一、當保險覈保遇上AI：從「慢慢流」到「秒響應」

　　在健康險投保過程中，消費者常常因條款複雜、流程繁瑣而望而卻步。調研數據顯示，近一半的受訪者認為保險產品「過於專業」，而覈保環節的信息不對稱與低效率，更成為影響用戶體驗的關鍵痛點。

　　傳統覈保主要依賴人工審核健康信息與醫療記錄。面對大量非結構化數據，人工解讀不僅耗時長、主觀性強，也容易產生誤判。隨着人工智能尤其是大模型技術的崛起，覈保環節成為AI在保險領域率先實現突破的「落地場景」。

　　如今，AI覈保系統已能夠理解和分析醫療文本、健康問卷及保險條款，實現從「流程輔助」向「智能決策」的跨越。

　　二、行業趨勢：AI覈保加速進入智能決策階段

　　AI覈保的邏輯，在於用算法替代人工判斷的「非結構化環節」。

　　基於大模型的語義理解、知識圖譜和推理能力，AI可以自動化完成健康風險識別、條款匹配、承保建議生成等任務。

　　據企業公開資料顯示，部分保險科技機構在智能覈保領域已實現顯著提效。例如，水滴公司推出的AI覈保專家「KEYI.AI」，在特定業務場景下可將平均處理時間縮短約80%，覈保響應速度提升數百倍，準確率接近99.8%。這類探索表明，AI正逐步推動保險覈保環節從人工判斷向智能決策轉型。

　　三、案例觀察：水滴公司AI覈保專家「KEYI」的實踐樣本

　　在國內市場，部分保險科技企業已率先開展AI覈保探索。以水滴公司為例，其推出的AI覈保專家「KEYI.AI」基於自研大模型和保險知識庫，覆蓋上千款當期及歷史保險產品條款，融合了千萬級覈保知識與醫療數據。

　　根據公開信息，「KEYI」可實現健康險覈保平均處理時間縮短80%，覈保響應速度提升260倍，覈保準確率達99.8%，拒保客戶匹配到其他適合產品的比例提升6倍。同時，該系統具備7×24小時「秒級響應」能力，支持自動化承保建議、條款解讀與理賠諮詢。

　　值得注意的是，水滴公司還將「KEYI」的SaaS服務開放給行業合作伙伴，實現最快3天系統對接。一家大型經紀機構在接入後，其新入職保險人員的上手速度提升300%，平均客戶諮詢時間降至50秒以內。

　　從行業視角看，水滴的嘗試為AI在健康險複雜覈保場景下的可行性提供了驗證，也為「AI覈保平臺化」提供了思路樣本。

　　除了在內地市場的探索外，多家保險科技公司正同步啓動國際化佈局。車車科技已明確出海時間表，計劃於2025年第四季度啓動國際化進程，首批重點市場鎖定亞太與歐洲，隨後拓展至中東和拉美。致保科技、水滴公司、手回科技、慧擇控股等多家保險科技企業也相繼發佈了出海規劃。

　　其中，水滴公司(WDH)於2023年在香港成立持牌保險經紀公司「水滴金融」，並在當地建立起較為成熟的保險經紀服務體系和合作網絡。水滴公司創始人兼CEO沈鵬表示，企業將借鑑內地業務的成功經驗，在產品端和運營端持續創新，進一步探索科技在國際保險市場的應用場景。

　　四、從局部提效到生態協同：AI重塑保險服務鏈

　　AI覈保的意義並不僅限於覈保本身。其更深層的影響在於推動整個保險價值鏈的智能化升級。

　　· 對保險公司而言，AI覈保讓風險評估更精準、承保決策更高效;

　　· 對銷售與服務渠道而言，AI工具縮短了新人成長週期，提升了客戶溝通質量;

　　· 對消費者而言，AI讓條款更可理解、保障更可選擇，服務更具溫度。

　　從「AI覈保專家」到「智能客服」「質檢系統」「智能代理人助手」，AI正在推動保險從數字化運營階段，邁向以智能決策為核心的「智慧保險」新階段。

　　五、智庫觀察：AI覈保的治理議題

　　AI覈保的興起，也為監管與行業治理提出了新的課題。

　　未來，行業需要在以下三個方面取得平衡：

　　· 算法可解釋性與透明度 —— 如何確保AI在覈保過程中的判斷邏輯具備合理的可解釋性，使保險機構、監管方及消費者能夠理解其決策依據?

　　· 數據安全與隱私保護 —— 健康數據的高度敏感性要求更嚴格的數據合規體系;

　　· 公平性與普惠性 —— AI是否可能加劇風險篩選的不平等?

　　AI讓保險覈保的科學性和效率大幅提升，但同時也需要匹配相應的制度創新與監管框架，以確保技術發展與公共利益相契合。

　　六、結語：從算法精度到數據溫度

　　AI覈保的本質，不是「替代人」，而是「增強人」。

　　它通過算法實現風險的科學識別，通過數據理解客戶的真實需求。

　　未來，保險行業的競爭，不再是資本與渠道的較量，而是算法精度、數據溫度與服務理念的比拼。

　　智能覈保的出現，標誌着保險行業正加速邁向「智能決策時代」。

　　這既是一場技術變革，也是一場關於信任、責任與溫度的行業重塑。