人工智能在保险市场的规模和份额

人工智能保险市场分析

保险市场人工智能在2025年创造196亿美元的收入，预计到2030年将达到880.7亿美元，复合年增长率为35.06%。保险公司正在将这些投资转向支持实时定价和即时索赔决策的云原生现代化，而监管机构则推动直通式处理以改善消费者结果。生成式人工智能允许保险公司挖掘医疗记录或财产描述等非结构化数据，创建高度个性化的风险概况，从而扩大可保范围并压缩承保周期。计算机视觉平台将财产检查时间缩短了 75%，嵌入式保险模型让零售商将基于使用情况的保险范围捆绑到结帐流程中，从而降低了客户获取成本并开辟了新的分销渠道。传统运营商、保险科技公司和科技公司之间的竞争紧张技术供应商正在加速向可扩展的人工智能生态系统而不是单点解决方案进行资本配置。

全球人工智能在保险市场的趋势和见解

云优先核心系统现代化

传统大型机无法支持实时评级和索赔自动化所需的吞吐量。将保单、计费和索赔工作负载转移到云平台可降低高达 40% 的计算成本，并将模型部署周期从几个月缩短到几周。n API，可以更轻松地插入第三方分析、大型语言模型或计算机视觉组件，而无需大量重新构建平台。对核心系统进行现代化改造的运营商还可以获得针对自然灾害等高峰事件的弹性可扩展性，从而确保在索赔激增期间服务不间断。云供应商通过满足不断变化的数据主权规则的企业级加密来保护敏感的投保人数据，从而简化合规性审计。这些好处共同提高了保险市场人工智能产品创新的运营灵活性和自由资本。

嵌入式和基于使用的保险增长

人工智能允许保险公司在销售点计算风险评分，将保险范围嵌入客户已经进行交易的移动、零售和旅行应用程序中。来自远程信息处理或支付网关的实时数据流可实现基于使用情况的定价，与实际风险相匹配，从而降低损失率并提高客户保留率。经销商是无需繁重的监管费用即可从新的经常性收入池中获益，同时保险公司的购置成本可降低高达 60%。该模式引起了数字原生消费者的共鸣，他们期望无缝结账，并愿意分享行为数据以换取更公平的溢价。持续的 API 标准化正在将嵌入式采用范围从汽车和航班延误保单扩展到宠物、网络和事件保险，从而扩大了保险市场中的可寻址人工智能。

推动直通式数字索赔的监管

美国 24 个州已采用国家保险专员协会 (NAIC) 模型指南，鼓励算法透明度，同时要求及时结算^{[1]全国保险专员协会，“保险公司使用人工智能系统的模型公告”，naic.org}。加州的《医生决策法案》于 2025 年 1 月生效，要求在拒绝健康声明之前进行人工监督，但允许人工智能加快初步裁决速度。 2025 年 2 月生效的欧盟人工智能法案根据风险等级对保险算法进行分类，并要求运营商和供应商共同承担责任。这些框架有利于已经运营可解释的人工智能管道的运营商，并且可以向监管机构和客户提供简单语言的基本原理。落后的保险公司可能面临补救成本或罚款，进一步扩大人工智能在保险市场的竞争差距。

生成式人工智能驱动的个性化承保

大型语言模型读取病史、财产评估和财务披露，在几秒钟内将数千个数据点提炼成精细的风险向量。曾经长达数周的周期时间现在压缩至几分钟，从而扩大了复杂商业生产线的绑定率。 IBM 的 watsonx 平台为 Star Union Dai-ich 提供支持i Life 的仪表板可自动起草适合每个申请人的生活方式和健康记录的保单条件。持续学习可以让政策在风险因素发生变化时进行中期调整，例如安装智能家居传感器或改善驾驶行为。个性化承保提高了客户满意度并减少了反选择，提高了保险市场人工智能的综合比率。

数据隐私和模型可解释性合规性负担

欧盟人工智能法案要求保险公司记录算法、维护审计日志并根据需要提供客户友好的解释^{[2]欧洲保险和职业养老金管理局，“关于保险领域人工智能应用的治理指南”保险业人工智能应用的治理，”eiopa.europa.eu}。类似的透明度规则也适用于加利福尼亚州，监管机构可以要求提供证据证明自动化系统不会纯粹因为成本原因而拒绝提供护理。构建这些控件可以将初始 AI 项目成本提高 25-30%，并延长部署时间。跨国运营商必须它还需要遵循不一致的数据本地化法律，从而增加了全球部署的复杂性。不合规风险包括行政罚款、强制模型撤回以及声誉受损，从而减缓了保险市场人工智能的投资。

