摘要：Nihar Malali（2025）.AI, Technology, and Digital Transformation in Life and Annuity Insurance and Actuaries. European Journal of Com

声明：本系列文章基于原期刊目录和摘要内容整理而得，仅限于读者交流学习。如有侵权，请联系删除。

本文基于以下论文整理而得：

Nihar Malali（2025）.AI, Technology, and Digital Transformation in Life and Annuity Insurance and Actuaries. European Journal of Computer Science and Information Technology,13(6),78-95

作者：

Nihar Malali（德克萨斯大学达拉斯分校）

原文链接：https://eajournals.org/ejcsit/vol13-issue-6-2025/ai-technology-and-digital-transformation-in-life-and-annuity-insurance-and-actuaries/

【本期看点】

●保险公司现在可以借助AI实时分析大量数据，提高核保效率，实现对风险的精准预测、个性化保单定价、欺诈检测和理赔管理。

●AI、大数据分析、云计算、区块链和基于AI的决策支持系统使精算工作流程更快、更准确、更安全和可扩展。

●人寿与年金保险中的新兴技术：物联网（IoT）、机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）等新兴技术的使用使精算行业更加数据驱动、透明、安全、即时，且具有交互性。

●AI的应用使人寿与年金保险行业效率、准确性、成本节省和欺诈预防等方面均实现大幅进步。

●AI在人寿与年金保险行业内的大范围应用仍面临数据隐私、伦理、监管和实施复杂性方面的问题。

摘要

人寿与年金（L&A）保险行业以及精算科学正在经历一个由人工智能（AI）、大数据和数字技术驱动的转型阶段。AI驱动的预测分析工具、机器学习算法和自动化流程正在重新定义风险评估、核保、理赔处理和与投保人互动等传统流程。精算师正在应用包括云计算和区块链在内的现代计算工具，以改进精算建模、增强风险预测能力并确保保险的透明运作。物联网（IoT）、机器人流程自动化（RPA）和自然语言处理（NLP）等保险科技（InsurTech）类产品的融合正在创建高效的工作流程，同时使保险公司能够提供更个性化和动态的保单配置。除此之外，随着AI将继续改变L&A保险，所有参与者都必须建立新的竞争范式，并确保遵守监管和数据安全。就L&A保险所追求的优势——提高效率、防止欺诈、削减成本和改善客户体验而言——AI一应俱全。值得注意的是，AI的大规模应用遇到了公认的障碍。其中最主要的是数据隐私、伦理困境、算法偏见以及相应的监管框架问题。此外，随着AI在保险领域的深入，精算决策的透明度、公平性和问责制问题也将出现。在本文中，我们评估了AI和数字化转型如何推动L&A保险和精算科学领域的发展，催生与趋势、技术、监管和未来相关的创新。通过着重阐释优势和阻碍，本文得以在保险公司、精算师和监管机构在快速发展的数字保险生态系统中进行决策时提供深入见解。

背景介绍

长期以来，精算师、统计数据和历史数据一直是L&A保险风险评估、定价和理赔调整的主要基础。但随着AI、机器学习和数字技术的空前崛起，保险公司整个工作框架正在发生变化。数字化转型已经成为保险机构创新的新兴奋剂，它促进了核保自动化、欺诈检测改进和保险产品个性化。AI赋能的预测分析、大数据处理和区块链是颠覆精算科学的新流行语，使精算师能够更好地了解风险度量和更动态的定价。如果保险公司希望在当今瞬息万变的环境中竞争，那么AI和数字技术的结合无疑是企业可持续发展的必要条件。

