中国保险科技行业研究报告

1 .中国保险科技行业研究报告 2020年 

2 .开篇摘要 驱动：在中国保险行业高速发展的背后隐藏着多数险企经营惨淡的现状，另外长期的粗放式发展方式更是带来了诸 多行业痛点。因此，科技驱动行业实现高质量发展是必由之路。 战略：传统保险公司积极投入保险科技建设，以平安、国寿、太保、人保为代表的大型险企近几年纷纷将“保险+ 科技”提到战略高度，2019年中国保险机构的科技投入达319亿元，预计2022年将增长到534亿。 发展背景 资本：2019年中国保险科技创业企业在一级市场的融资金额达39.8亿元，相比于支付、信贷等金融科技领域，保 险科技的发展更加平缓却一直维持着资本热度，预计未来三到五年行业将迎来上市窗口期。 如果说保险科技在5年前整体还处在概念阶段，那么当前保险从业机构已经将各类科技实际投入到保险价值链的各 项环节，并获得了切实的经济效益。艾瑞测算，一家积极运用保险科技赋能的中型财产险公司能够在2025年收获 6.6-8.9%的综合成本率优化，从而提升行业竞争力。 本报告第二章主要对云计算、大数据、人工智能、区块链四项核心技术在保险价值链中的落地应用进行梳理分析。 云计算：由于大数据、人工智能等技术都需要底层的算力支持，因此云计算是企业发展保险科技的第一步。然而对 数据安全的顾虑限制了当前保险公有云的发展，不过随着监管的完善和行业标准的建立，这一桎梏将逐渐被打破。 保险科技 大数据：大数据技术的意义在于从海量数据中挖掘出有价值的信息，从而改变传统的定价、营销、核保方式。 落地应用 人工智能：2019年保险机构人工智能投入达42.9亿，人工智能带来的价值是实现企业的降本增效。其中，重人力的 业务成为人工智能主要渗透场景，保守预计2022年人工智能可以为行业节省350亿左右的潜在人力成本。 区块链：区块链本质上是解决保险行业互信问题，在保护数据隐私的前提下打破信息壁垒。目前区块链在保险行业 整体处在试点落地阶段，2019年行业投入约3亿，不过在监管的牵头下，区块链未来能够发挥巨大的应用价值。 趋势1：在保险科技的未来发展中，监管方、保险企业、保险科技公司之间的联系将会更加紧密。 趋势2：更多的新兴技术将融入到保险领域中改变行业业态，保险从业机构需要保持对技术的敏感度，以应对科技 发展趋势 发展带来的挑战和机遇。 来源：艾瑞研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 2 

3 .保险科技发展背景 1 保险科技落地现状 2 企业案例分析 3 未来发展趋势 4 3 

4 .万亿保险市场 2019年保险业回归高速增长，保险科技发展空间广阔 中国目前已经是全球第二大保险市场，2019年中国保险行业保费收入达42645亿元，增速回升到12.2%，在经历了行业的 结构转型后重新展示出强劲的增长潜力。根据瑞再研究院的预测，中国极有可能在2030年代中期超越美国成为全球最大的 保险市场。艾瑞推测，2022年中国保险行业保费收入将突破6万亿，庞大的保险市场为保险科技提供了巨大的发展空间。 2013-2022年中国保险原保费收入及增速情况 27.5% 17.5% 20.0% 18.2% 11.2% 12.2% 12.0% 12.5% 13.0% 3.9% 60718 53733 47762 42645 36581 38017 30959 24283 20235 17222 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020e 2021e 2022e 原保费投入（亿元） 增速（%） 来源：中国银保监会，瑞再研究院sigma报告，根据艾瑞统计模型核算。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 4 

5 .规模增长的背后 科技驱动实现高质量发展是行业必由之路 从行业整体来看，中国保险市场的马太效应愈发明显，龙头企业包揽了绝大部分的行业利润，而大多数中小险企经营情况 惨淡，只能在夹缝中生存。另外，中小寿险公司过去依靠“短平快“业务提升规模的突围方式也在监管政策的引导下难以 重现，在此情况下，中小保险企业的转型需求更加迫切。近几年，保险科技为全行业带来了新的发展机遇，头部企业可以 通过科技赋能实现降本增效进一步发掘利润增长点，中小险企能够借助保险科技实现业务创新和差异化发展帮助企业破解 经营困局。 2018年中国保险企业经营情况 2016-2018年中国Top3财产保险企业 利润占比 104.3% 91.3% 36% 81.1% 41.9% 541.0 439.0 403.4 368.3 317.2 331.0 亏损面 亏损面 2016 2017 2018 人身险企业 财产险企业 产险行业利润（亿元） Top3企业总利润（亿元） Top3企业利润占比（%） 来源：公开信息整理，上市企业财报，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：公开信息整理，上市企业财报，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 5 

