推广｜香港金融科技周2026财新专场：数字技术如何重塑保险业？

保险科技的定位，应是解决方案，而不只是单一产品。胡莹指出，短期、狭窄地聚焦某一种设备或功能，难以应对技术快速演进的环境。真正的解决方案需要随时间和业务需求持续演进，将多个产品连接起来，端到端地解决业务问题。其价值不只在一个工具，而在贯通数据采集、分析、定价和未来风险预测的完整能力链条。

AI在帮助行业管理和预测风险的同时，也在创造新的风险。行业面临的不只是如何更快处理业务，还包括如何理解、定价并承担新的不确定性。胡莹认为，只有当市场参与者愿意基于对未来风险的判断进行定价并承接风险，保险才能发挥作用；目前，一些新风险尚缺乏愿意承担的主体，这对行业构成挑战。

在传统保险公司与初创企业的关系上，胡莹认为，前者拥有丰富的实际应用场景，但职责划分和激励机制可能形成创新障碍；后者拥有技术和创新动力，却未必能够进入真实业务场景，或从端到端的视角理解问题。推动行业变革，需要将两者的优势结合起来。

AI智能体正在改变客户与保险服务的交互方式。倪渊介绍，过去客户需要在不同APP中寻找菜单和服务入口，并按既定流程操作；现在，客户可以直接用自然语言表达需求，由AI理解意图、补充必要信息、拆解任务，再调用相应工具完成操作。变化的核心，是从让客户学习系统，转向让系统理解并满足客户的需求。

据倪渊现场介绍，平安通过MCP（模型上下文协议）向AI智能体开放了超过300个业务服务接口。今年推出的快捷服务已响应超过1.5亿次客户查询，91%的服务需求由AI端到端完成，任务完成时间也显著缩短。

保险之外，医疗健康与养老也是客户的重要需求。倪渊强调，AI只提供建议，最终确认仍由专科医生完成；提升效率不能以牺牲患者安全为代价。在她看来，保险产品之外的持续服务，是建立长期客户关系的重要方式。借助AI，将医疗健康、养老护理和应急服务等专业能力规模化，能够更好地满足客户对“终身陪伴”的需求。

未来，AI将进一步融入业务并改变工作流程，人也需要学习如何与AI协作。

技术应用应从真实业务问题出发。张任之指出，AI已在核保和理赔运营中展现价值，例如从医疗报告中提取有用信息、简化处理流程，同时保持准确性。更进一步的变化，是在收到理赔申请和账单之前，更早识别风险。她以儿童医疗保险为例，介绍如何从社交媒体信号中观察疾病或理赔模式的变化，向合作保险机构提供预警，支持预防措施及保单检视。

业务创新不能脱离风险纪律。面对不断涌现的新风险，张任之强调，首先要区分“可保风险”与“尚无法定价的不确定”。以网络风险为例，承保能力需要通过持续积累理赔经验、与专业人士合作，以及完善内部模型和压力测试逐步建立；不能在缺乏知识储备和风险控制能力时贸然进入新领域。

再保险的价值，也在于跨市场管理多个风险组合，通过情景测试和压力测试，为可能同时影响多个业务的新风险提供第二道防线。对于行业周期，张任之认为，资本流动与竞争压力不会因为AI而消失；但更好的预警信号、更频繁的监测及定价调整，可以帮助机构提前应对风险，减轻周期波动的影响。

展望未来，她希望保险业借助AI加快转型，重新展现这个数据密集型行业在技术应用上的潜力。