保险业的崛起和各种颠覆性数字平台的出现，推动了传统保险公司对其系统进行调整和升级。物联网（IoT）实现投保人参与，允许通过可穿戴设备和智能传感器进行实时数据收集。机器人流程自动化（RPA）简化后台流程，同时提高理赔管理和监管合规的敏捷性。与此同时，在AI聊天机器人和虚拟助手中实施的自然语言处理（NLP）正在帮助改善客户互动。然而，伦理影响、算法偏见、数据隐私风险和监管合规等问题仍然是L&A保险采用AI和数字化转型的障碍。本文通过分析新趋势、优势、挑战和未来前景，深入探讨了AI和数字化转型在L&A保险及精算科学中的应用。保险公司和精算师可以利用本文见解制定创新战略，在日益数字化的世界中最大化决策、风险评估、采购和客户体验。

AI与数字化转型的作用

AI与数字化转型的结合是一种现象，它通过影响保险价值链的每一项活动改变L&A保险。AI中的预测分析、机器学习算法和自动化正在改进风险评估、保单核保、理赔处理和客户互动。过去，传统的风险评估在很大程度上基于精算表和有限的人口统计数据，最终产生笼统的定价模型，未能考虑细微的个体风险差异。现在，利用AI分析，保险公司将能够通过整合来自病史、金融交易和行为相关见解的不同实时数据输入，更加准确地评估风险。

风险评估与保单核保

AI或许在风险评估和保单核保方面改变最大。保险公司正在放弃固定的核保模型，转而通过机器学习算法对实时发生的风险进行动态评估。机器学习风险评估AI模型通过分析大量数据，发现能够预测预期寿命和基于生活方式的风险的模式，其准确性远超任何现有方法。例如，AI可以通过从可穿戴健身追踪器收集的数据来评估投保人的健康状况，凭此调整保费。这将使保险公司能够提供个性化保单，并在几小时内完成核保。

理赔处理与欺诈检测

AI在处理理赔、自动化复杂工作流程和加强欺诈检测系统方面发挥着重要作用。至今，理赔处理还常因涉及从医疗报告到保单条款再到受益人详细信息等每一个细节的手动验证工作而延迟，并产生高昂的行政成本。这些流程通过AI驱动的自动化工具得到简化，例如提取理赔文件中的相关信息，与投保人数据进行交叉核对，并标记可能表明欺诈的不一致之处。预测分析模型有助于识别可疑的理赔模式，从而进一步减少欺诈性赔付和财务损失。

客户交互与个性化

AI和数字化通过超个性化提高了客户交互中的运营效率。由NLP和聊天机器人技术驱动的客户交互能够提供全天候的服务，可用于响应保单相关查询并指导客户完成理赔提交流程。此外，AI驱动的推荐引擎可以通过分析保单历史和偏好，帮助有需求的客户找到符合其个人需求的定制保险，从而提高了客户满意度和留存率。数字化转型还为保险公司提供了创建自助服务门户的灵活性，其中投保人有权自我管理账户，完成个人详细信息的更新并跟踪理赔，所有这些过程都无需人工参与。随着AI和数字发展的影响在L&A保险行业的蜕变中不断演变，仍有许多方面需要克服，例如个人数据保护漏洞、算法偏见和其他监管合规问题。为了赢得消费者信任以及适应各种监管要求，必须实施合乎道德的AI、透明的决策模型和强大的网络安全措施。因此，本文阐述了AI和数字化转型在L&A保险及精算科学中的广度，包括新兴趋势、挑战和机遇，这些都是该行业在该阶段演变的特征。

AI在人寿与年金保险中的作用

L&A保险领域正在通过AI的流程自动化、预测建模和基于数据的决策进行转型。历史上，L&A保险依赖于精算科学、统计建模和历史数据进行风险评估、保单定价和理赔管理；然而现在，保险公司可以借助AI实时分析大量可用数据，提高核保准确性，实现个性化保单定价、欺诈检测和索赔管理简化。本节将探讨AI如何改变各个领域的保险格局。

AI驱动的核保与风险评估

核保是L&A保险的一个关键方面，它根据申请人的风险状况处理保单资格、承保范围和保险费率。传统核保流程涉及大量文书工作、医疗检查和对申请人信息的手动评估，既耗时又存在偏见风险。然而，AI核保最大化并加速了机器学习算法、NLP和大数据分析在风险状况评估中的应用。