6 .行业痛点的破局 保险科技将成为解决行业痛点的重要驱动力 过去几十年，中国的人口红利为保险业提供了广阔的发展空间，保险企业大多通过粗放式的发展模式快速抢占市场实现规 模扩张。随着近几年跑马圈地发展模式走到尽头，中国保险行业开始从高速增长向高质量发展迈进，而在这一转型进程 中，如何解决行业内长期存在的痛点是亟待解决的核心问题。例如保险销售误导、用户理赔体验差等问题都直接拉低了行 业形象，从而深远的影响着行业进一步的发展，好在新兴技术的发展为保险行业带来了破局机遇，而这也是驱动保险科技 发展的重要原因之一。 中国保险行业供需两端的主要痛点 险企的发展痛点主要有： 客户购保痛点主要集中在：  远离用户需求，用户满意度较低。 保险  理赔体验较差，理赔流程繁琐效率低。  保险欺诈率和欺诈损失较高。  代理人素质参差不齐，存在销售误导现象。 科技 客户购保  企业综合成本率高，盈利能力差。 保险企业  产品条款难以理解，保险获得感低。 发展痛点 主要痛点  ……  …… 2020年中国保险业NPS水平 2019年上半年保险消费投诉情况分布 37% 最高值 30% 其他 15.2% 销售纠纷主要问题： 保险企业 NPS 整体仍有 较大提升空间。 销售纠纷 8.0% 33.8%  夸大保险责任和收益 20% 而改善客户体验将成为  未充分告知条款 17% 各保险机构下一步的发 平均值 展重点。 42.7% 理赔纠纷主要问题： 理赔纠纷 76.8%  核损核赔争议 8% 23.5%  责任认定纠纷 最低值 4%  理赔时效慢、手续繁琐 寿险 车险 财产险 人身险 注释：NPS(净推荐值)=%推荐者-%贬损者，是企业衡量客户体验的重要指标。 来源：beBit《2020年中国保险业NPS白皮书》，贝恩咨询，艾瑞咨询自主研究及绘制。 来源：中国银保监会，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 6 

7 .快与慢的融合 传统险企开始拥抱科技趋势，预计2022年投入将超500亿 一直以来，保险行业的信息化水平都落后于银行、证券等其他传统金融领域，而在银保监会发布的《中国保险业发展“十 三五”规划纲要》中明确指出要加强保险业基础建设，推动云计算、大数据在保险行业的创新应用。近几年，中国保险企 业开始加大保险科技投入，其中头部保险企业和互联网保险公司的布局更加迅捷，以中国平安、中国人寿、中国太保、中 国人保为代表的大型保险机构纷纷将“保险+科技”提到战略高度，并且积极出资设立保险科技子公司。根据艾瑞测算， 2019年中国保险机构的科技投入达319亿元，预计2022年将增长到534亿。 2018-2022年中国保险机构科技投入情况 平安保险：2017年开始以科技 中国人寿：2019年开始全力建 中国太保：2017年开启了“数 中 国 人 保 ： 2019 年 提 出 构 建 引领业务变革，提出“金融+科 设“科技驱动型”企业，使科 字太保”，布局了数字化的五 “保险+科技+服务”新商业模 技”、“生态+科技”的双轮驱 技成为中国人寿的一项核心竞 大战场。在2018年围绕客户足 式，加大科技创新和服务创新 头部险企 动的发展战略，强化人工智能、 争力、一个重要品牌和一种重 迹积极开展数字科技赋能建设， 力度，以科技赋能释放价值， 科技战略 区块链、云三大核心技术领域 要文化，以科技崛起引领重振 聚焦AI领域提升保险各流程运 以服务延伸创造价值。 研究。 国寿。 营和客户体验。 19.1% 19.6% 18.1% 18.4% 534.3 451.4 382.1 319.5 268.2 2018 2019 2020e 2021e 2022e 保险科技投入（亿元） 增速（%） 来源：公开信息整理，根据艾瑞统计模型核算。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 7 

8 .保险科技融资情况 保险科技行业资本热度不减，未来三到五年将迎上市窗口期 作为金融科技的细分领域之一，保险科技在2015年迎来了第一轮融资热潮，不过相较于支付、信贷等金融科技领域，保险 科技的发展更加平缓。从一级市场投融资数据来看，2019年中国保险科技行业融资金额达39.8亿元，可见在金融科技普遍 面临强监管的背景下，保险科技依然保持较高的资本热度。同时，保险科技创业公司以其创新能力正在为行业不断注入活 力，在业务模式上大致可以分为：面向代理人赋能、专注企业团险/场景定制、保险代理平台以及为企业提供保险技术服 务。经过数年的发展，当前各个细分赛道已经有企业发展进入成熟期，预计未来三到五年保险科技领域将迎来创业企业的 上市窗口期。 2013-2019年中国保险科技行业融资情况 融资轮次后移，笔均融资金额破亿， 部分创业企业开始进入发展成熟期。 77 60 44 46 33 4 12 42.65 39.76 37.37 32.76 为了更加真实体现保险科技的投 22.42 融资趋势，2015年剔除了众安在 线57.75亿元的大额单笔融资。 2.18 2.42 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 融资金额（亿元） 融资事件数（件） 注释：数据仅包含创业型保险科技公司，剔除了传统保险公司和大型综合金融科技公司。 来源：IT桔子数据库，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 8 

