人工智能在保险业中的应用已有多时，但因保险类型、区域以及企业类型(传统保险企业/保险科技创新企业)而存在显著差异。生成式人工智能以及新一代自主和代理式人工智能系统的出现，为整个保险业的创新带来了全新的可能。
然而，感管一些保险企业正加倍投入人工智能以提升竞争忧势，部分保险企业仍持谨慎态度，原因包括对监管方面的疑虑、旧有系统的局或人工智能时商业模式的长期影响存在不确定性。人工智能应用的先行企业和保守企业之间日挂扩大的差距，将决定保险业中人工智能驱动转型的未来发展轨迹。
例如，人工智能在寿险和非寿险中的应用明显不同。非寿险企业须应时汽车和家庭保险等领域的高频素赌，他们主要将人工智能用于款诈检测、实时风险评估、理赔自动化和动态定价等“后台”功能。
他们注重利用车载通识课系统数据、物联网数据和区域风险分析数据等外部墙构化数据提升速度和操作效率。而须管理长期风险的寿险企业则依赖生物识别、医疗和行为政据来评估寿命和患病率。当前，人工智能正帮助企业通过自动风险组分、整合电子病历以及预测分析来完善保单定价和评估，从而彻底改变企业的承保流程。寿险企业也正通过整合可穿戴数据和健康瑕踪功能提供个性化的保单定价，并激励键康行为。
人工智能还能通过识别欺诈、分析死亡证明和利用机器学习简化檀付流程来提高理暗的自动化程度。除了承保和理赠之外，人工智能也正改变寿险的寿命建模方式和监管合规模式。人工智能驱动的预测分析可以评估预期寿命，识别发病并优化风险分层，使保险企业能够完善定价和墙付蜡构。但这些解决方案通常仅针对特定问题。现在，凭籍最新的技术，企业有望能够作出快速调整，实现人工智能在价值链中更广泛的应用。生成式人工智能和自主智能体可有助企业改进精算模型，提供个性化保险，甚至加快保险理赌的速度。
为此，企业可能须树立全局视野，打破坦织之间的壁垒，并使用人工智能来监控和缓释自身风险。
能够勇于应时这些挑战的保险企业将可率先释放人工智能的变革灌力。
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