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1、部門：TMT金融組2023 iResearch Inc.中國保險業數字化轉型研究報告沉潛蓄勢，厚積薄發2摘 要ABSTRACTSa.發展縱覽：相比北美及歐洲，亞洲保險市場發展尚處初期。伴隨IT系統與業務模式持續攻堅創新，中國保險業歷經信息化、互聯網化、數字化發展階段，將邁入全域賦能、數智化發展的新周期。b.內觀深化：隨著前沿科技融合應用、監管政策日趨明朗，保險業業績增長、業務創新等內生轉型訴求已初步具備實現條件與長足進步空間。未來，有效的“業、技、數”融合生態將創造更巨大的保費增長動能，成為保險業下一階段數字化轉型的關鍵議題。本報告堅持“業技融合，行穩致遠”的原則，綜合考察“綜合創新力、技術輸

2、出力、市場影響力”等多項維度指標，最終評選“iResearch 保險業數字化卓越服務商”，旨在為保險行業的科技創新實踐，以及保險機構合作伙伴選擇提供實證參考。保險業數字化轉型效能的整體釋放，需要戰略、業務、技術環環相扣，散點式業務改造升級往往難以達到理想的效果。需要保險機構立足全局、長期統籌，由點及面實現從局部業務的優化升級到全域數字化的整體進階。a.戰略為舵-戰略與組織規劃：具備強制力與約束力的頂層戰略指引與分層戰略指南，將給予保險機構明確的發展方向，有助于構建自上而下的數字化統籌體系，與自下而上的動態反饋機制。b.實踐為帆-轉型能力構建：報告基于“iResearch M.A.P 應用評估工

3、具”，綜合保險機構調研及專家訪談結果，對保險精準營銷、渠道展業、核保承保、理賠給付、產品研發五大關鍵環節進行深度量化評估與實踐前沿洞察，并輸出具備實踐價值的0到1落地指南，旨在為保險機構數字化轉型提供決策思路與參考路徑。c.技術為錨-底層技術支撐：面對競爭愈加激烈的市場，底層資源集約與能力復用可以為保險敏態及穩態業務提供更加高效平穩的支撐，以“精益化思維”貫穿始終的云平臺及中臺建設已成為保險機構的廣泛共識。a.人身險創新：隨著專屬代理人團隊規模的持續縮減，銀保一體化程度將不斷提升，銀行在人身險銷售板塊中將發揮愈加關鍵的作用。人身險機構需以用戶為核心，協同銀行開發貼合銀保場景的財富健康管理服務。

4、b.財產險創新：風險性質深刻轉變，使財產險迎來上升窗口。以氣候變化、基于凈零排放的產業升級、IT及網絡運營安全為代表的三大類風險保障缺口持續擴大，產品創新需求呼之欲出。中國保險業數字化轉型落地指南：中國保險業數字化轉型趨勢洞見：中國保險業數字化轉型發展概述：中國保險業數字化轉型廠商研究：3目 錄CONTENTS01時代之潮：中國保險業數字化轉型的必要性Overview&Interpretation of Digital Transformation02循次而進：中國保險業數字化轉型落地指南Practical Guides of Digital Transformation03合抱之木：中國保險

5、業數字化卓越服務商及典型企業Outstanding Enterprises&Case Study04積厚成勢：中國保險業數字化趨勢洞見及專家之聲Development Trends&Leading Insights4中國保險業數字化轉型的必要性時 代 之 潮0152023.8 iResearch I國際保險業數字化全面快速發展北美及歐洲保險市場成熟度較高，信息科技投入深入，亞洲市場信息科技應用雖相對滯后，但隨著亞洲保險市場持續進步成熟，未來仍有增長空間2015年起，全球保險領域信息科技應用快速發展，助力保險行業不斷成熟，其中以北美、歐洲領跑全球。保險科技作為托生于保險主業的科技應用、模式創新，

6、與保險主業之間相輔相成。北美、歐洲保險市場歷史悠久、業務發展成熟，這保證了數量眾多的保險科技服務商在不同的產品、場景內均有長足的深入空間。亞洲發展中國家保險市場發展雖尚處初期，信息科技應用有所局限。而隨著技術應用不斷擴大、助力保險市場加速發展，亞洲保險行業及保險數字化領域未來均有廣泛增長空間。全球TOP100保險科技公司數量全球保險信息科技投入占保費收入的深度亞洲保險業信息科技投入相對低，保險科技在行業內應用深度較淺頭部保險科技公司較少2021年亞洲保險深度：5.3%2021年亞洲保險密度：416.6 美元歐洲發達地區的保險業信息科技滲透深入保險科技公司數量眾多，應用場景相對細分北美保險業信息

7、科技投入較深頭部保險科技公司數量均勻，企業平均規模較大，技術探索走在行業前沿2021年北美區域保險深度：11.4%2021年北美區域保險密度：7782.0 美元2021年歐洲發達地區保險深度：8%2021年歐洲發達地區保險密度：3694.0美元發展縱覽行業內觀深化共融來源：OECD，FINTECH GOBAL，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制62023.8 iResearch I中國保險業數字化發展歷久彌新來源：專家訪談；公開資料整理；艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。IT系統與業務模式持續攻堅創新，將邁入全域賦能發展新階段發展特點市場格局傳統大型險企陸續創立互聯網保險公司；互聯網保險公司、互聯網保險

8、中介機構大批量涌現。頭部互聯網廠商依托場景、流量、科技等稟賦切入保險解決方案市場。傳統大型險企主導保險行業線上化發展；主要由傳統金融IT服務商幫助保險機構進行信息化建設。IT系統建設以保單為中心，多為單體架構設計，散點式建設逐步轉為集中化建設；線上渠道受限于尚未成熟的市場環境，更多承擔企業資訊功能。IT系統建設以業務為導向，業務功能組件化發展，系統可拓展性提升；分布式SOA架構逐漸主流。渠道創新與產品創新并重，場景化創新產品與承保模式大批量涌現。IT系統建設以客戶為中心，微服務架構進一步解耦業務邏輯；前中后臺的系統層次形成；保險機構自主研發能力增強，呈現全鏈路數字化發展態勢。頭部保險機構陸續推

9、出數字化轉型戰略，并成立科技子公司。市場競爭格局穩定且激烈，保險機構發力深耕私域流量運營。市場參與者之間不再涇渭分明，在科技賦能與監管引導下，行業間協作互通機制逐漸完善，驅動保險業良性競爭、跨界發展。云原生時代微服務架構、無服務器架構的優勢廣泛滲透；保險業務、技術、組織凝聚融合，賦能保險產品及服務精細、彈性、泛在發展。Stage 3 數字化建設2017-2025大數據、人工智能、云計算等技術應用驅動保險科技熱潮，疫情催化保險數字化進程加速。時間周期行業數字化深度蓄勢積淀期擴張探索期全域賦能期Stage 2 互聯網化發展2009-2016Stage 4 數智化發展2025-2030eStage

10、1 信息化建設1999-2008深化內斂期人保、人壽、平安、太保、泰康、新華等公司率先建立線上商務網站；覆蓋全國大部分省市的呼叫中心系統陸續建立。2000年中國保監會建立監管信息化基礎平臺“三網一庫”（保監會與保監局的專線網絡；保監會與各公司間的數據報送網絡；保監會互聯網；以及業務、財務、機構、高管、產品和營銷員等信息的監管數據庫）。2008年中國銀保信成立，建立行業級數據共享格局。中國首家互聯網保險公司眾安保險成立，是首個核心系統和核心業務搭在云上的保險機構。同年推出網絡保證金保險與退運費險。2013年中國保險業數字化發展歷程省分公司IT系統分散建設弊端顯現，以平安、泰康為代表的頭部保險機構

11、相繼推進IT集中化建設，包括系統整合、數據整合、IT架構再造等；推動企業管理扁平化轉變。2004年眾安保險推出即買即用型航延險與按量計算型步步保；并協同平安保險推出國內首個O2O共保模式的互聯網車險。螞蟻金服成立保險事業部并建立互聯網保險平臺。2015年眾安保險成立科技子公司眾安科技；眾安保險推出“尊享e生”百萬醫療險。2016年2017中國太保提出“數字太?！睉鹇?，打造智能化技術引擎，建立業務及管理共享平臺，推進金融與新技術融合。次年推出業內首個AI保顧“阿爾法保險”。中國人保、中國太保相繼成立科技子公司。20222019中 國 人 壽 發 布“科技國壽建設三年行動方案”，將科技創新納入集團