9 .保险科技企业图谱 2020年中国保险科技企业图谱 保险系 平台型 代理人赋能 企业团险/场景定制 传统保险公司 专业互联网保险公司 （To A) （To B） … … … 保险代理平台 （To C) 科技类子公司 … … 技术服务提供商 IT解决方案 SaaS 风控理赔 TPA UBI … … … … … 注释：仅按企业主营业务划分，不涉及排名。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 9 

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11 .科技重塑保险各环节价值链 四项核心技术在保险各环节的主要应用 云计算、大数据、人工智能、区块链等关键技术的日益成熟为保险行业各环节价值链的重塑再造带来机遇。从实际的落地 情况来看，保险科技在产品研发环节的应用程度相对较浅，主要是在大数据分析的基础上辅助精算师进行风险定价以及定 制化产品开发；其次在保险营销环节由于其痛点较多并且业务场景更有利于AI大数据等技术的落地，因此成为目前保险科 技落地最多的环节；而在核保和理赔环节，保险科技的价值在于帮助企业提升风控能力和效率以及改善用户体验，而这也 是保险企业未来的核心竞争力。 保险科技在各环节的主要应用 产品研发环节 营销环节 核保承保环节 理赔环节 缩短业务上线周期 快速对接分销渠道 ※ ※ 碎片化业务的设计和承接 支持互联网流量接入 云计算 精准营销 辅助精算定价 交叉销售 自动核保 数据关联分析 定制化产品开发 KYC 反欺诈 欺诈风险识别 辅助代理人展业 大数据 智能客服 智能核保引擎 智能定损 智能保顾 ※ 身份认证 移动理赔 分销管理（培训/考核） 智能双录 声纹识别反欺诈 智慧营业厅 人工智能 创新产品开发 智能合约 唯一性验证 自动赔付 区块链保单 ※ 简化核保流程 反欺诈联盟 区块链 相互保险 标的溯源 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 11 

12 .云计算 大数据、人工智能等技术的应用需要云计算提供算力支持 近年来保险行业与云计算的结合正在逐步加深，众多保险机构积极部署企业上云实践，而驱动保险行业拥抱云计算的原因 主要有三点：一是互联网渠道带来了高并发、高峰值流量以及灵活多变的碎片化保险需求，2019年中国互联网保险新增保 单数量约400亿单，在此情况下传统保险IT系统已经难以招架；二是大数据、人工智能需要云计算提供的强大算力，以支 持突发性、高运算量的业务场景；三是云计算能够帮助险企及时应对外部需求的变化并进行灵活部署。综合以上三点，可 见发展云计算是保险企业实现数字化转型及科技驱动的第一步。 2016-2019年中国互联网保险 保险业云计算发展驱动因素 新增保单数量 峰值处理需求 102.6% 互联网保险的兴起导致保单数量激增，给保险行业带来了高并发 86.2% 74.7% 的流量，而险企接入互联网渠道开展营销活动则对峰值处理能力 提出更高要求，传统IT架构无法满足。 406.2 算力需求 232.6 险企需要依托于云计算去更好的实现资源的动态分布和调配，以 支持人工智能、大数据技术高运算量的需求。 124.9 61.7 灵活部署需求 保险业正走在创新化的道路上，面对越来越灵活多变的市场需求， 2016 2017 2018 2019 云计算能够帮助险企实现业务快速上下线以及产品的更新迭代。 互联网保单数量（亿单） 增长率（%） 注释：2016、2017年互联网保单数据为行业统计数据，2018、2019年数据是艾瑞基于行业公开信息的推算值。 来源：中国保险行业协会，中国银保监会，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 12 

