AI保险：一场豪赌，正在血本无归？

AI狂飙突进：保险业的豪赌与隐忧

DeepSeek入局：效率跃升背后的数据焦虑

DeepSeek的出现，对于习惯了“慢半拍”的保险业来说，无疑是一针强心剂。财联社的报道并非空穴来风，我所了解的情况是，不少险企的确在一季度就迫不及待地拥抱了这项新技术。效率提升的数据很诱人——体检报告解析从3天缩短到秒级，理赔材料识别率提升到90%。但冷静下来想想，这真的意味着保险业就能一劳永逸地搭上AI的快车了吗？恐怕没那么简单。

首先，别忘了AIGC的基础是什么——数据。保险业的数据，向来是块难啃的骨头。传统的数据库，充斥着大量冗余、错误的信息，质量参差不齐。DeepSeek再强大，也得“喂”给它足够干净、高质量的数据，才能发挥作用。用互联网上抓取来的通用数据“微调”？恐怕只能解决一些皮毛问题，真正涉及到复杂的产品设计、核保定价，还是得依赖行业内的专业知识和数据积累。这就像给一个擅长画风景画的画家，突然让他去画人体解剖图，没有专业的训练和素材，再好的天赋也无济于事。

其次，数据安全问题，更是悬在所有保险公司头上的达摩克利斯之剑。报道中提到，不少大模型应用还是以云服务为主，这背后隐藏着巨大的风险。客户的个人信息、交易记录，一旦被泄露或滥用，后果不堪设想。别跟我说那些“本地化部署”、“私有化部署”，在利益面前，总有人会铤而走险。更何况，AI模型本身也可能被篡改，谁能保证跑出来的结果，还是当初设定的那样？这就像在一个装满了现金的保险箱上，装了一个看似坚固的密码锁，但密码却掌握在别人手里，随时可能被打开。

年报季的科技金融：营收增长的“蜜糖”还是“陷阱”？

2024年年报季，科技金融开始被摆上台面，成了险企们粉饰业绩的“口红”。这让我不禁想起互联网泡沫破裂前，那些号称“只要沾上互联网，猪都能飞上天”的豪言壮语。AI当然不是泡沫，但如果把它当成救命稻草，恐怕就要失望了。

诚然，AI可以提高效率，降低成本，甚至带来一些新的营收增长点。但这些都是建立在合理的应用场景和有效的风险管理之上的。如果只是为了追赶潮流，盲目地将AI внедрять в каждый аспект бизнеса，而忽略了自身的实际情况，很可能会适得其反。

更让我担忧的是，一些险企为了追求短期效益，可能会牺牲长期的发展。比如，为了快速上线AI应用，而忽略了数据质量的提升；为了降低成本，而减少了对风控的投入；为了吸引人才，而开出了过高的薪酬，导致内部人才结构失衡。这些都是饮鸩止渴的做法，最终只会让企业陷入更大的困境。

AI在保险业的应用，是一场豪赌。赌赢了，可以获得巨大的回报；赌输了，可能血本无归。而现在，大多数险企都还在all-in的阶段，很少有人真正意识到其中的风险。

人才争夺白热化：百万年薪难觅“AI+保险”复合型人才

险企对AI人才的渴求，已经到了近乎病态的地步。春招季的火爆场面，不过是冰山一角。猎头们每天都在上演着“抢人大战”，百万年薪早已不是什么稀罕事。然而，真正能满足险企需求的“AI+保险”复合型人才，却凤毛麟角。

报道里提到，“要找到同时懂互联网和保险的人，就非常难”，这绝对是大实话。懂AI的人，未必懂金融的复杂性；懂保险的人，又未必能跟上AI技术的日新月异。更要命的是，很多人只是“懂一点”，离真正的“精通”还差着十万八千里。

这就导致市场上充斥着大量的“伪专家”。他们可能只是学过一些机器学习的皮毛，或者看过几本关于保险的书籍，就敢自称“AI+保险”专家，漫天要价。而一些急于求成的险企，往往会被这些“伪专家”忽悠，花大价钱请来一些中看不中用的花瓶。

更令人担忧的是，这种人才争夺，正在扭曲整个行业的人才培养体系。高校的课程设置，往往滞后于市场需求；企业内部的培训，又缺乏系统性和深度。导致的结果就是，越来越多的人涌向AI领域，但真正能解决实际问题的，却越来越少。

这种畸形的人才市场，最终只会让整个行业付出代价。高昂的人力成本，会挤压企业的利润空间；低质量的AI应用，会降低客户的满意度；而人才的流失，又会削弱企业的创新能力。这就像一场恶性循环，越陷越深。

在我看来，解决人才困境的关键，在于建立一个健康的人才培养体系。高校应该加强与企业的合作，根据市场需求调整课程设置；企业应该加大内部培训的力度，培养自己的AI人才；而政府也应该出台相应的政策，鼓励人才的流动和发展。只有这样，才能真正解决保险业的AI人才困境。

狂热与冷静：AI赋能的风险与监管的滞后

整个保险业都沉浸在对AI的狂热之中，仿佛只要有了AI，就能解决一切问题。但作为一个在这个行业摸爬滚打多年的人，我看到的更多是潜在的风险和隐忧。

首先，别忘了AI的本质——算法。算法是人设计的，而人是有偏见的。如果算法的设计者本身就存在歧视或者偏见，那么AI应用的结果，也必然会受到影响。比如，在核保定价方面，如果AI算法过度依赖某些特定的指标，就可能导致对某些特定人群的歧视。

更令人担忧的是，AI算法的决策过程往往是“黑箱”。我们很难知道AI为什么会做出这样的决策，这就给风险管理带来了很大的挑战。如果AI出现错误，我们很难找到问题的根源，更难以进行有效的纠正。

此外，监管的滞后，也是一个不容忽视的问题。AI技术的发展速度太快了，而监管的步伐却远远跟不上。目前，针对AI在保险领域的应用，还缺乏明确的法律法规和行业标准。这就给了一些企业钻空子的机会，他们可能会利用AI进行一些不道德甚至违法的行为。

例如，利用AI进行精准营销，过度推销不适合客户的产品；利用AI进行价格歧视，对不同的客户收取不同的费用；甚至利用AI进行欺诈，骗取客户的保费。这些都是潜在的风险，如果监管不及时介入，很可能会给整个行业带来信任危机。

我认为，监管部门应该尽快出台相关的法律法规和行业标准，规范AI在保险领域的应用。同时，应该加强对企业的监管，防止企业滥用AI技术。只有这样，才能确保AI在为保险业带来便利的同时，也能保护消费者的权益。

此外，保险公司自身也应该加强风险管理，建立完善的AI伦理规范，确保AI的应用符合道德标准和社会责任。只有这样，才能真正赢得客户的信任，实现可持续发展。

AI赋能，固然美好，但风险与监管，必须先行。否则，狂热过后，留下的可能只是一地鸡毛。