2026年6月13日，以“智变跃升：AI引领保险价值链变革与生态协同”为主题的保险与精算四十人论坛青年论坛2026年年会在南开大学八里台校区省身楼举行。本次论坛由南开大学主办，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、南开大学经济学院联合承办，汇聚专家学者、业界青年才俊，共同探讨智能技术驱动下保险行业的效率提升、模式重构、生态协同与治理创新。

安捷信（AgentSure）私人有限公司创始人兼CEO李用虎先生在分论坛二《AI风险管理和保险》上发表题为《保险垂类视角下的AI风险和AI保险》的主题演讲。本文基于演讲内容整理而成。

安捷信（AgentSure）私人有限公司创始人兼CEO

李用虎

保险垂类视角下的AI风险和AI保险

AI时代背景下，统筹技术发展与风险防控已成为企业稳健经营的重要中枢。本次汇报立足底层逻辑与实务场景，构建系统化的风险分析框架，以客观视角探讨AI在保险业态中的应用与挑战。

一、统筹发展与安全，厘清底层逻辑与新型风险敞口

当前企业端在推进AI战略部署时，普遍存在侧重应用效能而忽视安全治理的倾向。在内部业务场景中，由于缺乏有效的数据隔离，部署AI Agent常引发跨部门数据泄漏事件，对企业核心商业机密构成严重隐患。从技术底层逻辑审视，大模型的核心运作机制为基于概率预测后续文本，此机制与精算体系基于概率论预测风险事故的学科基础具有内在契合性。立足这一专业视角，随着智能应用的大规模铺开，系统性风险的累积将成为客观必然。借鉴核电、农业灾害等高风险领域的历史演变规律，风险积聚必然呼唤相应的保险对冲机制。例如，随着具身智能设备逐渐步入普通家庭，此类集成了“AI大脑与机械躯体”的设备，其潜在的保障需求有望在未来催生出匹敌甚至重塑现有车险市场规模的新兴保险业态。 

二、“知识平权”冲击传统精算假设，重塑定价与理赔机制

AI辅助工具的广泛普及大幅降低了公众获取专业知识与规则漏洞的门槛，形成了普遍的“知识平权”效应，对保险行业既有的底层商业逻辑产生深远影响。在产品定价端，部分高端医疗险或入口隐藏较深的健康险产品，其精算模型高度依赖极低的使用率假设。但在大模型指引下，终端客户能够轻易获取服务入口与理赔策略，导致实际使用率可能出现数量级增长，进而引发产品定价失效与赔付率恶化。在理赔运营端，借助AI律师等辅助工具，客户针对拒赔案件提出异议及寻求监管投诉的专业维权能力大幅跃升。这一演变预计将推动医疗险等险种的赔付成本常态化上涨5%至10%，并对保险机构的客诉处理能力提出更为严峻的考验。针对此类业务冲击，行业应常态化开展极限情景下的压力测试。  

三、解构AI风险层次，防范系统操作隐患与算法伦理风险

为落实精细化风险治理，需将AI系统风险分层解构为：模型底层的数学预测风险、AI Agent执行动作过程中的工具链调用风险，以及外部IT架构层面的系统运维风险。在实务防范中，传统的“人在回路”（Human-in-the-loop）安全审核机制，在面对海量高频且错误率极低的任务流时，常因审核人员产生操作麻痹而发生实质性失效。在客户服务层面，由加拿大航空客服机器人事件可见，企业必须为AI系统产生的幻觉及错误承诺承担完全的法律与经济责任。此外，在模型算法训练环节，若隐性引入不当代理变量，极易引发针对特定地域或群体的理赔周期延长及审核门槛提高，造成算法歧视与社会公平性问题。同时，企业还需高度警惕内部人员利用提示词投毒等手段对系统实施恶意攻击所引发的运营停摆风险。  

四、优化政策与市场供给，构建AI保险生态与治理体系

鉴于全球监管法规目前普遍落后于AI技术由Copilot向Autopilot的跃升速度，完善AI治理架构已成为各方共识。在市场供给端，针对寡头大模型可能引发的聚合风险，业界正积极探索风险剥离与分层缓释机制。海外保险市场已初步形成科技公司主导的风险扫描测试—风险缓释方案提供—保险承保兜底的新型业务范式。同时，如美国保险服务局已于2026年1月1日推出CG 40 47、CG 40 48、CG 35 08三张批单，允许保险人将生成式AI引发的责任从标准商业综合责任险（CGL）中除外；相应敞口转由专门的附加批单或独立的生成式AI责任险承接，实现单独定价与承保。这一"沉默AI"显性化的过程，与当年网络风险从传统财产险中剥离出来的路径高度相似。展望未来，伴随数字员工对实体业务岗位的逐步替代，其衍生的法定连带责任将持续存在。相较于当前约160亿美元的全球网络安全保险市场，AI Agent保险的潜在市场规模有望达到当前网络安全保险市场的一个数量级以上。面对此战略机遇期，监管部门、学术界与业界需协同发力，夯实底层理论支撑，推进交叉学科人才建设，共同保障产业生态的安全与高质量发展。