每經(jīng)記者｜涂穎浩    每經(jīng)編輯｜張益銘    

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速滲透的當(dāng)下，人工智能正以前所未有的力度重構(gòu)保險(xiǎn)行業(yè)的生態(tài)格局，如何借AI（人工智能）轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)效率躍升與價(jià)值深挖，已成為各大保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的核心議題。近日，麥肯錫全球資深董事合伙人鐘惠馨（Violet Chung）在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪時(shí)，就保險(xiǎn)公司 AI 轉(zhuǎn)型的路徑選擇、能力建設(shè)及實(shí)踐策略等焦點(diǎn)問(wèn)題發(fā)表見解，深度剖析行業(yè)智能化變革的關(guān)鍵邏輯。

鐘惠馨指出，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)在銷售分銷、定價(jià)承保、理賠處理及保單服務(wù)等多個(gè)核心環(huán)節(jié)，均存在通過(guò)AI技術(shù)創(chuàng)造增量?jī)r(jià)值的空間。但轉(zhuǎn)型成功的核心前提，在于構(gòu)建與自身戰(zhàn)略高度匹配的運(yùn)營(yíng)模式。

“保險(xiǎn)行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型并非一蹴而就的工程，而是技術(shù)、數(shù)據(jù)、組織與人才的協(xié)同進(jìn)化過(guò)程?！辩娀蒈皬?qiáng)調(diào)，只有將AI深度融入業(yè)務(wù)戰(zhàn)略與組織能力之中，才能實(shí)現(xiàn)從“技術(shù)應(yīng)用”到“價(jià)值創(chuàng)造”的跨越，在行業(yè)變革中搶占先機(jī)。

麥肯錫全球資深董事合伙人 鐘惠馨 受訪者供圖

生成式AI重塑保險(xiǎn)行業(yè)：高效處理數(shù)據(jù)，填補(bǔ)信息缺口

生成式AI的迅猛發(fā)展，為保險(xiǎn)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型注入了全新活力。鐘惠馨表示，生成式AI的核心價(jià)值在于其對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效處理能力，以及對(duì)信息缺口的有效填補(bǔ)，這將為保險(xiǎn)行業(yè)帶來(lái)多維度的變革。

“保險(xiǎn)行業(yè)沉淀了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，像理賠報(bào)告、客戶問(wèn)卷、醫(yī)療記錄等，傳統(tǒng)處理方式難以充分挖掘其中的價(jià)值?！?鐘惠馨解釋道，生成式AI借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠?qū)@些復(fù)雜文本進(jìn)行深度分析，提取關(guān)鍵信息并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而大幅提升數(shù)據(jù)的利用效率。

在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，生成式AI的應(yīng)用已展現(xiàn)出顯著成效。在財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)領(lǐng)域，AI可將理賠信息與氣候、地理等外部數(shù)據(jù)相結(jié)合，精準(zhǔn)識(shí)別氣候相關(guān)損失等新型風(fēng)險(xiǎn)，為定損工作提供有力輔助；在健康險(xiǎn)領(lǐng)域，面對(duì)客戶健康數(shù)據(jù)不足的難題，生成式AI能夠通過(guò)分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶健康趨勢(shì)，填補(bǔ)信息缺口，為個(gè)性化產(chǎn)品定制與精準(zhǔn)定價(jià)奠定基礎(chǔ)。

除此之外，生成式AI在優(yōu)化客戶互動(dòng)方面也發(fā)揮著重要作用。通過(guò)自然語(yǔ)言生成技術(shù)，它能為客戶提供個(gè)性化的建議，在提升用戶滿意度的同時(shí)，進(jìn)一步增強(qiáng)客戶黏性。

數(shù)據(jù)作為AI應(yīng)用的核心“燃料”，其治理的重要性日益凸顯。鐘惠馨提出，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)治理需采取系統(tǒng)化的分步策略：

第一步，開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn)，全面評(píng)估現(xiàn)有數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可用性，重點(diǎn)打破“數(shù)據(jù)孤島”。由于保險(xiǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜，涵蓋內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)、客戶交互記錄、外部合作機(jī)構(gòu)等多個(gè)渠道，因此需要通過(guò)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化及格式統(tǒng)一，將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)；

