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为系统呈现 AI 技术在保险行业的应用进展，清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心基于《AI 保险行业应用创新白皮书》推出 "AI × 保险应用创新系列 " 文章。系列将围绕技术基础、应用起点、应用全景、难点堵点与监管建议五个维度展开，梳理 AI 赋能保险业高质量发展的关键逻辑与实践路径。本篇为系列第三篇，聚焦 AI 在保险价值链中的应用全景，展现 AI 如何贯通前台、中台和后台，推动保险经营体系由单点赋能向全链条协同演进。

当前，AI 在保险价值链中的应用并非对既有业务体系的整体替代，而是以工具化、模块化的方式嵌入不同作业环节。随着大模型、智能体技术持续成熟，AI 应用也正在由单点任务处理，逐步向任务拆解、工具调用和流程编排延伸。通过前台、中台与后台在职责上的分工协作，保险公司逐步形成以数据、规则与模型协同驱动为特征的运行模式，为后续各环节的深化应用奠定基础，具体来看：

在前台，展业支持方面，AI 可整合客户信息、保单数据和交互记录，识别客户保障缺口，辅助销售人员开展产品解读、疑问解答、续保建议和话术生成，提升客户触达和产品匹配效率。智能客服方面，AI 可识别客户意图，围绕产品咨询、保单查询、续期缴费、理赔指引等事项提供快速响应，并引导客户完成部分业务办理。

在中台，产品研发上，AI 可辅助市场分析、条款编写、责任边界识别和规则校验，提升产品开发效率和规范性。智能核保方面，AI 可引导客户完成健康告知，分析投保资料、体检信息和既往病史，识别异常风险并生成预核保建议。智能理赔方面，AI 可识别报案内容和理赔材料，提取关键信息，形成理赔要素和证据链，并辅助审核理算，对于高频标准化案件，AI 可支持连续自动处理；复杂案件仍需人工复核。欺诈识别方面，AI 可通过多模态感知、风险模型和专家知识，识别异常线索、研判欺诈风险并衔接案件分流和人工复核。AI 编码则可辅助历史代码梳理、代码生成、测试用例生成和缺陷排查，提升研发协同效率。

在后台，AI 也正在进入审计、财务等领域。智慧审计方面，AI 可辅助生成审计方案、处理非结构化资料、识别异常线索、开展跨系统勾稽校验，并支持审计报告和整改建议生成。同时，在财务管理中，AI 也可用于账单识别、数据归整和规则校验，进一步提升后台管理效率。

图：AI 在保险价值链的应用全景

总体来看，AI 对保险价值链的重塑，不是简单替代某个岗位或某项流程，而是通过前台、中台和后台的分工协作，推动信息处理、流程衔接、规则执行和风险识别能力持续提升。前台聚焦客户体验优化，中台承接核心业务处理和风险管理，后台支撑内部运行与治理体系稳定。随着 AI 能力在不同环节逐步嵌入，保险行业的数智化转型将由局部提效走向系统协同，由单点应用走向全价值链赋能，为行业高质量发展提供新的支撑。

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