电子和数字数据源在AI驱动核保中的不同范围如下：

●电子健康记录：AI从健康史中挖掘必要信息，以评估健康状况和总体健康。

●可穿戴设备和物联网传感器：用于获取动态健康数据，包括心率、体重和睡眠，以供决策。

●社交和财务关系：使用AI进行基于行为习惯和支出行为的长期风险预测。

通过分析这些数据，AI将减少或消除进行医疗检查的要求，实现更快的保单处理，并提高风险评估的准确性。因此，这成为一个更快、更具成本效益且对客户友好的流程，这必然使其能够有竞争力地定价其保单。

死亡率、长寿和健康风险的预测分析

AI在L&A保险中最全面和有效的应用包括预测分析，它使保险公司能够对死亡率、长寿模式和健康风险做出最精确的预测。精算师和数据科学家都依赖AI驱动的模型来研究历史趋势，以此创建关于预期寿命、投保人健康风险以及未来理赔的概率预测。

预测分析在L&A保险中的应用包括：

●死亡率预测：AI模型通过分析医疗数据、遗传学、生活方式选择和环境因素，提供精细化的个体过早死亡风险预测。因此，保险公司可以优化死亡率表并优化定价。

●长寿风险评估：AI帮助预测预期寿命，使养老金和退休金给付更容易管理，并通过识别长寿趋势来操纵支付策略以维持其财务稳定性。

●健康风险预测：AI识别出患慢性疾病（如糖尿病、心血管疾病或肿瘤）风险更高的个体，使保险公司能够引入新的疾病预防健康计划并调整相关保费。

通过采用预测分析，L&A保险公司可以主动管理风险，创建以客户为导向的产品，并优化长期财务模型。

用于个性化保单定价的机器学习

AI和机器学习的创新也为超个性化保险产品的方向增添了些许魅力。虽然传统的定价模型通常将广泛的人口统计类别应用于个人，但使用机器学习算法，可以分析大量数据，根据个人独特的风险因素提供更个性化的保单和保费定价。

机器学习如何实现灵活保单定价：

●行为数据分析：AI合并行为变量（如运动习惯、饮食和驾驶行为），以提供动态定价模型，可以为注重健康的个人实现更低的保费。

●实时数据集成：通过可穿戴设备和智能家居系统持续传来的数据流帮助保险公司快速进行实时调整。

●量身定制的保障建议：智能平台根据生活方式、人生阶段和财务目标推荐个性化的保障水平，以确保为投保人提供最适宜的保护。

在这种数据驱动定价的背景下，即使是享受个性化保费的消费者，也可能从保险公司获得比以往更好的风险缓解。

AI驱动的欺诈检测与理赔验证

保险行业每年的虚假理赔成本高达数十亿美元。传统的欺诈检测方法依赖于手动审计和模式识别；因此，它们通常只是被动反应且效率低下。通过使用先进的机器学习模型、异常检测和实时分析来扩展欺诈检测，就可以在可疑索赔提交时识别它们。

AI如何推动欺诈检测和理赔处理：

●异常检测：AI使用历史理赔数据来识别异常行为。例如，一个以不同身份提交多次索赔的投保人最终可能被AI标记出来进行调查。

●图像和文档识别：借助基于AI的计算机视觉，对理赔文件、医疗报告和其他文档进行扫描和检查，以进行验证和检测篡改或伪造。

●行为生物识别技术：AI监控投保人的行为模式，例如打字速度、鼠标移动和语音识别，以识别在线环境中的欺诈企图。

AI自动化理赔处理

●聊天机器人和虚拟助手通过收集必要的文件并指导投保人完成流程，帮助其更快地提交索赔。

●理赔裁定通过NLP完成，NLP从医疗报告、法律文件和保单协议中捕获详细信息。

●另一方面，区块链集成以可追溯且不可篡改的方式锁定安全性，使得投保人数据和索赔交易得到保护。

AI可以自动验证并检查欺诈性索赔，从而最大限度地减少人为错误，降低流程成本，确保快速处理真实的索赔，并标记欺诈性索赔。

人寿与年金保险中AI驱动的工作流程

AI的应用正在颠覆L&A保险市场。它提高风险度量能力、核保效率，实现预测分析，并以前所未有的精度检测欺诈。保险公司可以运行成本效益高的解决方案，为其投保人提供出色的体验，并拥有更强大的财务可持续性基础。

