2025年6月14日，“保险与精算四十人论坛·青年论坛2025年年会”在南开大学八里台校区省身楼隆重举行。本次年会由南开大学主办，南开-泰康保险与精算研究院、蚂蚁逸康（广州）信息技术有限公司承办，主题为“数智赋能与保险新质生产力”，聚焦数字化时代保险行业的转型升级与高质量发展。论坛设置主论坛、三场分论坛及一场圆桌论坛。

法再亚太区数字化业务负责人、北京一蜂科技有限公司创始人兼首席执行官李用虎先生在分论坛二“生成式 AI 和大数据在保险经营中的应用”上发表题为《精算视角下的 AI 中台实践观察》的主旨演讲，围绕如何加快推动“传统AI”的应用和AI如何弥补传统精算分析的局限性进行了分析，并就基于风险动向性的AI中台构建这一话题进行了分享。本文根据演讲内容整理而成。

法再亚太区数字化业务负责人

北京一蜂科技有限公司创始人兼首席执行官

李用虎先生

精算视角下的 AI 中台实践观察

一、加快推动“传统 AI ”应用，充分挖掘保司内部全量数据

传统 AI在处理结构化数据方面与精算学联系紧密，保险公司应优先运用“传统 AI”提升风险量化水平。许多保险公司尚未充分利用结构化数据，也未充分运用传统 AI方法改进业务流程。例如在核保加费环节，多数公司仍沿用偏线性的加费模式，未能依据大数据和量化模型构建死亡率、住院发生率等风险量化体系。以寿险健康保险公司为例，公司应成体系、大规模地应用传统AI，尽可能全量、全流程的使用结构化数据。这不仅涉及数据分析，还包括风险量化和风险管理。传统 AI 擅长于量化预测和量化判断，类似于“分析师/精算师”，能够处理结构化数据，进行预测、分类、评分和风控等任务，其结构清晰、算法简洁，结果易于理解与解释，与精算工作高度契合。

此外，保险行业在 AI应用的基础工作上存在不足，数据开发利用程度不高，不同规模公司在 AI 应用方面差距悬殊。以核保体检规定为例，利用基于数据分析和模型预测的方法，而非传统体检规则来指导投保客户体检的操作，以提升业务效率、风险控制精准度。例如，通过分析出单时间、问卷完成时间、过去投保数据、理赔数据等信息，可以对风险进行更加显著的预测，从而优化体检规则，减少不必要的体检，提升客户体验，提升渠道的满意度。

二、传统精算分析的局限性与 AI 的补充作用

传统精算分析在管理工作中存在时间滞后性和统计局限性。在时间维度上，传统经验分析的结果往往姗姗来迟，有效的医疗险经验数据平均需 12个月以上才能形成，而重疾险部分经验数据则至少需要超过 2 年以上的观察时间。从统计角度看，小型中支公司和小型的销售渠道由于业务总量较小，经验数据难以具备足够的统计意义，无法有效量化分析。这是传统精算分析工作客观存在的，无法避免的情况。

相比之下， AI预测能够调用公司所有数据，在保单生效的瞬间预测风险，有效弥补传统经验分析的缺陷，显著提升早期风险的识别能力。例如，在渠道的团体欺诈中， AI引擎可以及时发出预警信息，不用等到全量的经验理赔数据结果，助力保险公司实现精细化、及时化的运营与管理，规避潜在风险。精算师应使用传统 AI对每张保单、每个客户、每个代理人进行风险量化和风险分层，实现精细化运营。通过构建预测性引擎矩阵，可以实现风险导向型的 AI 中台构建，优化保险公司的业务流程和风险管理。

三、基于风险导向型的 AI 中台构建

保险公司可通过构建预测性引擎矩阵从而构建风险导向型的 AI中台。该 AI中台能够实现核保管理、理赔管理、代理人管理、退保管理、加保管理等多个业务环节的精细化运营。借助 AI 引擎进行优化，促使保险公司各部门实现高效、精准的管理与协同，例如，在核保环节，通过构建精准的保险风险量化引擎，可以依据风险评估结果制定差异化的核保策略。在理赔环节，利用理赔风险引擎识别高风险理赔案件，实施针对性的调查和审核措施，有效防范欺诈风险。在代理人管理方面，通过代理人画像引擎对代理人进行全方位的评估和管理，为代理人提供个性化的培训和发展建议。

通过风险导向型 AI中台，保险公司可以在产品定价、风险评估、客户服务等方面实现精准化和个性化。例如，通过对风险因素的深入分析，实现精准定价，提高产品的市场竞争力；通过对客户需求的精准预测，提供个性化的保险产品和服务，提升客户满意度和忠诚度，为寿险与健康险公司创造持续的长期价值，提升公司的整体竞争力和可持续发展能力。

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