人工智能重塑保险业：承保、理赔与并购策略迎来变革

保险市场的特性为人工智能（AI）的应用提供了理想环境。麦肯锡（McKinsey）估计，生成式人工智能（Generative AI）单在保险领域就可能创造500亿至700亿美元的收入。

传统预测分析已在欺诈检测、定价和风险建模中被广泛使用，而生成式AI正开始重塑文件密集型任务，如保单签发、报价和理赔的某些环节。相比之下，基于智能体（Agentic AI）的解决方案则承诺实现更高程度的自动化，使从产品购买到特定风险评估的整个工作流程无需人工干预即可运行。

技术更多地是在改造而非取代现有商业模式。对投资者而言，关键任务并非识别颠覆市场的参与者，而是理解AI如何在各个细分市场创造不平等的增长路径。

投资活动与市场趋势

在投资活动方面，保险业在2025年略有放缓，但其长期、跨周期的表现仍吸引着新资本。

• 地理分布：美国市场占据主导地位，而欧洲投资在2020年至2025年上半年期间大幅下降，年均降幅达18%。
• 并购活动：在经历数年下滑后，保险业的并购活动重回上升轨道。2025年交易总额接近1040亿美元，较2024年的880亿美元显著增长。平均交易规模也从之前的约7亿美元增至2025年的11亿美元。
• 欧洲市场：与美国趋势相反，由保险代理机构（MGA）主导的交易数量和金额在2025年均较上年有所增长。然而，适合系统性收购的目标数量日益有限，这引发了其长期可持续性的疑问。

人工智能的应用与影响

• 承保：AI已带来切实成果。特殊风险评估工具将报价准备时间从一个月缩短至几天。商业和特殊财产保险模型现在能在1-2小时内完成报价，而此前需要2-3天。
• 理赔与运营：在理赔与行政服务提供商（TPA）领域，AI的引入在提升效率的同时也带来了战略压力，因为许多TPA合同仍基于人力或工作量计费，自动化可能反而降低收入。
• 客户获取：技术驱动的数字客户获取在中小企业和个人客户领域，目前已能将客户流失率降低多达50%，同时显著提高交叉销售。
• 系统架构：行业参与者正日益青睐模块化、开放的架构，而非单体系统，以实现最新AI工具与现有核心系统的无缝集成。这种模式被称为“智能体AI网络”（agentic AI mesh）。

投资者的关键行动领域

对于寻求利用AI机遇的投资者，报告指出了四个关键优先领域：

1. 将AI评估整合到交易生命周期的每个阶段：从尽职调查到投资组合管理。
2. 制定统一的企业级技术路线图：建立可重复的方法论，涵盖尽职调查和持有期。
3. 情景规划：将AI从尽职调查考量转变为战略规划工具。
4. 预测劳动力模式的变化：麦肯锡估计，现有技术理论上可以自动化美国超过一半的工作时长，保险价值链活动与此有相似之处。

成功的并购策略

分析指出，对保险公司而言，并购活动仍难以直接转化为价值创造。过去十年中，完成超过5000万美元交易的公司中，只有不到40%能够跑赢行业指数。

然而，部分大型保险代理公司表现突出，部分归功于其在收购能力上的持续投入。这些公司遵循系统性收购策略——每年至少完成三笔中小型交易——其总股东回报率（TSR）平均比行业高出3.5个百分点。

表现最佳的保险公司通常具备三个特点：

1. 将整合视为全面运营转型的催化剂，而不仅仅是合并工具。
2. 遵循系统性收购策略。排名前五的保险经纪公司均采用此方法，其十年平均TSR比行业指数高出约5个百分点。
3. 将严谨的交易管理与AI的智能应用相结合。

人工智能的普及也可能从根本上改变保险业整合的实践。领先者已在理赔、承保和销售领域引入生成式和智能体AI解决方案。此外，AI为寻找收购目标开辟了新视角，生成式和智能体系统能扩大潜在目标范围，并显著降低IT迁移和系统整合的成本与时间。