报告概览

全球人工智能驱动的保险承保市场规模预计到 2034 年将达到6741 亿美元，从 2024 年的28.5 亿美元增长，预测期内复合年增长率为44.7% 2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据38.2%以上份额，收入10 亿美元。

人工智能驱动的保险承保市场一直在稳步发展，智能系统在承保工作流程中的采用越来越普遍。这些系统使保险公司能够利用丰富的数据源（包括内部历史索赔和外部环境或行为指标）更快、更一致地评估风险。该技术现在被视为改善承保决策的主流工具，而不是未来的实验t.

人工智能在承保领域的扩展可归因于几个关键影响。对运营效率日益增长的需求鼓励保险公司用自动化算法取代手动数据处理。能够结合不同数据集的高级分析促进了风险精确度的提高。对客户体验的更高期望也迫使保险公司在保持高精度的同时加快决策速度。

该市场背后的主要驱动因素包括需要简化承保工作流程、提高风险预测准确性、降低运营成本以及满足客户对更快保单签发的不断增长的期望。人工智能能够处理来自远程信息处理、物联网设备和非结构化文档等不同来源的复杂数据集，从而实现更精确的风险评估和定价。

根据 coinlaw 的数据，到 2025 年，91% 的保险公司已采用人工智能技术，改变了行业的运营和客户参与。由人工智能驱动的索赔自动化可将处理时间缩短70%，每年为保险公司节省约65 亿美元。聊天机器人和虚拟助理现在处理 42% 的客户服务交互，提高了效率和客户满意度。

预测分析已将欺诈检测率提高了 28%，使保险公司每年能够预防或挽回数亿美元的损失。承保中的机器学习将准确性提高了54%，支持更可靠、数据驱动的风险评估。此外，47% 的保险公司正在实时使用人工智能驱动的定价模型，从而提高定价精度和整体利润率。

关键洞察摘要

• 按组件划分，人工智能解决方案占据了76.8%的份额，反映出 s人工智能驱动的承保平台得到广泛采用。
• 按保险类型划分，人寿保险占据 44.5% 份额，因为人工智能工具简化了保单审批和风险分析。
• 按技术划分，机器学习 (ML) 占据了 36.7% 份额，推动了承保流程中的预测建模和欺诈检测。
• 按应用划分，自动化风险评估占主导地位32.8% 份额，突显人工智能决策带来的效率提升。
• 按地区划分，北美市场领先，占全球市场38.2%份额。
• 美国市场 2024 年估值为9.2 亿美元，预计将以 40.4% 的复合年增长率强劲增长，突显快速增长

人工智能在承保工作流程中的作用

美国市场规模

美国2024 年，人工智能驱动的保险承保市场估值为9 亿美元，预计到 2034 年将达到约262 亿美元，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为 40.4%。

到 2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了超过38.2%的份额，并创造了10亿美元的收入人工智能驱动的保险承保市场。该地区的领先地位得益于先进技术的早期采用以及大力投资人工智能的保险提供商的强大影响力。

需要个性化保单的庞大客户群，加上对金融服务数字化转型的监管支持，推动了人工智能承保平台的快速普及。美国和加拿大的保险公司越来越多地部署预测分析和机器学习，以提高风险评估准确性、降低运营成本并增强客户体验。

北美的增长还归功于强大的数据基础设施的可用性以及保险行业数字渠道的广泛集成。人们对人工智能在简化承保流程（例如更快的理赔和欺诈检测）方面的优势的高度认识，促使保险公司对其系统进行现代化改造。

关键技术

主要用例

人工智能解决方案在保险承保细分市场占据主导地位，占整体采用率的76.8%。这些先进的系统利用数据分析和机器学习算法来自动化和优化承保流程，显着提高速度和准确性。

人工智能解决方案使保险公司能够分析大量结构化和非结构化数据，从而提高风险评估精度并加快保单签发速度。这种广泛采用反映了保险公司对健康的关注利用人工智能降低运营成本，同时提供个性化定价和承保决策。

人工智能解决方案的集成使保险公司能够从传统的手动承保方法过渡到可扩展的数据驱动运营。通过减少日常评估中的人为干预，人工智能提高了工作流程效率，使承保人能够专注于复杂的案件，从而提高生产力并将保单处理时间从几周缩短到几分钟。