12、考核體系；中國平安將“金融+科技”確立為核心戰略方向。保險科技應用創新：以AIGC、隱私計算、物聯網、區塊鏈為代表的前沿科技與保險產品及服務加速融合，撬動更加智能隨需、聯結互通的深層價值?；ヂ摼W普及與應用，在快速拉升我國網民數量與保費規模的同時，推動用戶需求線上化、碎片化、個性化發展。技術與業務深度結合，推動保險機構降本增效的同時，促進保險業務模式創新。計算機技術的蓬勃發展賦能大型險企信息化建設，以及行業基礎設施的初步構建。i云保、螞蟻保陸續成立。水滴推出眾籌項目。泰康在線成為國內首家大型保司創立的互聯網保險公司。監管首次提出保險科技概念，并大力推動保險科技發展。保險業務模式創新：保障與服務范

13、疇跨界外延，推動保險產品服務泛在化、精細化發展。銀保協同的綜合財富及健康管理策略；以及以IT運營保險、ESG垂直生態保險為代表的新型財險模式成為保險服務深度融合各行各業的重要抓手。發展縱覽行業內觀深化共融72023.8 iResearch I增長趨緩放大保險機構提質增效訴求保費增速放緩、產品利潤空間逐步壓縮，保險機構需依托數字化手段升級創新、控本增收，實現業績優化從近5年保費增長趨勢來看，全行業保費規模增速在2020年出現拐點，增速有所放緩，如將對比年份拉長，這種增速下降幅度將更加明顯。這其中部分階段是受到監管為引導市場健康發展而作出的必要調控的影響，除此之外，產品本身未能與時俱進契合市場需求

14、而增長乏力也是關鍵原因之一。聚焦產品增長拉動數據，各險種整體的增長拉動效率均有下降，其中人壽及年金險、健康險的收縮較為明顯。隨著越來越多的保險機構加入產品內卷的行列，在18-20年期間創造巨大增長動能的人壽、健康類互聯網保險產品利潤空間也在不斷壓縮。保險機構一方面需要依托數字化控制成本，爭取更多利潤空間，另一方面也需要通過數字化實現業務創新升級，重啟增長發動機。來源：國家金融監督管理總局（原銀保監會），艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2018-2022年中國保險業原保費收入20723227542398223572245195448706681738447865310761175117412101

15、073783481888245777382102936346136843898450220182019202020212022人壽及年金險(億元)健康險(億元)意外傷害險(億元)機動車輛險(億元)非車財產險(億元)2018-2020年與2020-2022年期間各險種增長拉動效率3801742465452574490046957+3.8%人壽及年金險健康險意外傷害險機動車輛險非車財產險+8.6%+7.2%+0.3%+1.1%+2.0%+19.0%+1.2%+1.1%-0.2%-0.1%+1.8%2018-2020年2020-2022年發展縱覽行業內觀深化共融82023.8 iResearch I

16、前沿科技效能升級深化轉型價值關鍵技術實踐日趨成熟，融合創新成果推動保險數字化轉型進程在可持續增長與業務創新等訴求的驅動下，多項技術的融合賦能與契合場景需求的創新開發已成為保險機構核心競爭力的構建共識，前沿科技的實踐探索正重塑保險各環節價值鏈，推動保險保障類型、產品內涵、業務模式、行業生態發生根本性變革。根據艾瑞咨詢調研數據顯示，大數據與人工智能技術的持續攻堅與相互賦能仍為保險機構決策者最關注的實踐內容。此外，RPA/IPA技術擁有可明確量化的良好ROI，具備從簡單任務延伸到復雜流程的巨大價值，成為保險機構關注度持續提升的投入方向。注釋：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT

17、部門決策者。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。中國保險業關鍵技術投入方向及價值洞察Section 1：重點關注技術價值解讀大數據：結構化與非結構化數據要素的動態采集、檢索理解、分析挖掘，賦能保險機構經營管理決策更具精確性、敏捷性與前瞻性，從而撬動更大的潛在商業價值；數據源融合擴充與分析工具創新已成為保險機構持續探索方向。人工智能：服務智能、感知智能、決策智能等能力貫穿保險業務全鏈路，可實現復雜規則與場景下的分析預測，賦能保險機構流程再造、產品創新、服務升級、成本釋放多項價值。人工智能與專家經驗結合將成為未來常態化業務模式。云計算：通過資源池化及應用開發分布式改造，給予保險機構按需分配、動態擴

18、容、快速部署的穩態敏態業務建設能力與協同能力。當前，保險機構也正從以資源為中心的云化階段，步入以應用為核心的云原生時代。RPA/IPA：RPA三件套能力針對規則固定、批量執行、附加值低的業務環節具備可見降本提效價值；流程鏈接與流程塑造能力也將推動組織協同與組織優化。Section 2：長期關注技術價值解讀低代碼：通過圖形、業務規則的可視化與簡單拖拉拽操作，即可快速構建業務應用程序，有助于降低保險機構研發運維門檻，實現調研即開發、開發即部署。區塊鏈：去中心化、數據防篡改、可追溯等特點，能夠建立一套公開透明的可信體系，使鏈上參與方低成本達成互信共識，促進保險行業內外數據可信交互。物聯網：通過信息傳

19、感器、射頻識別、定位等裝置技術，持續追蹤用戶及財產狀態，延伸保險機構信息感知邊界，賦能保險服務泛在化發展。保險機構重點關注的技術投入方向：85%人工智能56%RPA/IPA53%云計算87%大數據互聯網與移動技術44%區塊鏈13%物聯網6%低代碼23%發展縱覽行業內觀深化共融92023.8 iResearch I保險機構信息科技投入熱度持續保險機構積極擁抱科技趨勢，預計2023年投入規模接近570億元伴隨疫情期間迫切催生的線上化訴求與業技融合效能的逐步顯現，我國保險機構的數字化轉型目標愈加明確，牽引保險信息科技投入持續加碼。大型保險機構信息科技預算資金較為充沛，且對核心系統的自主可控能力要求較

20、高，因此通常采用自研與外采并行的方式進行通盤數字化建設；中小型保險機構信息科技預算資金相對有限，且自身信息化程度較弱，往往更偏重解決方案帶來的若干項能力快速增益。根據艾瑞咨詢測算，2021年中國保險業信息科技投入規模約為414億元，約占據行業保費收入的0.92%，這一數據雖取得歷史性突破，但對比全球數據水平，我國保險信息科技投入深度仍待進一步加強。艾瑞咨詢預計，我國保險信息科技投入規模仍將保持穩步增長，并有望在2023年達到569億元。注釋：本年度信息科技投入費用=本年度基礎設施投入本年度電子設備采購投入本年度軟件采購投入本年度系統開發項目投入本年度系統運營投入本年度信息科技咨詢投入本年度信息

21、科技人力資源費用本年度其他投入。來源：艾瑞咨詢研究院根據保險科技“十四五”發展規劃及官方披露數據，結合專家訪談結果，自主研究及繪制。213 276 351 414 481 569 29.8%27.0%17.9%16.1%18.3%20182019202020212022e2023e保險信息科技投入（億元）增速（%）發展縱覽行業內觀深化共融2018-2023年 中國保險業信息科技投入規模（億元）102023.8 iResearch I行業政策驅動保險數字化轉型步入深層次監管長期引導推動信息科技應用深化，十三五末年行業基本完成線上化改造，為實現可持續發展，監管著力推動保險行業數字化轉型來源：國務院

22、，國家金融監督管理總局（原銀保監會），艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制“十一五”至“十三五”期間，保險行業內監管引導信息技術應用持續深入“十四五”數字中國戰略自上而下引導“國十條”奠定中國保險業未來長期與科技融合發展的基調信息化萌芽期線上化爆發期線上化起步期保險監管鼓勵保險多元化發展倡導市場多元化創新監管收嚴、整治行業亂象國務院：關于保險業改革發展的若干意見“國十條”銀保監：關于深化保險中介市場改革的意見、保險業發展“十三五”規劃銀保監：互聯網保險監管辦法發展縱覽行業內觀深化共融112023.8 iResearch I國策規劃驅動保險數字化轉型開啟新紀元十四五階段，數字中國頂層戰略自上而下引導各行

