［摘要］保险行业正经历着由数字化和智能化技术引领的深刻变革。机器人流程自动化（RPA）与人工智能（AI）技术的结合，正在重塑保险企业的运营模式与服务体验。本文系统分析了RPA+AI技术在保险领域的应用现状、关键场景与实施路径，结合承保自动化、智能理赔、客户服务等实际案例，探讨了技术融合带来的业务价值。研究指出，RPA与AI的协同应用不仅能实现业务流程的自动化，更能通过智能决策推动保险服务向智能化、个性化方向发展。本文最后讨论了RPA+AI组合在实施过程中面对的挑战与应对的策略，并对未来发展趋势进行了展望，为保险企业的数字化转型提供了实践参考。

　　［关键词］RPA；AI；智能保险生态

　　0引言

　　当前，保险行业面临着效率提升、成本控制与风险管理的多重挑战。传统保险业务流程中存在大量重复性、规则明确的任务，如单证处理、数据录入、信息核对等，这些工作不仅效率低下，且容易因人为因素导致错误，增加了运营风险与合规成本。在这一背景下，机器人流程自动化（RPA）与人工智能（AI）技术的结合应用，将开辟智能保险新生态[1]。

　　保险业务本质上是以信息处理为核心的服务模式，从产品开发、营销展业、承保核保、理赔服务到客户服务，整个价值链都涉及大量的数据采集、分析和决策。行业数据显示，在传统保险机构中，员工在日常工作中花费超过40%的时间处理事务性、重复性操作。RPA技术能够模拟人类操作，自动执行规则明确、重复性高的数字任务；AI技术则赋予机器认知与决策能力，使计算机能够处理复杂场景下的非结构化数据分析和判断问题。两者的深度融合，创造了真正的“数字员工”，使其在保险业务场景中发挥越来越重要的作用。

　　保险行业的数字化转型并非一蹴而就，而是经历了从信息化到自动化，再到智能化的发展阶段。早期，保险机构主要关注核心系统的信息化建设，实现业务流程的电子化；随后，自动化技术开始应用于特定环节，如自动出单系统、网上自助服务等；当前阶段，以RPA+AI为代表的技术正推动保险业务向全面智能化迈进。这一演进过程不仅反映了技术进步的轨迹，更体现了保险业对效率、风险和服务体验的不懈追求。

　　本文旨在系统探讨RPA+AI技术在保险企业的应用现状、关键场景、实施挑战与未来趋势，通过分析实际案例，为保险机构的数字化转型提供实践参考。通过深入研究，我们可以更好地理解技术如何重塑保险业务模式，以及企业如何有效应对转型过程中的各种挑战。

　　1 RPA与AI的技术融合基础

　　RPA与AI作为两种互补性技术，其融合创造了超越各自独立应用的业务价值。理解这两项技术的核心特点及其结合机制，是把握它们在保险行业中应用前景的基础。

　　1.1 RPA技术的特点与能力边界

　　RPA（Robotic Process Automation）是一种通过软件机器人模仿人类操作计算机行为的技术。它能够基于预定规则，自动执行跨系统、跨应用程序的数据采集、整理和输入等任务。在保险环境中，RPA特别适用于那些高重复、强规则、大批量的业务流程。

　　核心优势：RPA具有非侵入性特点，可以在不改变现有系统架构的情况下实现系统间协同；部署周期短、投资回报高；能够大幅降低人为错误率，提高业务流程的准确性与一致性。

　　典型应用：包括保单数据迁移、发票处理、报告生成等结构化数据处理任务。

　　能力边界：传统RPA的局限性在于其依赖结构化数据和明确规则，难以处理异常情况和非结构化数据，缺乏认知和学习能力。

　　1.2 AI技术的补充与增强

　　AI技术，特别是机器学习、自然语言处理（NLP）[2]和计算机视觉，为RPA赋予了认知智能，使其能够处理更复杂的任务。

　　自然语言处理（NLP）：使系统能够理解和解释人类语言，处理保险合同、理赔文档等非结构化文本数据。

　　计算机视觉：通过图像识别技术，解析扫描文档、照片等视觉信息，如车险理赔中的车辆损伤评估。

　　机器学习：通过历史数据训练模型，使系统能够做出预测和判断，如理赔欺诈风险识别。

　　1.3 RPA与AI的融合架构

　　RPA与AI的融合不是简单的技术叠加，而是深度的能力互补。AI作为认知引擎，负责理解、分析和决策；RPA作为执行引擎，负责将分析结果转化为实际操作。这种融合架构极大地扩展了自动化流程的应用范围。

