大模型为保险业务的转型升级带来了前所未有的机遇与挑战，保险公司纷纷意识到，合理选择并优先布局大模型应用场景，将成为其在激烈市场竞争中脱颖而出的关键所在。
对于众多正处于数智化转型关键阶段的保险公司而言，面对众多潜在的大模型应用场景，如何精准筛选、科学排序，使其能够最大程度地契合自身业务战略、发挥技术优势，是一项至关重要的决策任务。
在本报告中，我们深入探讨了17个当前对保险公司而言最有价值、最具可行性的大模型应用场景，覆盖了营销、核保、理赔、风控、服务等多个方面，并按照业务价值与可行性进行优先级排序，旨在帮助保险公司制定出科学合理的大模型应用规划。
完整报告：《2025年中国保险业大模型应用场景评估报告》（可前往“沙丘智库”查阅）
01
市场概览
2024年9月，国务院印发《关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》（以下简称“新国十条”），是继2006年、2014年之后，国家层面又一次对保险业发展作出的全面部署，旨在进一步推动我国保险业高质量发展。
“新国十条”政策对保险行业提升保障能力和服务水平提出了更为严格的标准和要求。为了增强保险行业可持续发展能力，“新国十条”政策要求保险公司提高数智化水平，“鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平”。
当前，保险行业正处于“数字化”向“数智化”过渡的关键阶段，科技创新正在成为保险行业变革的“原动力”，以数智化为基础的科技能力将成为保险企业的核心竞争力。
在人工智能技术日益成熟、大模型横空出世的当下，保险公司更是积极探索利用新技术重构营销、核保、理赔、风控、服务等核心业务场景，实现保险价值链再造。
头部保险公司都在积极推动科技创新发展，并将大模型纳入到科技战略中。例如中国太保提出数智太保科技规划（DiTP），通过5大创新业务方向、1个保险大模型、3大科技硬核能力，实现“打造行业领先的数智化能力，赋能公司高质量发展”的愿景。
在过去的2024年，大模型的应用在保险行业持续快速增长，保险公司期望通过大模型技术提升业务效率、改善客户体验、优化风险管理和创新保险产品。
在应用场景上，财产险公司和寿险公司的侧重点有所差异：
· 财产险公司通常侧重于风险评估、理赔处理和客户服务等场景，尤其是是针对车险产品，大模型在这些场景的应用可以帮助财产险公司提高理赔效率、识别潜在欺诈行为，并优化客户体验。例如，通过大模型进行智能核保和理赔审核，可以显著提升业务效率和准确性。
· 寿险公司则更加关注于客户的健康管理、保险产品推荐和长期客户关系维护。大模型可以根据客户的个人信息、历史购买记录和行为数据，为客户提供个性化的保险产品推荐和服务，并优化营销策略，以提升客户的满意度和忠诚度。
2025年，保险公司将进一步加大对大模型的投入，在更多业务场景中探索大模型的赋能。根据Gartner《2025年CIO和技术高管调查》，相较于2024年，大部分保险公司都将在2025年加入对生成式AI技术的投入，且对生成式AI技术的投入在保险公司IT投入中增长幅度亦为最大。具体来看，89%的保险公司将生成式AI列为在2025年加大投入的TOP3项技术之一，且对生成式AI的投入预算预计将提升38%。
虽然保险公司对大模型技术呈现积极态度，但实际应用仍不够成熟，正式投产的案例有限。
对于刚开始探索大模型的保险企业来说，需要构建一个详细的应用场景清单，以便更好地计划如何将大模型融入到自身的业务流程中，从而有效支持其战略目标的实现。
而对于那些已经在大模型领域积累了一定技术应用经验的保险企业而言，则需要将大模型用于更多创新的业务流程中。由于潜在的应用场景众多，企业需要对各种应用场景进行优先级排序，以确保资源能够被合理分配到最有可能带来显著业务价值的项目上。
02
大模型应用场景评估
针对众多的大模型应用场景，保险公司应从业务价值和可行性两个维度进行大模型应用场景的评估。
本报告共定义了17个大模型应用场景，包括代理人销售助手、员工知识助手、自动化理赔审核、代理人智能陪练、智能办公助手、个性化营销内容生成、客服坐席助手、编码助手、销售机器人（面客）、核保助手、客服机器人（面客）、ChatBI、测试用例生成、理赔助手、保险产品推荐、欺诈检测、审计助手，这些应用场景将助力保险公司实现提高营收、降本增效、风险管理以及非财务价值，保险公司相关技术负责人可以根据大模型应用场景评估结果进行合理的资源投入与分配。
应用场景评估结果、场景定义等可查看完整报告：《2025年中国保险业大模型应用场景评估报告》
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