2022年数智时代中国保险行业数智化展望及全球案例分析.pdf

010509目录前言01增速趋缓，发展逻辑生变0401 行业增速放缓，险企面临转型压力 02 发展范式生变，业务逻辑亟需重塑192021222325突破难点，完善转型之路1801 分散建设，统一通用大平台缺位02 机制匮乏，招人用人留人难03 资源受限，数智化自主投入产出效率低04 数据高敏，场景应用新价值难发挥05 数据孤岛，生态流通互信机制难建立06 渠道变化，多元流量入口洞察不足28303334拥抱变革，赋予增长动能2701 战略解码充分，做好顶层设计02 业务模式清晰，找准指标抓手03 能力架构适配，数智有效运营04 管理模式协调，支撑转型成功I结语7338415180描绘蓝图，探索数智方案3701 数智化价值02 云智基座03 数智经营04 产融智合686971多方共赢，成就转型效益6701 保险业务拓展效益02 保险企业经营效益03 社会整体发展效益目录II图 1 2013-2021年中国商业保险市场总体规模图 2 2013-2021年中国商业保险市场主要产品规模及增速图 3 2021年中国保险市场结构、保费收入和同比增速图 4 2017-2021年保险、零售线上渠道销售占各自销售总体比例图 5 未来十年保险行业发展范式和核心逻辑四大变化图 6 2015-2021年中国保险销售人员数量及结构图 7 数字化转型示意图图 8 保险代理人相关流程数智化比较图 9 保险领域人工智能的应用图 10 健康险价值链新技术应用机会图 11 保险企业数智化转型六大痛点图 12 保险行业生态全景图（健康险示例）图 13 平安集团医疗生态图 14 保险行业数智化转型升级洞察图 15“数智化掌门人”的促进作用图 16 全面提升数智化供给能力图 17“数智一体”转型蓝图图 18 业务和平台运营解决方案图 19 云智一体 深入产业3.0架构图 20 银保信科金融云整体架构图 21 AI中台助力企业打破“烟囱式”业务壁垒图 22 AI中台的定位图 23 保险行业知识模型示例图 24 知识中台在企业内部应用的定位图 25 知识中台提供面向保险企业上下游知识应用的全生命周期解决方案图 26 知识中台核心功能 0506070809101314151618232427283137394143454549484849图目录III49515255586061626567686970707171图目录图 27 保险行业知识平台系统架构图 28“数智经营”四项核心举措图 29 养老智能规划系统方案一览图 30 互联网保险企业数字人客服形象图 31 业务流程数智化重塑图 32 保险企业数智化生态服务图 33 医养行业保险数智化服务图 34“五福助老”智慧康养平台应用场景图 35 百度智慧金融智能资管投研能力综览图 36 2021年全球5G终端数、超大规模数据中心数及人工智能期刊出版量统计 图 37 保险企业数智化成本效益分析及估算图 38 大中型财险公司数智化成本效益估算图 39 大中型人身险公司数智化成本效益估算图 40 保险企业产品数智化创新方向图 41 保险行业数智化为社会整体贡献成本效益分析图 42 保险行业数智化为社会整体贡献成本效益估算IV42445253535555565661636364全球案例全球案例 01：中国领先寿险企业推进混合云应用全球案例 02：亚洲领先人身险企业推进云端应用全球案例 03：亚洲领先人身险企业“人生阶段”产品设计全球案例 04：美国领先车险企业利用装置侦测驾驶习惯，从而调整汽车保险费率全球案例 05：欧洲领先产险企业物联网财产险应用全球案例 06：欧洲领先人身及财险公司聊天软件智能会话全球案例 07：欧洲领先人身及财险公司人工智能重塑面向客户的流程全球案例 08：美国保险初创企业全自动报价及承保全球案例 09：美国领先医疗及保险机构II型糖尿病数字健康计划全球案例 10：欧洲政府项目利用AI发现早期癌症全球案例 11：日本著名大学及初创公司AI老年人身体素质提升计划全球案例 12：美国领先资产管理企业数智化系统控制信息数据质量全球案例 13：美国领先资产管理企业数值化投研助力资产配置案例集V4346525455565757595962百度案例百度案例 01：银保信科技金融云百度案例 02：中国人寿财险AI中台赋能保险全价值链百度案例 03：中国领先养老险公司养老智能规划百度案例 04：中国头部财险公司、互联网保险公司百度智能云曦灵数字人平台百度案例 