導讀： 在助力加快數字中國建設的保险過程中，保险業自身的著數智化轉型數字化轉型進程也將進一步加快，同時也將朝著數智化方向邁進。向發展WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91passenger%20hoist%20safety%20device但从现实来看，保险保险业提升数智化水平面临多重挑战。着数智化转型

来源： 金融时报

近年来，向发展保险業數字化轉型取得顯著成效。保险以財險業為例，著數智化轉型主要業務領域線上化率達80%以上。向發展

在助力加快數字中國建設的保险過程中，保险業自身的著數智化轉型數字化轉型進程也將進一步加快，同時也將朝著數智化方向邁進。向發展但從現實來看，保险保险業提升數智化水平面臨多重挑戰。著數智化轉型

数智化转型基础日趋坚实

所谓数智化，向发展WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91passenger%20hoist%20safety%20device简单来说就是“数字化+智能化”，是在数字化基础上的更进一步发展。在业内人士看来，与数字化偏向数据的采集与分析不同，数智化更多的是帮助决策。在海量数据的基础上，通过人工智能等相关技术，结合场景化，助力解决实际问题。

事實上，保险行業對數智化并不陌生。我國持續鼓勵數據要素流通與數據應用建設，為保险業推進數智化轉型創造了良好的政策環境。例如，《“十四五”數字經濟發展規劃》提出，適應不同類型數據特點，以實際應用需求為導向，探索建立多樣化的數據開發利用機制。鼓勵市場力量挖掘商業數據價值，推動數據價值產品化、服務化，大力發展專業化、個性化數據服務，促進數據、技術、場景深度融合，滿足各領域數據需求。

近年來，保险行業加快推進以線上化和自動化為核心的數字化轉型。在數智化轉型項目中，保险公司借助人工智能技術實現了5%至15%的新業務增長，交叉銷售與向上銷售提升了5至10倍，退保率下降了10%至20%。

據中國保险行業協會此前發布的《保险科技“十四五”發展規劃》所設定的目標，到2025年，保险行業平均業務線上化率超過90%，線上化客戶比例超過60%，承保自動化率超過70%，核保自動化率超過80%，理賠自動化率超過40%。麥肯錫近日發布的《行穩致遠，打造中國數智化保险企業制勝策略》（以下簡稱“報告”）認為，上述目標的實現過程，將為保险公司進一步推進數智化轉型奠定堅實基礎。

数智化转型存在挑战

雖然加速向數智化轉型漸成業內共識，但從目前實踐成效來看，保险行業的數智化水平仍存在較大的提升空間。麥肯錫所做的調查顯示，僅有不到三成的保险公司擁有明確且可持續的數智化轉型規劃；33%的受訪險企能較好地將來自（大）數據的洞見融入日常業務流程，并持續創造業務價值。

“國內大部分險企的數智化轉型往往面臨投資巨大、技術領先但業務價值和獲得感偏低的問題。”上述報告表示。隨著科技應用在保险公司經營發展中發揮的作用日益突出，近年來，保险公司特別是頭部險企紛紛加大在數據領域的投入。

此外，人才短板同樣需要引起保险公司的重視。報告提出，數智化轉型的關鍵在于業務經營模式的轉型，這意味著保险公司不僅需要數據工程師、數據科學家、前端應用工程師等技術型人才來進行數據清洗、開發統計模型和算法、開發數據產品等，還需要內嵌業務的數據治理人員、大數據用例開發和變革管理團隊等。目前，大部分保险公司忽視了對人才的培養。

推动技术与场景深度融合

對于意在加快數智化轉型步伐的保险公司而言，加強頂層設計是至關重要的一步。

報告建議，保险公司的數智化轉型頂層設計應當以業務戰略為出發點，明確企業整體數智化轉型愿景與戰略方向。通過制定中長期戰略，幫助管理者明確轉型各階段和各價值環節的預期投入、產出以及產出模式，同時幫助管理者初步了解數據應用現狀與潛在價值提升點，從而確保在建設應用數據能力和數據資產時，能夠與有形業務價值聯系起來，合理化產出預期，輔助管理者初步判斷投入優先級。

數據的價值只有與業務場景相結合才能真正得以實現。鑒于此，報告建議，推動數據技術與業務場景的雙向融合，由業務部門引領構建“數據+業務場景”雙輪驅動的數據用例試點與推廣閉環。例如，當大數據模型將潛在客戶名單、客戶可能感興趣的產品、相應的銷售話術推薦至代理人時，需要代理人認可并及時跟進，不斷提升自身銷售技能和轉化率。在實現這一結果的過程中，保险公司的業務流程需要從戰略制定、戰略執行、前端管理、后端追蹤激勵方面進行端對端的優化，從而使大數據驅動的精準營銷更好地融入原有營銷體系之中。

在人才隊伍方面，麥肯錫建議，保险公司在公司層面與業務部門層面均應建立數據團隊。具體而言，公司層面的數據團隊負責公司數據治理政策，打造公司級數據平臺，制定公司數據人才戰略并為業務部門提供與培養核心數據人才；業務部門層面的數據團隊定位為服務其所屬部門。報告還強調，保险公司需培養多元化的數據人才，方能確保數智化轉型有效推進。

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