保险行业对AI的应用已渗透至全业务链条，通过技术手段显著提升效率与服务质量，以下是主要应用方向及实践案例：

一、风险评估与定价优化

• ‌动态风控‌：AI通过深度学习分析多维数据（如健康状况、驾驶记录、社交行为等），实现精准风险评估与差异化定价，降低传统人工精算依赖‌。
• ‌智能核保‌：大模型技术结合图像识别，提升核保准确性，减少信息误差导致的欺诈风险‌。

二、产品设计与创新

• ‌个性化产品‌：基于用户行为数据的UBI（按使用付费）保险，动态调整保费；AI还能根据客户画像定制保障方案，满足细分市场需求‌。
• ‌数据驱动创新‌：利用大数据预测市场趋势，快速生成营销素材（如文案、设计），加速产品迭代‌。

三、客户服务与互动

• ‌智能客服‌：AI数字员工提供7×24小时可视化服务，支持语音/文本交互，意图识别准确率达97%以上，方言和专业术语处理能力突出‌。
• ‌健康管理激励‌：结合可穿戴设备监测用户健康数据，提供个性化建议并调整保费，如Vitality计划通过AI鼓励健康行为‌。

四、理赔流程自动化

• ‌智能定损‌：图像识别技术自动分析事故照片，快速生成理赔报告，缩短处理时间；某产险案例显示，AI应用后案件量增长400%但人力减少30%‌。
• ‌反欺诈检测‌：AI分析历史理赔数据，识别异常模式并预警，降低欺诈损失，如FraudLens系统‌。

五、营销与销售支持

• ‌精准营销‌：AI分析客户行为和偏好，自动化推荐产品，并通过社交媒体扩大触达范围‌。
• ‌销售赋能‌：平安人寿等企业部署AI大模型辅助代理人培训，提升销售效率与专业知识输出‌。

六、运营效率提升

• ‌数字劳动力‌：应用于审计、车险理赔等场景，突破人力效率瓶颈。例如，中国太保审计中心部署数字劳动力后，审计效能显著提升‌。
• ‌中后台自动化‌：覆盖行政、合规、研发等领域，减少重复性人工操作‌。

七、行业转型趋势

AI推动保险业从“金融属性”向“服务属性”转型，通过提升覆盖面、保障水平及服务便捷性，逐步改变大众对保险“难懂、难投、难赔”的认知‌。健康险领域尤为突出，AI助力构建多层次医疗保障体系，实现服务质量的“质”变‌。