距離 ChatGPT 橫空出世已一年有餘，回首 2023 年人工智能産業在全球引起巨大震動，各行各業都試圖将人工智能引入業務實踐，其中包括海内外保險行業。例如自動化解決方案供應商 Simplifai 推出 lnsuranceGPT，中國平安保險、陽光保險、太平洋保險等多家境内保險公司也不斷開發保險自動化銷售、核保、理賠等大資料模型，意圖實作保險行業全天候客戶服務，提升保險投保與賠付的效率和準确性。
保險行業引入人工智能絕非追趕潮流，保險與人工智能模型的底層邏輯極為類似，保險遵循大數法則并基于保險精算模型來定價，而人工智能同樣需要大資料和模型不斷疊代更新。二者的相似性使得保險天然适合引入人工智能賦能業務流程。并且大陸保險行業的數字化轉型已發展多年，2023 年隻是基于ChatGPT 的爆火加速 AI 大模型商業化場景落地的程序。例如中國太保于今年釋出數字員工、黑燈工廠、決策中樞等三款創新科技成果，即機器人模仿人類作業行為且 24 小時無休，目前可同時營運 440 多個 RPA 産品，幾乎覆寫産險所有業務條線，并推出“車險估損單預錄入”“人傷無影像質檢”“機器人自動錄入保單”等産品”。
可以看出保險的數字化轉型已是大勢所趨，會有越來越多的崗位由數字化員工完成。但我們依然需要關注由此帶來的效率、品質和成本三者間平衡的問題。保險引入 AI 無疑會縮短服務響應時間，高效處理大量客戶互動，提高生産效率。并且通過大資料分析所産生的客戶畫像能在一定程度上洞察客戶行為偏好，滿足客戶的個性化需求。另外對于如客服等技術難度小、重複性高的崗位，數字員工近乎于零的複制成本可以批量創造大規模勞動力，成本優勢顯著。
但是過度追求效率将使得保險服務品質問題也愈發明顯，保險理賠是專業度高且複雜的工作，如果 AI模型存在嚴重缺陷，則将大幅影響保險理賠結果，使得“保險姓保”的根本邏輯本末倒置。例如美國健康保險公司 UnitedHealthcare 多次基于 AI 算法錯誤地推翻醫生的診斷結果，拒絕向被保險人進行醫療賠付，緻使被保險人額外消耗生活積蓄。引入 AI反而讓保險失去保障功能，背離保險本質，嚴重會引發保險信任危機，阻礙行業發展。這也是保險未來數字化發展需要警惕之處，加強模型的訓練，對專業性強的崗位保留人工幹預，實作保險業務創新和高品質發展。