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 哪些关键因素推动了采用率的突然激增？

在经济波动的推动下，保险业的生成式人工智能市场如今已不再是奢侈品，而是一种生存机制。其主要催化剂是理赔成本的飞速上涨。预计到2024年，全球自然灾害损失将达到1400亿美元，保险公司迫切需要减少运营损失。这进一步推动了灾后重建服务的。生成式人工智能是唯一可扩展的解决方案，能够处理当年记录的27起数十亿美元级极端天气事件所导致的数百万起理赔案件。

此外，消费者的期望已经发生了不可逆转的转变。“亚马逊效应”已经渗透到保险业，投保人现在要求即时满足。当像Lemonade这样的竞争对手能在3秒内处理完理赔时，那些需要数周才能完成理赔的传统保险公司就显得过时了。这种竞争压力迫使现有企业加快数字化转型步伐。例如，苏黎世保险承诺在三年内投资18亿美元用于升级其云和人工智能能力，这表明保险市场对生成式人工智能的需求是由对技术过时的担忧和对运营效率的追求共同驱动的。.

保险公司正在大力部署哪些高影响力应用程序？

目前，保险业正集中火力在三个特定领域展开竞争：快速理赔、欺诈检测和自动化核保。理赔处理是最显而易见的应用，计算机视觉和低层移动模型（LLM）在此协同工作，能够即时评估损失。Tractable 能够在 5 分钟内提供车辆损失估算，正是这一应用的绝佳例证。.

与此同时，欺诈检测已成为保险市场生成式人工智能的财务支柱。该技术能够分析数十亿个数据点的模式，从而实现预防性干预。这极大地推动了伪造图像检测的发展。安联英国在2024年成功检测出1.5724亿英镑的欺诈性索赔，充分体现了这些工具的广泛应用。此外，承保领域正经历着一场“增强智能”的革命。人工智能通过分析非结构化数据（例如医疗记录或房产卫星图像）来更准确地评估风险，而这正是一项至关重要的能力。2024年第一季度，早期保险科技领域的融资额已达到2.8亿美元，用于支持此类创新。

GenAI 的引入从根本上改变了保险市场中生成式人工智能的运作方式？

这些算法的引入从根本上改变了保险行业的模式，从“维修和更换”转变为“预测和预防”。在人工智能时代之前，数据各自独立，被动应对。如今，像平安这样的保险公司可以在损失发生之前识别风险模式，其智能风险系统在2024年节省了91亿元人民币（约合12.5亿美元）的损失，便是最好的证明。.

从运营层面来看，“速度”的定义已被重新定义。处理时间已从数天缩短至数分钟。友邦保险韩国将理赔时间缩短至25分钟以内，Roots Automation在1小时内清理了积压5天的邮件，这些并非仅仅是渐进式的改进，而是变革性的转变。这种运营效率的提升使得人力资源能够从数据录入转向复杂的决策制定，从而缓解美国保险业即将面临的40万专业人士退休的严峻人才缺口。.

2025年哪些关键技术将被广泛应用？

驱动保险市场生成式人工智能的技术栈已经超越了基础聊天机器人的范畴。如今，繁重的计算工作由大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）相结合来完成。RAG至关重要，因为它允许人工智能参考保险公司特定的私有保单数据，而不是仅仅依赖公开的训练数据，从而显著降低误差。.

此外，能够同时处理文本、图像和语音的多模态模型正得到广泛应用。安联与Clearspeed合作开展语音分析，通过语音模式检测欺诈行为，便是明证。另外，图分析正与GenAI相结合，用于绘制复杂的欺诈网络，Mapfre USA在其近期的试点项目中就采用了这种策略。这些技术都依托于庞大的基础设施，例如目前作为行业基础的六大前沿基础模型。.

谁是保险市场中的主要参与者？生成式人工智能在保险市场的竞争程度如何？

市场已演变成科技巨头与专业保险科技公司之间激烈的“军备竞赛”。在服务提供商方面，微软（通过 OpenAI）和谷歌等巨头提供基础模型，OpenAI 更是获得了 66 亿美元的新融资，巩固了其市场主导地位。然而，竞争最激烈的还是应用层。像 Sixfold（承保）和 Liberate（代理平台）这样的专业公司正在开辟新的市场，Liberate 计划在 2025 年融资 5000 万美元。.