精算科学中的数字化转型

几十年来，精算科学一直是保险和金融行业风险评估和财务规划的基石。多年来的精算实践依赖于历史数据、确定性模型和手动计算来预测未来负债、确定保费定价和分析金融风险。如今，由于数据复杂性不断增加和市场动态不断变化，传统精算模型已经捉襟见肘。AI、大数据分析、云计算和区块链的创新已经极大地重塑了精算方法，并使其流程更快、更准确和可扩展。

本节通过从传统分析到基于AI的分析、云计算、用于安全的区块链以及AI驱动的风险评估系统的转变，来审视精算科学中的数字化转型。

从传统精算模型转向AI和大数据分析

早期精算计算是静态的，它们并非基于许多数据集，而只是基于少数几个选定的数据集。还有一些关于现实的仅仅经过测试但从未实现的假设存在。精算实践使用包括Excel、R和SAS在内的标准工具，根据死亡率、经济指标和金融市场趋势制定未来预测。然而，这些方法具有以下局限性：

●复杂模拟的处理时间长。

●无法处理非结构化数据（即社交媒体、可穿戴设备数据）。

●与现代AI模型相比，预测能力有限。

AI和大数据分析通过提供以下内容彻底改变了精算科学：

●预测建模：与传统的精算模型不同，AI支持的模型通过从新数据源持续更新的学习进行持续监控。有效地将一对一的个性化预测结果用于估计寿命、与市场相关的风险以及索赔概率。

●实时数据处理：自此，精算师可以在几秒钟内处理数百万个数据点，以便将动态定价应用于个人保险单。

●自动化风险评估：AI算法将用于检测海量数据集中的异常和离群值，最终将有助于改进欺诈检测系统，并提高对投保人风险的评估能力。

例如，机器学习模型在编码遗传数据、电子健康记录和行为因素等各种数据流中进行训练，以预测死亡率趋势。不确定性因此被降低，从而改进了风险定价系统。

使用云计算进行精算计算和模拟

云计算的出现改变了精算科学的游戏规则。它允许处理大量数据并进行高性能模拟。此前，精算模型需要专用工作站或昂贵的本地计算资源，导致有限的可扩展性和可访问性。如今，云平台已经发生了巨大变化，精算师可以访问AWS、Microsoft Azure和 Google Cloud。这些云平台为精算师提供：

