보험 업계 AI 기술 24% 초과, 규제 준법 분야 집중
전문가 해설
최근 발표된 《보험 '랍스터' 기술 통찰 보고서》에 따르면, 539개의 공개 Skill 샘플 평가에서 배상 및 규제와 준법 두 가지 기술의 합계 비율이 24%를 넘었고, 리스크 관리 기술은 13%에 달했습니다. 이러한 데이터는 현재 AI 지능체가 보험 산업에서 주로 규칙이 밀집하고 자료가 복잡한 비즈니스 시나리오, 예를 들어 이중 핵심 비즈니스 및 위험 준수 분야에 집중되어 있음을 보여줍니다. 푸단대학교 경제학원 쉬한 교수 연구팀은 보상 및 준법 작업 절차의 표준화 정도가 높아 재사용 가능한 AI 기술 모듈로 정제하기에 매우 적합하며, 효율성과 정확성을 현저히 향상시키고 비용 절감 및 효율성 증대 효과를 가져올 수 있다고 지적했습니다.
판구 싱크탱크의 선임 연구원인 장한은 보험 '랍스터' 기술에서 보험금 지급과 준법 응용 장면의 비중이 높은 이유가 업무 특성과 대형 모델 능력의 높은 적합성 때문이라고 분석했습니다. 작년부터 국내 보험업계의 AI 실행 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다. 여러 상장 보험사의 2025년 연례 보고서에 따르면, AI의 최상위 설계에서의 전략적 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 전통적인 프로세스의 병목 현상을 돌파하여 업계를 '인공 주도'에서 '스마트 구동'으로 전환하고 있습니다.
롱거는 운영 측면에서 AI가 자동화 처리와 지능형 지원을 통해 보험금 청구, 인수 및 고객 서비스 등의 효율성과 정확성을 크게 향상시켰으며, 전문 측면에서는 직원의 능력 강화 도구가 되어 복잡한 임무와 전문 인재 부족 문제에 대응하는 데 도움을 주고 있다고 밝혔습니다. 동시에, 그것은 더 정확한 가격 책정과 예방 서비스와 같은 제품 혁신과 서비스 모델의 변화를 추진하고 있습니다.
중국핑안의 공동 최고경영자 궈샤오타오는 최근 AI가 보험업 발전의 필수 선택이 되었으며, 이는 업계가 스마트화 전환을 전면적으로 수용하고 있음을 나타낸다고 밝혔습니다.
판구 싱크탱크의 선임 연구원인 장한은 보험 '랍스터' 기술에서 보험금 지급과 준법 응용 장면의 비중이 높은 이유가 업무 특성과 대형 모델 능력의 높은 적합성 때문이라고 분석했습니다. 작년부터 국내 보험업계의 AI 실행 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다. 여러 상장 보험사의 2025년 연례 보고서에 따르면, AI의 최상위 설계에서의 전략적 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 전통적인 프로세스의 병목 현상을 돌파하여 업계를 '인공 주도'에서 '스마트 구동'으로 전환하고 있습니다.
롱거는 운영 측면에서 AI가 자동화 처리와 지능형 지원을 통해 보험금 청구, 인수 및 고객 서비스 등의 효율성과 정확성을 크게 향상시켰으며, 전문 측면에서는 직원의 능력 강화 도구가 되어 복잡한 임무와 전문 인재 부족 문제에 대응하는 데 도움을 주고 있다고 밝혔습니다. 동시에, 그것은 더 정확한 가격 책정과 예방 서비스와 같은 제품 혁신과 서비스 모델의 변화를 추진하고 있습니다.
중국핑안의 공동 최고경영자 궈샤오타오는 최근 AI가 보험업 발전의 필수 선택이 되었으며, 이는 업계가 스마트화 전환을 전면적으로 수용하고 있음을 나타낸다고 밝혔습니다.
💡 "보험 '랍스터'(龍蝦)' 기술"은 보험업계에서 인공지능(AI)을 활용한 서비스를 의미하며, 이 중 손해배상과 규제 준수 분야가 가장 많이 차지하고 있습니다. 이러한 기술들은 복잡한 규정과 문서 처리 과정을 자동화하여 효율성을 높이는 역할을 합니다.