05：中国头部寿险公司产品智能推荐百度案例 06：中国领先财险公司优化车险智能定价模型百度案例 07：中国泰康保险反欺诈关联知识图谱百度案例 08：中国太平洋保险“太AI”车辆智能定损技术百度案例 09：中国知名人寿保险公司智能化考勤管理百度案例 10：中国泰康保险非结构化数据文档智能识别百度案例 11：百度智能云“五福助老”智慧康养服务平台案例集VI中国保险行业数智化展望及全球案例分析01自2017年 中国保监会关于规范人身保险公司产品开发设计行为的通知（保监人身险2017 134号）发布，原保监会对年金、万能险、投连险、健康保险在内的多个险种做出了细致的要求与规定，彻底切断了中短存续期产品的快速膨胀。中国保险行业以中短存续期产品为主要载体的保险时代逐步谢幕，“保险姓保”成为主基调，行业增速从2013年至2017年期间高达20%的年均增速回落至个位数，行业进入规范发展阶段。展望未来，中国整体经济增幅下降并进入低速发展阶段,由于互联网保险业务崛起、代理人群体数量增长放缓、产品同质化竞争激烈等影响，保险企业面临巨大转型压力。保险行业正在从外延式的高速增长，走向内涵式的高质量发展，亟需寻找发展新动能。随着中国经济逐步转向高质量发展，为响应“数字中国”的重要论述和战略部署，保险行业头部企业近年高举“保险+科技”大旗进行转型探索。深入思考这些探索的经验教训，探讨如何推动保险企业转型变革纵深发展，我们认为未来十年保险行业发展范式和核心逻辑将会发生四大变化：一是业务增长方式从渠道为王转换为用户体验为先；二是商业发展模式从单打独斗转换为生态集群作战；三是企业经营方式从模糊判断转换为以数据洞察驱动业务决策；四是业务运作模式从人工为主转换为科技辅助人工。其中，用户体验为先和生态集群建设关乎最终消费者体验，数据驱动和引入云计算、人工智能等新技术关乎企业运营效率。用户体验叠加企业运营效率，是各行业发展至成熟阶段的企业间竞争核心。对保险行业而言，两者的底层推动力均来自于“数智化”，即数字化+智能化。传统意义上，信息化的核心是联通，强调信息的断点连接与追溯；而数智化的核心是以数字驱动变革，以人工智能驱动的效率提升、业务重塑及生态融合。从行业发展的整体来看，罗兰贝格保守估算，数智化驱动保险业务仅运营效率提升一项，即可产生行业效益逾2000亿元，折合2021年中国保险行业原保险保费收入的4.6%，对企业、行业及社会发展意义重大。进一步从保险企业生存、竞争和发展的需要来说，数智化转型不仅是推动降本增效的利器，更关乎企业“生死”。一旦在转型道路上犹豫不决或是后进掉队，则可能被新时代的用户所抛弃。前言02前言从行业发展终局来看，数智化进程是加深企业“知己知彼”的过程。保险行业存在一个魔咒，即保险企业和投保人之间信息不对称会导致保险业务存在巨大风险。数智化本质是尽量弥合保险产品供需双方的信息不对称，将产品设计的逻辑依据由“大数法则”转换为基于消费者的“千人千面”深刻洞察。在数智化时代，规模化定制正在逐步成为可能。始终沉浸于工业化时代思维、单纯以增加代理人数量驱动规模化增长的保险企业，已经面临发展的瓶颈，未来将更加步履维艰。当然也应看到，转型之路亦布满荆棘。大部分保险企业面临：IT系统烟囱式分散建设导致缺乏通用大平台、数字化机制不完善导致招人用人留人难、资源有限导致数字化自主投入产出效率低、数据高敏场景应用新价值难发挥、数据流通生态互信机制难建立、渠道变化多元流量入口洞察不足等现实难题。罗兰贝格与百度智能云联手，把脉保险企业发展痛点，通过百度智能云的“三智”解决方案，即云智基座、数智经营、产融智合，一站式助力保险企业数智化转型升级。莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行。我们坚信，中国保险业未来依然具有巨大的发展潜力。根据历史规律，中国保险业的供给也将发生结构性的转变。弯道已现，以数智化为抓手，聚焦用户体验和企业运营效率提升，将成为保险企业实现优质供给、业务发展超车的关键之所在。中国保险行业数智化展望及全球案例分析0304中国保险行业数智化展望及全球案例分析中国保险行业将从野蛮生长转向风险控制、从规模驱动转为高质量发展。从市场宏观角度看，保险行业政策发布促进人身险、财险、农险市场快速发展，责任险业务未来可期。从产品结构角度看，健康险业务将高速增长，其它险种步入稳定发展阶段。