作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
当前，大模型技术正加速向保险业渗透，技术赋能场景日益丰富。然而，保险业的强监管属性、数据安全合规要求及金融级准确性标准，使得大模型落地面临独特约束。
面对技术可能性与商业可行性之间的鸿沟，“全面铺开”既不现实也不经济，科学评估应用场景的优先级成为保险公司大模型落地的关键命题。
在本报告中，我们深入探讨了18个当前对保险公司而言最有价值、最具可行性的大模型应用场景，并按照业务价值与可行性进行优先级排序，旨在帮助保险公司制定出科学合理的大模型应用规划，以最小试错成本，找到最适合自身的切入点，构建差异化的竞争壁垒。
完整报告：沙丘智库《2026年中国保险业大模型应用场景评估报告》
01
中国保险业大模型市场概况
当生成式AI的浪潮席卷而来，大模型正成为保险业数字化转型的核心引擎，从后台的核保风控到前端的客户服务，从代理人能力建设到合规管理重塑，正在重新定义保险行业的效率边界与服务体验。
近年来，保险业大模型市场规模呈指数级增长。国际调研机构research&markets的报告数据显示，2025年全球保险行业生成式AI市场规模已达到15.0亿美元，预计2029年将达到51.3亿美元，年复合增长率（CAGR）高达36.5%。
在国内市场，国家政策一直推动金融行业深化人工智能应用。2025年底，金融监管总局进一步落实《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，提出33项工作任务，其中之一就是加快发展“人工智能+金融”，鼓励金融机构积极构建人工智能金融领域开发应用生态，加快形成金融应用优势领域。
在政策和市场的双重驱动下，保险公司积极探索大模型应用，在过去的2025年，保险公司对大模型的认知已从“可选创新”转变为“必选战略”，行业采纳率持续提升。
从应用效果上看，大模型应用已覆盖保险业务全流程，从前端客户服务、销售展业，到中端核保风控、理赔定损，再到后端办公管理、合规管控，大模型对保险公司“降本增效”的效果作用显著。
从上市险企2025年半年报的披露结果来看，在理赔领域，例如中国太保，健康险理赔自动化率达到16%，大模型对责任认定的准确率达到99%，件均成本减低47%；在核保领域，例如中国人寿数字核保员带动核保智能审核率提升至95.8%；在客服领域，例如新华保险互联网中介智能助手提供7*24小时在线问答，准确率超95%。
基于对保险公司以及大模型技术厂商的调研与研究，沙丘智库确定了当前对保险公司而言最有价值、最具可行性的18个大模型应用场景，包括AI销售助手、提交和录入处理、代理人智能陪练、客服坐席助手、自动化理赔审核、智能问数、智能研发助手、核保风险评估、办公智能体、精准营销、合规智能体、核保助手、车辆查勘定损、客服机器人（面客）、销售机器人（面客）、核保智能体、欺诈检测、反洗钱助手。同时，沙丘智库对这些应用场景按照业务价值与可行性进行优先级排序，旨在为保险公司大模型应用选择提供参考（详见第二章）。
尽管保险公司大模型应用取得显著进展，但行业整体仍处于“初级落地阶段”，尚未实现规模化、深度化应用，面临多重现实挑战，制约技术价值的充分释放。
其一，技术成本与性能难以平衡。商用模型性能优越但使用成本高昂，而中小模型难以满足核保定价、反欺诈等核心场景的复杂需求，即便开源模型降低了门槛，模型优化、场景适配仍需持续投入，导致部分保险公司陷入“花钱不划算”的困境。
其二，模型专业化程度不足。现有大模型多基于通用基座优化，缺乏保险专业知识的深度内化，对复杂保险条款、特殊风险场景的语义解析与推理能力有限，应用仍集中于基础服务环节，核心决策场景渗透率较低。
其三，数据质量与流通存在短板。保险业存在严重的数据孤岛，部门壁垒导致数据无法有效整合，同时数据标准化程度低、质量参差不齐，不仅影响模型训练效果，还可能放大偏见，导致决策偏差；此外，数据安全与隐私保护要求严格，进一步增加了数据整合与利用的难度。
其四，复合型人才短缺成为瓶颈。传统保险从业者缺乏人工智能实操能力，技术人员对保险业务认知不足，导致模型开发与业务需求脱节，难以实现技术与实务的深度融合。
基于以上挑战，沙丘智库建议保险企业采取如下关键措施，在大模型布局上形成“战略-场景-技术-组织”的完整闭环：
第一，明确技术定位与资源投入。将大模型技术纳入企业整体数字化战略，确保技术与业务目标深度协同。
第二，聚焦高价值场景突破。选择ROI（投资回报率）高、数据基础成熟的领域优先落地，快速验证价值。
第三，构建“大模型+”生态体系。将大模型与云计算、物联网、RPA等技术结合，形成端到端解决方案。
第四，模块化复用加速规模化。将大模型能力拆解为可复用的基础组件，降低重复开发成本。
第五，保障大模型安全可控应用。应对大模型的数据安全、伦理与监管风险，确保技术应用合规可控。
第六，打造复合型人才和组织。打破传统组织壁垒，培养“懂业务的技术团队”与“懂技术的业务团队”。
未来，随着技术的持续迭代、生态的不断完善，大模型将逐步融入保险行业的每一个环节，推动行业从“数字化”向“智能化”、“智慧化”深度转型。对于保险公司而言，唯有立足自身优势，明确布局路径，聚焦场景价值，破解落地难题，才能在变革中抢占先机，实现高质量发展。
02
中国保险业大模型应用场景评估
沙丘智库将大模型应用场景划分为战略投资、机会探索、创新试验三类：
• 战略投资：这类应用场景往往兼具较高的可行性和业务价值，企业投资这类应用场景获得回报的可能性很高；
• 机会探索：这类应用场景的可行性和业务价值适中，或者在其中一个维度上表现较为突出，企业投资这类应用场景会面临一定风险，需结合自身情况识别机会；
• 创新试验：这类应用场景的可行性和业务价值较低，或者在其中一个维度上表现较为突出，企业投资这类应用场景的投资回报具有不确定性，需要进行风险权衡。
同时，沙丘智库对这些应用场景按照业务价值与可行性进行优先级排序，并分类为战略投资、机会探索和创新试验，旨在为保险公司大模型应用选择提供参考。
应用场景优先级评估结果、场景定义等可查看完整报告：沙丘智库《2026年中国保险业大模型应用场景评估报告》
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