13 .云计算 随着云计算的推广，保险行业的IT硬件投入占比有望下降 云计算从服务模式上又分为IaaS、 PaaS和SaaS，其中IaaS提供的是基础设施服务，与传统IT架构不同，IaaS的优势在于 能够对硬件资源进行快速且动态的调配，以满足业务扩展需求。根据IDC的数据，保险业2018年IT硬件投入为161.4亿。 整体而言，当前中国保险业的信息化水平仍处于低位，随着保险信息化进程的加快，公有云IaaS的价值会逐步体现。 当然，在传统IT架构上运用虚拟化技术也能够一定程度上的实现资源池化，从而提升资源利用率，因此云计算更核心的优 势在于PaaS和SaaS。PaaS是在基础设施之上提供平台级的服务，运用PaaS服务能够使得保险企业开发人员更加专注于业 务逻辑，无需关注底层资源和系统的维护，同时基于PaaS实现业务的敏捷开发。而SaaS顾名思义就是能够直接获取具体 的业务应用，例如保险理赔系统、展业出单系统等，因此SaaS是保险科技公司在云计算领域的主要切入点，也是目前更容 易向行业内进行技术输出的部分。 2012-2018年中国保险行业IT硬件投入情况  中国保险行业IT投入仅占保费收入的0.6%，而同期欧  随着公有云的推广，保险行业IT投入中硬件的占 美国家的保险IT投入占保费收入的5%左右，因此中国 比将逐渐下降，从而帮助企业实现轻运营模式。 保险信息化发展空间巨大，云服务将成为重要参与者。 70.8% 68.7% 69.1% 69.6% 70.2% 69.8% 66.1% 157.0 161.4 140.9 119.9 102.0 86.5 88.5 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 保险IT硬件投入（亿元） 占保险IT总投入的比例（%） 来源：IDC，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 13 

14 .云计算 对数据安全的顾虑制约了保险企业上云的进程 从目前行业的实际现状来看，公有云在行业内并没有开始大规模的应用，主要原因在于保险行业对数据及信息安全具有极 高的要求，因此公有云的安全性是企业的主要顾虑。而头部的保险企业大多选择自主搭建私有云，但对中小险企来说，搭 建私有云需要付出大量的建设成本，并且在短期内难以享受到云计算所带来的价值回报。 在保险公有云实践中，一些新筹保险机构及互联网保险公司的包容性更强，已经实现了部分业务或全业务上云，并且享受 到了云计算带来的价值。可以确定的是，云计算仍然是未来发展的主要趋势，而随着监管的积极引导以及行业解决方案的 不断成熟，未来会有更多保险公司能够受益于云计算带来的行业效率的提升和经济效益的显现。 保险企业云计算发展制约因素及破局 破局发展路径 经济性 安全性  监管及行业标准逐步建立完善：中保协发布的保险业云计算 保险机构 五项团体标准填补了保险行业云计算相关标准的空白。  行业解决方案不断成熟：云服务提供商加强相应的安全防护 措施和关键技术提升；提供面向保险行业专属的混合云解决 方案。 公有云 私有云 优势：按需付费，价格低廉， 优势：私密性及安全性是核心优 能够节省巨大的建设成本。 势，基础设施构建在内网、防火 中小险企上云建议 可以提供较强的瞬时计算能 墙内，企业能够独占资源。 力。  尝试非核心系统分拆上云，加深对云计算效能的理解。 劣势：不掌握基础设施所有 劣势：本质上是重新建立了一套  传统软件架构适配云进行设计。 权和控制权，导致企业对数 基础设施，甚至比IT机房的投入 据安全性的有一点顾虑。  保持开放与合作的态度，打破与第三方供应商的信任壁垒。 更大，对于险企来说，短时间内 无法带来明显的收益回报。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 14 

15 .大数据 大数据技术的意义在于从海量数据中挖掘出有价值的信息 保险是经营风险的行业，其业务属性本身就依赖大量数据，过去保险行业遵循大数法则，主要参照企业内部数据以及历史 数据进行风险厘定。而伴随信息技术的发展，社会进入大数据时代，可获取的数据在“量级”和“维度”上都迎来了极大 的扩充。IDC数据显示，2018年中国数据量为7.6ZB，此后每年将保持30%的高速增长，预计2025年中国的数据量将达到 48.6ZB。海量数据的爆发为保险企业挖掘数据价值带来机遇，但同时传统技术手段已经无法满足处理大量非结构化数据的 需求。因此，大数据分析技术成为当前保险科技领域中最重要的应用技术。 2018-2025年中国数据量规模 大数据的“4V”基本特性 单位：ZB 48.6 数量 （Volume） CAGR=30% 大数据分析 速度 价值 （Velocity） （Value） 7.6 多样性 （Variety） 2018 2025 来源：IDC，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 15 

16 .大数据 改变传统保险的定价、营销、核保方式 过去保险公司对用户信息的掌控主要停留在一些基本信息和投保信息，存在很大的局限性，而数据源的扩充是大数据技术 得以发挥价值的基础，在海量数据的基础上，大数据能够进一步提炼出用户画像、用户需求以及风险识别等信息，这些信 息能够为保险公司在产品设计、渠道分销和核保理赔环节上提供帮助，从而通过产品的合理定价、精准营销、反欺诈实现 企业降本增效的目标。 保险大数据主要应用 产品设计 营销优化 核保反欺诈 合理定价：更多维度的数据能够 精准营销：结合用户画像和推荐算法， 自动核保：运用大数据分析技术建模， 作为风险因子指导定价，从而提 将合适的产品推荐给合适的用户，实 实现自动化核保，提高核保效率，同 高风险定价的精准度。 现购买转化率的提升。 时识别逆选择投保行为。 产品快速迭代：大数据评估上市 赋能代理人展业：通过大数据分析， 反欺诈：建立实时的反欺诈规则引擎， 大数据应用 产品的实时销售数据、赔付情况、 使得代理人在展业前了解目标用户的 通过对大数据进行关联分析识别骗保 市场反馈等信息，及时更新迭代 保险需求，并针对性的推荐保险产品。 行为。 产品。 用户画像 用户需求洞察 风险识别 动态反馈 数据分析 第三方 不断扩充 业务数据 用户投保 网络行为 医疗数据 物联网 …… 积累 信息 数据 数据接入 获取 数据 数据获取 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 16 