从分销渠道角度看，受益于移动互联网发展及用户线上消费习惯的普及，保险行业线上渠道销售快速增长；代理人渠道在经历了急速扩张之后，面临增长放缓甚至负增长的状态，人海战术边际效应大幅降低。从竞争格局角度看，各类保险产品市场竞争格局各不相同，但头部企业占有重要优势地位，腰部企业亟需在激烈竞争中寻得自身生态位。中国保险企业转型变革进入纵深发展阶段，未来十年保险行业的发展范式和核心逻辑将发生四大变化：业务增长方式将从渠道为王转换为用户体验为先、商业模式将从单打独斗转换为生态集群作战、企业经营方式从模糊判断转换为以数据洞察驱动业务决策、业务运作模式从人工为主转换为科技辅助人工。上述四大发展范式的变化即关乎用户体验和企业运营效率，两者的底层推动力对保险行业而言均来自于数智化，即：数字化+智能化。传统意义上，信息化的核心是联通，强调信息的断点连接与追溯；而数智化的核心是以数字驱动变革，即人工智能驱动的效率提升、业务重塑及生态融合。增速趋缓，发展逻辑生变中国保险行业数智化展望及全球案例分析05行业增速放缓，险企面临转型压力中国保险行业发展由松绑创新渠道驱动过渡至当前“保险姓保”的规范发展阶段，行业年均复合增速由2013-2017年的21%回落至5%，行业基调从野蛮生长转向风险控制、从规模驱动转为高质量发展。从市场宏观角度看，保险行业政策发布促进人身险、财险、农险市场快速发展，责任险业务未来可期。2013年，人身险税率改革废除2.5%预定利率上限政策发布。保险企业集体大降价，通过让利于民拉升产品吸引力，以重疾险、万能险为代表的保险产品销售迎来大幅增长。2015年，代理人资格考试取消，线下渠道代理人数量呈现爆发式增长，中小型保险企业因重仓银保渠道而获得超常规发展。盛世之下必有隐忧，保险业务野蛮生长导致偿付风险剧增。自2017年始，中国保监会关于规范人身保险公司产品开发设计行为的通知 发布，原保监会对年金、万能险、投连险、健康保险在内的多个险种做出了细致的要求与规定，彻底图 1 2013-2021年中国商业保险市场总体规模资料来源：中国银行保险监督管理委员会，罗兰贝格预测17,22220,23524,28330,95936,58138,01742,64445,25744,90020192017201420132015202120162020201821%5%松绑创新渠道驱动阶段“保险姓保”规范发展阶段单位：亿元06切断了中短存续期产品的快速膨胀。中国保险行业人身险以中短存续期产品为主要载体的保险时代逐步谢幕，“保险姓保”成为主基调，“保障功能”重回市场中心。2020年，银保监会研究制定了 关于实施车险综合改革的指导意见，以“保护消费者权益”为主要目标,意见实施后车均保费大幅下降、车险整体盈利能力减弱。除人身险、财险外，农险也在政策鼓励下不断增速扩容。2007年起，中央财政为农业保险投保农户提供一定的保费补贴，拉开了发展政策性农业保险的序幕。2022年，新 中央财政农业保险保费补贴管理办法 实施，明确了政策性农业保险综合费用率“20%红线”，推动农业保险承保机构降本增效。截至目前，中国已经成为全球农业保险保费规模最大的市场。另外，随着 国务院关于加强质量认证体系建设促进全面质量管理的意见、中华人民共和国食品安全法(2018修正)等系列政策修订及发布，我国责任险市场发展也将步入快车道，产品、公众责任类保险业务将迎来发展重要机遇。从产品结构角度看，健康险业务将高速增长，其它险种步入稳定发展阶段。伴随一系列强监管政策落地，寿险理财属性回归保障属性，财险亦从恶性竞争转向有序发展，保险行业进入产品结构切换低速成长阶段。健康险由居民投保消费型医疗保险产品的意识提升和政策红利驱动，在各险种销售表现中一枝独秀，2017年至2021年年均复合增长率达18%，2021年原保费收入8500亿元；财险受新车产销量下滑、车险综合改革影响，增速大幅下滑，2017至2021年年均复合增长率亦仅为4%，2021年原保费收入12,000亿元；寿险因中短存续期产品业务减少、代理人规模增长放缓、人口红利逐渐消失等因素影响，同比增长仅为2%，2021年原保费收入23,600亿元。众多保险企业纷纷开启重点险种转型，例如从财险延伸至健康险或探索新型保险场景。与标准化的寿险产品相比，健康险业务发展对保险企业的基础数据、产品设计、分销渠道和生态集群建设，都提出了新要求。