●用于复杂精算计算的可扩展计算能力。

●用于风险和资本建模的快速蒙特卡洛模拟。

●通过基于云的精算工具轻松协作。

基于云的精算模型的优势

云计算通过提供对海量数据集的即时访问、降低运营成本并实现全球精算团队的协作，增强了精算工作流程。

区块链用于安全和透明的精算流程

区块链技术通过不可变的、去中心化的数据分类账系统重塑精算工作流程，从而增强数据安全性、透明度并打击欺诈行为。

区块链在精算科学中的优势

●提高数据安全性：区块链为精算数据提供了可靠的存储，使其不可篡改，从而消除了网络欺诈或任何意义上操纵数据的风险。

●具有理赔处理的智能合约：在满足预定义条件时，自动化的智能合约执行理赔支付，增加了信任和效率。

●透明的审计追踪：精算计算和风险评估被加盖时间戳并记录，确保遵守监管审查。

●欺诈检测：在区块链技术支持的系统中，当人们援引正常事件来破坏索赔或提供虚假信息时，就会出现错判。

例如，存储在区块链网络中的人寿保险保单确保受益人索赔得到处理，而不会出现不当延迟或争议，因为它们不需要任何第三方验证。

基于AI的风险评估决策支持系统

基于AI的决策支持系统（DSS）通过对大数据集的实时分析，辅助精算师进行复杂的基于风险的决策。这些操作基于机器学习模型、NLP和大数据分析的联系，提供：

●金融风险早期预警系统。

●核保变更的自动化建议。

●精算定价模型的实时更新。

精算科学中基于AI的决策支持示例

通过利用AI驱动的决策支持系统，保险公司可以减少人为错误，改进精算决策，并提供更具竞争力的保险产品。

传统精算科学中的数字化转型将改变风险评估和财务建模。精算师的工作流程将被智能大数据分析、云计算和区块链彻底改变。所有这些发展都极大地改变了传统，使风险评估的访问更快、更准确、更安全。基于云的精算工具具有计算能力的可扩展性，区块链提高了数据安全水平，而AI驱动的决策支持系统则为保险和养老金管理提供了实时洞察。

在保险公司进行数字化转型时，精算师必须适应这些新技术，以保持竞争力，提高风险建模的准确性，并提供更好的以客户为中心的解决方案。

人寿与年金保险中的新兴技术

L&A保险行业正在经历一场完全由新兴技术驱动的彻底变革。从使用物联网设备到处理自动化系统，到收集投保人实时数据，到完全处理索赔，技术以重要的方式改变着一切。本节探讨关键技术——物联网（IoT）、机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）——国家拓扑结构，甚至是致力于L&A保险发明和效率的InsurTech初创公司的崛起。

IoT：用于投保人实时数据采集的可穿戴设备

IoT是一个可以连接、收集和交换信息的全球设备网络。在L&A保险领域，它使健康设备（如健身手环、智能手表和健康监测器）成为被保险人的实时数据收集平台。IoT每秒都会监测心率、体力消耗、睡眠模式和血糖水平等健康标准。

IoT对L&A保险的影响：

●量身定制的保险计划：通过分析从可穿戴设备收集的数据，保险公司可以根据某人的健康状况计算最佳保单，并根据实时行为和状况给他们更准确的保费评级。

●先进的健康监测：IoT数据可以让保险公司在健康风险变得严重之前就检测到它们，使投保人养成更健康的习惯，并可能减少索赔。

●针对投保人的实时保费定价：保单保费可以根据投保人的物联网设备，基于健康数据动态调整。例如，如果该人经常锻炼或拥有健康的生活方式，他可能会获得保费折扣。

物联网正在使核保变得越来越受数据驱动和个性化，同时鼓励投保人养成更健康的生活方式。

RPA：简化理赔处理和合规性

RPA是指用数千个软件“机器人”代替数千名执行重复性规则性工作的人类。针对L&A保险而言，RPA在理赔处理、保单管理和合规任务方面，可以将最慢、最不准确和成本最高的流程转变为最快、最准确和成本最低的流程。

以下是RPA为L&A保险带来的好处：

●自动化理赔处理：RPA机器人可以独立验证理赔数据，核实投保人信息并交叉引用其记录。迄今为止，处理虚假赔款已变得更快，人为处理错误也已减少。

●监管合规性：保险公司必须遵守日益增多的规则及其复杂性。使用RPA可以自动跟踪和监控监管变化，以符合行业要求，无需人工干预。

●成本降低：标准任务的自动化降低了组织中的运营成本，释放人力给更具战略性的工作，提高了整个组织的效率。

因此，RPA将使L&A保险公司能够在日益复杂的环境中提高运营效率、提高客户满意度和监管合规性。

NLP：用于客户服务的AI聊天机器人和虚拟助手

NLP是AI的一个子领域，旨在使机器能够理解、解释和生成人类语言。NLP令L&A保险领域显著转型，并通过聊天机器人、虚拟助手和自动化理赔处理系统增强了客户服务。

NLP在L&A保险中的应用：

●AI聊天机器人：在线提供服务的虚拟助手可以处理所有客户查询，提供保单相关信息，并协助客户完成理赔流程，从不停机。NLP帮助这些聊天机器人理解和响应查询，使其感觉自然，不像机器。