按保险类型

人寿保险占人工智能承保市场的44.5%，凸显了其在采用人工智能技术完善风险分类和定价模型方面的突出作用。通过人工智能驱动的数据分析实现准确的寿命预测，使人寿保险公司能够开发更量身定制的保单产品和具有竞争力的保费结构。

人工智能促进结合临床数据、生活方式的综合评估信息和历史趋势，提高承保可靠性。人寿保险领域从人工智能简化申请处理和检测潜在欺诈、改善整体客户体验和降低财务风险的能力中受益匪浅。

按技术

机器学习技术在保险承保中使用的人工智能技术中占有36.7%份额，凸显了其在改变传统做法方面的重要作用。机器学习算法不断从新数据中学习，提高风险预测模型的准确性，并根据新兴趋势动态调整承保标准。这种适应性使保险公司能够更有效地应对波动的市场状况和个人客户资料。

机器学习的部署支持基于行为的定价和预测风险管理等高级应用程序，为保险公司提供竞争优势。其分析复杂数据集的能力增强了欺诈检测能力、运营效率和保费优化，推动整个保险行业的快速采用。

按应用

自动化风险评估占保险承保中人工智能应用的32.8%，反映了人工智能技术的关键用例。自动化模型分析不同的数据输入（包括医疗记录、财务历史和外部因素），以快速准确地识别风险模式。这减少了对手动评估的依赖，最大限度地减少错误和偏见，同时加速决策过程。

人工智能驱动的自动化不仅提高了承保质量，还实现了实时保单审批，通过提高吞吐量和降低处理成本使保险公司受益。有效扩展风险评估的能力对于处理不断增长的数量尤其有价值保险申请并满足客户对更快服务的期望。

主要细分市场

按组件划分

• 人工智能解决方案
• 服务
  • 实施和集成服务
  • 咨询与培训
  • 支持和维护

按保险类型

• 人寿保险
• 健康保险
• 汽车保险
• 财产保险
• 其他

按技术

• 机器学习（ML）
• 自然语言处理（NLP）
• 计算机视觉
• 物联网（IoT）和远程信息处理
• 其他

按应用

• 自动化风险评估
• 加强数据收集和分析
• 承保中的欺诈检测
• 实时决策
• 个性化保单面向客户
• 其他

区域分析和覆盖范围

• 北部美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

对更快、更准确的风险评估的需求

人工智能驱动的保险承保的一个关键驱动因素是对更快、更精确地处理大量保险数据的需求不断增长。保险公司面临评估风险和价格的压力快速制定政策而不影响准确性。人工智能技术，特别是机器学习和自然语言处理，使承保系统能够实时分析复杂的数据集，从而显着加快评估过程。

这种快速处理缩短了保单审批的周转时间，提高了运营效率和客户满意度。向数字优先体验和数据驱动模型的转变推动了这一需求，使人工智能的采用成为旨在保持竞争力的保险公司的首要任务。这种需求的根源在于需要处理信用评分和索赔历史等传统信息之外日益多样化和庞大的数据源。

人工智能可以集成远程信息处理、可穿戴健康指标和社交媒体见解等替代数据，从而提供更全面的风险情况。此功能可帮助保险公司制定更公平、更个性化的保单并更好地预测潜在损失。随着数字化转型

制约因素

高实施成本和数据质量问题

人工智能在保险承保领域的增长放缓的一个重要制约因素是采用和集成人工智能技术的高昂成本。该实施需要对先进软件、基础设施和熟练人员进行大量投资。许多保险公司，尤其是规模较小的保险公司，发现这些前期成本过高。

此外，将人工智能系统与现有的传统承保平台集成可能很复杂，从而导致费用增加和运营中断。这些财务和技术挑战可能会让保险公司犹豫是否要完全采用人工智能驱动的承保解决方案。另一个关键限制与数据质量有关。人工智能系统严重依赖大型、准确的数据集来发挥作用较早但不一致或质量差的数据可能会导致错误和不准确的风险评估。

这个问题降低了对人工智能输出的信任，并使承销商的决策变得复杂。此外，监管合规性增加了复杂性，保险公司需要确保其人工智能系统满足不断变化的法律要求。这些挑战共同构成了在承保领域广泛采用人工智能的重大障碍。