23、各業數字化轉型，保險業作為數字經濟的重要組成部分，承擔著關鍵的轉型任務來源：國務院，國家金融監督管理總局（原銀保監會），中國保險行業協會，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制“加快數字化發展，建設數字中國”數字中國建設整體布局規劃2522框架數字社會數字政務數字經濟數字文化數字生態第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要健全安全與效率并重的科技成果應用體制機制；壯大產業生態；打通科技成果轉化“最后一公里”。搭建業務、技術、數據融合聯動的一體化運營中臺，建立智能化風控機制，全面激活數字化經營新動能。人民銀行：金融科技發展規劃 2022-2025深化數字技術金融應用健全金融科技創新體系互聯網數據中心、物聯

24、網、云計算等數字產業鏈和產業集群也在不斷發展壯大促進技術服務收入增長。推動數字化技術、商品及服務在傳統金融產業內多方向、多層面與多鏈條的加速滲透，創造新業務新模式。國務院：“十四五”數字經濟發展規劃數字產業化產業數字化核心目標：到2025年，保險業數字化轉型取得明顯成效。具體如下：數字化產品及服務普及；數據資產及數字技術創新實踐落地；差異化產品及服務開發能力增強；服務效能提升；數字化管理體系建立。規劃落地銀保監會：銀行業保險業數字化轉型指導意見保險科技“十四五”發展規劃轉型方式：做好戰略規劃和組織流程建設緊扣業務場景、經營管理數字化健全底層技術能力建設：數據能力、科技能力保險行業內監管引導信息

25、技術應用持續深入“十四五”數字中國戰略自上而下引導發展縱覽行業內觀深化共融122023.8 iResearch Ip 產品保障目錄在傳統醫療險基礎上進一步擴充，保障更全面，價格更低，因此需要更完善的風險監測、預估體系，把控風險p 初期，關鍵的院內數據獲取存在較大困難，需要與第三方服務商深入合作，補充院外健康數據，完善數據采集系統p 除了日常的文案推送，引導用戶行為，更關鍵的是在監測到用戶潛在風險增加的時候能夠有效干預。部分保險公司構建了在線診療、送藥等自有醫療服務體系，能夠實現一部分用戶就醫信息同步，并提供醫學指導，減少疾病支出擴增的風險p 與用戶日常相關，具備一定“剛需屬性”的險種，適合打開

26、線上C端市場，如健康險p 健康險中，醫療險是報銷型險種，與就醫支出掛鉤，同時醫保會分擔部分支付負擔，在海量承保背景下，出險賠付將貼近居民就醫支出大數，風險可控，適配性較高p 醫療險多針對相對高發輕疾，可提升用戶保障感知，避免僥幸心理。相反通過合理的產品設計或可緩解用戶害怕“治療無底洞”“因病致貧”的需求痛點p 線上銷售產品，其產品責任需簡潔明了，產品特點突出、具有顯著吸睛之處，低價格、高保額、厚服務打造的超強性價比，可幫助產品在批量推流的廣告中吸引客戶停留業、技、數融合成為數字化轉型主旋律業、技、數有效融合的保險產品可創造巨大的保費增長動能金融科技2022-2025規劃中中，央行提出金融機構需

27、要搭建業務、技術、數據融合聯動的一體化運營中臺，這意味著“在可預見的未來，業、技、數融合將成為金融領域數字化轉型核心發力目標”。于保險領域，業、技、數融合并不是將各類前沿科技、數據在保險業務鏈條內堆砌，而是應以推進保險產品革新、業務模式改善、市場煥發新生機為目標，選擇契合的技術類型，融合賦能、創新開發。技術需要深入目標產品所對應的場景，完成針對性的應用模式改革，而保險產品及服務也應貼合技術特征調整創新。良好的業、技、數融合或許不是技術本身的創新突破、或者最前沿模式的率先應用，但仍可為所在賽道帶來強勁的業績增長新動能。如百萬醫療險，基于互聯網技術、大健康生態數據與健康險業務的嚙合傳動，創造了互聯

28、網保險業務巨大的保費增長成果。來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。技術業務健康險數據互聯網技術大健康生態數據Point1互聯網電商思路借鑒Point2海量需求承接、獲客Point3基于碎片化需求定制產品p 獲客：公域平臺推送插入式廣告，以低價獲取海量客戶p 需求轉化：以較低價格吸引客戶，持續運營升級客戶價值p 產品：低價格，高保額，多服務，提升產品性價比p 營銷：海量推流，大V講解，內容營銷p 運營：基于小程序、App等多渠道與用戶保持密切聯系，增強活躍度，保持合同周期內持續的“服務”p 模式：“比價+下單+承?！币徽臼酵侗 定制：基于平臺用戶整體需求靈活調整產品參數匹配險種，改造

29、產品基于業務訴求打通生態以百萬醫療險為例的“業、技、數”融合生態Point1醫學領域專業數據、知識Point2用戶身體健康監測數據Point3發病風險預估p 就醫：通過用戶反饋或第三方大數據，獲取就醫數據p 日常：通過體檢、穿戴設備、健康app等方式關注用戶院外健康情況，并給予一定專業指導p 疾?。夯卺t學行業相關數據、專業知識，擴充疾病目錄，增加保障內容p 藥品：基于專業依據，提供用藥指導p 科學普及：推送科學的健康管理知識，改變用戶認知p 預估：通過專業模型整理用戶風險畫像，預估發病可能發展縱覽行業內觀深化共融132023.8 iResearch I如何有效實現三個融合是當下重要議題有效實

30、現三個融合需完善系統性的數字化能力建設目前保險行業數字化轉型已經在局部環節實現實質性進步，部分業技融合成功的產品及業務場景已實現全鏈路數字化，達成突破性創新。但在以業務需求為牽引、以場景為導向的發展背景下，保險公司科技建設仍然存在碎片化、應急化；欠缺系統性思維和前瞻性思考；關鍵技術應用與核心業務有所脫節等問題，因此保險行業仍需進一步的深度數字化轉型。目前保險公司數字化投入逐年增長，基礎數字化指標如線上化率、自動化率等持續優化，為行業進一步完成深度數字化轉型事業創造有利條件。如保險業十四五規劃所指出的問題那樣，三個融合有效實現需從規劃層面出發，構建系統性的數字化能力建設策略，輸出綱領性的戰略目標

31、，進而以強化底層能力、升級業務系統、深化模型應用、優化業務流程、擴大數據采集應用為抓手，打造全鏈條、全場景的融合生態。來源：中國保險業協會，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。技術強化系統升級業務流程改造適配數據積累應用賦能地理信息數據天氣預測模型體檢數據資產使用行為數據就醫既往史穿戴設備監測數據生物科技健康持續監測在線診療高危行為干預預估生態風險監測財產安全優化財產防護反饋災情狀況生態科技在農業保險、企業財產險、家庭財產險、工程安全保險等業務場景中將保險底層系統、技術應用與生態環境、物理感知等科技融合，結合財產安全數據、衛星定位數據、區域氣候模型、地理信息模型等實現極端天氣預測、巨災風險定價、災害

32、損失預估、財產安全監測等目標。有效控制理賠成本，提升救援服務效率。在健康險、壽險、寵物險、意外險等場景中將保險底層系統、技術應用與生物科技融合，結合用戶行為、基因檢測、健康監測等數據對用戶展開健康行為干預、疾病早篩、健康教育、藥品指導、康復護理等多元化服務，將風險預防前置，降低事故發生率、控制理賠成本，同時升級產品性價比、優化用戶體驗進而實現品牌口碑提升。人身險財產險財產安全數據遙感車聯網氣象預測模型巨災模型航拍測量基因檢測數字療法在線診療生物傳感器醫療知識圖譜藥物追蹤數字科技物聯網、云計算、人工智能、大數據區塊鏈等底層基礎數字技術重塑保險價值鏈有效的“業、技、數”融合生態歸集、管理訓練提取、

33、拆解聯結發展縱覽行業內觀深化共融14中國保險業數字化轉型落地指南循 次 而 進0215中國保險業數字化轉型發展指南Practical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iResearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-中國保險業數字化轉型能力構建總覽PART 2-戰略為舵：中國保險業數字化戰略與組織規劃PART 3-實踐為帆：中國保險業數字化業務能力構建PART 4-技術為錨：中國保險業數字化底層技術支撐162023.8 iResearch I保險業數字化轉型能力構建總覽指南構建背景：保險業數字化