　　在实际应用中，保险企业通常采用分层架构设计。以Nova Technology的AI理赔代理系统为例，其采用“多智能体架构”，将复杂的理赔任务分解为政策解读、事件分析、责任核实和风险控制等子任务，由specialized agents协作完成。这种架构将AI的认知能力与RPA的执行能力有机结合，即使对复杂理赔案件也能实现智能责任判定和自动化赔付计算。

　　2保险业核心场景的应用实践

　　RPA+AI技术在保险企业的应用已从单点实验走向规模化部署，覆盖前、中、后台各类业务场景。这些应用不仅提升了运营效率，更在根本上改变了保险服务的方式和体验。

　　2.1承保与核保自动化

　　保险承保环节涉及大量数据收集、风险评估和核保决策工作，传统模式高度依赖人工经验，效率低下且标准不一。RPA+AI技术通过自动化数据采集和智能风险评估，正彻底改变这一现状。

　　在数据采集方面，RPA机器人可自动从多个内部外部系统（如CRM、核保系统、第三方数据平台）收集投保信息，完成数据整合与清洗。而AI技术则进一步扩展了数据处理能力，如中国太保的RPA+AI的双引擎融合，实现了对影像、文本与表单数据的全链条RPA流程自动化高效处理与智能化作业。通过灵活调整业务规则，系统能够快速适应并优化不同场景，提升流程处理的灵活性与效率。

　　在风险评估环节，AI算法能够分析多维度数据，提供精准的风险评分。例如，Fenris公司开发的预测性数据与机器学习平台，可帮助保险公司实时评估风险，优化客户获取与保留。该平台整合客户数据与专有替代数据集，对保单进行实时预测，涵盖转化率、续保率等指标。

　　2.2理赔处理的智能化变革

　　理赔处理是保险业务中最复杂、最耗资源的环节之一，也是RPA+AI技术应用效果最为显著的领域。通过自动化与智能化的结合，保险企业能够大幅提升理赔效率，降低运营成本。

　　2.2.1智能化理赔处理流程

　　现代智能化理赔处理系统通常包含多个协同工作的AI智能体与RPA机器人。以Nova Technology的AI理赔代理系统为例，其升级版实现了高达80%的自动审核率，远超行业约30%的平均水平。该系统集成了多个AI代理、广泛的知识库和专业工具，使理赔流程更加顺畅。

　　流程始于客户的一键理赔报告，无须提前提交辅助材料。在数据收集阶段，智能数据录入系统应用先进技术——包括电子发票处理、光学字符识别（OCR）和大型语言模型（LLM）——解读理赔数据，并高效检索来自医院授权的电子健康记录。这种智能流程确保了数据的准确性和完整性，使所有相关信息能够被迅速、精确地捕获。

　　2.2.2智能理赔质检与反欺诈

　　在理赔质检环节，AI技术能够实现全量质检，取代传统的人工抽检，极大提升了风险识别能力。NovaTechnology旗下的“天鉴”风控平台推出调查智能体，基于AI大模型升级了调查风控模型，强化了核保、理赔与调查三大场景的调查AI能力。实践显示，其判断结果与5年以上经验资深审核员一致率接近95%。

　　在反欺诈领域，AI系统能够通过模式识别检测异常行为与潜在欺诈风险。中国太保通过AI赋能保险风控能力提升，强化了异常行为识别、智能风险评估与预警。

　　2.3客户服务与运营支持

　　客户服务是保险企业与客户互动的重要窗口，也是体验经济的核心环节。RPA+AI技术在客服领域的应用，正从简单的问答机器人向复杂场景下的智能交互系统演进。

　　智能客服系统利用自然语言处理技术理解客户咨询意图，提供24/7的即时响应。中国太保紧抓人工智能发展机遇，构建数字化运营服务矩阵：数字核保员带动核保智能审核率提升，座席智能助手助力95500客服热线人工接通率稳居高位，新版智能客服机器人应答准确率持续提高。

　　3典型案例分析

　　中国太保作为国内保险业的科技领先者，其在RPA+AI技术应用方面的实践具有行业标杆意义。2025年上半年，中国太保在销售、理赔、风控、客服等全业务链条中深化技术应用，AI正成为推动保险业数字化转型、重塑行业价值链的关键力量。

　　在理赔处理领域，中国太保打造车主服务平台道路救援工单RPA质量检验系统，机器人自动获取系统数据与预设规则进行匹配判断，输出结果以完成救援工单的批量质检。这一成果体现了AI技术在复杂文档处理方面的突破性进展。