图 2 2013-2021年中国商业保险市场主要产品规模及增速资料来源：中国银行保险监督管理委员会增速趋缓，发展逻辑生变4615436361,2101,1231,5879,8356,2129,425标签10,90222,75420137,20320142,4107,99513,24220154,0428,72417,44275020164,38921,45690120175,4481,07610,77020,72320187,0668,4471,1741,17520198,173202111,64911,929202011,70123,54223,982意外险健康险寿险财产险CAGR13-1723%12%41%18%CAGR17-212%4%18%8%单位：亿元中国保险行业数智化展望及全球案例分析07图 3 2021年中国保险市场结构、保费收入和同比增速资料来源：中国银行保险监督管理委员会从分销渠道角度看，受益于移动互联网发展及用户线上消费习惯的普及，保险行业线上渠道销售快速增长；代理人渠道在经历了急速扩张之后，面临增长放缓甚至负增长的状态，人海战术边际效应大幅降低。线上销售作为新晋渠道，具有信息对称度高、成交链路短、用户服务体验好等优势。非车险创新产品层出不穷，人身险和财险的线上渠道销售增速远超同期行业整体水平。2019至2021年，互联网人身保险累计实现保费收入由1,193亿元上升至2,916亿元，年均复合增长率达34.7%；2018至2021年，互联网财险累计实现保费收入由695亿元上升至862亿元，年均复合增长率达7.4%。虽然互联网保险发展势头良好，但是仍然存在产品结构单一、线上线下资源整合不足导致渠道冲突、售后不完善影响用户体验等问题，亟待解决。目前，线上渠道保险销售多以低价值产品为主，收入规模较小且占比偏低。但我们认为，衡量分销渠道长期发展潜力的指标，主要包括三部分：体验、效率和前置性。保险企业需要思考如何更好地改善用户体验、缩短流通链条并提升效率、将产品服务前置推向客户。2022年，中国线上零售已经占据中国零售总额的24.5%。借鉴零售电商行业过往成功经验，基于用户洞察实现千人千面精准营销、打通线上线下全业务链条、缩短成交链路并降低流通成本，或是保险企业未来在渠道方面破局的必由之路。08图 4 2017-2021年保险、零售线上渠道销售占各自销售总体比例资料来源：中国银行保险监督管理委员会、中国保险行业协会、国家统计局从竞争格局角度看，各类保险产品市场竞争格局各不相同，但头部企业占有重要优势地位。在财险市场，三巨头强者恒强，2021年CR3达到74.6%。在寿险市场，CR3从2011年的54.7%下降至2021年的38.7%。一方面，大型寿险公司力推价值增长，主动缩减低附加值业务；另一方面，互联网渠道快速发展，小微寿险公司利用中短期理财业务把握用户“投资痛点”赢得部分市场份额。一般而言，行业整体发展主要经历四大阶段，包括：需求爆发供给扩张、需求放缓供给快速扩张、需求继续放缓供给不足、新需求涌现有效供给有限。自2017年至今，保险行业处于需求放缓但供给快速扩张的第二阶段，保险企业市场竞争厮杀激烈，业务利润率普遍下降。头部保险机构因具有品牌吸引力、业务规模效应和投资优势，盈利尚可；但中小保险机构由于品牌知名度低、渠道弱势、业务成本较高、投资环境恶化，导致利润率较低甚至亏损。随着市场逐步整合，企业优胜劣汰。因无法应对大型机构的绞杀竞争压力并维持投资回报率，相当一部分保险机构将被迫退出市场。随着行业发展逐步成熟，头部保险机构高举高打，或如泰康深耕产业链形成闭环，全面布局金融、科技、医疗、汽车等行业构建完整保险业务生态，在体量、流量、生态三方面具有压倒性优势。中小保险机构过往的简单拷贝复制商业模式将不再有效。位居市场腰部、尾部的保险机构，亟需深耕细分领域形成差异化优势，从而在保险行业日趋激烈的竞争中寻得自身生态位。增速趋缓，发展逻辑生变202118%201720185%4%2019202015%6%21%6%25%8%24%保险零售中国保险行业数智化展望及全球案例分析09发展范式生变，业务逻辑亟需重塑在中国经济结构转型过程中，中国的人口结构也在发生变化。在政策推动下，保险产业快速发展，同时带动了用户消费投资意识的转变。中国保险企业转型变革进入纵深发展阶段，未来十年保险行业的发展范式和核心逻辑将发生四大变化。图 5 未来十年保险行业发展范式和核心逻辑四大变化资料来源：罗兰贝格分析业务增式将从“渠道为王”转换为“体验为先”业务增模式1商业发展模式将从“单打独”转换为“态集群作战”商业发展模式企业经营式从“模糊判断”转换为以“数据洞察驱动”企业经营式业务运作模式从“为主”转换为“科技辅助”业务运作模式23410保险企业通过代理人队伍的规模化扩张成功实现业务增长。