日前，大模型应用正从“能聊天”迈向“能办事”。以AI智能体（Agent）为核心的“龙虾”概念热潮席卷各行业，保险领域的“龙虾”应用究竟走到了哪一步？5月5日，北京商报记者了解到，近日发布的《保险“龙虾”技能洞察报告》公布了一组值得关注的数据：在对539个公开技能（Skill）样本的测评中，理赔（13.65%）、监管与合规（13.54%）两类技能合计占比超过24%，风险管理类也达到13%，成为保险AI智能体当前最集中的供给重心。
业内人士分析，整体而言，保险AI对价值链上游的真正重塑虽然才刚刚开始，但险企的AI布局思路已然清晰。那么，当大模型纷纷“上岗”，险企纷纷加码AI布局的背后，究竟布下了怎样的棋局？
AI智能体——圈内人称“龙虾”，正在成为大模型从“能对话”到“能干活”的关键一跃。
与传统对话式模型被动作答不同，AI智能体能够围绕目标主动理解任务、调用工具、执行步骤并协同流程。通俗地说，“龙虾”目的不是跟你聊天，而是要帮你把事办成。医疗、法律、金融、保险等垂直领域的专业任务处理，正是AI智能体的重要用武之地。
近日，复旦大学经济学院许闲教授研究团队发布基于539个公开Skill样本的测评报告——《保险“龙虾”技能洞察报告》。这份报告为保险行业的智能体能力建设画出了一张初步的“能力地图”。
所谓Skill，即智能体完成某一类任务时可直接调用的专门能力模块，将特定任务所需的业务知识、执行步骤、调用规则、工具依赖与边界约束进行结构化封装，使智能体在面对某一类问题时不必从零理解，而是调用处理范式进行标准化任务。
当前市场应用的重心落在了哪里？从业务职能分布来看，保险Skill的供给重心已经相当清晰：两核业务和风险合规是保险Skill的主要阵地。其中，理赔类Skill有126个，监管与合规类有125个，风险管理类有120个，占比分别为13.65%、13.54%、13%，明显高于财务、战略和人力等支持性职能。
也就是说，当前AI技能最集中的供给重心，优先服务于规则密集、材料密集、审查频繁、对专业口径要求高的业务场景，尚未在保险的全流程上实现均衡覆盖。对此，众托帮联合创始人兼总经理龙格分析认为，理赔与合规是保险业中规则最密集、材料最繁杂的环节，其流程标准化程度高，非常适合被提炼为可复用的AI技能模块。AI智能体擅长处理大量非结构化文本（如条款、案件材料），能直接满足这些场景对效率、准确性与一致性的迫切需求。同时，这两个领域直接关联公司成本与风险，应用AI能带来显著的降本增效和风控价值，因此，这使得这两个领域成为市场供给的优先方向。
盘古智库高级研究员江瀚也表示，保险“龙虾”技能中理赔与合规应用场景占比高，原因主要在于业务特性与大模型能力的适配性。理赔与合规工作天然依赖条款核对、材料整理、问题识别和报告生成，这些工作内容最易沉淀为可复用的标准化模板。
去年以来，AI在国内保险业的落地速度已经明显加快。多家上市险企的2025年报显示，AI不仅在顶层设计中的战略权重不断提升，更通过突破传统流程瓶颈，推动保险运营从“人工主导”向着“智能驱动”迈进，成为驱动效率提升的核心引擎。
与此同时，AI正在系统性地重塑保险行业。龙格表示，在运营层面，通过自动化处理与智能辅助，大幅提升理赔、核保、客服等环节的效率和准确性；在专业层面，成为员工的能力增强工具，帮助应对复杂任务与专业人才短缺问题。它同时也在推动产品创新与服务模式变革，例如更精准的定价和预防性服务。
从各大险企近期的表态来看，AI已经不是可选项，而是必选项。中国平安联席首席执行官郭晓涛近期在该公司业绩发布会上明确表示，中国平安正在推进“综合金融九九归一”计划，旨在通过AI驱动将超过7亿的互联网注册用户整合至统一超级入口，实现流量、入口及后台数据的全面聚合，让客户在一站式入口中完成医疗、养老及综合金融服务的闭环。
其他头部险企的定位同样清晰，即对AI的发力不是“未来时”，而是“正在进行时”。新华保险副总裁秦泓波表示，要实现“让机器人做机器人该做的事，让员工做更有价值的事”。随着AI时代的到来，科技赋能在新华保险已经渗透到业务和管理的各个环节，成为新华保险高质量发展的核心引擎，新华保险将持续保持战略定力，既投资于人也投资于物，能够在“十五五”新的科技规划指引下，争取让AI在新华保险产生更大效能。
中国人保则将科技条线定位为“加速器”。该公司董事长丁向群在2025年度业绩发布会上提出，要“更加主动把握人工智能发展机遇，深化科技体制改革和数字化建设，加快释放科技生产力，抢占数智化转型的制高点”。
对于险企未来在AI领域的布局趋势，龙格向北京商报记者解读称，当前领先险企的AI布局已从“点状试点”进入“流程深度嵌入”阶段，聚焦于理赔、合规等高价值场景以实现规模化效益。未来趋势将更注重技能（Skill）的质量、安全性与标准化，而非单纯追求数量，并逐步建立内部技能开发与治理规范。AI应用将从“辅助生成与判断”向“核心决策支持”渗透，并最终驱动产品创新与商业模式变革，形成以“AI+行业知识”为核心的竞争壁垒。
保险业的AI故事，正翻开下一篇章。险企当前及未来在AI领域的布局呈进阶趋势。在江瀚看来，当前头部险企已从“试点探索”迈向实际应用，如中国平安、中国太保、中国人保等都有具体成果。未来，险企会进一步深化AI在保险价值链各环节的应用，推动保险业务全方位智能化升级，提升核心竞争力。
