多年来，人工智能技术已在保险行业逐步应用，其中财务等职能往往是最早实现自动化的领域。近期，多家大型保险公司开始将人工智能更深入地嵌入日常运营，将其从后台建模工具扩展至理赔处理、承保以及复杂项目管理等核心业务环节。

行业巨头从试验走向生产应用

Allianz、Zurich 和 Aviva 在过去 12 个月中相继披露了相关实践，显示其人工智能应用正从试点和概念验证阶段，转向支持一线员工日常工作流程的生产级工具。这些应用主要集中在理赔操作、医疗信息处理以及跨国商业保险项目管理等方面。

理赔环节：缓解行政压力、缩短处理周期

理赔被多家机构视为人工智能应用的优先场景。一方面，该环节涉及大量文书处理和信息比对；另一方面，又需要在时间压力下作出判断。

Allianz 将其 Insurance Copilot 描述为一款由人工智能驱动的工具，用于协助理赔人员自动化重复性任务，并整合原本分散在多个系统中的信息。根据该公司介绍，Copilot 首先负责数据收集和整理，对理赔和合同要点进行总结，帮助理赔人员快速掌握关键信息。随后，相关算法会对文件进行分析，包括解读协议内容，并将理赔请求与保单条款进行比对，标记潜在差异并给出下一步操作建议。在人工操作员作出决定后，该工具还可协助起草具备情境感知的电子邮件。

Allianz 表示，通过此类工具，理赔流程得以提速，理赔结算过程更加顺畅，员工与客户之间的摩擦有所减少。公司同时将人工智能视为降低不必要赔付的一种手段，通过提示理赔人员可能忽略的重要因素，对整体盈利能力产生直接影响。

承保环节：压缩阅读时间，保留人工决策

在承保业务中，信息质量被视为决定承保质量的关键因素之一。Aviva 以承保人员需要阅读全科医生医疗报告为例指出，这类文件有时长达数十页，处理耗时较长。该公司表示，正在推出一款由生成式人工智能驱动的摘要工具，用于分析并提炼此类医疗文本，为承保人员提供更为精简的决策依据。

据 Aviva 介绍，该工具的直接价值在于缩短阅读时间，而非取代承保人员本身。公司强调，承保人员将对人工智能生成的摘要进行审核，并作出最终承保决定，而不是由系统自动决策。Aviva 将这一点视为关键区分，原因在于承保工作既具技术性，又涉及敏感内容。

围绕准确性、信息遗漏以及可审计性等问题，Aviva 表示已实施“严格的测试和控制”。公司称，在正式推出前，相关功能在活跃测试阶段处理了约 1,000 个案例，以验证其是否符合内部标准。

跨国商业保险：提升合同确定性与项目协同

在商业保险领域，跨国项目需要在多个司法管辖区内运作，涉及不同国家的保单条款和多方利益相关者，业务复杂度较高。Zurich 表示，生成式人工智能在处理非结构化信息方面的能力，有助于其跨国保险业务更快、更准确地理解各类商业保险产品，并简化不同国家的投保申请流程。

Zurich 指出，在跨国项目中，文件通常呈分层结构，需满足多样化的本地监管和业务要求，并需要持续核查。公司称，生成式人工智能可帮助内部专家以操作员母语对比、总结并核查项目中的保障内容，“所需时间仅为人工翻译和捕捉国际差异细微之处的一小部分”。

虽然这一应用主要面向内部运营而非终端客户，Zurich 表示，相关工具正在帮助承保人员、风险工程师和理赔专业人员更高效地协同工作，从而提升整体响应速度。公司还提到，人工智能能够“串联信息”，在庞大数据中发现趋势，这些趋势在人工处理时往往难以及时识别。Zurich 将此定位为对专家判断力的增强，而非替代。

共通特征：强调“增强”，而非完全自动化

从 Allianz、Aviva 和 Zurich 的实践来看，几家公司在人工智能应用上呈现出若干共通特征：

• 工具主要承担阅读、检索和起草等高频、耗时的基础性工作，是对现有运营流程的“减负”；
• 关键业务决策仍由人工作出，无论是理赔支付还是承保接受。Allianz 将此称为“人机协作”模式，Aviva 和 Zurich 也均强调专家保留最终决策权；
• 运营控制与可扩展性被视为重点关注方向，通过试点、测试、按业务领域调优，再逐步扩展至更多业务线。

行业影响：从概念热度走向日常工具

多家保险公司表示，通过引入人工智能工具，已在缩短业务周期、提升处理一致性、减少人工工作量以及为未来规模化运营奠定基础等方面取得进展。同时，这些机构也将“负责任实施”列为重要议题，包括数据处理安全、在必要场景下的可解释性，以及对员工进行培训，使其能够对系统输出进行适当质疑和复核。

相关实践显示，人工智能在保险行业的角色正从宣传焦点逐步转向日常运营工具，更多嵌入理赔、承保和跨国项目管理等具体业务流程之中。