2015至2019年，中国保险行业销售人员（含代理制）数量从471万暴增至973万。其中，平安保险的代理人数量从87万激增至117万，寿险及健康险业务复合增长率也达到20%；中国人保代理人数量从14万增长至39万，寿险业务对应实现14%的复合增长。水能载舟亦能覆舟，渠道规模化扩张推动了保险行业发展，但代理人员专业素质、服务能力参差不齐也导致保险企业业务发展因诚信问题而受到制约。另外，80、90后人群正在逐步取代60、70后群体，成为保险企业的核心目标客户。新一代消费者主要通过互联网获取保险产品信息、基于专业度建立信任，并最终决策购买保险产品。基于熟识人际关系建立信任，依靠“拉人头”方式销售保险产品的渠道分销模式将逐步失效。在中国人口结构老龄化的长期趋势下，叠加短期新冠疫情的冲击影响，保险公司开始主动压缩费用成本结构并精简人力，代理人数量连续两年较大幅度下滑，从973万下降至642万，降幅达34%。一 业务增长方式将从渠道为王转换为用户体验为先图 6 2015-2021年中国保险销售人员数量及结构资料来源：中国银行保险监督管理委员会 保险销售从业人员职业登记情况，专家访谈，罗兰贝格分析 增速趋缓，发展逻辑生变中国保险行业数智化展望及全球案例分析11代理人渠道改革转型难度高，保险公司迫切需要寻找新的业务增长动力。“用户体验为先”已成为保险公司的价值新导向,保险企业需要修正用户对保险产品的认知偏差，以提升用户服务体验为其核心目标。目前，保险企业积极借助抖音等互联网媒体渠道宣传，减少公众认知与保险企业、产品服务的信息差，降低代理人“扭曲力场”的能力。同时，互联网保险公司正在推出大量创新产品，强调重点由投资高收益转变为融合生活、社交和娱乐为一体的更好服务体验。在高速增量市场时代，保障产品服务供给、发力渠道触达客户便可产生销售转化，用户体验并非首选考虑因素。在以存量市场为主的低速增长时代，一方面，产品供给严重同质化、销售渠道触达乏力；另一方面，消费者对保险产品的认知已逐步加深，更加重视用户体验。简而言之，用户体验可以概括为让用户更安心、更省心、更开心，提升的关键在于实时、自助、随需、交互。其中，实时意味用户能够看到、感知，如理赔流程的实时化进展；自助意味客户可以自主利用险企各类工具满足需求，如智能保顾；随需意味着动态调整，即险企可以为用户提供个性化定制产品，如基于驾驶行为数据打造的UBI（Usage-Based Insurance）保险；交互意味着双方或多方顺畅协作，例如车险定损、健康险手术预审等。数字化打破边界实现全要素实时连接，智能化打造极致的实时、自助、随需、交互体验，数智化是提升用户体验的必经之路。它山之石可以攻玉，银行数智化进程走在前列，可以为保险企业提供成功的经验与成熟的业务模式。在银行业，四大国有银行稳固占据渠道优势，对股份制、城商行等中小银行的发展形成制约。招商银行坚守“科技兴行”之路，以科技作为驱动业务发展的引擎，重视提升客户服务质量与体验。上世纪90年代开始，招商银行率先推出基于先进电子技术的“一卡通”，完成从区域性银行到全国性银行的跃迁；到2010年，招行聚焦移动互联和用户体验，实现零售业务全国第一。2017年，招行制定了金融科技发展战略，把探索数字化经营模式作为转型下半场的主攻方向，打造商业智能平台、人工智能平台为业务赋能。依托人工智能技术，招行推动客服云、舆情云和视觉云建设，并已应用至产品、风控等100多个业务场景。金融科技的运用使得招商银行资产质量持续优化，不良率与不良余额实现“双降”。12 二 商业模式将从单打独斗转换为生态集群作战保险企业平台化的经营方式，正在逐步重塑行业整体格局，推动保险企业由单打独斗转为生态集群作战。平台不仅为险企提供了直接触达用户并获得评价反馈的交互渠道，更帮助连接上下游协作企业组建生态集群以实现资源重组与共享，助力降低获客成本、增收提效。保险产业上下游企业资源丰富，包括流量、数据、产品、服务、人力、基础设施等。其中，信息数据是最具价值挖掘潜力的关键要素。在数智化技术的加持下，保险生态集群关联企业基于数据互动形成对市场、客户及企业生产的全景洞察，整合一体化的产品与服务，提升保险企业及生态集群的核心竞争力，满足保险用户全生命周期的需求并给予更好的服务体验，驱动保险产业链上下游企业共创共赢式发展。数智化技术应用与保险企业平台化、生态化经营模式，具有天然的契合性。