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业内人士分析，整体而言，保险AI对价值链上游的真正重塑虽然才刚刚开始，但险企的AI布局思路已然清晰。那么，当大模型纷纷“上岗”，险企纷纷加码AI布局的背后，究竟布下了怎样的棋局？
AI智能体——圈内人称“龙虾”，正在成为大模型从“能对话”到“能干活”的关键一跃。
与传统对话式模型被动作答不同，AI智能体能够围绕目标主动理解任务、调用工具、执行步骤并协同流程。通俗地说，“龙虾”目的不是跟你聊天，而是要帮你把事办成。医疗、法律、金融、保险等垂直领域的专业任务处理，正是AI智能体的重要用武之地。
近日，复旦大学经济学院许闲教授研究团队发布基于539个公开Skill样本的测评报告——《保险“龙虾”技能洞察报告》。这份报告为保险行业的智能体能力建设画出了一张初步的“能力地图”。
所谓Skill，即智能体完成某一类任务时可直接调用的专门能力模块，将特定任务所需的业务知识、执行步骤、调用规则、工具依赖与边界约束进行结构化封装，使智能体在面对某一类问题时不必从零理解，而是调用处理范式进行标准化任务。
当前市场应用的重心落在了哪里？从业务职能分布来看，保险Skill的供给重心已经相当清晰：两核业务和风险合规是保险Skill的主要阵地。其中，理赔类Skill有126个，监管与合规类有125个，风险管理类有120个，占比分别为13.65%、13.54%、13%，明显高于财务、战略和人力等支持性职能。
也就是说，当前AI技能最集中的供给重心，优先服务于规则密集、材料密集、审查频繁、对专业口径要求高的业务场景，尚未在保险的全流程上实现均衡覆盖。对此，众托帮联合创始人兼总经理龙格分析认为，理赔与合规是保险业中规则最密集、材料最繁杂的环节，其流程标准化程度高，非常适合被提炼为可复用的AI技能模块。AI智能体擅长处理大量非结构化文本（如条款、案件材料），能直接满足这些场景对效率、准确性与一致性的迫切需求。同时，这两个领域直接关联公司成本与风险，应用AI能带来显著的降本增效和风控价值，因此，这使得这两个领域成为市场供给的优先方向。
盘古智库高级研究员江瀚也表示，保险“龙虾”技能中理赔与合规应用场景占比高，原因主要在于业务特性与大模型能力的适配性。理赔与合规工作天然依赖条款核对、材料整理、问题识别和报告生成，这些工作内容最易沉淀为可复用的标准化模板。
去年以来，AI在国内保险业的落地速度已经明显加快。多家上市险企的2025年报显示，AI不仅在顶层设计中的战略权重不断提升，更通过突破传统流程瓶颈，推动保险运营从“人工主导”向着“智能驱动”迈进，成为驱动效率提升的核心引擎。
与此同时，AI正在系统性地重塑保险行业。龙格表示，在运营层面，通过自动化处理与智能辅助，大幅提升理赔、核保、客服等环节的效率和准确性；在专业层面，成为员工的能力增强工具，帮助应对复杂任务与专业人才短缺问题。它同时也在推动产品创新与服务模式变革，例如更精准的定价和预防性服务。
从各大险企近期的表态来看，AI已经不是可选项，而是必选项。中国平安联席首席执行官郭晓涛近期在该公司业绩发布会上明确表示，中国平安正在推进“综合金融九九归一”计划，旨在通过AI驱动将超过7亿的互联网注册用户整合至统一超级入口，实现流量、入口及后台数据的全面聚合，让客户在一站式入口中完成医疗、养老及综合金融服务的闭环。
其他头部险企的定位同样清晰，即对AI的发力不是“未来时”，而是“正在进行时”。新华保险副总裁秦泓波表示，要实现“让机器人做机器人该做的事，让员工做更有价值的事”。随着AI时代的到来，科技赋能在新华保险已经渗透到业务和管理的各个环节，成为新华保险高质量发展的核心引擎，新华保险将持续保持战略定力，既投资于人也投资于物，能够在“十五五”新的科技规划指引下，争取让AI在新华保险产生更大效能。
中国人保则将科技条线定位为“加速器”。该公司董事长丁向群在2025年度业绩发布会上提出，要“更加主动把握人工智能发展机遇，深化科技体制改革和数字化建设，加快释放科技生产力，抢占数智化转型的制高点”。
对于险企未来在AI领域的布局趋势，龙格向北京商报记者解读称，当前领先险企的AI布局已从“点状试点”进入“流程深度嵌入”阶段，聚焦于理赔、合规等高价值场景以实现规模化效益。未来趋势将更注重技能（Skill）的质量、安全性与标准化，而非单纯追求数量，并逐步建立内部技能开发与治理规范。AI应用将从“辅助生成与判断”向“核心决策支持”渗透，并最终驱动产品创新与商业模式变革，形成以“AI+行业知识”为核心的竞争壁垒。
保险业的AI故事，正翻开下一篇章。险企当前及未来在AI领域的布局呈进阶趋势。在江瀚看来，当前头部险企已从“试点探索”迈向实际应用，如中国平安、中国太保、中国人保等都有具体成果。未来，险企会进一步深化AI在保险价值链各环节的应用，推动保险业务全方位智能化升级，提升核心竞争力。
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