保险业生成式AI应用：全球行业调研揭示三大关键要点

近250名保险业决策者分享有关生成式AI战略、观点与创新的最新资讯

对于保险业而言，生成式人工智能（AI）究竟是福祉还是隐患呢？一项聚焦保险业生成式AI应用的最新研究显示，高达九成的保险公司计划于明年对生成式AI进行投资，其投资热情极为高涨。然而，调查数据显示，纵然分析创新有望助力该行业应对其最为严峻的挑战，但众多保险公司依旧对创新所引发的伦理和监管方面的影响深感忧虑。

这项研究《迈向生成式AI的未来：保险公司战略成功之路》来自SAS和Coleman Parks的联合调查。SAS是全球数据和AI领域的领导者之一，在全球50家最大的保险公司中，有47家都是其客户。该研究报告基于对236位行业决策者的调查，深入探究了全球范围内保险公司正如何围绕生成式AI开展实施部署、预算规划和战略制定。通过SAS的交互式生成式AI调查数据仪表板，能够将来自银行、医疗保健、生命科学和政府等行业部门的保险和跨部门数据进行对比分析。

“众所周知，保险行业的一贯作风是保守和反应迟缓。然而，令人意想不到的是，保险公司却在生成式 AI 应用领域成为了开拓者，充分展现出对生成式 AI 极为高涨的投资热情。”SAS全球首席保险顾问Franklin Manchester表示，“我们所目睹的并非一个行将破灭的AI泡沫，这无疑是一件幸事——然而，显而易见的是，保险行业同其他诸多行业一样，也面临着一些需要去克服的障碍。”

1.保险公司正积极迈进生成式AI领域……首先聚焦预算规划与策略制定

有 89%的保险业受访者表示，他们所在的公司计划于2025年对生成式AI进行投资，而在这部分受访者中，有92%正在着手拟定专门针对生成式AI的预算。

在该行业对生成式AI的投资中，排名前三的投资目标是：

• 提高客户满意度和留存率（81%，在所有行业细分领域中占比最高）。
• 削减运营成本并节约时间（76%）。
• 强化风险管理与合规举措（72%）。

已有三分之二（68%）的保险业受访者表示，他们在日常工作中使用生成式AI的频率为至少每周一次。大约五分之一（22%）的受访者称，他们每天都会使用该技术。仅有11%的受访者称其所在组织已经全面实施生成式 AI，另有49%的人表示他们的公司正在部署该技术。

“生成式AI并非什么万能解药，但保险公司发现它像是一块拼图上的诸多碎片，能够在一些此前已被证实困难重重的领域得以应用，比如非结构化数据的提取。”埃森哲英国、爱尔兰和非洲地区数据与AI保险业务负责人Joe Rowe表示，“理赔和承保就是生成式AI帮助相关人员获取洞察并做出更优决策的典型案例。”

2. 保险业比其他行业更关注生成式AI的伦理问题

保险业决策者对生成式AI伦理问题所表现出的担忧程度，相比其他行业要略高一些。在保险业受访者中，有59%表示对其所在组织的生成式AI所产生的伦理影响感到担忧；相比之下，跨行业平均水平为52%。

尽管保险公司对伦理问题的担忧更甚，但他们在治理和监控方面的规划——包括创建、实施和维护伦理框架——仍在推进当中：

• 仅有5%的保险业受访者将其所在组织的生成式AI治理框架描述为“完善且全面”。
• 57%的受访者表示其所在组织的框架“正在开发中”。
• 27%的受访者称其所在组织的框架“临时或非正式”。
• 11%的受访者表示其伦理框架“尚不存在”。

“生成式AI应用的推进速度极为迅猛，但为了开展可信任的开发工作，保险公司必须促使人员、流程和技术协同运作，共同推动用例从试验阶段迈入运营和生产阶段。”Rowe表示，“实现适宜的治理需要予以关注并投入资源。”

与其他行业情况一致，保险专业人士将数据隐私（有 75%的人提及）和数据安全（73%）列为其组织在运用生成式AI过程中的首要关切点。这毫不奇怪，原因在于使用生成式AI的普通欺诈者——以及利用该技术实施大规模欺诈和金融犯罪（例如，洗钱和恐怖主义融资）的职业罪犯——其数量正在不断增多。在这场欺诈技术“军备竞赛”中，生成式AI极有可能成为与欺诈者在技术层面保持同步的基本条件。

3. 保险公司想方设法解决数据匮乏问题

除了对AI伦理方面的担忧之外，保险专业人士还对监管合规问题表达了忧虑。仅有一成（11%）的保险业受访者表示，其所在组织已做好充分准备，去遵守当前和即将出台的生成式AI法规。符合伦理道德的生成式AI应用案例引起了众多保险公司的兴趣。

例如，大语言模型（LLMs）需要海量数据，然而这些数据在现有生产系统中或许难以获取，从而无法恰当地处理边缘用例。在保险行业当中，存在着极为严峻的大型数据集短缺现象，缺乏针对数据进行偏见梳理和质量检查的工作——这是名副其实的数据匮乏问题。

为什么这一点很关键呢？用于训练生成式AI和其他AI模型的数据的质量和数量，可能会对理赔和保单决策结果的准确性、公平性和合理性产生影响。

此外，保险公司作为受托人，保管着大量敏感的个人可识别信息。随着对数据隐私的焦虑不断加剧，合成数据——即专门为逼真地模拟现实世界数据而制造的人工数据，被用于在不侵犯客户隐私的前提下充实现有数据集——有可能解决这一问题。

超过四分之一（27%）的保险业受访者表示正在使用合成数据；近三分之一（30%）的人表示他们正在积极考虑采用合成数据，另有22%的人表示可能考虑采用。

“许多保险行业决策者正在积极开展生成式AI项目，这些项目可能会改变保险公司的业务方式。”Manchester表示，“创新的火苗在保险行业熊熊燃烧，只有当我们秉持负责任的创新这一准则时，我们才能让这团火焰蔓延壮大。这包括构建和维护相关政策和流程，从而保障客户隐私和我们所运用数据的完整性。”

“下一步就很清晰了：保险公司务必将伦理框架和数据严谨性作为指引原则，以此来挖掘生成式AI技术的变革潜能和全部价值。”

释放保险业生成式AI的潜能

在保险公司迈向生成式AI的进程中，掌握最新资讯极为关键，只有这样才能应对风险、获取回报。保险公司怎样才能以符合伦理道德的方式有效地推行生成式AI呢？SAS和Coleman Parks举办了一场主题为“释放保险业生成式AI的潜能”的网络研讨会（现已提供按需播放），并邀请了来自微软、埃森哲和FRG的专家共同参会。点击上方链接，深入了解这项独家研究成果。

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Study findings suggest that GenAI could prove to be a competitive differentiator for early adopters.