保險企業應高度重視新技術發展趨勢，在戰略上積極籌劃數智化轉型，明確短期側重點和長期目標。既要避免“安全但平庸”，也要防范被“錯失恐懼”綁架而變得“出眾卻危險”。

當前，我國保險企業正加速擁抱技術革新，多家保險機構踐行“人工智能+”戰略，以夯實核心能力，優化既有業務，前瞻性布局創新業務，開拓增量空間。

從過去的實踐效果看，人工智能與保險業的結合，可以在至少3個方面發揮效能。

其一，人工智能為行業客戶運營、核保核賠、風險評估、產品迭代等各個經營環節賦能，有望顯著提升全要素生產率。全要素生產率是在所有其他要素投入數量保持不變的條件下，通過技術進步、組織創新、專業化等方式增加的產出，是行業持續穩定增長的基本保障。人工智能及相關數字技術是當前提升全要素生產率最具潛力的抓手。特別是，保險業的服務對象包括廣泛、異質性的企業和個人，為其提供服務大多有賴于專業人員“量體裁衣”式的工作，人工智能技術應用有利于以更低成本提供個性化產品和服務，對保險業全要素生產率提升意義重大。

其二，人工智能助力保險業適應風險結構轉變，推進服務功能升級與服務模式創新。進入后工業化時代，社會變遷步伐加快，風險種類不斷增加，很容易形成風險傳導、疊加、演變、升級的“鏈式反應”。借助人工智能技術，通過構建生態鏈進行風險前置管理，并結合動態建模等技術構建“預測—干預—保障”的主動風險管理體系，可以助力保險業在“被動賠付”的基礎上進行“主動減損”，為新型風險提供更科學的保障方案，為更廣闊的市場提供更有效、更可支付的保險產品。

其三，保險業日益主動參與人工智能治理、規則制定與生態圈構建，有助于在培育新質生產力的同時，護航新技術發展。一方面，保險機構是資本市場重要的機構投資者，鑒于保險資金資產負債匹配管理的要求以及資金追求長期穩健收益的特性，保險業可以更好踐行長期價值投資理念，持續為新技術發展提供金融支持，促進技術治理與合作。另一方面，人工智能技術發展還未成熟，我們對其風險認知有限且滯后，面對諸如數據安全、大模型幻覺及其他未知風險，除了需要持續的技術進步予以控制外，也需要保險業提供恰當的服務。

總體來看，保險業在“人工智能+”方向的探索，是一場新技術引領的創新活動，科技賦能又將成為保險業高質量發展的關鍵一環。這一過程充滿機遇，也面臨諸多挑戰。例如，隨著人工智能技術廣泛應用，傳統人力結構受到沖擊，具有跨學科能力的復合型人才較為欠缺，導致人工智能技術運用成本高昂、早期效益不彰；大模型發展所依賴的語料庫還存在覆蓋面不全、準確性不足、時效性不夠等問題，實際應用中的垂類大模型訓練成本高企，模型可靠性也有待提升；與人工智能伴生的“算法黑箱”等問題，不僅挑戰決策的可靠性，也可能引發算法歧視；我國保險業已經在探索“生成式AI內容侵權責任險”等新型險種護航技術進步，但由于相關知識和經驗不足，科技保險滲透度相對有限，未能形成由點及面的創新格局；等等。

通過持續探索與實踐，人工智能等新技術的價值會逐步釋放。保險企業應高度重視新技術發展趨勢，在戰略上積極籌劃數智化轉型，明確短期側重點和長期目標，特別是要結合機構自身特點，更冷靜地研判潛在成本與收益，恰當選擇技術采用路徑。已具備技術領先轉型優勢的企業，可深化技術應用以鞏固競爭力；起步滯后的企業，可考慮借助第三方科技力量補足技術短板。保險機構要在創新和謹慎之間保持平衡，既要避免“安全但平庸”，也要防范被“錯失恐懼”綁架而變得“出眾卻危險”。

（作者系北京大學經濟學院副院長、教授）