第二步，搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)。該平臺(tái)需具備跨部門、跨業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)共享能力，同時(shí)預(yù)留足夠的擴(kuò)展性，以滿足生成式AI等新技術(shù)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求；

第三步，推動(dòng)遺留系統(tǒng)現(xiàn)代化改造。通過(guò)部署靈活的混合云架構(gòu)，提升系統(tǒng)的擴(kuò)展性與敏捷性，為AI應(yīng)用提供穩(wěn)定的技術(shù)支撐。

值得關(guān)注的是，數(shù)據(jù)治理必須堅(jiān)守合規(guī)與隱私保護(hù)的底線?！氨ｋU(xiǎn)數(shù)據(jù)大多涉及客戶敏感信息，需要通過(guò)建立清晰的數(shù)據(jù)治理框架、明確責(zé)任劃分及安全標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲(chǔ)和使用的全流程都合法合規(guī)?！辩娀蒈疤貏e強(qiáng)調(diào)。

保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)AI轉(zhuǎn)型深水區(qū)：硬技術(shù)與軟能力需雙線破局

當(dāng)前，保險(xiǎn)行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型已步入深水區(qū)，在此階段，構(gòu)建與自身戰(zhàn)略高度契合的運(yùn)營(yíng)模式，成為各大保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)突破轉(zhuǎn)型瓶頸的關(guān)鍵所在。

“AI轉(zhuǎn)型絕非盲目鋪開的‘撒網(wǎng)式’投入，而是要錨定企業(yè)核心戰(zhàn)略目標(biāo)，精準(zhǔn)識(shí)別能產(chǎn)生最大價(jià)值的領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)突破?！痹阽娀蒈翱磥?lái)，若保險(xiǎn)公司將“提升理賠效率”作為戰(zhàn)略核心，那么智能定損、自動(dòng)化審核等AI技術(shù)在理賠環(huán)節(jié)的應(yīng)用應(yīng)置于優(yōu)先推進(jìn)序列；若戰(zhàn)略重心在于“優(yōu)化客戶全流程體驗(yàn)”，則需聚焦銷售分銷、保單服務(wù)等環(huán)節(jié)的AI賦能，實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)投放。

“技術(shù)和數(shù)據(jù)只是解決方案的組成部分，而非全部?！?nbsp;鐘惠馨指出，當(dāng)前不少保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)通過(guò)采購(gòu)AI工具或技術(shù)外包快速補(bǔ)齊技術(shù)短板，但運(yùn)營(yíng)機(jī)制、人才儲(chǔ)備等“軟能力”的滯后，正成為技術(shù)落地的主要梗阻。她舉例稱，即便引入業(yè)界領(lǐng)先的AI定價(jià)模型，若缺乏跨部門協(xié)同的運(yùn)營(yíng)流程，模型輸出結(jié)果仍可能淪為紙面數(shù)據(jù)；若一線員工不具備AI工具的應(yīng)用能力，先進(jìn)技術(shù)終將陷入“束之高閣”的困境。

這意味著保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)需推進(jìn)“軟能力”與“硬技術(shù)”的同步建設(shè)：在夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、引入適配技術(shù)的同時(shí)，必須同步重構(gòu)運(yùn)營(yíng)流程、培育專業(yè)人才、推動(dòng)組織變革，確保AI技術(shù)真正嵌入業(yè)務(wù)全流程。

AI 轉(zhuǎn)型的落地，最終依賴于專業(yè)人才的支撐。鐘惠馨提出，吸引和留住AI人才需依靠“資本吸引力”與“人才來(lái)源”兩大支柱。

從資本角度看，亞洲金融行業(yè)的快速發(fā)展及新興市場(chǎng)的崛起，為AI人才提供了廣闊的發(fā)展空間與回報(bào)潛力?！爱?dāng)資本持續(xù)流向這些市場(chǎng)，且市場(chǎng)能給予人才合理回報(bào)時(shí)，自然會(huì)形成人才吸引力?！?/p>

