标在于提升风险定价精度、优化客户服务体验、降低运营成本。实现这一目标需要保险公司与AI供应商建立”战略-技术-业务”三级分工体系：

1. 战略层分工：保险公司负责制定AI应用的整体战略，明确智能核保、智能理赔、客户画像等核心场景的优先级。例如，某大型财险公司通过AI技术将车险理赔周期从3天缩短至8小时，这一战略目标需由保险公司管理层主导制定。
2. 技术层分工：AI供应商提供算法框架、模型训练平台等基础技术能力。以计算机视觉技术为例，供应商可提供预训练的车辆损伤识别模型，但需保险公司提供真实的理赔图像数据进行微调。
3. 业务层分工：保险公司负责将AI模型嵌入具体业务流程，如将NLP技术应用于客服机器人时，需由业务部门定义对话场景、知识库范围等业务规则。

二、保险公司核心职责：数据资产管理与业务场景落地

1. 数据治理体系构建

保险公司需建立覆盖数据采集、标注、脱敏的全流程管理体系：

• 数据采集：整合保单数据、理赔记录、客户行为等结构化数据，以及客服录音、查勘影像等非结构化数据。某寿险公司通过部署智能语音设备，将客服通话转化为文本数据，年增数据量达20TB。
• 数据标注：建立专业标注团队，对医疗影像、车辆损伤等数据进行精准标注。例如，健康险AI核保需标注超过50类医学影像特征。
• 数据安全：构建符合等保2.0要求的数据环境，采用联邦学习等技术实现数据”可用不可见”。

2. 业务场景深度适配

保险公司需完成从通用模型到行业模型的转化：

• 保险知识注入：将保险条款、核保规则等业务知识编码为特征向量。例如，在车险定价模型中，需将”驾驶员年龄”、”车辆用途”等200+个特征进行数字化处理。
• 业务流程再造：以智能理赔为例，需重构从报案、查勘到赔付的全流程。某公司通过AI技术将查勘环节从3个工作日压缩至2小时，但需同步调整查勘员考核体系。
• 合规性控制：在反欺诈场景中，需确保AI模型符合《保险法》对客户隐私保护的要求。建议建立模型解释性机制，对关键决策点进行可追溯记录。

三、AI供应商核心能力：算法创新与工程化交付

1. 基础技术平台建设

供应商需提供覆盖数据工程、模型训练、部署运维的全栈能力：

• 数据工程平台：支持PB级数据的高效处理，例如采用Spark+Flink混合架构实现实时数据流处理。
• 模型训练框架：提供预训练模型库，涵盖计算机视觉、自然语言处理等主流技术方向。以车险定损为例，供应商可提供包含10万+标注样本的预训练模型。
• MLOps工具链：实现模型版本管理、自动化测试、灰度发布等功能。某供应商的MLOps平台可将模型迭代周期从2周缩短至3天。

2. 行业模型定制开发

针对保险行业特性，供应商需开发专用算法组件：

• 时序预测模型：在寿险领域，构建基于LSTM网络的死亡率预测模型，准确率较传统方法提升15%。
• 多模态融合模型：整合文本、图像、语音等多维度数据，例如在健康险理赔中，同时分析病历文本和检查影像。
• 小样本学习技术：针对长尾险种，开发基于元学习的小样本分类算法，可在50个样本条件下达到85%的准确率。

四、协同机制建设：从项目制到生态化

1. 联合创新实验室

建议双方建立常态化合作机制：

• 技术共研：针对保险行业痛点开展联合攻关，如开发专门用于农业保险的无人机影像解析算法。
• 人才交流：实施”双挂职”制度，保险公司数据科学家定期参与供应商技术研讨，供应商工程师深入业务一线。
• 知识产权共享：明确联合开发成果的归属机制，建议采用”基础技术归供应商，行业应用归保险公司”的分配原则。

2. 渐进式交付模式

采用”试点-推广-优化”的三阶段实施路径：

1. 试点阶段：选择1-2个业务场景进行POC验证，如先在车险理赔环节部署AI定损系统。
2. 推广阶段：将成功经验复制到其他业务线，同步建设统一的数据中台和AI平台。
3. 优化阶段：建立模型持续优化机制，每月进行一次效果评估和参数调优。

3. 风险防控体系

需重点防范三类风险：

• 技术风险：建立模型回滚机制，当新模型准确率下降超过5%时自动切换至旧版本。
• 业务风险：设置人工干预阈值，如智能核保系统在风险评分超过80分时转交人工审核。
• 合规风险：定期开展算法审计，确保模型决策过程符合监管要求。

五、未来演进方向：从工具应用到价值共创

随着AI技术深化应用，双方分工将呈现三大趋势：

1. 能力互补深化：保险公司将重点发展”保险+科技”的复合能力，供应商则向”通用AI+行业解决方案”转型。
2. 生态共建加强：形成包含数据服务商、硬件供应商、监管机构在内的多方协作生态。
3. 价值分配重构：从一次性项目收费转向按效果付费，如根据AI系统带来的赔付率下降比例进行分成。

实施建议：保险公司应优先在车险定损、健康险核保等标准化程度高的场景落地AI，同时建立跨部门AI推进委员会统筹资源。AI供应商需加强保险行业知识图谱建设，提升模型的可解释性。双方可共同申请监管沙盒，在合规前提下探索创新应用。