竞争的激烈程度也体现在知识产权方面。平安集团堪称巨头，拥有53,521项专利申请，在全球人工智能（GenAI）专利申请量排名第二。瑞士再保险公司紧随其后，拥有634项专利。人工智能初创企业预计在2025年将筹集400亿美元的风险投资，这进一步凸显了竞争的激烈程度。保险市场的生成式人工智能已不再是友好的竞争，而是一场争夺技术霸权的战役，专利积累直接关系到未来的市场份额。.

哪些地区和运营商引领了这项技术的普及？

从地域上看，北美仍然是主要的试验场和最赚钱的市场，这得益于该地区资本的高度集中和科技意识强的消费者群体。数据显示，200位美国保险公司高管中已有152位实施了基因人工智能（GenAI）。该地区运营成本高昂，因此自动化带来的投资回报率显而易见。.

然而，以中国为首的亚太地区在规模和数量上遥遥领先。平安集团在13.4亿次客户互动中部署人工智能，展现了西方保险公司仍在努力追赶的普及程度。在欧洲，重点在于合规的效率，苏黎世保险和安联等公司引领着这一潮流。.

在接收端，一些保险公司正脱颖而出，成为行业领导者。Lemonade 是“人工智能优先”型保险公司的典范，实现了 30% 的客户邮件自动化。苏黎世保险是行业领先的传统保险公司，已识别出 200 多个应用案例。Intact Financial 是另一家积极采用人工智能技术的公司，其数据战略带来了 1.5 亿美元的年化收益。这些公司正在引领潮流，证明在保险行业的生成式人工智能领域，领先者和落后者之间的差距正在迅速扩大。.

哪些企业行为将决定 2025 年的市场格局？

2025年的企业格局以战略整合和大规模资本注入为特征。除了融资轮之外，并购活动也具有战略意义。苏黎世保险斥资6亿美元收购AIG的旅游业务，旨在获取数据以充实其数字平台。.

此外，合作已成为新常态。东京海上保险公司与OpenAI合作部署用于人口统计分析的智能体，标志着传统保险公司不再自行研发，而是倾向于与前沿实验室合作。这些举措证实了市场增长轨迹已定：保险公司要么购买技术，要么寻求合作开发，要么收购开发技术的公司。“观望”的时代已正式结束。.

到 2025 年，哪些趋势将决定市场的增长轨迹？

目前，两大明确趋势正在主导保险市场生成式人工智能的发展方向，将重点从简单的自动化转向复杂的生态系统管理。. 

1. 保险业正积极从“维修和更换”模式转向“预测和预防”模式。预计到2024年，全球保险损失将达到1400亿美元，保险公司不再满足于仅仅高效处理理赔；他们正在利用基因人工智能（GenAI）对气候风险进行建模，并在损失实际发生之前加以预防。Mapfre部署ESG追踪系统以及苏黎世保险投资预测建模都体现了这一点，这标志着保险公司正在从单纯的赔付方转变为风险缓解方。
2. “嵌入式智能”正在重塑分销模式。保险公司正将人工智能模型直接集成到第三方生态系统中。平安将10.5万家医疗服务提供商连接到一个由人工智能驱动的单一网络，便是这一趋势的例证。其目标是创建一个无缝、无形的保护层，在交易过程中实时进行风险评估，从而推动保险市场中的生成式人工智能朝着无形、无处不在的保障模式发展。

细分分析 

按部署方式：云基础设施可扩展企业级生成式人工智能

云平台在部署方面占据主导地位，它是保险市场生成式人工智能所需的关键基础设施，能够提供所需的可扩展性和计算能力。保险公司正迅速从本地试点环境迁移到全面的云生产环境，以充分利用大型语言模型（LLM）。例如，安盛已在全球范围内将其“安全GPT ”平台部署在微软Azure上，在确保数据隐私的同时，也为广泛的员工提供了访问权限。