在生态集群体系内，保险企业与生态伙伴基于平台实现多维数据连通及流量资源共享、连接多元用户及需求场景，形成实现数智化经营的基础条件。数智化技术、解决方案通过平台为保险企业及其合作方的多场景闭环业务协作提供全面赋能，激发协同效率与效益，保证客户全场景服务的一致性体验。另外，在保险企业与医养、交通、制造、家居、能源等跨行业企业的合作过程中，数智化技术应用能够帮助相关联企业将风险分析前置，实现对应行业的业务发展逻辑由“转移风险”转换为“管理风险”。与互联网平台合作，获取流量和数据互联网企业通过高频消费、轻决策需求产品，掌控着移动互联网用户的访问流量入口。低频消费、重度决策的保险产品，难以在用户流量争夺上占有优势。保险公司需要通过与互联网企业合作，接入互联网平台以获取流量和数据，提高自身定价能力和风险管控能力。以共享出行平台为例，平安与滴滴于2015年10月合作推出“滴滴平台司乘意外综合险”，并在2016年投资滴滴6亿美元。截至目前，十余家保险公司都已与滴滴开展相关合作。与医疗健康产业结合，形成互联网医疗与商保支付的强连接医疗健康服务机构，尤其是互联网医疗机构，可以基于互联网数据支持保险公司设计产品，为保险公司客户提供线上医疗健康服务，并作为渠道为保险公司代理销售产品。例如，众安保险与微医合作，推出“微医家庭守护-互联网医院门诊保险”；中国平安、中国人保与微脉合作，推出“微脉网约护士保障计划”。增速趋缓，发展逻辑生变中国保险行业数智化展望及全球案例分析13与各行各业开展业务捆绑合作，针对细分场景痛点定制保险产品近年来，嵌入式保险快速发展且已广泛应用，其关键在于以用户为中心量身定制保险产品并持续优化迭代，以创造最佳的用户服务体验。例如，瑞再旗下的数字保险平台iptiQ与宜家合作开发Hemsker嵌入式家庭保险产品，提供装修、入室盗窃、家庭意外等保险产品。消费者在购买家居时，可选购Hemsker保险产品，一站式完成购买房屋装修产品与保险保障。无论何种事故、火灾或其他不可预测的事件导致家具或装修损毁，选购Hemsker保险产品的消费者都可以获得财产保障。Hemsker的推出成功超越传统意义销售点的整合，致使用户体验达到了新高度。未来，数智化领先与落后企业的发展差距将逐步加大，领先企业业务决策具有更高的时效性、准确性及合理性。传统企业IT系统建设旧模式导致的软硬件“烟囱”和数据“孤岛”问题日益严重。其中，经营数据散落在企业信息管理系统中，刷新周期按月度计算，存在严重的滞后性。在此状态下，传统企业业务发展决策由管理层基于个人的行业经验及直觉判断制定，大多因缺乏可靠依据导致准确性较差，甚至可能导致企业发展偏离正常轨道。数智化领先企业使用智能化技术处理数据，形成深入洞察并指导业务开展，经营决策的准确性和及时性大幅提高。此外，数智化技术及应用也推动了企业内部业务决策自上至下迁移与普及。随着市场趋势的快速变化、企业规模的扩大，实时、分布式业务决策的需求日益增强。企业管理者受限个人精力，较难顾及业务的所有决策制定。在数智化技术的帮助下，基于信息数据形成智能决策的能力，能够系统化、普惠化、实时服务基层业务人员的决策需求，缩短决策链路并降低由于个体认知偏离导致的决策风险。数智经营能够为企业生存保驾护航，在不断变化的市场中减少业务发展的不确定性及系统性风险，助力业务安全可持续发展，提质降本增效。图 7 数字化转型示意图资料来源：专家访谈，罗兰贝格分析 三 企业经营方式从模糊判断转换为以数据洞察驱动业务决策效率命以智能化提决策科学性、精准化智能具效率命+决策命传统具+经验决策数据+算法的决策(从辅助到替代)以数字化提作效率决策命14以保险行业代理人才招募为例，传统代理人评价模式较为单一和主观，难以形成连续性的反馈，不利于保险企业管理者对代理人团队做出判断和决策。泰康保险上线数据驱动型英才代理人招募管理体系，基于数据洞察筛选高绩效代理人，延长其服务期限，满足用户体验为先时代的人才管理需求。目前，该系统已在泰康保险全国36家分公司推广使用，管理70余万营销人员。另外，以保险两核为例，传统方式主要依赖专家个人经验对模糊信息的判断，缺少量化指标及规范流程。泰康保险引入数智化技术应用，大幅度提升两核效率及流程规范化。