從人才來(lái)源看，亞洲區(qū)域內(nèi)的中國(guó)內(nèi)地、中國(guó)香港、新加坡等地區(qū)，不僅對(duì)人才吸引力強(qiáng)，且在尖端科技領(lǐng)域積累了豐富的人才資源，可有效補(bǔ)充保險(xiǎn)行業(yè)的科技人才短板。

鐘惠馨建議，在團(tuán)隊(duì)建設(shè)上，以經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人才為核心，通過(guò)細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證體系激勵(lì)優(yōu)秀人才，并搭建適配的人力資源流程，形成“吸引—培養(yǎng)—留存”的良性循環(huán)。

關(guān)鍵一環(huán)：讓員工從“被動(dòng)接受”AI轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)參與”

在保險(xiǎn)行業(yè)AI轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，推進(jìn)路徑的選擇與員工能動(dòng)性的激發(fā)成為決定轉(zhuǎn)型成效的核心因素。

鐘惠馨主張采取“領(lǐng)域級(jí)方法”，即聚焦特定領(lǐng)域深耕，再逐步復(fù)制推廣。她解釋稱，AI轉(zhuǎn)型涉及多維度體系，需精準(zhǔn)把控每個(gè)環(huán)節(jié)。具體而言，先在單一領(lǐng)域（如理賠或定價(jià)）積累用戶案例、優(yōu)化流程、培養(yǎng)人才，待形成可衡量的運(yùn)營(yíng)成果與經(jīng)濟(jì)效益后，再將成熟經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到其他領(lǐng)域。這種方式能降低大規(guī)模轉(zhuǎn)型的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)通過(guò) “實(shí)踐—總結(jié)—迭代”的循環(huán)，讓企業(yè)快速積累可復(fù)現(xiàn)的技術(shù)能力與組織經(jīng)驗(yàn)，提升跨領(lǐng)域推廣的效率。

麥肯錫報(bào)告指出，變革管理是決定AI在保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)中是被閑置還是能重塑運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵分水嶺。擁有出色的AI技術(shù)僅僅是成功的一半，另一半則在于讓員工真正將AI融入日常工作，通過(guò)自動(dòng)化或能力增強(qiáng)，持續(xù)推動(dòng)工作方式的變革。要實(shí)現(xiàn)AI與工作流程的深度融合，就必須在全公司范圍內(nèi)培育起關(guān)于AI采納的共同責(zé)任意識(shí)和擔(dān)當(dāng)精神。

鐘惠馨認(rèn)為，讓員工從“被動(dòng)接受”AI轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)參與”，是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu) AI 轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵所在，而這需要從文化、能力、激勵(lì)三個(gè)層面同步發(fā)力。

首先，塑造創(chuàng)新文化。管理層要以身作則，清晰傳遞AI的“賦能價(jià)值”——著重強(qiáng)調(diào)AI是提升工作效率、減輕工作負(fù)擔(dān)的工具，而非替代崗位的“威脅”，同時(shí)明確人類在客戶互動(dòng)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的不可替代性，以此緩解員工的焦慮情緒。

其次，強(qiáng)化能力建設(shè)。通過(guò)系統(tǒng)化的培訓(xùn)，讓員工熟練掌握AI工具的使用方法，理解技術(shù)如何為具體工作賦能，從而增強(qiáng)員工對(duì)AI的認(rèn)同感和應(yīng)用信心。

最后，建立配套的激勵(lì)機(jī)制。將AI應(yīng)用納入績(jī)效管理體系，設(shè)立明確的目標(biāo)與獎(jiǎng)勵(lì)措施，鼓勵(lì)員工積極探索技術(shù)潛力、參與工具優(yōu)化，同時(shí)培養(yǎng)“全員共擔(dān)AI轉(zhuǎn)型責(zé)任”的意識(shí)，使技術(shù)創(chuàng)新成為企業(yè)的集體行動(dòng)。

封面圖片來(lái)源：受訪者供圖