机会分析

增强的个性化和预测建模

人工智能为保险公司提供了开发更加个性化产品和改进预测风险建模的绝佳机会。通过利用人工智能分析行为模式、生活方式因素和实时传感器数据等不同数据源的能力，保险公司可以为个人保单持有人量身定制保单。这种向超个性化的转变带来了更好的风险管理和反映实际行为的定价模型和条件而不是广泛的假设。

它还通过满足客户对定制保险解决方案和更快服务不断增长的期望来创造竞争优势。此外，人工智能驱动的预测模型可以比传统方法更准确地预测新出现的风险和潜在索赔。这种主动的风险识别使保险公司能够减少损失并动态调整承保范围。

在全球范围内扩展这些人工智能工具的能力使保险公司能够有效地扩展到新市场，同时有效地管理本地风险。这些机遇使人工智能承保成为该行业寻求创新和提高盈利能力的关键增长领域。

挑战分析

监管合规性和道德问题

在保险承保中部署人工智能的主要挑战是确保监管合规性和解决道德问题。保险是一个高度监管的行业教育行业和人工智能系统必须遵守严格的规则，以维护公平、透明和数据隐私。保险公司必须适应不同地区不同的法律框架，这可能会减慢人工智能的整合速度，并造成额外的运营负担。

对人工智能算法的审查也越来越严格，以防止出现偏见或歧视性结果，需要持续的审计和可解释的人工智能模型，以确保承保决策的公平性。此外，保护敏感的客户数据免遭泄露或滥用是一个持续的挑战。

人工智能系统处理大量个人信息，必须安全地处理这些信息以维持信任并遵守数据保护法。在创新与道德和监管要求之间取得平衡需要保险公司在设计和实施人工智能解决方案时保持谨慎。应对这些挑战对于在承保中可持续且负责任地使用人工智能至关重要。

竞争分析

在人工智能驱动的保险承保市场中，Salesforce、IBM 和 Cognizant 等全球技术领导者发挥着关键作用。他们的平台将人工智能与先进的数据分析相结合，以支持承保的准确性和效率。这些参与者受益于成熟的客户群和全球影响力，使他们能够推出简化风险评估和改进决策的解决方案。

包括 Appian、Newgen Software Technologies 和 Hexaware Technologies 在内的专业提供商正在通过提供灵活的自动化平台来巩固自己的地位。他们在流程优化和数字化转型方面的专业知识使保险公司能够实现工作流程现代化并提高运营速度。这些公司专注于将人工智能与现有系统集成的用户友好型解决方案，帮助保险公司管理大量数据，同时减少人工干预。

Indico Data Solutions、Federato、D 等利基创新者amco 集团和 Majesco 为塑造市场竞争力做出了贡献。这些公司专注于由机器学习和自然语言处理驱动的定制承保解决方案。他们的产品使保险公司能够管理非结构化数据、改进风险建模并支持个性化保单定价。

市场上的主要参与者

• Salesforce, Inc.
• Appian
• Newgen Software Technologies Limited
• Damco Group
• Majesco
• CGI Inc.
• Indico Data Solutions、 Inc.
• Federato
• 国际商业机器公司
• Cognizant
• Hexaware Technologies Limited
• 其他

近期开发

• Damco Group 的保险承保软件，于5 月更新2025，通过将基于规则的引擎与人工智能模型相结合来实现风险评估自动化，这使承销商能够专注于异常情况而不是日常工作。他们如此解决方案提高了运营速度，减少了手动错误，缩短了入职时间，并通过动态工作流程和报告工具支持不同的业务线。
• 2024 年 10 月，Salesforce 推出了一款新的人工智能驱动的解决方案，旨在实现保单服务和佣金处理等劳动密集型流程的自动化，反映出通过人工智能简化保险运营的大力推动。
• 2024 年 6 月与 ReleasePoint 合作，推出互联承保人寿工作台，该工作台集成了 EHR 数据，为承保人提供更高的可视性和效率。 Appian 的平台利用人工智能自动执行复杂的工作流程，包括文档分类、数据提取、欺诈检测和合规性跟踪，强调代理人工智能的自主任务处理和可扩展性，以满足需求高峰