34、轉型并非一蹴而就，雖然大部分保險機構已經意識到了數字化轉型的重要性并積極開展相關布局，但散點式業務改造升級往往難以達到理想的效果。這需要保險機構站在全局視角進行長期統籌規劃，在不斷完善自身底層技術能力的前提下，由點及面實現從局部業務的優化升級到全域數字化的整體進階。指南構建價值：艾瑞咨詢保險業數字化轉型能力構建指南立足保險行業及保險機構數字化發展的通盤視角，并逐層拆解、深挖保險機構數字化建設的關鍵能力。指南共包括戰略與組織、業務能力構建、底層技術支撐三大維度，具體的維度構建釋義及應用價值如下：來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數字化效能的整體釋放，需要戰略、業務、技術的環環相扣保險業數字化轉

35、型能力構建詳解借助數據科技、智能科技、可信科技、流程與自動化等技術的融合創新，圍繞保險產品設計、精準營銷、經代展業、承保理賠、運營管理等關鍵業務環節進行全鏈路數字化升級改造。n 業務價值鏈：保險機構需要充分審視自身發展定位、發展要素及發展需求，明確保險業務價值鏈的構建優先級及數字化轉型的升級路徑。在此基礎上，將業務目標不斷向下拆解至各個細分業務環節/業務場景，通過核心量化指標評價數字化轉型表現并形成高頻A/B測試下的敏捷迭代與策略閉環。底層能力建設可以為敏態業務及穩態業務的高效運行提供良好支撐，保險機構已在以下能力建設方面形成廣泛共識：n中臺化建設：以技術中臺、數據中臺、業務中臺為代表的中臺化

36、建設將通用能力進行模塊化封裝，為保險機構帶來集約管理、共享開放的、多維支撐的資源平臺，助力實現研發運維一體化的敏捷協作與高效運行。同時，領域驅動設計與微服務架構，也為中臺建設提供精益思維與落地抓手。n云平臺建設：云計算作為基礎類技術，可實現虛擬化資源的動態分配、按需調整、自動擴容。同時，云原生技術架構將虛擬資源與業務邏輯深層解耦，進一步降低保險機構的用云門檻，賦能在線業務的精細化管理與敏捷開發。保險業數字化轉型并非單純的業務線上化，而是組織架構、組織文化、業務模式、業務流程、技術應用的全方位變革。n 戰略規劃：具備強制力與約束力的頂層戰略指引與分層戰略指南，將給予保險機構明確的發展方向，并有助

37、于構建自上而下的數字化統籌體系，為集團子公司資源互通、跨業務線資源協作奠定良好基礎。同時，戰略層面的數字生態協作也將帶來創新能力孵化與長期業務增長。n 組織與流程：數字化轉型需要從內部明晰組織架構定義、業務權責劃分以及問題匯總接口，自下而上形成權責分明、良性反饋、及時調整的動態閉環。同時，復合型人才的引進、培養與激勵也將成為決定數字化轉型成果的關鍵因素。Part 3底層技術支撐Part 2業務能力構建Part 1戰略與組織172023.8 iResearch I保險業數字化轉型能力全景圖來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。底層技術支撐業務能力構建戰略與組織精準營銷渠道展業核保承保運營管理產品研

38、發云化建設中臺化建設SaaSPaaSIaaS云部署模式業務中臺技術中臺數據中臺云服務模式私有云公有云混合云云原生架構容器微服務Service MeshDevOpsServerless用戶精準洞察智能展業工具團隊考核管理用戶智能觸達營銷工具管理營銷效果分析智能交叉銷售客情管理工具產品知識庫團隊培訓管理場景/產品定制數據與精算區塊鏈保單功能創新迭代自動化測試監管與合規財務管理-IFRS17風險管理智慧辦公戰略規劃組織與流程集團級頂層戰略集團級專項規劃智能客服投保告知智能化預核保大數據風控核保問卷生成與管理理賠立案智能查勘調度智能查勘作業遠程視頻面訪智能理算審核配套產品智能化引薦核保規則智能應用分公

39、司轉型戰略/規劃數字化組織與文化數字化團隊與決策數字化流程與機制數字化生態建設數字化戰略合作數字化創新激勵數字化人才管理理賠給付18中國保險業數字化轉型發展指南Practical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iResearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-中國保險業數字化轉型能力構建總覽PART 2-戰略為舵：中國保險業數字化戰略與組織規劃PART 3-實踐為帆：中國保險業數字化業務能力構建PART 4-技術為錨：中國保險業數字化底層技術支撐192023.8 iResearch I保險業數

40、字化轉型戰略規劃指南完整的頂層數字化規劃是轉型機構創造落地效能的關鍵，愿景清晰、目標明確尤為重要來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。A.愿景及目標B.實施路徑C.組織構建構建宏觀總愿景及細分業務目標Gap Analysis 對標企業分析STEP 1 梳理所處階段，確立愿景 基于愿景確定業務目標 明確轉型計劃提升值宏觀愿景公司梯隊升級客群規模擴增%保費水平提升%賠付周期縮短%客戶滿意度達到%精英服務隊伍建設保費損失下降%STEP 2STEP 3 分析業務目標與當前現狀下各項指標的差距 明確各業務目標迫切性，確定轉型工作階段性實施計劃工作量轉型階段步驟及周期 摸排市場中數字化能力水準可供本機構參考

41、的標桿企業 研究其數字化轉型路徑、周期、預算等，對比分析本公司計劃可行性明確數字化轉型的實施路徑明確數字化轉型重點投入的工作方向STEP 1STEP 2滿足機構自身特質性需求，服務穩定、可持續方便快速，即買即用，資金成本低，應用成熟比自建更經濟快速，比外購更定制化，實施回報效果較好優點長期大量資源投入；要求企業科技能力高、轉型決心強多為通用性工具包，完全一對一定制成本較大對企業系統建設的長期規劃力要求高，避免未來納管困難缺點大型機構，數字化戰略完整，有數字化專項的資金投入與人才引進中小型機構，或僅側重部分環節科技升級實踐的企業選擇與企業自有系統契合、可補充應用、提供模塊化解決方案的服務商策略

42、依據企業轉型步驟周期、業務目標、實施路徑確定“系統建設（底層技術系統建設、業務系統建設）”和“流程數字化改造”，兩類工作重點開展方向 通過企業高層會議，確定各業務板塊開展數字化轉型工作的先后順序成立項目群STEP 1 建立數字化規劃項目組 作為數字化執行團隊，需業務條線指派相關業務人員及領導協助推進 成立管理機構，委派企業高管監督項目進程，推進項目落地設立監管組STEP 2建立指標體系STEP 3 結合業務目標，分環節構建指標體系，監測轉型進度及成果E.g.商業模式全面創新技術優勢升級用戶體驗自建模式外購模式混合模式保險業數字化轉型戰略與組織規劃關鍵步驟20中國保險業數字化轉型發展指南Prac

43、tical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iResearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-中國保險業數字化轉型能力構建總覽PART 2-戰略為舵：中國保險業數字化戰略與組織規劃PART 3-實踐為帆：中國保險業數字化業務能力構建PART 4-技術為錨：中國保險業數字化底層技術支撐212023.8 iResearch I保險業數字化轉型能力研究工具iResearch：M.A.P 應用評估工具來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。核心指標B核心指標C核心指標A核心指標D核心指標E核心指標F核心指標

44、G核心指標H核心指標I發展成熟度（Maturity）實踐通達度（Attainability）發展潛力值（Potential）iResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具（繪制時間：xx年xx月，中國）模型價值解讀“iResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具”針對保險數字化轉型各項細分環節，設置“發展成熟度、實踐通達度、發展潛力值”三大維度，并下設不同權重的核心指標。通過比對行業均值基線與各項關鍵能力之間的分布差異，對保險數字化轉型路徑提供整體發展解讀與前沿趨勢洞見。本評估模型旨在精確、系統地映射企業調研及專家評測結果，為保險數字化從業者提供更加多維視角