●理赔协助：它可以从文字描述的理赔和患者医疗报告中提取信息，以处理个人的索赔，大大减轻对保险公司和投保人造成的损失。

●客户反馈分析：NLP工具可以分析客户反馈、社交媒体上的提及和阅读评论，以了解客户对他们的看法以及他们需要改进的地方。因此，NLP为保险公司提供了更多与客户互动的机会，提供更快的协助，并最大限度地减少人为干预——所有这些都以更个性化的方式为客户提供答案。

●保险科技创新：AI驱动的保险初创公司的兴起。在保险科技领域，近年来，保险和技术通过保险科技渠道进行融合，许多AI赋能的保险初创公司通过创新和颠覆其产品和商业模式向传统保险模式发起挑战。通过采用AI、大数据和机器学习等技术，这些初创公司使L&A保险服务更加灵活并以客户为中心。

保险科技的创新引发变革：

●基于AI的核保和定价：保险科技公司越来越多地应用AI实现核保功能自动化，并在预测分析和实时数据的支持下提供量身定制的定价。

●即时理赔处理：大多数保险科技公司引入了即时理赔处理系统，通过使用AI和自动化在几分钟内核实和解决索赔，从而为客户提供顺畅的流程。

●点对点保险：一些保险科技公司正在引入点对点保险模式，允许个人汇集资金以相互支持索赔，从而减少开销并建立信任。

●基于区块链的智能合约：一些保险科技公司利用区块链技术设计智能合约，以实现无需中介的安全、透明和自动化理赔结算。

保险科技初创公司通过提供灵活、实惠且根据客户需求创新的产品，迅速在市场上赢得声誉，从而迫使传统L&A保险公司演变和适应技术。

AI在L&A保险中的优势与挑战

AI在L&A保险领域的应用使运营效率、准确性和客户服务获得大幅进步。然而，与任何技术进步一样，使用AI也涉及许多挑战，特别是数据隐私、伦理和监管方面的考虑。下一节介绍AI在L&A保险中的各种优势，并以表格形式与挑战进行对比。

AI在L&A保险中的优势

A. 提高效率

AI通过自动化日常任务、简化工作流程和提供快速响应，彻底改变L&A保险机构的运营流程。这些由AI驱动的系统可以在最短时间内分析大量数据，从而减轻人力资源负担并加速决策。因此，AI可以自动化理赔处理或核保，同时快速响应客户查询。这意味着更快的服务和更少的周转时间。

B. 准确的风险建模

L&A保险中使用的风险评估和预测模型的准确性可以通过AI得到极大提高。AI可以分析来自大量不同来源，结构化和非结构化的的数据，例如医疗记录、来自可穿戴设备的数据和社交行为模式，以进行死亡率、长寿和健康风险预测。评估越好，定价模型就越好，这可以减少保单定价过高或过低的情况。

C. 节约成本

AI通过自动化从前劳动密集型的任务（如数据输入、欺诈检测和客户关怀），降低了运营成本。通过加快理赔处理和增强运营工作流程，降低了与人力成本和低效率相关的业务开销。例如，保险公司可以部署AI聊天机器人来处理大量的客户服务互动，从而削减人力资源支出。

D. 欺诈预防

AI在检测L&A保险中的保险欺诈方面提供了巨大帮助。预测分析使AI能够发现理赔数据中表明潜在欺诈的独特趋势。AI系统可以在更大范围内交叉检查数据集，并挑出可能逃脱人类审计师注意的事物。因此，这种欺诈检测算法将保险欺诈的程度降到最低，每年为该行业节省数百万美元。