遗留系统集成成本

许多运营商仍然依赖单一的保单管理主机，API 暴露有限。集成现代分析通常需要昂贵的中间件或完全核心更换，对于一级保险公司来说预算可能超过 5000 万美元。数据清理是另一个障碍，因为不一致的格式会破坏模型的准确性并延长项目时间表。混合传统堆栈和云堆栈的混合架构会增加开销并削弱人工智能所追求的速度增益，从而延迟保险市场中人工智能的价值实现。2024 年，tware 占据保险人工智能市场份额的 48.60%，因为运营商青睐将定价、欺诈和客户服务模块融合在一个堆栈中的端到端套件。供应商捆绑模型编排、监控和治理功能，以便客户避免将点工具拼接在一起。到 2030 年，服务领域的复合年增长率预计为 36.60%，因为保险公司需要在监管环境中提供咨询、整合和变革管理专业知识。咨询合作伙伴根据公平性和偏见基准验证模型，指导流程重新设计，并培训承销商解释人工智能输出。轻资本的软件即服务合同使支出与使用保持一致，降低了区域运营商的进入壁垒，并进一步扩大了保险市场的人工智能。
从价值角度来看，服务现在提供了工作流程加速器，可以提高现有许可证的回报率，从而提高保留率和降低流失率。保险公司要求联合业务成果保证，促使提供商结合技术y 具有可衡量的损失率或费用改善。越来越多的交易还包括托管模型风险管理组件，因此运营商无需建立大型内部机器学习操作团队即可满足审计需求。该模型揭示了为什么尽管软件目前处于领先地位，但与服务相关的人工智能保险市场规模预计将超过产品收入。

按部署模式：云采用重塑基础设施经济

随着保险公司将计算密集型工作负载转移到提供按需 GPU 和强大数据保护认证的超大规模平台，云部署占据了 2024 年收入的 61.70%。到 2030 年，人工智能在保险市场规模中的份额预计将以 34.50% 的复合年增长率增长。保险公司受益于现收现付的成本核算、更快的实验以及灾难恢复的地理冗余。多云策略可以避免锁定并允许选择最佳的 AI 服务，正如苏黎世在分析 Azure 和 AWS f 之间的划分所体现的那样。或面向客户的聊天机器人..
本地部署持续存在于具有严格数据主权要求的司法管辖区。混合架构将本地核心与云分析层结合在一起，在完全迁移尚不可行时调用匿名数据集。边缘计算将云优势扩展到延迟很重要的联网汽车和智能家居场景。这些不同的模式证实了灵活性，而不是二元选择，将影响保险市场中人工智能的部署决策。

按企业规模：中小企业通过无障碍人工智能取得进展

大型运营商占 2024 年收入的 71.50%，反映了复杂转型所需的资本实力和规模。尽管如此，由于云原生解决方案不再需要大量的前期支出，中小型企业人工智能在保险市场份额中的份额正以 40.60% 的复合年增长率扩大。无代码模型构建器和预先训练的 API 让区域互助机构无需专用数据中心即可推出人工智能驱动的产品科学队。例如，交钥匙风险评分引擎可以帮助专业海运或宠物保险公司在几分钟内报价并争夺利基增长。
技术公司和小型承运商之间的合作伙伴关系强调托管服务，其中供应商运行基础设施、合规性和持续再培训。这种安排使承保人员能够专注于关系建设而不是代码维护。新进入者还利用白标嵌入式程序在没有大量营销预算的情况下接触消费者，从而加剧竞争并扩大保险市场的整体人工智能规模。

最终用户：财产保险随着生命和健康的加速而领先

财产和意外伤害保险公司创造了 2024 年收入的 58.50%，因为视觉损失估计、欺诈检测和灾难建模都适合人工智能。计算机视觉平台与航空图像数据库集成，因此理赔人员可以在数小时而不是数天内解决屋顶索赔问题。风险防范意识商业地产中的人员流式传输数据，可立即更新暴露分数并建议缓解措施。这些功能凸显了为什么财产和意外险仍然是人工智能在保险市场中最大的份额。
随着生成式人工智能解释电子健康记录和可穿戴设备源，人寿和健康保险公司正在以 34.10% 的复合年增长率缩小差距。平安好医生服务将医疗建议、健康建议和政策调整整合在一个应用程序中，展示了医疗保健和保险价值链的融合。个性化健康可降低发病率并提高投资组合盈利能力，增强保险市场人工智能这一领域的投资势头。