45、、更具參考意義的“實踐作戰地圖”。The Value of“iResearch InsurTech M.A.P Model”數字化能力發展指標全鏈條數字化均值指標（滿值 5分）222023.8 iResearch I保險業數字化轉型能力評估指標來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。*模塊顏色深淺代表了不同重要度，為“強”，為“中”，為“弱”發展成熟度數字化實踐深度數字化戰略優先度技術投入量級全環節鏈路覆蓋數字化實踐覆蓋度自動化執行程度關鍵節點覆蓋開展初期全自動化執行半自動化執行人工決策優先開展數字化轉型的環節板塊產品設計精準營銷渠道展業核保承保理賠給付內部運營管理不同環節板塊技術投入量級排序產品

46、設計精準營銷渠道展業核保承保理賠給付內部運營管理實踐通達度數據采集覆蓋度補充數據充裕度模型策略應用深度數據采集應用機制數據共享機制內外部多源、實時數據智能化采集管理內外部業務相關數據半自動化采集管理內外部數據交聯互通僅內部公有數據共享人工歸集管理內部數據孤島模型復雜層級場景部署能力可獲得性可多源替代性是否存在監管限制、倫理道德等不可抗力對應專業領域數據補充是否存在技術局限是否存在多個同等效力數據源替代數據精確度要求能否由上級數據源推算復雜預測模型人工智能算法相應場景業務解耦敏捷調優能力簡單模型基礎人工智能算法相應場景快速部署快速驗證能力簡單規則及邏輯簡單數據挖掘輔助人工決策發展潛力值實踐回報豐

47、厚度實踐回報周期投入加量傾向遠超預期的實踐回報基本符合預期的實踐回報一般理想的實踐回報非常不理想的回報未獲得任何實踐回報不同環節板塊資金投入加量傾向度效能回報回報周期長度0 回報顯著回報0Y5Y1Y2Y3Y4Y產品設計精準營銷渠道展業核保承保理賠給付內部運營管理 評估指標的設置重點參考了保險機構客戶（覆蓋技術及業務團隊）在保險數字化轉型實踐中所關注的廠商能力。指標評估圍繞保險機構（客戶側）的意見征詢、面向廠商的專家調研等多種形式展開。研究團隊面向行業內已經開展或計劃開展數字化轉型的客戶，征詢了其數字化轉型戰略執行中對廠商在產品、技術、服務等多項能力上的評估意見。同時面向廠商展開問卷、領導者訪談

48、、產品演示等形式的調研。為了保證評估的客觀性，我們不會只參考單調研渠道的反饋信息。232023.8 iResearch I保險業數字化實踐整體洞察保險數字化實踐初具成效但仍受制于“木桶效應”，亟需全鏈路長遠布局與短板能力快速補位根據艾瑞咨詢調研數據顯示，約94.4%的保險機構已開始積極探索全鏈路數字化轉型。從發展成熟度來看，精準營銷與核保承保分別作為用戶流量的入口與保險成單的第一道關卡，是保險機構長期聚焦、投入的重要實踐環節。同時，產品研發仍面臨同質化競爭激烈、創新能力不足的發展困境，是保險機構亟需補齊的短板能力。從實踐通達度來看，內外數據源補齊、智能模型應用、自動化能力執行已初步滲透至保險數

49、字化的各項環節，基于復雜場景的融合應用將是保險機構下一階段的突破方向。從發展潛力值來看，綜合未來投入計劃與既往實踐產投回報，以渠道展業與理賠給付為代表的客戶服務周期延伸與二次轉化能力，成為諸多保險機構決策者看好的發力方向。保險數字化之路道阻且長，“揚長補短、通盤布局”方可成為保險機構立足當下、行穩致遠的長久之策。注釋：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。保險業數字化轉型實踐整體洞察保險數字化-發展成熟度保險數字化-實踐通達度保險數字化-發展潛力值2.33.93.33.53.23.23.02.93.13.33.13.13.23

50、.33.53.43.33.3242023.8 iResearch IMajor Trends 實踐趨勢解讀：iResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具（繪制時間：2023年8月，中國）Overviews評估工具洞見：精準營銷數字化實踐洞察注釋 1：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。注釋 2：評估結果為5分制，各項核心指標分值根據企業調研問卷結果賦權計算得出。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。n 發展成熟度：保險機構已經邁入“以用戶為中心”的營銷數字化轉型深水區，約41%的保險機構已實現營銷環節全鏈路的能力升級，并持續拓展數據采集、用戶

51、觸達、效果反饋等關鍵環節的自動化執行能力。n 實踐通達度：營銷環節作為用戶洞察與交互的前端入口，對于數據的維度與體量，及策略的精確性與時效性都有著更加迫切的需求。約57%的保險機構期待數據與策略進一步的高效融合，以應對更加復雜營銷場景。n 發展潛力值：保險營銷環節具備較為平衡的產投回報，且約53%的保險機構在營銷數字化過程中獲得了遠超/符合預期的實踐成效。伴隨愈加激烈的市場競爭，營銷能力構建將長期作為保險機構的重點投入方向。n 關鍵能力建設數據賦能決策：夯實數據基礎仍為保險營銷數字化的未來建設重心，這不僅強調保險機構內部數據源的有效采集，還包括實時數據源的高效轉化及第三方大數據的維度補齊。在此

52、基礎之上，更加精確的動態策略布放與反哺迭代機制亦為保險機構的長期內煉要訣。預見驅動增長：營銷策略將更加具備廣度與深度地鏈接到用戶未來人生事件與潛在需求，并以個體向群體影響輻射的方式，使保險產品及服務與用戶建立更加深層次的需求滿足與情感共鳴。n 前沿實踐洞察數據生態共建：淺層次的第三方數據共享難以解決保險營銷的深度需求，頭部保險機構已經率先在營銷環節推動隱私計算技術的應用，通過多方安全計算、信息混淆脫敏等模式，積極探索更高價值的數據互通路徑。觸點全域升級：通過自動化埋點技術搭建的實時數據采集與洞察能力，將賦能保險機構掌握更加詳實的用戶線索，以提升整體ROI。同時，伴隨公域流量成本的持續走高，私域

53、流量運營在用戶粘性培養、成本效果控制、長期品牌建設等方面更具長期發展優勢。實踐洞察落地指南實踐前沿發展成熟度實踐通達度發展潛力值3.9 3.22.9 3.13.3 3.3得分均值綜合評估結果：4.03.53.32.72.93.43.34.24.0技術投入量級數字化實踐深度數字化戰略優先度數據采集覆蓋度補充數據充裕度模型/策略應用深度實踐回報豐厚度實踐回報周期投入加量傾向發展成熟度實踐通達度發展潛力值細分評估結果：精準營銷數字化指標全鏈條數字化均值指標（滿值 5分）252023.8 iResearch I精準營銷數字化0-1構建指南數據、科技驅動下的“用戶-產品-場景”策略洞察與迭代閉環來源：專

54、家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。保險機構精準營銷能力建設指南基礎能力的穩健先行營銷策略的有的放矢調優機制的動態閉環STEP 1 數據能力構建STEP 2 目標策略制定STEP 3 效果復盤迭代A標準規范數據標準及互通規范渠道數據采集：公眾號、小程序、自有APP等私域數據采集，及第三方平臺投放的公域數據監測；行為數據采集：通過埋點方式無痕采集用戶場景行為數據，包括登陸、瀏覽、點擊、購買等行為；用戶視圖打通：集成內部系統經營數據、市場調研數據與多源用戶數據，通過統一用戶ID形成對用戶整體信息的全方位感知與聚合加工。2數據洞察用戶標簽及畫像構建5效能反哺營銷效果復盤及迭代B戰略目標營銷戰略及完

55、善保險機構營銷目標應注重自上而下的指標拆解與自下而上的聯動反饋?；谧詣踊ぞ吲c算法建立千人千面的策略布施：營銷目標制定：結合經營現狀、市場格局、行業趨勢，制定差異化營銷目標并拆解為可執行的分層指標體系；營銷策略構建：注重長效經營而非短期獲利，建立“用戶-產品-渠道”的多觸點滲透與演進式策略施放。3策略制定營銷策略精準配置用戶策略：通過智能算法推薦、互動觸點引導、自動策略觸發，實現引流裂變、留存促活、成單轉化、喚醒召回等多階段運營，及KOC圈選、社群建設等深度運營；產品策略：根據產品特點，實現差異化定價與推廣內容生成，并通過熱點營銷、聯合營銷等方式進行精準推送；渠道策略：根據不同渠道的流量分配