17 .人工智能 2019年保险机构AI投入达42.9亿，未来仍将保持快速增长 作为新一轮科技革命及产业变革的核心驱动力，人工智能正逐渐体现出其巨大的商业价值。在保险行业，人工智能的应用 将改变定价、分销、承保、理赔、投后服务等各个环节，从而达到提升业务效率，降低运营成本的目的。艾瑞预计，2022 年中国保险机构在人工智能上的投入将达到94.8亿。当前行业内AI技术的主要投入方是头部保险公司，主要方式是自主研 发，而由于人工智能研发需要大量科技人才储备以及数据和基础设施的支撑，因此目前中小险企的人工智能应用进程相对 落后，不过市场上科技公司的保险AI解决方案正不断成熟，未来中小险企能够通过采购SaaS服务或联合开发的方式获取保 险AI的应用，保险企业与科技公司深度合作将成为趋势。 2018-2022年中国保险机构人工智能投入情况 34% 30% 24% 27% 94.8 70.7 54.3 42.9 34.6 2018 2019 2020e 2021e 2022e 人工智能技术投入（亿元） 增速（%） 来源：结合专家访谈，企业财报，根据艾瑞统计模型核算。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 17 

18 .人工智能 AI带来保险核心环节的智能化水平提升，改善交互体验 人工智能在保险领域的落地应用及价值 价值 交互体验改善 人力成本优化 流程效率提升 风控能力加强 实现 基于知识图谱、NLP等技术实现的智能客 通过测评、问答等交互形式获取用户风险信息，基 服能够提供7*24小时在线服务，及时响应 于算法模型输出用户风险画像并量身定制风险保障 客户需求，在提升用户体验的同时，降低 计划，推荐合适的保险产品。另外，智能保顾能够 智能客服 保险企业的运营费用。 智能保顾 对保险产品进行深度解析，帮助用户理解。 智能认证：人脸识别、图像识别、声纹识 智能定损：深度学习一定程度上解决了图像识别 别等技术实现用户在线核身，能够大大简 精准度的问题，能够在线判断受损部件、受损程 化投保流程，缩减投保时间。 度；而通过知识图谱技术的应用，能够自动推荐 落地 维修方案并精准计算出赔付金额。 智能核保：对于复杂险种，大数据的接入 应用 简化了核保流程，而通过知识图谱技术建 智能理赔 移动理赔：在线上传单据，自动识别和校对录入 承保核保 立的核保规则，能够关联核保因子，AI技 信息，完成在线理赔。 术能够推理，更容易维护和解释。 反欺诈：声纹识别、人脸识别核实理赔真实性。 企业内部 代理人管理：AI赋能代理人增员、培 内勤管理人员：AI业务问答机器人，为 训、展业等场景，提升13留指标。包 法务、人事等人员提供常见问题方案， 赋能应用 括AI培训系统、AI甄别、AI面谈工具。 提升工作效率。 TO B 核心 机器学习 知识图谱 自然语言处理 计算机视觉 技术 注释：仅列举部分主要应用场景。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 18 