根据AWS发布的《2025年生成式人工智能采用指数》，90%的受访机构目前都在使用生成式人工智能工具，其中44%的机构已将生成式人工智能从测试阶段推进到实际的云端生产环境，尤其是在保险市场。此外，该报告还指出，45%的IT领导者将生成式人工智能列为2025年预算的首要任务，甚至超过了网络安全。这一转变表明，云环境不再仅仅是存储解决方案，而是保险公司（例如Sun Life和Zurich）运行复杂、数据密集型人工智能模型的活跃引擎，这些模型用于实现传统架构的现代化并加速数字化转型。

技术驱动：机器学习引擎提升盈利能力和效率

机器学习 (ML) 仍然是主导技术领域，是保险市场生成式人工智能 (GenAI) 应用的核心逻辑，能够带来切实可见的投资回报率。GenAI 负责内容生成，而底层机器学习模型则驱动着承保和理赔中的关键预测能力。. 

作为该领域的先驱，Lemonade 在其 2025 年第三季度股东信中展示了其领先优势带来的财务影响。信中指出，其人工智能驱动的自动化系统帮助公司将理赔调整费用率 (LAE) 降至仅 7%，同时将毛赔率降至历史新低 62%。这种高效性得益于“智能体人工智能”系统——即自主机器学习代理——它们无需人工干预即可管理复杂的工作流程。

苏黎世保险集团在 2025 年末也证实了这一趋势，通过其创新冠军赛表明，它正在积极整合“智能体人工智能”来自动化索赔责任决策和承保，证明先进的机器学习是卓越运营的主要技术驱动力。.

按应用领域划分：欺诈检测和信用分析在保险市场中，生成式人工智能可立即产生财务影响

欺诈检测和信用分析领域在应用方面占据最大份额，因为它能为保险公司提供最直接、最可衡量的财务保障。生成式人工智能通过分析非结构化数据（例如理赔文件、图像和社交模式）来增强这些功能，从而识别传统规则系统无法发现的异常情况。. 

安联英国公司在该领域取得了显著成效，在其2025年上半年反欺诈业绩报告中披露，该公司查获的保险欺诈金额高达9260万英镑，较上年增长34%。此外，安联部署的“Incognito”计算机视觉系统通过分析图像失真，据称已将欺诈检测率提高了29%。

同样，Lemonade 利用生成模型，将索赔数据与信用和行为风险指标进行即时交叉比对，从而能够在 55% 以上的索赔无需人工干预的情况下处理索赔，同时保持强大的欺诈保护措施，正如其 2025 年业绩更新中所证实的那样。.

区域分析 

北美凭借雄厚的资本实力，在保险市场的生成式人工智能领域占据主导地位。

北美占据了42%的市场份额，这一主导地位源于前所未有的资本投资“军备竞赛”，现有企业和颠覆者都在有效地将人工智能货币化。该地区的优势在于其从测试阶段到盈利阶段的快速转型。Travelers Companies在2025年第三季度财报中验证了这一战略，其核心收入超出预期19亿美元——首席执行官Alan Schnitzer将这一业绩直接归功于公司持续的技术投资。凭借雄厚的财力，该公司在一个季度内向股东返还了6.28亿美元，证明人工智能基础设施如今已成为股权价值的驱动力。. 

与此同时，保险科技领军企业 Lemonade 在其 2025 年第三季度股东更新报告中展示了这项技术的运营上限，透露其生成式 AI 工作流程已将其损失调整费用 (LAE) 比率削减至仅 7%，而其毛损失率则创下 62% 的历史新低。. 

该地区也在防御方面处于领先地位；由于威胁日益增加，网络保险公司 Coalition 于 2025 年年中推出了一项专门的“深度伪造响应协议”，以应对目前 60% 的网络索赔源于资金转移欺诈和电子邮件入侵的现状。.

亚太地区通过自动化规模加速保险市场生成式人工智能的发展

紧随其后的是亚太地区，该地区正利用生成式人工智能快速扩张，以应对其独特的人口结构和规模挑战。该地区的领先地位源于其庞大的客户群体对自动化交互的巨大需求。平安保险持续引领全球，在其2025年中期报告中披露，其人工智能服务代表处理了12.9亿次交互，覆盖了80%的客户总量。如此大规模的自动化带来了实实在在的收益，仅在2025年前九个月，平安就避免了91.5亿元人民币的欺诈损失。. 

