保險業要有效應用AI，必須先整理好數據資源

AI解決方案提供商Autorek發布的一份報告顯示，保險公司內部流程中的運營阻力不僅影響整體效率，還成為有效實施AI的重大障礙。這份名為《保險運營與金融轉型2026》的報告基于對英美兩國250名保險業管理人員的調研，揭示了包括結算流程緩慢和數據碎片化在內的連鎖瓶頸問題，同時涵蓋了該行業AI部署的現狀。

調研顯示保險業結構性低效問題持續存在

報告指出，未來兩年交易量預計將增長約29%，運營成本也可能相應上升。報告將此歸因于人工處理、分散的數據系統以及現代保險運營固有的交易復雜性。盡管此前相關研究結果已公開多時，但這些問題依然持續存在。

受訪者對AI期望與實際應用存在巨大差距。關鍵數據顯示，82%的保險公司預期AI將主導行業發展，但只有14%的公司已完全整合AI到運營中，另有6%的公司完全未使用AI技術。

數據碎片化阻礙AI實施

報告確定了公司實施AI需要解決的主要問題：遺留系統整合、數據碎片化和內部專業知識不足。數據碎片化問題影響數據治理框架，使后者同樣支離破碎。報告作者指出，許多公司復雜的數據環境是AI部署受限的主要原因。

受調研公司平均管理17個數據源，大多數將此視為問題，并購活動后情況更加復雜。

AI在對賬流程中的應用前景

報告作者認為AI將對成本和可擴展性產生積極影響，能夠解決企業在人工糾錯和對賬流程錯誤方面遇到的問題。報告建議決策者可將對賬流程作為AI的初始試驗場，因為這是一個邊界清晰、基于規則的領域，自動化能夠快速產生積極結果。

在碎片化架構和分散數據層上應用任何形式的自動化，無論是AI還是確定性自動化，如果不增加成本可能都無法很好擴展。報告強調了AI在整合碎片化數據源方面的潛力，并建議基于云的AI平臺可能比內部部署更好地解決這個問題。

結構化改革決定成功與否

對賬流程（本質上是結構化工作流）與需要人工維護的分散數據源之間的矛盾，創造了可以用成本和周期時間衡量的復雜性。盡管受訪者普遍意識到這些問題，但情況依然持續存在。

報告斷言，在結構層面成功解決這些問題的公司將擴大性能差距。數據標準化和治理是可擴展自動化的前提，最終自動化將降低對賬成本。AI能夠解決碎片化數據和軟件層的復雜性，這是基于規則的自動化（如RPA機器人流程自動化）可能無法經濟地解決的問題。

企業解決數據碎片化問題的速度取決于遺留技術和日常運營開銷。AI部署能否轉化為超越成本削減的性能提升尚不明確，但如果成本削減本身就是積極成果，那么解決影響保險業的結構性問題將為AI驅動的自動化奠定堅實基礎。

Q&A

Q1：保險業AI應用面臨哪些主要障礙？

A：主要障礙包括遺留系統整合困難、數據碎片化嚴重和內部AI專業知識不足。調研顯示，保險公司平均管理17個數據源，數據分散問題在并購后更加復雜，這些都制約了AI的有效部署。

Q2：保險業對AI的期望與現實應用差距有多大？

A：差距巨大。雖然82%的保險公司預期AI將主導行業發展，但實際上只有14%的公司已完全整合AI到運營中，還有6%的公司完全未使用AI技術，顯示期望與實際應用存在嚴重脫節。

Q3：為什么建議從對賬流程開始實施AI？

A：因為對賬流程是一個邊界清晰、基于規則的領域，AI自動化能夠快速產生積極結果。這個領域結構化程度高，適合作為AI應用的初始試驗場，能夠有效解決人工糾錯和對賬錯誤問題。