为什么说保险企业数智化转型势在必行？

国家从规划和政策层面助力险企数智化转型。

一、线上化与自动化建设为数智化转型奠定基础

近年，各大保险企业纷纷加速推进以线上化 和自动化为核心的数字化转型。预计到2025 年，行业线上客户占比将超过60%，承保自 动化率将达到70%，核保自动化率将达到 80%，理赔自动化率将超过40%。 这一过程也将生成大量高质量的业务数据， 为险企进一步数智化转型奠定了基础。

二、大数据应用试点与推广初见成效

与线上化和自动化建设同步，险企也在积极 围绕保险业务价值链，推进大数据应用试点 与推广，且已经初见成效。在数智化转型项目 中，险企借助人工智能技术，体系化落地实施 保险大数据用例，实现了5%~15%的新业务增 长、交叉销售与向上销售提升5~10倍，退保率 下降10%~20%。

在保险业务端，大数据应用在寿险和财产险 均能创造价值，但各有侧重。对寿险而言，目 前大数据应用主要分布在渠道和销售领域， 能促进保费增长、提升运营效率。在促进保 费增长上，险企可基于多渠道数据分析用户画 像，深入了解用户需求，为客户提供更加精准 的产品和个性化服务，并通过智能获客、询报 价助手（如预报价、保险方案推荐、报价材料 推荐）、免核产品智能推荐等功能，提高渠道 销售成功率。在提升运营效率方面，险企可聚 焦承保、保单管理和核保理赔等环节实现降 本增效。

例如，某寿险公司将产品方案与客户数据融 合，根据客户类型差异，自动生成千人千面的 寿险定制计划书视频，并在短视频中以差异 化内容、画面和声音，帮助客户更直观理解方 案，极大提高了代理人展业效率。

对财产险而言，目前大数据应用的价值主要是 提升中后台核保核赔效率，以及打造风险管 控一体化解决方案。例如，在提升核保理赔 效率方面，车险企业可基于自身收集的数据， 结合第三方海量数据进行智能理算，并基于 LBS（位置服务）、OBD（车载自诊断系统） 构建大数据整体画像模型，从车辆历史轨迹 以及驾驶人行为等维度进行精细化定价与理 赔，以及打造防控车险欺诈的智能体系。

在打造风险管控一体化解决方案上，险企可 运用卫星遥感、无人机、气象预警及灾害监测 等多种技术，收集非结构化与结构化数据，并 结合先进人工智能算法及无人机技术，有效 监控并排除潜在风险。例如，某车险公司与物 联网公司合作，通过AIoT（人工智能物联网） 和预测性维护等新技术，打造货车UBI（基于 车主驾驶行为的差异化车险）新业务模式，在 增加保费收入、降低理赔金额支出的同时，通 过鼓励安全驾驶行为和定期车况维护，提升 驾驶者的交通安全意识。

三、国家从规划和政策层面助力险企数智化转型

与其他金融同业相比，保险企业主要以中低 频交易为主，所以在进行数智化转型时普遍 需要解决数据质量不高和数据全面性不足两 大问题。但近年来，国家通过在顶层设计与政 策层面不断鼓励数据要素流通与数据应用建 设，为保险行业数智化转型提供了契机。

在数据要素流通层面，国务院在《“十四五”数 字经济发展规划》和《要素市场化配置综合 改革试点总体方案》中明确提出要加快数据 要素市场化流通，并计划在2025年前，在数 据要素市场化配置基础制度建设探索上取得 积极进展。我们相信届时保险企业能够通过 各种数据服务方式弥补和加强数据基础，为 保险企业数据驱动转型注入更多动力。

在数据应用建设层面，银保监会陆续发布加 快数据应用建设的指导意见和管理办法，不 断提升对保险企业大数据应用的政策支持 力度，包括通过《银行保险监管统计管理办 法》，引导银行保险机构不断提高数据分析 能力，开展数据分析和挖掘应用；通过《关于 银行业保险业数字化转型指导意见》，鼓励 金融企业大力推进个人金融服务数字化转 型，充分利用科技手段开展个人金融产品营销 和服务，扩展线上渠道、丰富服务场景，加强 线上线下业务协同，提高数据应用能力，全面 深化数据在业务经营、风险管理、内部控制中 的应用，提高数据加总能力，激活保险企业数 据要素潜能。