19 .人工智能 人力密集向技术密集转移，AI带来直接的经济效益 在人工智能的商业化落地中，为企业降低成本是其最核心的价值之一，而保险行业一定程度上属于人员密集型行业，中国 保险企业的人力成本大约占总成本的30%，直接影响了企业的盈利水平，据此估算2019年保险行业的人力成本约在5000 亿左右。但实际上，一些重人力的业务场景由于其高工作量、高重复率和经验导向的特性非常适合运用人工智能进行替代 （例如呼叫中心、两核等）。对保险企业而言，人工智能的应用能够解决上述场景人力成本高，培训成本高、人员流动率 高的问题。从行业情况来看，2017年是保险行业开始大规模应用人工智能的起点，其中呼叫中心是目前渗透率最高的场景。 未来随着人工智能应用加深，保险企业的成本将逐渐得到优化，从而改善盈利水平。 2018-2022年人工智能为保险企业带来的潜在人力降本价值 151.1 单位：亿元 204.6 财产险 人身险 13.1 65.5 8.8 x 54.0 9.5 x 12.6 8.1 41.0 31.9 7.5 17.1 4.1 20.9 14.1 21.6 3.3 126.5 1.8 84.0 9.3 92.0 0.8 5.0 60.4 0.5 1.2 40.3 61.8 2.2 23.9 0.1 37.0 14.1 21.0 2018 2019 2020e 2021e 2022e 2018 2019 2020e 2021e 2022e 呼叫中心 两核团体 其他 呼叫中心 两核团体 其他  客服业务主要分为呼出（如寿险回访）和呼入（如财险保案、业务  对于两核业务，一方面AI实现了简单业务线上自动核保理赔，无需人工参 咨询），目前头部保险公司的呼出业务已经能够实现80%以上的人 与，另一方面在复杂业务下，AI通过赋能业务人员的方式大幅提升员工的 力替代，而呼入业务由于其复杂性目前替代率相对较低，约在30%- 业务效率（例如核保辅助工具、AI培训等），从而在业务增长时保持不增 40%左右，这也是未来AI客服的重点攻克方向。 员或减少增员，进而达到节约成本的目的。 注释：仅考虑相关度较高的场景，呼叫中心包含客服和电销坐席，其他包括IT、培训、行政支持岗位等；潜在降本价值=无人工智能参与所需的人力成本（以2017年为基准估算）-人 工智能渗透后的人力成本，核算数据时考虑了每年由业务增长所带来的潜在人力成本增长，保守预估业务增速为13%。 来源： 中国保险行业协会，《2018年中国保险行业人力资源报告》，上市企业财报，专家访谈，根据艾瑞统计模型核算。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 19 

20 .区块链 区块链的本质是解决保险行业的互信问题 区块链是一种集合了分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，从技术特性上来 看，区块链具有去中心化、数据防篡改、可追溯、一致性等特点。简单来说，区块链能够建立一套公开透明的可信体系， 使得链上的参与方以极低的成本达成互信共识，而这一点恰好契合保险长期存在的信任问题，因此保险也是区块链的重点 落地场景之一。不难理解，除了区块链本身的技术成熟度以外，机构参与度以及公链数据量是影响区块链应用价值的关 键，从目前保险企业的投入情况以及行业现状来看，区块链技术在保险行业内仍处于探索和尝试阶段，大规模的应用可能 还需要一定的时间沉淀，不过随着2019年区块链被提上国家战略高度，保险监管层也在积极推进行业规则制定与研究，预 计未来5-10年保险区块链将迎来重要发展时机。 2019-2022年中国保险机构区块链研发投入情况 CAGR= 28% 6.4 5.2 4.3 3.0 2019 2020e 2021e 2022e 区块链投入（亿元） 来源：结合专家访谈，根据艾瑞统计模型核算。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 20 

21 .区块链 区块链的应用价值来源于在保护隐私的前提下打破数据壁垒 基于区块链的诸多技术特性，目前行业内已经在个险、再保险、农业保险等领域有了实际落地的应用。由于区块链分布式 账本和加密存储的特点，多方参与者可以在保护数据隐私的前提下实现信息共享，例如各保险公司可以建立区块链反欺诈 联盟，打破过去机构间的数据壁垒，提升欺诈识别和核保风控能力，同时用户健康信息及医疗机构的信息上链能够极大缩 短理赔流程，在引入智能合约后实现赔付条款的自动执行，无需人工参与。 另外，在再保险领域区块链能够解决交易双方 信息流转效率低下和信息不对称的痛点，促进行业发展。 保险区块链的主要落地应用 反欺诈联盟 智能合约  在保护数据归属权及隐私的前提下， 打破信息壁垒  通过数据的可信流通，提升再 … 机构间实现数据的共享，包括用户的 保险信息化水平，基于智能合 投保信息、索赔信息等，从而帮助企 数据分级共享 业识别重复投保的情况，杜绝骗保事 约进行自动对账清算，降低交 提升信息流转效率 保险机构 保险机构 再保险公司 件。 易成本。 数据上链 数据上链 信息核验 信息获取  理赔规则程序化写入，发生赔付事件 智能合约 后自动执行保单协议，提升理赔效  在农险领域，区块链和生物识别 率，个险领域的典型应用例如航空延 技术保证了被保险标的的 “唯 防伪溯源 误险。另外健康险理赔也出现了小范 一性”和“可追溯”。解决农险 围的试点应用。 领域信息不透明的长期痛点，降 低风控难度，减少保险欺诈。同 信息上链 医疗信息 时，链上数据能够在整个的产品 健康信息 供应链流程中发挥作用。 授权 农险标的  用户授权信息加密上链，能够将个人 信息应用于不同场景，实现数据流 典型案例如人保财险养牛保险，众安保险步步鸡等。 通。 医疗机构 客户 来源：保险机构公开信息，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 21 

