未来十年保险行业发展范式和核心逻辑将发生什么变化？

未来十年保险行业的发展范式和核心逻辑将发生以下几个变化。

1.业务增长方式将从渠道为王转换为用户体验为先

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%。

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。

2.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”。

3.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

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。

4.业务运作模式从人工为主转换为科技辅助人工

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。