56、規則與推送算法，進行優選渠道營銷及多渠道營銷，提高價值擴展影響力。用戶標簽：包括基礎屬性、購買能力、生命周期、營銷偏好及價值等標簽，以及實時、自定義標簽等；用戶畫像：通過不同層次標簽疊加，生成靜態用戶畫像、動態用戶畫像、周期性迭代用戶畫像等；用戶分群：包括靈活客群的自定義圈選及全方位洞察，以及個體用戶的行為下鉆與價值分析。4保障機制營銷策略有效執行實時調優機制：通過對關鍵指標的實時監測，及時調整并優化營銷策略，不斷提升整體營銷效果；長鏈孵化機制：通過調研問卷、感謝信、郵件等營銷活動回顧機制，進一步追蹤營銷效果，并對高價值用戶線索引入保顧或保險代理人的1v1需求跟進。實踐洞察落地指南實踐前沿數據

57、作為營銷精度的基礎要素，需要保險機構明確底層數據的標準及規范，由點擴面實現數據要素的高效流通：數據采集標準：推動內外部、線上線下、跨產品部門數據的規范化采集，降低數據加工處理門檻；數據協作規范：建立企業級數據平臺，健全數據協作機制，打通內部數據孤島。C驗證機制營銷效果驗證及閉環1數據采集全域數據采集及整合構建全局視角的智能分析與運營看板，根據營銷反饋數據反哺業務策略，并實現持續創新與優化迭代：效能監測平臺：通過可視化工具，建立全局視角運營看板，實現實時效果監測、自定義指標分析；效能驗證手段：引入A/B測試機制，打磨營銷全鏈路細分環節，驗證有效策略并形成迭代閉環。營銷效果評估：建立事件分析、漏斗

58、分析、用戶路徑分析、間隔分析等模型，通過流程畫布形式，實時/定期評估、溯因各項營銷指標達成情況；營銷迭代閉環：通過多觸點量化歸因，更加準確地發掘不同客群、渠道、行為等變量帶來的增益效果并識別高收益策略組合，持續降低試錯成本并提升營銷的精細化、精確化程度。采用規則觸發與人工干預相結合的手段，對營銷數據采集與使用、營銷內容與策略進行全鏈路實時動態監控，在不干擾用戶體驗的同時，保障營銷活動的安全性與合規性。6風險管理營銷風險監測與管理前置統籌能力建設262023.8 iResearch I以用戶為中心的數字化營銷已成共識多維數據采集、用戶精準洞察、自動化智能運營成為關鍵能力來源：公開資料，艾瑞咨詢研

59、究院自主研究及繪制。保險機構精準營銷前沿模式實踐實踐洞察落地指南實踐前沿在保障雙方數據安全的情況下，實現加密ID安全交集計算/加密畫像安全聯合計算，匹配共有用戶特征，進行全面洞察。充分利用雙方/多方用戶特征，進行數據安全建模，準確識別用戶需求并進行相應迭代。對原始數據進行加密、去標識化或脫敏處理，實現營銷效果安全統計分析。伴隨互聯網流量紅利見頂與同業競爭加劇造成的獲客成本走高，保險機構逐漸從“以保單為中心”的增量開拓階段邁向“以用戶為中心”的存量競爭階段。通過更具性價比的成本預算撬動營銷增長新模式成為保險機構迫切尋求的致勝關鍵，覆蓋用戶全生命周期的精準營銷已成為行業共識。在此背景下，全域數據洞

60、察與精準策略支撐，將賦能保險機構獲得確定性未來增長；而自動化的全局運營與迭代機制，則將幫助保險機構獲得可持續的穩健增長。為進一步釋放數據在交叉營銷、聯合營銷中的蘊藏價值，頭部保險機構已率先引入隱私計算技術促進內部數據完善與外部生態共建。通過可用而不可見的安全數據共享方式，融合Al算法、可視化分析、自動化執行工具，深層錨定不同層級用戶心智，精準提升營銷策略實施效果，推動保險行業營銷方案新高度。全域數據采集全景畫像構建智能策略引擎智能運營迭代APP小程序網頁公眾號(S)CRMERPCDPDMP渠道系統行為頁面瀏覽點擊跳轉登陸狀態行為偏好 實時標簽自定義標簽用戶分層用戶挖掘用戶群畫像單用戶畫像ONE

61、-ID全景畫像基本屬性標簽生命周期標簽消費偏好標簽用戶價值標簽 常駐城市 性別年齡 職業 潛客新客 活客老客 流失用戶 活躍程度 開發程度 財富能力 消費場景 消費次數 消費金額 輸入輸出模板管理事件分析留存分析路徑分析漏斗分析 營銷效果監測屬性分析實時分析A/B測試產品優化策略優化運營優化 智能策略匹配用戶需求產品特征渠道觸點 產品自帶內容 產品傳播內容 觸達場景 銷售場景 KOL/KOC 社群主 種子用戶 規則配置算法支持流程監測自動化執行數據補全標簽迭代策略優化數據安全統計數據安全建模數據安全共享隱私計算價值通過安全計算節點，使原始數據在不出庫的情況下，實現可用不可見的價值共享。數據安全

62、匹配272023.8 iResearch IMajor Trends 實踐趨勢解讀：iResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具（繪制時間：2023年8月，中國）Overviews評估工具洞見：渠道展業數字化實踐洞察n 發展成熟度：我國保險行業已有序形成自有代理道、專業經代、營銷平臺、銀行兼業等渠道。保險代理人具有調節客戶與保司信息不對稱的職能，是需求傳遞和推動變革的關鍵因素，仍是保險銷售的主要力量。因此，保險機構渠道展業數字化更多強調圍繞代理人職能的全流程降本增效。n 實踐通達度：保險代理人作為用戶與保司信息頻繁交換的連接橋梁，多元數據的結構化歸集與價值提煉為長期迫切訴求

63、；此外，根據艾瑞咨詢調研數據顯示，約72%的保險機構期待在未來實現AI模型與算法的深度應用。n 發展潛力值：智能展業工具具備應用壁壘低、具備回報周期短等優勢，約59%的保險機構表示已取得遠超/符合預期的實踐成效。同時，疫情影響已催化保險代理人展業行為的線上化遷移，“線上+線下”疊加“公域+私域”的雙模展業策略將成為代理人主流選擇。n 關鍵能力建設經代策略轉換：代理人人員流動與專業素養差距往往會造成客戶側體驗參差不齊與團隊的非可持續發展。當前，保險代理人展業策略正在從“熟人推介&人海戰術”轉向“長期精英化團隊建設”。經代效能提升：展業全流程的智能工具引用將給予代理人低成本、高效率的用戶服務抓手，

64、包括售前線索轉化與需求洞察；售中專業知識、產品信息與營銷素材的高效擴充；售后客情維護與需求的二次發掘等。n 前沿實踐洞察精英化團隊建設：一方面，需要代理人團隊通過智能專業培訓、多維考評激勵等方式提升代理人的職業素養；另一方面，通過代理人團隊內各環節的精細化分工和專長分配，最大價值釋放代理人及團隊的服務能力。智能化工具應用：保險作為知識密集型行業，知識型展業工具與互動型工具將作為代理人專業能力與服務能力的快速補位。頭部保險機構已率先開展AIGC技術能力在渠道展業環節的多維度實踐。實踐洞察落地指南實踐前沿3.03.63.53.13.03.63.42.92.6技術投入量級數字化實踐深度數字化戰略優先

65、度數據采集覆蓋度補充數據充裕度模型/策略應用深度實踐回報豐厚度實踐回報周期投入加量傾向發展成熟度實踐便捷度發展潛力值細分評估結果：發展成熟度實踐通達度發展潛力值3.3 3.23.1 3.13.5 3.3得分均值綜合評估結果：渠道展業數字化指標全鏈條數字化均值指標（滿值 5分）注釋 1：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。注釋 2：評估結果為5分制，各項核心指標分值根據企業調研問卷結果賦權計算得出。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。282023.8 iResearch I渠道展業數字化0-1構建指南智能工具輔助+內訓管理提升，賦能全流程AC供需精準匹配來源：專