图 8 保险代理人业务流程数智化成熟度比较资料来源：罗兰贝格分析增速趋缓，发展逻辑生变会议程安排销售会议准备作进预约更新CRM数据库填写申请表格接收报价签单保单成索赔处理索赔结案索赔通知潜在客管理活动规划落后未成熟逐渐成熟电签名功能咨询建议具代理不必参与索赔案件业领先代理不必参与保单管理和索赔（仅通知客）代理从潜在客管理处获客代理获得活动计划和会议程预先准备客洞察需代理处理代理动处理IT具辅助代理处理较成熟后台办公室处理索赔代理可直接在客处预签报价单销售流程中国保险行业数智化展望及全球案例分析15传统保险行业的分销、理赔环节，均需耗费大量人力时间，导致成本居高不下。在分销环节，渠道为王策略推动代理人团队规模快速扩张，保险企业通过人海战术实现保费总体销售规模的增长。一方面，高昂的人力成本导致保险产品性价比吸引力不足；另一方面，国内代理人素质参差不齐导致销售转化率不尽理想、人效较低。近年来，互联网保险异军突起，通过平台实现保险用户的更高效触达、企业经营更低的分销成本。此外，国外Lemonade及Traffk等初创保险企业，运用机器学习技术分析成千上万种数据以形成用户洞察，支撑业务人员为保险用户提供个性化服务并引导完成保险购买决策。在理赔环节，传统风控主要依靠理赔员的个人经验。为了应对信息割裂、数据不全等导致的欺诈风险，保险企业设计了复杂的理赔核验流程，寄希望通过制度的严密性降低业务风险。但是，复杂的流程及参差不齐的理赔人员素质导致理赔工作耗时冗长、人力投入居高不下，严重影响用户服务体验。针对上述问题，部分数智化领先的保险企业积极探索人工智能在核保中的应用。通过对海量医务核保数据分析，人工智能系统分析、模仿、学习核保员的业务处理经验，自动全方位解析客户数据并建立唯一健康档案，支撑业务人员指导用户购买各类保险产品，并为以用户为中心的关联家庭成员提供健康管理服务。通过引入数智化，保险企业能够提升运营效率和控费水平，尤其是在疫情背景下，用户投保和理赔习惯向线上迁移，为数智化实施打开窗口。图 9 保险领域人工智能的应用资料来源：罗兰贝格分析 四 业务运作模式从人工为主转换为科技辅助人工16另外，随着保险行业数智化发展，在各类保险产品的设计与创新过程中，数智化技术应用也变得更加普及。总结而言，用户为先和生态集群建设关乎最终消费者体验，数据驱动和引入云计算、人工智能等新技术关乎企业运营效率。消费者体验叠加企业运营效率，是各行业发展至成熟阶段企业之间竞争的核心。两者的底层推动力对保险行业而言均来自于“数智化”，即数字化+智能化。传统意义上，信息化的核心是联通，强调信息的断点连接与追溯；而数智化的核心是以数字驱动变革，以人工智能驱动的效率提升、业务重塑及生态融合。图 10 健康险价值链新技术应用机会资料来源：罗兰贝格分析增速趋缓，发展逻辑生变?搜索智能算法系统将与适合其需求的最佳政策相匹配咨询?核保基于客特定的历史健康数据，动进险评估和价格建议签约?健康事件?预防?保单?定制化实时健康分析，设计专属于客的健康保险产品理赔识别理赔管理过程的欺诈为，提理赔效率报销?福利?销售与分销核保政策管理账单与收款理赔中国保险行业数智化展望及全球案例分析1718突破难点，完善转型之路保险企业开展业务的本质是通过“大数法则”为客户提供保障，为自身生存与发展赢得空间。对保险企业而言，数智化转型不应当只被视作降本增效的手段，而是一项战略投资，用以保障企业的“生存”，为其业务发展奠定坚实的基础。虽然数智化转型战略意义重大，但转型之路布满荆棘。大部分保险企业面临：分散建设导致统一通用大平台缺位、机制匮乏导致招人用人留人难、资源受限导致数智化自主投入产出效率低、数据高敏导致场景应用新价值难发挥、数据孤岛导致生态流通互信机制难建立、渠道变化导致多元流量入口洞察不足等现实难题。图 11 保险企业数智化转型六大痛点资料来源：罗兰贝格分析中国保险行业数智化展望及全球案例分析分散建设导致统通平台缺位1机制匮乏导致招留难2资源受限导致数智化主投产出效率低3数据敏导致场景应新价值难发挥4数据孤岛导致态流通互信机制难建5渠道变化导致多元流量洞察不6险企度复杂的业务架构、应架构与数据架构往往带来了“流程不顺畅”、“重复造轮”、“数据不连通”等问题部分险企数字化重视程度不，顶层规划缺、专有机构和配套管理实施机制未设计，数字化才稀缺险企、财资源有限，建技术平台及体系的前期投较，投产出低，耗时较且研发不确定性较客信息于商业及数据法规考虑都是度敏感数据。合规挖掘数据价值并在业务场景应，仍是需要谨慎思考的问题险企内部许多部独转型，数据分享意愿不。外部与互联公司、地政府、服务平台等合作建的数据库也法互通过去险企业务主要依靠传统中介和代理，但现在随着互联发展，流量来源已经发巨变化，保险公司普遍应对不中国保险行业数智化展望及全球案例分析19分散建设，统一通用大平台缺位保险企业的业务架构、信息化应用架构与数据架构耦合具有高度复杂性，险企内部经常存在“流程不顺畅”、“重复造轮子”、“数据不连通”等问题。