22 .保险科技的应用价值 降本：积极运用科技赋能的企业能够实现综合成本率的优化 艾瑞认为，2025年一家积极运用保险科技赋能的中型财产险企业可以收获由营销渠道优化、合理定价、反欺诈、流程自动 化、人力替代等诸多因素所带来的实际收益，在不考虑市场竞争因素的情况下，保守测算企业能够优化6.6%-8.9%的综合 成本率。同时，优化掉的成本能够重新投入到市场推广以及用户服务提升上，从而使保险公司提高市场竞争力、改善经营 状况，实现良性发展。 2025年财产险公司科技赋能 降本方式 降本效果 带来的综合成本率优化空间  营销渠道优化 -1%~-2% 精准营销、智能推荐、AI电销带来直销占比提升，用户逐渐习惯在线 投保/续保标准化较高的产品（例如车险），从而节省部分佣金费用。 100%  合理定价 -1.2% 91.1%~93.4% 大数据实现从人定价，识别出优质客户并重点获取能够降低2%的赔 付率，但同时需提高获客费用率支出0.8%。  反欺诈 -1.8%~-2.7% 保险行业欺诈渗透率约为10-15%，车险约20%，通过大数据关联图 谱分析及人工智能反欺诈，能够提高20%-30%的欺诈识别率，从而 综合成本率优化 实现挽损。 6.6%-8.9%  流程自动化 -0.9% 线上投保、保单电子化降低行政费用，RPA/IPA提升业务自动化水平。  人力替代 -1%~-1.4% AI客服、自动核保等应用带来传统人力成本的优化。若考虑线下门店 将节省更多费用。  信息化建设 -0.7% 公有云的发展将降低中小险企的IT基础设施支出及运维支出。 2019 2025e 注释：当前中型财产险公司的综合成本率约为100%。 （保险科技的前期研发投入将提高支出0.5%-1%的成本，3年内费用将回归正常水平） 来源： 上市企业财报，专家访谈，根据艾瑞统计模型核算。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 22 

23 .保险科技的应用价值 增效：实现保险的普惠化，并改变触达和连结方式 正如金融科技重新定义了支付、理财、消费金融等传统金融场景一样，保险科技的渗透也在潜移默化的改变整个行业。在 这一进程中，更具互联网思维的保险企业和保险科技公司仍然是创新的先头部队，为行业带来“普惠”、“触达”和“连 结”的改变，而保险产品的普惠化、触达方式的变革、服务体验的改善、连结感的提升都能够从根源上逐渐解决中国居民 保险意识弱的问题，实现国民保险意识的缓慢觉醒。 保险科技带来的改变 普惠 触达 连结 碎片化 保险定制 利益导向 需求导向 弱连结 强连结 保险科技的应用能够支撑保险的产品 在个险渠道中，代理人的地位短期内仍然 传统保险保存纸质保单，购保后用户与保险 创新和模式创新，从而实现保险的普 无法替代，同时更多新型触达方式也开始 公司几乎没有联系，这也是被长期诟病的“ 惠。 走向用户。 保险低频”的痛点。在保险科技时代，这种 低频弱连结的方式正在发生变化。 碎片化：互联网碎片化保险极大降 科技赋能代理人提升专业能力，在展 低了保险服务门槛，扩大了保险的 以APP为交互入口连结用户，提供电 业前了解和重视用户需求，提供需求 受众面，给国民带来了保险启蒙教 子保单管理，在线理赔、问诊等综合 育。 导向而非利益导向的保险产品。 服务，提升用户粘性和保险获得感。 保险定制：面向风险保障弱势群体 基于数据模型和标签对用户分类， 联网设备数据的接入使得保险服务 提供个性化、定制化的保险产品， 进行事件驱动营销、结合场景渗透 进一步延伸，贴近用户生活服务及 填补传统保险公司无法覆盖的市场 营销，趋使用户主动投保续保。 健康管理。 空白。 来源：艾瑞研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 23 

24 .保险科技发展背景 1 保险科技落地现状 2 企业案例分析 3 未来发展趋势 4 24 

25 .i云保 赋能保险上下游，解决传统业务痛点 i云保是面向保险机构、保险从业人员提供一站式全流程解决方案的保险科技服务平台，平台于2016年5月正式上线，当前 已完成A+轮融资。i云保针对传统保险业务痛点，利用平台技术优势赋能保险上下游，提升产业效率。目前平台合作保险 公司40家以上，包括平安保险、太平洋保险、中国人保、众安保险等头部保险机构，产品具有较强的市场竞争力。 i云保业务模式 上游赋能保险机构 下游赋能保险代理人 赋能保险机构团队 提供用户需求分析、技术 数据驱动，科技赋能 直面用户，优化产品 支持、风控等多种服务。 上 下 下 打造中台，效率提升 社交化流量导向 游 游 游 系统对接，核保支持 赋能保险代理人团队 产品+营销+培训 提供端到端、一站式服务。 来源：公开信息整理，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 25 

