随着全球保险行业快速进入数字化时代，技术的不断发展正在改变保险行业的运作模式。根据IDC中国金融行业分析师团队对全球保险行业2025年十大预测的分析，结合中国保险行业技术及业务发展的现状及趋势，保险行业正在面临深刻的变革和挑战。这些预测不仅揭示了全球保险行业未来的技术趋势，还对相关预测时点、可能带来的成本和复杂性进行了本地化解读。
《IDC FutureScape: 全球保险行业2025年预测——中国启示》详细内容如下：
预测1: ESG影响下的风险及理赔流程 – ESG Impact on Risk and Underwriting
到2026年，20%的C100商业财险公司将会使用包含AI驱动的ESG评分工具的综合承保平台，以增强风险评估和定价能力。
ESG正在深刻地重塑保险行业，影响从产品研发到投资策略，再到企业品牌建设等多个方面。在商业财险领域，保险公司正在加速评估为高碳排放企业提供保险的可行性，甚至排除一些高碳足迹的客户群体。气候变化带来的赔偿索赔和社会治理问题增加了潜在损失的风险。因此，保险公司需采用标准化和自动化的ESG评分承保平台进行风险评估和定价。借助AI和生成式AI技术，保险公司能够显著提高风险建模的有效性，为未来的风险预测提供更深入的洞察，并确保符合ESG相关的资本分配要求。
预测2: AI 编排协调员（AI Orchestrator）
到2026年，15%的保险公司将通过任命AI协调员来打破内部孤岛，从而使其生成式AI项目的成功率超过50%。
随着大模型和生成式AI技术的普及，2024年成为AI技术落地的关键时期。2025年，AI技术从“实验性应用”进入“规模化应用”的阶段，保险公司面临着跨部门协作和战略对齐的挑战。为确保这些AI项目成功落地，很多保险公司将任命AI协调员，打破组织内部的技术孤岛，确保不同部门能够在统一的战略框架下高效协作，从而提高生成式AI项目的实施成功率。
预测3: 自助式客户交互提升客户体验（Enhanced CX via Self-service）
到2026年，险司与投保人之间超过60%的交互将通过数字自助服务方式实时进行，这将促进跨渠道的对话式互动，并且提升客户满意度。
随着保险行业的数字化转型，自助式服务已成为提升客户体验的关键手段。保险公司正在迅速发展数字化营销渠道，其中，第三方数字保险聚合平台在欧美市场得到广泛应用，而亚洲市场则更倾向于使用保险公司自身的数字平台。这两种模式的核心目标是通过提升自助服务的效率来优化客户体验。利用生成式AI技术和大模型，保险公司可以增强对话系统的自然语言理解能力，从而提供更加精准、个性化的客户服务。
预测4: 传统代码现代化与ESG实践（Legacy Modernization Impact on ESG Agenda）
到2027年，20%的C200保险公司将采用AI驱动的传统代码现代化和绿色认证的云数据中心，显著提高能源效率并推进可持续的IT实践。
随着全球对可持续发展的关注，保险公司正在通过引入ESG理念来推动业务创新，尤其是在IT架构方面的改进。现代化传统代码和云数据中心的绿色认证不仅有助于提高运营效率，还能有效降低企业碳足迹。尽管短期内去碳化可能会影响盈利能力，但IDC预测，长期来看，可持续发展和成本优化之间的协同效应将为保险公司带来显著的回报。
预测5: 长期护理模式的数据基建（Multiyear Care in Health Insurance）
到2028年，10%的健康保险投保人将加入多年赔付模式，这将导致对长期数据基础设施投资的需求增加，以支持将赔付机制与长期护理业务模式配套。
传统的健康保险模式已经无法满足现代医疗体系中日益增长的长期护理需求。为了应对慢性病和长期健康管理的挑战，保险公司需要对数据基础设施进行大规模的投资。这包括建立多产品套件和综合数据平台，以支持长期护理模式下的赔付机制。通过整合医疗设备厂商、诊疗机构和支付者的数据，保险公司将能够实现无缝的数据共享，确保全面掌握患者的健康历史，提供更加精准的护理和保险服务。
预测6: AI 赋能云财务运营 （AI Powered FinOps）
到2027年，将人工智能（AI）与财务运营（FinOps）相结合的保险公司，将因为规模化的自动化流程而能够从其IT投资中持续实现20%以上的额外价值。
尽管许多保险公司在云计算投资方面做出了重大努力，但由于系统复杂度和数据孤岛问题，许多公司未能实现预期的回报。IDC的研究表明，80%的保险公司无法充分发挥云计算投资的潜力。因此，AI技术的引入，尤其是在云资源使用管理上的应用，能够帮助保险公司更有效地跟踪和优化云资源的使用，从而实现更高的财务运营效率。
预测7: 数据智能再设计（Data Intelligence Architecture Revamped）