AI在L&A保险中的挑战

A. 个人数据隐私

由于AI应用正在利用大量包含敏感医疗信息、财务细节和行为数据的个人数据，它们在保险公司处理、存储和共享此类信息期间引发了大数据隐私问题。他们必须确保所有活动都符合严格的数据泄露法规，例如欧洲的GDPR和美国的HIPAA。不安全的数据管理实践可能导致监管机构的法律管辖、声誉纠纷并失去大量客户群。

B. 伦理问题

AI产生的模型与输入数据集一样有效。由不道德的AI应用导致的数据偏见具有破坏性。例如，有偏见的核保模型会对某些人口统计群体（基于性别、年龄、种族甚至社会经济条件）产生歧视性做法，因此，AI必须在任何决策过程中保持透明并展示公平性，并且保险公司还应定期审计AI系统，以检查其是否延续了偏见或歧视性做法，这已成为AI在保险领域面临的挑战。

C. 监管问题

保险业务本身受到严格监管，这使得获得将传统系统转向AI技术的批准尤为困难。各国在制定涉及AI应用的法律和标准方面采取了不同的举措，所以在确保合规性以及其他公司规则之前，肯定会涌现出很多困难。此外，AI系统非常新；大多数监管机构仍在协调框架以应对在金融服务中使用AI的相关风险。他们将等待更长时间才能使其AI应用被接受并最终获得批准，这将减缓保险公司的创新步伐。

D. 实施的复杂性

在现有系统和程序中实施AI并非易事，这通常非常复杂且资源消耗巨大；可能是因为许多L&A保险公司仍然依赖与AI输出不兼容的过时系统。此外，由于精算师和保险专业人员没有实施该架构或管理它所需的知识，劳动力技能存在相当大的差距。向AI驱动系统的转型需要对基础设施、员工培训和数据管理进行大量投资，这是一个昂贵且复杂的过程。

保险中的AI采用：优势与挑战

L&A保险行业通过利用AI实现转型，提高效率，改善风险建模的准确性，并节省了成本。尽管如此，AI在该行业的实施面临着从数据隐私、伦理方面、监管问题到应用复杂性的挑战。随着AI继续发展，保险公司将慎重决策，以最大化其利益并保持竞争力，同时更好地为其投保人服务。L&A保险公司如果能直面这些问题，就可以最佳地应用AI来改进运营、吸引客户并在日益数字化的环境中加速增长。

结论

L&A保险以及精算科学的AI和数字化转型改变了整个保险业的格局。AI驱动的核保、预测分析和自动化为风险评估、保单定价、理赔处理和欺诈检测增添了实用价值，使整个业务更高效，并简化了客户体验开发。物联网、机器人流程自动化、自然语言处理和区块链等新兴技术的使用也正在改变精算行业，使其更加数据驱动、透明和安全。保险科技创新将继续发展，只有能够通过AI驱动提供个性化、实惠切可拓展服务的保险公司才能在市场竞争中占据一席之地。

然而，AI应用仍然存在众多挑战。数据隐私、伦理问题、法规和实施是AI大规模应用的严重障碍。保险公司必须投资于强大的网络安全、AI决策的透明度并遵守不断变化的法规以克服这些挑战。行业将在创新和责任之间保持平衡，以确保AI既高效公平又合乎道德。未来，AI在L&A保险中的应用将取决于保险行业如何在解决伴随AI引入问题的同时，实现创新与责任之间的平衡。通过采用AI并解决其风险，保险公司可以在快速变化的数字世界中实现长期增长，也为投保人提供更大的价值。

更多推荐文章

期刊Risk Management and Insurance Review 2025年28卷第1期目录及摘要｜保险学术前沿

【保险学术前沿】期刊Journal of Risk and Uncertainty第70卷3期、71卷1期目录及摘要

【保险学术前沿】期刊Journal of Health Economics 2025年102卷（2）

来源：13个精算师