按技术分类：机器学习占主导地位，但计算机视觉激增

机器学习占据 2024 年收入的 61.20%，因为其分类和回归模型支持定价、准备金和理赔分类任务。围绕特征检查和 m 的治理工具odel 可解释性已成熟，使监管机构更放心地批准生产使用。然而，计算机视觉预计将实现 38.50% 的复合年增长率，因为高分辨率图像分析消除了昂贵的现场检查并加快了结算速度。例如，Cape Analytics 可以评估屋顶几何形状和植被邻近度，从而在几分钟内为数百万处房产分配火灾评分。
自然语言处理通过解析入站文档并为实时解决客户查询的聊天助手提供支持，完善了技术组合。 Allianz 实时报告了近 400 个生成式 AI 用例，从多语言保单摘要到合同条款提取，表明承运商如何将多种技术结合起来实现全流程自动化^{[3]Allianz SE，“Allianz 加速生成式 AI 采用，” allianz.com。这种融合拓宽了人工智能领域保险市场，并提高了集成平台提供商的可寻址支出。}

地理分析

由于风险投资、建立的保险科技集群和监管清晰度加速了实验，北美在保险市场中以 44.40% 的收入份额在 2024 年处于领先地位。 NAIC 指南和州级法案平衡了创新与消费者保护，鼓励运营商扩展可解释的算法。并购活动依然活跃，Travelers 以 4.35 亿美元收购 Corvus Insurance，以增强为其承保引擎提供支持的网络分析能力。该地区的可扩展框架通常作为海外监管机构的模板，扩大了其对全球产品设计和模型风险规则的影响力。
亚太地区遵循不同的增长轨迹，到 2030 年，该地区复合年增长率最高，达到 31.40%。中国是地区创新的支柱，平安的 47 就是例证。将人工智能嵌入承保、理赔和远程医疗模块后，2024 年净利润将增长 0.8%。众安在线在海外将其内部平台货币化，预计到 2024 年将实现 1.15 亿美元的技术出口收入。移动优先的消费者和相对较低的遗留系统惯性使保险公司能够直接跃入云原生架构，扩大新兴经济体保险市场的人工智能规模。
欧洲在《欧盟人工智能法案》的支持下保持稳定扩张，该法案为各成员国提供了单一的监管手册。 Generali 与麻省理工学院的研究合作伙伴关系加速了道德模型的开发，同时培养对未来部署至关重要的技能管道。运营商将开放银行和开放保险 API 相结合，以个性化承保范围，并将 ESG 指标嵌入到风险模型中，从而与区域可持续发展目标保持一致。这种合规第一的姿态吸引了重视严格治理的跨国公司，使欧洲保险公司能够输出风险管理

竞争格局

保险市场的人工智能表现出适度的分散性，全球科技公司、核心系统专家和数据原生保险科技公司争夺钱包份额。 IBM、Microsoft 和 SAP 软件包分析、云托管和治理模块，使运营商能够从单一供应商处采购完整的堆栈。 Guidewire 和 Applied Systems 等利基专家将预测引擎直接集成到策略管理套件中，从而缩短了中型运营商的部署周期。传统保险公司在内部数据科学中心配备员工，但仍与供应商合作以加速概念验证，从而使合作变得普遍。
收购是补充能力的最快途径。 CCC智能解决方案以7.3亿美元收购EvolutionIQ以增加AI基础编辑伤害索赔指南，而应用系统公司收购了普朗克以丰富其商业线数据湖。知识产权组合也快速增长；平安已申请超过55,000项人工智能相关专利，彰显了专有算法的战略价值。能够证明明显的损失率改善或费用节省的市场参与者赢得了预算优先权，从而加剧了较慢采用者的竞争压力。
网络、参数和嵌入式微观覆盖范围中持续存在空白机会，其中精算历史有限，而人工智能提供了新的建模画布。 Lemonade 在 AI 原生堆栈上实现的 10 亿美元保费里程碑表明，数字化诞生的运营商无需传统分支网络即可实现规模化。随着成功案例的积累，投资者仍然看好，将资金引入初创公司，以解决承保缺口、客户体验痛点和合规自动化问题。这些动态继续重塑人工智能在保险业的轮廓