在日本，随着劳动力老龄化，提高效率势在必行。2025年8月，Sompo Holdings扩大了与Palantir的合作。通过向8000名员工部署人工智能代理，Sompo预计每年可带来1000万美元的财务收益，这表明亚洲保险公司不仅将这项技术用于聊天机器人，而且还从根本上增强了人工核保能力。.

欧洲利用精准的法证技术，确保生成式人工智能在保险市场价值评估中的应用。

欧洲之所以能保持强劲的市场地位，是因为它专注于高价值的、与自身复杂监管环境相契合的生成式人工智能的法证应用。欧洲的保险公司不再仅仅追求业务量，而是优先考虑通过精准度来提升盈利能力。安联英国公司在2025年9月就充分体现了这一策略，该公司报告称，其人工智能增强型检测系统在2025年上半年查获了9260万英镑的欺诈案件，与2024年相比增长了惊人的34%。. 

该地区的消费习惯也在发生结构性转变，以支持这一趋势。瑞士再保险公司研究院在其2025年11月发布的sigma报告中指出，保险公司目前已将3%至8%的IT预算专门用于人工智能能力建设。随着市场为“银发经济”做好准备，这种审慎的支出至关重要。瑞士再保险公司预测，到2050年，发达经济体中65岁以上人口的比例将达到27%，这需要人工智能驱动的个性化长寿产品。.

市场新闻：近期企业公告正在塑造保险市场中的生成式人工智能格局 

• 东京海上控股（2025年9月26日）：这家保险公司宣布与OpenAI达成战略合作，部署企业级人工智能代理。根据官方公告，此次合作的重点在于自动化本地人口统计分析和销售咨询，从而在其日本分支机构网络中为客户提供个性化方案。
• 苏黎世保险集团（2025年8月7日）：在其财务报告中，苏黎世确认在过去三年中，已专门拨款18亿美元用于数字化转型，包括云计算和人工智能基础设施。该集团表示，这项投资使理赔处理时间缩短了25%，并每年减少了4000万美元的运营损失。
• 瑞士再保险公司（2024年9月17日）：这家再保险公司正式选择mea平台，在其全球财产及意外伤害保险业务中部署生成式人工智能（GenAI）。新闻稿详细介绍了“Ora”GenAI解决方案，该方案目前用于自动从价值清单（SOV）和损失记录中提取和构建复杂数据，从而取代人工录入。
• Lemonade （2024年10月31日）：在其第三季度致股东信中，Lemonade报告称，其基于人工智能的运营模式（由其专有的LTV模型驱动）推动毛利润同比增长71%。该公司强调，自动化和算法承保是效率提升和赔付率持续改善的主要驱动因素。
• Wefox （2024年6月28日）：该公司宣布进行重大重组，并获得投资者2500万欧元的新注资，以转变其商业模式。官方声明确认，该公司正在从传统的运营商模式转型，专注于人工智能驱动的分发平台，并剥离非核心资产以支持这一技术转型。

保险市场生成式人工智能领域的顶尖公司

• 艾塞拉
• Alphabet Inc.（Google）
• 亚马逊网络服务（AWS）
• 阿纳迪亚
• 阿瓦莫
• 凿子人工智能
• 透明盖
• DataRobot公司.
• H2O.ai
• 利威赫兹
• 柠檬水公司.
• 马尔可夫
• 微软公司
• 心灵铸造厂
• Persado公司.
• 量子
• 换挡技术
• SoluLab
• 托马·布拉沃（Majesco Limited）
• Tractable有限公司.
• 其他杰出球员

市场细分概述

按部署

• 基于云
• 本地部署

按技术

• 机器学习
• 自然语言处理

按申请

• 欺诈检测和信用分析
• 客户画像与细分
• 产品与政策设计
• 承保和理赔评估
• 聊天机器人

按地区

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 西欧
    • 英国
    • 德国
    • 法国
    • 意大利
    • 西班牙
    • 西欧其他地区
  • 东欧
    • 波兰
    • 俄罗斯
    • 东欧其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚和新西兰
  • 韩国
  • 东盟
  • 亚太地区其他地区
• 中东和非洲
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 阿联酋
  • MEA 的其余部分
• 南美洲
  • 阿根廷
  • 巴西
  • 南美洲其他地区