66、家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。保險機構渠道展業數字化能力建設指南更加高效精準的需求發掘更加專業智能的服務供給更加溫情貼心的服務陪伴STEP 1 保險售前STEP 2 保險售中STEP 3 保險售后1線索轉化線索匹配觸達多渠道用戶線索的需求識別、智能匹配、高效觸達，將賦能保險代理人主動發掘更多商機：線索轉化：根據渠道、業務、行為、名單等數據的多元整合與交叉分析，篩選跟進高價值用戶線索，根據不同需求制定針對性的轉化策略；智能觸達：根據代理人專長實現客戶資源自動分配或自定義分配；根據智能推介文案，通過智能客服、電話、短信、企微等方式留痕觸達。C端觸達轉化B能力內訓專業能力提升4客戶管理長效客

67、戶陪伴A形象塑造專業形象塑造定期引入在線課程/直播課程提升代理人綜合展業能力，通過AI人機對練，模擬真實銷售情景，鞏固培訓效果，驅動代理人團隊專業化、精英化轉型：營銷能力：包括營銷話術、溝通技巧、產品信息等；合規能力：包括公司內規、行業新規、法律法規等；質檢監測：通過敏感詞觸發、AI雙錄、人機結合等質檢手段，全流程保障合規展業。全方位塑造專業形象，增強用戶對于代理人的信任度，保障客戶高質量體驗的一致性：名片卡片：包括代理人團隊的整體形象包裝，以及代理人的一致化基本信息展示與從業資質展示；素材工廠：構建多元實時的素材工廠，支持圖文、短視頻、直播等形式，涵蓋行業資訊、知識科普等專業素材及朋友圈經營

68、素材的自定義生成；IP形象建設：打造團隊/個人/品牌IP形象。A端內訓管理2需求匹配針對性產品推介知識型成單工具，助力客戶需求精準識別、及時匹配：產品知識庫：借助知識圖譜、語義理解、智能交互等技術，賦能代理人知識問答、產品檢索、條款搜索、產品對比分析等場景下的客戶需求快速響應。3保單促成智能化成單輔助靈活出單工具，充分滿足定制化需求的快速部署：保單工具：包括各類險種的投保建議書生成、投保鏈接分發、保單錄入導出、保全項/批改項錄入等；結算工具：包括業務數據導入核對、賬單數據開票維護、渠道結算明細查詢、渠道結算申請管理等。建立多維立體、實時更新的電子客戶檔案，一鍵查看客戶基礎信息與展業信息，賦能代

69、理人提供長期服務與需求二次挖掘：客戶檔案：包括客戶基本信息、客戶關聯信息，及客戶標簽、客戶階段等精細化信息；客戶回訪：包括訪客記錄、服務記錄的一鍵查看，及電話或調研問卷等形式的回訪工具；客情管理：包括保單續保提醒、生日/紀念日/節日提醒、關系定期維護提醒等服務細節。C團隊建設分工型團隊打造通過扁平化團隊結構，專業化能力分工，實現團隊管理的降本增效與團隊價值的更大發揮：能力分工：完善代理人能力畫像，根據代理人專長打造分工團隊，通過精準價值匹配、定向增援匹配，提升團隊展業的主觀能動性；團隊管理：摒棄金字塔層級分潤模式，建立扁平化的代理人團隊，將展業利潤真正反哺至一線代理人，提升一線團隊的存活能力。

70、實踐洞察落地指南實踐前沿線索1線索2客戶1客戶2代理人1代理人2機會1機會2最優匹配次優匹配292023.8 iResearch IAIGC價值賦能以代理人為核心的展業職業雙循環供給數據智能拓寬代理人展業深度廣度，驅動代理人團隊精益運營保險產品與用戶之間天然的信息鴻溝，需要保險代理人長期把握用戶細分需求并做好及時有效的陪伴式服務，這需要展業手段與團隊經營的雙重變革。通過多渠道流量的集中整合與需求洞察，與代理人的綜合評估與能力挖掘，將用戶需求標簽與代理人能力標簽進行AC兩端精準匹配，從而實現已有資源的充分挖掘與最大利用。展業全鏈路的數據采集與智能開發一方面可以推動代理人展業策略從“自驅動獲客”轉

71、化為“集中式獲客”，同時賦予代理人與用戶間更加長鏈接、高頻次的需求綁定；另一方面，也將極大推動代理人團隊邁向扁平化、專職化、精益化的管理變革之路。此外，AIGC在互動、決策、內容等方面的多重價值，使其在渠道展業內外多個環節都具備更加高效可見的產投回報，已成為頭部保險機構重點關注的實踐方向。來源：專家訪談；公開資料；艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。實踐洞察落地指南實踐前沿保險機構渠道展業前沿模式實踐Value 01咨詢互動價值Value 02決策輔助價值Value 03素材支撐價值價值解讀C端展業價值：更精細的售前區隔、更廣度的數據積累、更明確的需求篩選，將大幅提高代理出單效率；智能出單工具也將為

72、代理人提供定制需求的數字化部署能力與長鏈路觸達能力，形成高價值數據閉環與高品質服務閉環。A端經營價值：分工型團隊將代理人能力進行層次劃分并進行增援匹配，不僅給予代理人穩定可持續的客戶資源，更增加了代理人展業的深度與廣度；營銷素材與產品圖譜的輔助支撐，將賦能代理人及團隊整體的精英化轉型。通過自然語言理解，7*24h滿足客戶對保險知識、保險產品的基礎問詢，提高客戶的響應效率與服務質量。此外，AIGC還可以提供更加高效、準確的多語言咨詢服務，降低代理人跨語言服務門檻，拓寬展業范圍。通過大數據分析及深度學習算法，智能化描繪客戶需求、偏好及風險，生成個性化保險產品推薦方案；根據市場熱點及市場競爭狀況進行

73、推薦方案的及時調整與優化，促進保險代理人成單轉化率提升。針對不同營銷場景及受眾，批量生成個性化推廣素材并不斷優化；與其他AI工具結合，實現營銷內容的實時質檢。此外，AIGC還可整合海量知識內容并輸出結構化內容，賦能保險代理人專業能力提升。A C精準匹配流量整合需求轉化定向增援人才儲備推介促成長期維護素材支撐運營管理消費者標簽化“用戶需求畫像”代理人分層化“代理人能力畫像”產能綜合評估 運營迭代優化 產品知識圖譜 獲客爆文生成01 多層次人才選拔 專業資質考評 人機對練培訓 客戶資源分配 客戶服務支持 團隊快速構建 語義分析/特征分析 行為預測/需求預估 智能問答/人工咨詢 自有/第三方渠道 外

74、部共建/項目合作 渠道/用戶/行為數據0102 智能策略推薦 智能出單工具 客情維護提醒 效率優化迭代02AI+人工“A端出單賦能”AI+數據“C端需求識別”03040304302023.8 iResearch IiResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具（繪制時間：2023年8月，中國）核保承保數字化實踐洞察Overviews評估工具洞見：Major Trends 實踐趨勢解讀：n發展成熟度：隨著營銷及展業環節數字化水平不斷提升，承保環節作為保單落地前的關鍵環節，對預控成本、拓展非標群體、助力風險保障下沉起到重要作用，其數字化水平同樣備受保險機構關注。目前承保自動化率已

75、達到56%的較高水平，數字化發展成熟度較高。n實踐通達度：a.數據采集層面，依托營銷展業等上游環節數據互通、核保問卷數據支撐、外部數據補充等手段，超過65%的機構表示承保環節數據采集已基本達到滿足機構需要的水平。b.但在深層次數據挖掘、多源數據抓取等方面，64%的機構表示能力仍有欠缺。此外在數據積累整合及管理層面，機構重視度仍有不足，缺乏結構化、標準化、多源化的數據治理能力。c.在數據應用層面，核保環節，機構對于核保專員、核保規則專家等人工服務仍存依賴。智能化的風控策略、模型，以及融合核保專家規則、標準化用戶數據、循證依據的智能規則引擎發展稍有滯后。n發展潛力值：承保業務優化對降本、增收均有影