在业务架构方面，各保险企业的集团管控制度体系完善程度存在较大差异。其中，财务型、战略型管控集团给予下属子公司较多决策权，业务的复杂性、差异性导致集团内部流程标准不统一。在信息化应用与数据架构方面，部门之间缺少数据、工具共享机制，且各自业务流程复杂多样，导致信息化系统与软件重复建设、互不连通，增加了集团整体的IT建设与运维成本，也无法有效沉淀和高效利用数据、知识、工具资产并发挥业务价值。建立集成算力基础设施、算法、数据的通用大平台，实现知识资产的标准化沉淀，高效敏捷支持一线业务发展，是解决上述问题的关键突破点。20机制匮乏，招人用人留人难保险企业计划成功实现数智化转型，不仅依赖于数智化技术的引入，更取决于制度、流程、人力资源等生产关系的调整及优化。一方面，大部分保险企业对数字化转型重视程度不足，顶层规划缺失、领导责任考核缺位、职能部门设置及配套管理机制不健全，导致数字化转型空喊口号而难以有效推进落地；另一方面，传统保险企业的业务组织架构较为复杂，懂保险业务、具备数智化技术开发应用能力的复合专业人才稀缺。保险企业数智化转型的核心推动力是人才。数智化转型作为新兴重点议题，人才的招聘与培养需要一定时间和资源投入；数智化转型项目的规划、实施复杂，管理机制欠缺导致人才难以发挥能力专长；传统保险企业在薪酬体制、管理机制方面缺少足够的灵活性和扁平化，对人才的长期吸引力不足。建立一套全新的人才选拔、培养、发展和激励机制，能够支撑保险企业解决招人、用人、留人的难题。突破难点，完善转型之路中国保险行业数智化展望及全球案例分析21资源受限，数智化自主投入产出效率低保险企业在数智化转型方向的人力、财力资源有限，自主投入产出效率较低。IT部门主要负责传统IT开发、部署及运维工作，人员的技能、数量都无法支撑企业数智化转型的落地推进。部分保险企业趋向追求短期资金投入回报，忽视数智化转型升级的长期、战略投入价值。保险企业基于自身有限资源自主建立数智化基础设施及服务平台，投入高、效率低、产出具有不确定性。在此情况下，引入外部数智化产品、方案及服务，已成为保险企业数智化转型的首选方案。目前，在保险行业产业链上下游的不同领域，众多保险企业已与科技公司展开频繁、紧密、良好合作，数智化转型升级工作取得一定进展。22数据高敏，场景应用新价值难发挥保险行业客户信息数据受法律法规保护与监管，具有高度敏感性。保险企业需要谨慎思考如何合理、合规、合法的利用数据，在业务场景中取得商业价值。主要问题包括：用户数据授权边界针对个人信息等敏感数据，保险行业需要发展标准化的授权体系，建立信息共享机制及明确数据使用范围边界。数据一致性与可持续性保险企业自身业务数据有限，需要通过生态合作引入政府公共数据、企业伙伴私有数据资源，以生成用户完整、精确画像，支撑业务开展。一方面，各类平台数据口径存在差异，可能导致商业用户画像精准度不足；另一方面，平台经营存在一定程度风险，可能导致数据的来源不可持续。保险行业需要建立数据统一标准，形成数据治理及风险管控机制。数据洞察分析能力保险企业基于单一数据识别风险，容易产生长期惯性依赖，导致形成“信息茧房效应”，即无法获取、挖掘多维数据的完整价值。为了在海量数据中捕捉深刻商业洞察，人工智能等数智化技术必不可缺。商业收益与法规约束的平衡政府监管政策、法律都对个人隐私及明细数据提供强制保护与使用约束。保险企业需要深入研究商业道德伦理，在业务实践中动态调整规范，在满足合规的情况下寻找投入与收益的平衡。在隐私计算、区块链、人工智能等数智化技术的支撑下，保险企业可在保证敏感数据应用符合法律法规要求的前提下，验证数据的一致性、可靠性，充分挖掘海量数据的商业价值。突破难点，完善转型之路中国保险行业数智化展望及全球案例分析23数据孤岛，生态流通互信机制难建立保险行业产业链覆盖各类企业、机构较广。虽然保险企业与上述各类主体均有业务协作关系，但由于法律法规及标准不健全、产业竞合关系、非标准化信息系统、网络安全等因素影响，保险企业尚未真正有效建立起与生态伙伴之间的数据流通机制，限制了数智化转型工作的推进。图 12 保险行业生态全景图（健康险示例）资料来源：罗兰贝格分析个医疗云技术机器智能体外诊断数据基础设施软件运营商医院医助付医药医院数字化互联医院院内服务线上挂号慢病管理康复健康管理患