26 .i云保 聚焦保险代理人核心领域，提供全流程解决方案 i云保运用大数据、人工智能、区块链等技术，为保险销售全流程提供“科技+服务”支撑。通过前台拓展（销售线索获 取、产品开发挖掘）、中台支撑（用户需求分析、促成在线交易）和后台保障（售后服务体系、代理人培训系统），为保 险代理人提供端对端一站式解决方案，从而帮助代理人更好完成展业。 i云保全方位赋能保险代理人 运用NLP、区块链等技术，为代理人提供保单分 通过数据深度挖掘分析，帮助代理人整理提炼 析工具，帮助代理人促成交易。 用户关键信息，更有针对性展业及推荐产品。 促成在线交易 围绕用户保后服务，提供售后整合解决方 案，包括保单管理、续保提醒等，为用户 提供沉浸式体验服务。 用户需求分析 售后服务体系 中台 通过大数据技术，帮助代理人在轻 社交（社会化媒体、名片、小游戏） 从基础课程、产品培训到大咖经验分 的过程中判断需求，获取销售线索。 享，包括产品信息及话术的标准化培 训充分赋能。 前台 后台 销售线索获取 代理人培训系统 保险销售服务闭环 科技 大数据 人工智能 区块链 赋能 来源：公开信息整理，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 26 

27 .保险极客 以团险为切入点，全方位满足企业、员工及家庭保障需求 保险极客成立于2014年10月，致力于通过技术创新，为企业提供智能化的员工福利保险和健康管理解决方案。2018年10 月，公司获得1亿元B轮融资，投资方为国家中小企业发展基金、联想控股。保险极客通过B2B2C的商业模式触达企业端、 员工端的商保需求，并且依托于互联网大数据，重塑传统保险公司的产品设计、定价方式及承保风控模式，为企业员工及 家庭量身定制保障方案。另外，保险极客与医疗健康机构开展合作，进行健康管理和医疗服务的延伸，实现“保险+医疗 健康”的服务闭环。 保险极客业务模式 升级员工与家庭保障需求 由员工保障延展至员工家庭保障与 帮助企业提升效率，优化成本，升级 医疗健康服务。 员工健康福利。 企业 员工及家庭 智能推荐：根据画像智能推荐保障方 方案定制：根据企业预算量身定制保 案，方案可扩展配偶、父母、子女。 险方案，48小时快速报价。 移动理赔：微信快捷理赔，线上操作 云团险SaaS系统：HR在线操作投保、 无纸化，初审通过5个工作日完成赔付。 理赔服务 保全、数据统计等流程。 体系 医疗服务：在线医疗与快速送药的健 风控定价 销售运营 企业健康报告：助力企业数字化升级， 体系 极客+ 体系 康管理服务闭环。 创新平台 动态调整员工健康福利。 专属客服：智能机器人＋人工客服。 保险公司 医疗健康机构 整合保险公司和医疗健康机构优质产品和资源，通过技术创新，为企业员工及家庭提供智能化的保险保障和健康管理服务。 来源：公开信息整理，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 27 

28 .蚂蚁金服 面向行业开放技术实力，赋能保险业态升级 蚂蚁金服成立于2014年10月，致力于通过科技创新能力，搭建一个开放、共享的信用体系和金融服务平台，为全球消费 者和小微企业提供安全、便捷的普惠金融服务。 2017年，蚂蚁金服发布BASIC战略，通过在区块链、人工智能、安全、 物联网和计算五大领域的探索，不断驱动新金融的发展。2018年6月，蚂蚁金服获得太平洋保险集团16亿元的最新一轮战 略融资，在保险领域，蚂蚁金服持续通过科技赋能重构传统保险业态，并面向行业开放技术产品，先后推出了定损宝、医 保快赔等应用。 蚂蚁金服保险行业解决方案 定损宝2.0 医保快赔解决方案 2017年6月，蚂蚁金服上线“定损宝1.0”，解 通过引入区块链技术，将患者，医疗机构，保 决一直以来困扰保险公司的定损难点与痛点， 险机构，金融机构，监管机构链接起来，实现 简化车险理赔环节。 区块链 医疗保险理赔过程中的信息安全共享，流程自 2018年5月，定损宝技术定损宝技术版本正式 动高效和全过程监管。 升级2.0技术版本，包括： 云计算 人工智能 图像识别升级为视频识别 BASIC 就医缴费 理赔申请 科技战略 患者 基于移动端深度学习的实时定损 赔付 基于反欺诈模型的骗保识别 理赔查询 物联网 安全 理赔结果 医院 对接保险企业理赔系统 保险公司 定期核验 票据上链 定损宝能够为行业节省核保理赔成本，减少理赔渗 漏；增强版的反欺诈技术甚至能够识别事故的新旧 损伤，进一步帮助行业减少虚假骗保案件。 蚂蚁区块链BaaS平台 来源：公开信息整理，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.2 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 28 

29 .保险科技发展背景 1 保险科技落地现状 2 企业案例分析 3 未来发展趋势 4 29