保险业要有效应用AI，必须先整理好数据资源

AI解决方案提供商Autorek发布的一份报告显示，保险公司内部流程中的运营阻力不仅影响整体效率，还成为有效实施AI的重大障碍。这份名为《保险运营与金融转型2026》的报告基于对英美两国250名保险业管理人员的调研，揭示了包括结算流程缓慢和数据碎片化在内的连锁瓶颈问题，同时涵盖了该行业AI部署的现状。

调研显示保险业结构性低效问题持续存在

报告指出，未来两年交易量预计将增长约29%，运营成本也可能相应上升。报告将此归因于人工处理、分散的数据系统以及现代保险运营固有的交易复杂性。尽管此前相关研究结果已公开多时，但这些问题依然持续存在。

受访者对AI期望与实际应用存在巨大差距。关键数据显示，82%的保险公司预期AI将主导行业发展，但只有14%的公司已完全整合AI到运营中，另有6%的公司完全未使用AI技术。

数据碎片化阻碍AI实施

报告确定了公司实施AI需要解决的主要问题：遗留系统整合、数据碎片化和内部专业知识不足。数据碎片化问题影响数据治理框架，使后者同样支离破碎。报告作者指出，许多公司复杂的数据环境是AI部署受限的主要原因。

受调研公司平均管理17个数据源，大多数将此视为问题，并购活动后情况更加复杂。

AI在对账流程中的应用前景

报告作者认为AI将对成本和可扩展性产生积极影响，能够解决企业在人工纠错和对账流程错误方面遇到的问题。报告建议决策者可将对账流程作为AI的初始试验场，因为这是一个边界清晰、基于规则的领域，自动化能够快速产生积极结果。

在碎片化架构和分散数据层上应用任何形式的自动化，无论是AI还是确定性自动化，如果不增加成本可能都无法很好扩展。报告强调了AI在整合碎片化数据源方面的潜力，并建议基于云的AI平台可能比内部部署更好地解决这个问题。

结构化改革决定成功与否

对账流程（本质上是结构化工作流）与需要人工维护的分散数据源之间的矛盾，创造了可以用成本和周期时间衡量的复杂性。尽管受访者普遍意识到这些问题，但情况依然持续存在。

报告断言，在结构层面成功解决这些问题的公司将扩大性能差距。数据标准化和治理是可扩展自动化的前提，最终自动化将降低对账成本。AI能够解决碎片化数据和软件层的复杂性，这是基于规则的自动化（如RPA机器人流程自动化）可能无法经济地解决的问题。

企业解决数据碎片化问题的速度取决于遗留技术和日常运营开销。AI部署能否转化为超越成本削减的性能提升尚不明确，但如果成本削减本身就是积极成果，那么解决影响保险业的结构性问题将为AI驱动的自动化奠定坚实基础。

Q&A

Q1：保险业AI应用面临哪些主要障碍？

A：主要障碍包括遗留系统整合困难、数据碎片化严重和内部AI专业知识不足。调研显示，保险公司平均管理17个数据源，数据分散问题在并购后更加复杂，这些都制约了AI的有效部署。

Q2：保险业对AI的期望与现实应用差距有多大？

A：差距巨大。虽然82%的保险公司预期AI将主导行业发展，但实际上只有14%的公司已完全整合AI到运营中，还有6%的公司完全未使用AI技术，显示期望与实际应用存在严重脱节。

Q3：为什么建议从对账流程开始实施AI？

A：因为对账流程是一个边界清晰、基于规则的领域，AI自动化能够快速产生积极结果。这个领域结构化程度高，适合作为AI应用的初始试验场，能够有效解决人工纠错和对账错误问题。