　　在风险控制方面，中国太保通过AI赋能保险风控能力提升，强化了异常行为识别、智能风险评估与预警。这不仅体现了AI在风险识别方面的精准度，更展示了其在实质性经济效益方面的贡献。

　　中国太保的案例表明，RPA+AI技术的应用价值不仅在于单点效率提升，更在于全业务流程的重塑。通过构建统一的技术中台和能力底座，实现了AI能力在不同业务场景的快速复制和规模化应用，形成了明显的协同效应和网络效应。

　　4未来发展趋势

　　随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，RPA+AI在保险领域的应用将呈现更加多元和深入的发展趋势。把握这些趋势，有助于保险企业提前布局，在未来的竞争中占据先机。

　　4.1技术演进：从自动化向智能化的深度演进

　　当前阶段的RPA应用主要以执行预设规则的自动化任务为主，未来的发展将更加注重系统的认知、学习和决策能力。智能体概念的兴起标志着这一转变的开始。Nova Technology的AI理赔代理采用的多代理架构，将复杂理赔任务分解为由专门代理管理的协作子任务，如政策解读、事件分析、责任验证和风险控制。这种专业协作机制使系统能够在无人干预的情况下理解、评估和裁决案件，即使对复杂理赔也能实现智能责任判定和自动化赔付计算。

　　大模型技术的进步将进一步推动这一趋势。Nova Technology在理赔领域大模型“罗布泊”的开发表明，行业专用大模型将成为保险企业的核心资产。与通用大模型相比，领域专用模型能够更精准地理解保险专业术语、业务流程和监管要求，提供更可靠的决策支持。

　　4.2业务变革：从流程优化到模式创新

　　RPA+AI技术的应用正在从内部流程优化向全面业务模式创新延伸。未来，我们将看到更多根本性变革，而不仅是“更好、更快、更便宜”的改进。

　　在产品创新方面，AI驱动的个性化保险产品将成为可能。AI不仅能优化现有流程，更能使以往难以投保的风险群体获得保障，从而扩大保险覆盖面。

　　在产业链整合方面，保险公司正通过AI技术拓展传统业务边界。中国太保的“太医管家”推出智能诊疗、保险服务和养老服务，实现科目智能分诊、报告智能解析、非接触式监护等功能。这种“保险+服务”的模式，通过AI技术实现无缝衔接，创造了新的价值增长点。

　　4.3组织进化：从工具应用到能力内化

　　随着AI技术的普及，保险企业正从单纯的技术应用向内化AI能力转变。多家上市保险企业明确将AI作为长期战略方向。中国太保提出聚力实施大康养、国际化、“人工智能+”三大核心战略，其中“人工智能+”战略旨在搭建企业级人工智能能力体系，推动AI技术在核心业务场景的规模化应用。

　　这种能力内化不仅体现在技术层面，更体现在组织结构和人才结构的调整上。保险企业正着力培养既懂保险业务又掌握AI技术的复合型人才，构建适应智能化运营的组织架构和工作方式。中央财经大学中国精算科技实验室主任陈辉指出，AI技术正在所有环节重塑保险价值链，推动保险流程优化和效率提升，推动保险业变革与升级。

　　5结论

　　RPA+AI技术在保险企业的应用已从概念验证走向规模化部署，正在深刻改变保险服务的运营模式和价值创造方式。本文通过分析承保核保、理赔处理、客户服务等关键领域的应用案例，揭示了技术融合带来的多重价值：一方面，通过自动化高频、重复的任务，显著提升了运营效率和准确性，降低了人力成本；另一方面，通过智能化分析和决策，增强了风险控制能力，优化了客户体验，创造了新的业务增长点。

　　未来，随着AI智能体、多模态融合和开放式生态等技术的发展，RPA+AI在保险领域的应用将更加深入和广泛。保险企业需要从战略高度规划技术应用路径，兼顾效率提升与风险控制，平衡技术创新与组织变革，才能在数字化浪潮中保持竞争优势。成功的保险企业将是那些能够利用新技术创造新产品、简化流程、降低成本并满足客户个性化需求的企业。

　　在保险科技快速发展的时代，RPA+AI技术的应用已不再是选择题，而是必答题。那些能够及早布局、系统规划、全面落地的保险企业，将在未来的市场竞争中占据先机，更好地服务广大客户，为保险业的高质量发展贡献力量。

主要参考文献

　　［1］陈贤.大保险观时代构建未来智能保险新生态的探索与展望［J］.上海保险，2024（10）：26-27.

　　［2］秋叶.AI的“耳朵”：语音识别与自然语言处理［J］.阅读，2025（70）：10-13.