到2028年，20%的C200保险公司将通过与IT服务提供商的战略合作，改革其数据智能架构，从而实现AI部署成功率提高30%。
保险公司在实施AI时，面临的数据孤岛和信息碎片化问题亟需解决。为此，保险公司必须投资于新的数据架构，确保数据的一致性和质量，从而为AI的高效部署提供坚实基础。通过与IT服务提供商的合作，保险公司能够重构数据架构，增强对数据的控制力，进而提升AI技术的成功率，帮助公司提升运营效率并优化客户服务。
预测8: AI风险产品（AI Risk Coverage）
到2029年，30%的AI厂商和20%的G2000企业在开发自己的AI解决方案时，将使用保险支持的性能保证，这将推动每十家财险（P&C）公司中就有一家进入这个市场。
随着AI技术的广泛应用，AI所带来的风险成为企业面临的新挑战。尤其是AI技术可能引发的监管罚款、技术失误或系统偏差等问题，促使保险公司在新兴的AI风险市场中寻求机会。通过推出AI风险保险产品，保险公司可以帮助企业规避与AI相关的潜在风险，为市场带来更多保障。
预测9: AI技能再提升（AI Reskilling）
到2029年，40%的保险业员工将掌握人机协作技能，强调个性化学习、批判性思维和沟通能力，从而提高工作效率和客户满意度。
随着AI技术在保险行业的深入应用，员工的AI技能将成为提升公司竞争力的关键。IDC预测，保险公司需要加大对员工的培训力度，使其具备使用AI技术来增强决策和客户服务的能力。AI不仅将改变工作流程，还将促使员工发展人机协作能力，提升整体效率和客户满意度。
预测10: 物联网支持的保险关联证券化（IoT Powered ILS）
到2029年，超过10%的保险相关联证券业务将由物联网技术驱动，提升市场风险透明度，并改善保险公司的资本充足率和韧性。
随着物联网技术的发展，保险公司能够通过实时监控风险，改善其资本结构。边缘计算和物联网技术的应用使得保险公司能够更准确地评估和管理风险，推动保险相关证券（ILS）市场的成熟。这为保险公司提供了更高效的风险管理工具，并增强了其市场竞争力。
奕亮科技的AI驱动解决方案助力保险行业转型
奕亮科技通过一系列创新技术，已提前布局相关领域，帮助保险公司提升运营效率、增强客户体验并优化风险管理。
1. AI报价机器人与智能客户服务平台
奕亮科技开发的AI报价机器人和智能客户服务平台提供全天候、实时的客户交互服务。借助自然语言处理（NLP）技术，系统能够理解并处理客户的查询和需求，自动化提供标准化的保险报价，并根据客户的历史行为、偏好和需求推送个性化推荐。这种智能化的自助服务大大提升了客户互动效率，降低了人工成本，同时提升了客户的满意度和转化率，帮助保险公司在竞争激烈的市场中脱颖而出。
2. 技术架构升级与自动化业务流程
奕亮科技通过AI驱动的技术架构升级和自动化处理流程，帮助保险公司简化传统代码系统，推动业务流程的自动化。这不仅提高了风险管理、承保等环节的响应速度和准确性，还使得保险公司能够更高效地应对市场变化，提升整体运营效率。
3. 数据智能平台与深度分析
奕亮科技的数据智能平台能够整合分散的数据源，确保数据的高质量和一致性，为AI系统提供强大的数据支撑。通过深度分析历史数据，保险公司能够提升风险预测能力和市场洞察力，从而为客户提供更为精准的产品和服务。
4. 战略合作与现代化数据架构
奕亮科技能够帮助保险公司构建现代化的数据架构，支持复杂的AI应用，如智能承保营销、个性化保险定价和风险管理等。这些技术提升了AI部署的成功率，帮助保险公司快速适应不断变化的业务需求，增强数据驱动的决策能力。
5. 场景化AI驱动的保险营销创新
奕亮科技依托统一数据中台的底层能力，通过AI场景化引擎重构保险营销模式。其核心在于将保险服务嵌入用户高频生活场景（如社区、家庭、健康管理），通过与物业、医疗机构等生态伙伴的深度协作，实现从“被动推销”到“主动触达”的转变。奕亮科技的场景化AI引擎通过三大模块实现落地：
– 数据融合层：标准化接入物业、医疗、IoT等多源异构数据，确保合规性与实时性；
– 场景建模层：基于强化学习算法构建动态推荐模型，风险评估模型中的核心参数体系会根据场景特性进行动态重构
– 生态协作平台：提供API接口与可视化看板，支持保险公司、物业、第三方服务商协同运营，分润规则可配置化
通过这一创新营销模式，奕亮科技推动了保险行业的主动营销，使保险公司能够更加精确地触达潜在客户，并通过与生态伙伴的深度合作提升整体业务效益。
奕亮科技：AI驱动保险未来，4月重磅发布蓄势待发
在数字化浪潮席卷全球保险业的今天，奕亮科技以“技术+场景”双轮驱动，持续引领行业革新。4月，我们将通过系列专题文章，深度揭秘奕亮科技AI技术突破，请持续关注