76、響但不直接掛鉤，因此其數字化實踐回報通常不即時、可視。但從回報周期來看，承保數字化效能發揮的平均周期接近2年，回報較快。加之，兩核業務高質量發展對保險全鏈條風險減量、穩健經營尤為關鍵，持續投入仍有必要。核保承保數字化指標全鏈條數字化均值指標（滿值 5分）承保環節的關鍵數字化節點在于核保以及風險下沉，數字化核保及風險下沉的核心均側重于數字化風控。數據積累、數據治理及算法應用等重要基礎能力不可或缺。n關鍵能力建設數據采集及積累：整合投前、投中環節全量用戶信息，包括瀏覽行為、電子投保單、投保告知、核保問卷等，形成綜合性客戶數據平臺。通過對險種相應專業領域的影像、語音、文字及等信息結構化處理，實現專業

77、知識的積累聯結。數據治理及應用：明確數據價值目標，關注全業務鏈條的數據采集、存儲、加工、分析、應用規劃。保證數據完整性、真實性、準確性、一致性、標準化、結構化、規范化。拓展業務鏈條內不同環節系統的時空數據關聯性，提升大數據風控模型、核保規則引擎的應用效益。算法應用：主要涉及大數據風控策略模型與智能化核保規則引擎?；诤吮Ｒ巹t、邏輯回歸模型構建基礎性風控算法，依托機器學習、集成學習等技術，持續迭代完善。根據企業主營險種結構，對算法規則進行模塊化部署，形成可配置的智能核保規則工具。此外，基于數據間關聯性推理，持續沉淀大數據風控策略，更新核保規則，反哺專家系統、營銷、展業等模塊。n前沿實踐洞察高質量

78、的數字化承保板塊，能夠基于內外部客戶行為數據積累，輸出動態全面的客戶風險畫像，形成預測性的事件風險洞見。繼而配合大數據風控策略、智能化核保規則引擎，構筑完善的數字化風控閉環。技術投入量級數字化實踐深度數據采集覆蓋度補充數據充裕度模型/策略應用深度實踐回報豐厚度實踐回報周期投入加量傾向發展成熟度實踐通達度發展潛力值3.33.73.73.23.23.33.22.93.3數字化戰略優先度實踐洞察落地指南實踐前沿發展成熟度實踐通達度發展潛力值3.5 3.23.3 3.13.3 3.3綜合評估結果：得分均值注釋 1：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。注釋 2：評估結果

79、為5分制，各項核心指標分值根據企業調研問卷結果賦權計算得出。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。細分評估結果：312023.8 iResearch I核保承保數字化0-1構建指南基于大數據、集成學習構建風控大數據及智能核保規則引擎，升級承保力來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。明確現階段該業務是否必需升級以及升級目標對業務環節實施數字化改造，實現數字化能力應用落地構建指標持續監測數字效能STEP 1 項目規劃STEP 2 項目執行STEP 3 監測評估規劃部門協同咨詢機構梳理企業承保環節相關指標現狀，樹立本環節數字化轉型的目標愿景，明確實施轉型的方式路徑及預算。愿景：（1）中心愿景：

80、總結提煉領導層開展承保數字化轉型的中心要義，如旨在風險減量或服務提質增效。（2）業務目標：基于中心愿景，明確從系統建設與業務運轉層面期望實現的技術水平及效率提升，摸排可比公司作為項目基點。（3）缺口分析：從行業平均、頭部標桿、對標公司等多維度分析企業內部承保環節數字化水平缺口，評估工作量及可行性。路徑：（1）自建：對保險機構的稟賦及轉型決心要求較高，適合數字化戰略完善、具備專項資源投入及人才引進規劃的機構。（2）外采：適合規模有限、承保數字化工具應用訴求迫切的機構。（3）混合：適合資源有限、針對承保業務轉型有較多個性化需求、市場內通用服務解決方案不能滿足的機構。內部成立專項負責團隊，委派高管人

81、員管理，推進項目執行落地。針對承保相關業務系統進行升級改造，主要有兩方面工作：建立風控大數據系統：基于機器學習、集成學習等算法開發數字化風控模型，依托內外部多源數據，針對保單評估風險發生率，并輸出風險評分。涉及兩方面工作：【1】數據采集：內部聯結本產品全鏈條業務數據，外部融合大規模、可高頻更新、多維覆蓋的補充數據；【2】模型開發：協同核保專家共同驗證算法邏輯正確性、標簽閾值合理性。核保規則引擎智能化升級：融合專業核保規則庫，評估被保險人風險信息，輸出承保決策。涉及三方面工作：【1】規則模型：組建核保專家組基于各險種專業核保知識形成規范性核保規則庫，揉和專家經驗形成預測性模型，保持迭代；【2】風

82、險畫像：基于投保告知、核保問卷、外部渠道補充構建被保險人動態風險畫像，賦能理賠、銷售等其他業務場景；【3】非標保單監控：基于風控大數據模型計算結果及風險畫像，融合產品定價規則，智能生成或更新非標保單建議書，輔助風險保障下沉。1啟動確立明確啟動承保環節轉型節點在前期總戰略規劃階段，企業會根據自身所處的發展階段、資源稟賦確定數字化轉型的周期及進程。針對承保數字化，開展之前需要通過領導層會議，確立其迫切性及啟動節點。迫切性：承保環節與業績增長關聯不完全緊密，企業可根據自身主營險種類型、發展階段，決定是否需要將承保數字化進程前置。對于主營險種相對標準化、前端線上化銷售程度極高，如車險、短期健康險、貨運

83、險等，可在較早階段開展承保數字化。如果是定制化程度高、一單一議的險種，如企財險、工程責任險等，承保數字化可相對后置。啟動節點：大部分企業會將承保數字化置于數字化中期開展。2愿景及路徑確定承保環節轉型目標及路徑3組織構建專門項目群團隊構建4技術建設針對承保業務的風控數字化體系建設5流程改造基于數字化技術改造承保業務模式6效能量化數字化效能監測完整數字化建設、實施、改造后，后續還需要建立完整的流程效能監測評價體系，同時建立全面的調優、迭代機制，保證大數據風控與智能核保規則兩大重要系統能跟隨風險場景更新持續完善。評價體系：需要關注數字化建設實施前后，部分關鍵指標的提升效果，以及在之后的迭代優化中關鍵

84、指標的變化。包括：【1】一定時期內的承?？偨痤~；【2】核保作業服務率及總業績；【3】核保作業時長及單天承接的投保件數；【4】非標件承保率及承保通過率；【5】承保風險識別率等。調優機制：主要針對大數據風控系統以及智能核保規則引擎兩大重要業務系統保持與時俱進的更新完善?！?】大數據風控系統：需要基于承保風險識別率監測結果的基礎上，周期性地更新外采數據源，豐富數據維度；【2】智能核保規則引擎：需要核保專家組持續擴容規則庫，同時也需要有專業規則開發團隊針對構建運營相關新場景的保障規則。底層系統完成后，業務流程環節需要基于數字化能力應用場景進行相關改造，內容如下：投保告知數字化：通過線上交互的方式收集用

85、戶基礎信息，基于細分業務單元目標確定界面端口置于渠道側還是保司側，通常端口置于渠道側會更加自然、高效。核保問卷生成及管理：通過核保問卷自動化收集用戶數據及信息，設置不同數據信息分類收集入口；并予以樣式清晰、條理分明的智能化指引；快速識別反饋申報材料的正確性，指導用戶調整，降低用戶材料收集的繁瑣性。預核保大數據風控：預核保環節，基于收集數據通過風控大數據系統預測保單風險發生率，計算保單風險打分評級，輸出后續環節保單進入簡易、完整還是有附加的核保流程的建議。核保規則智能應用及建議書調整：核保環節，除了依托智能核保規則引擎精準判斷保單是否符合可保標準，還需要針對非標準可保單調整責任、定價，智能生成新

86、的投保建議書。配套產品智能化引薦：基于風險畫像匹配其他保險產品，嵌入承保結果反饋頁面。根據艾瑞調研數據：預核保大數據風控、核保規則智能應用及建議書調整、投保告知智能化分別為保險機構當前承保數字化重視度高、資金投入多的前三大細分業務環節。實踐洞察落地指南實踐前沿322023.8 iResearch I基于數據、算法驅動的精細化風險洞見為承保理賠帶來更大便利與更佳成本效益領先科技服務商依托大數據及尖端模型精準評估風險、定價，精簡承保流程目前，隨著數字化的服務手段滲透入居民生活的方方面面，愈加豐富的用戶觸點帶來了更多元的風險信息(如生物標記、行為活動數據、房屋建造情況、船舶/車輛使用數據)，創建了更

87、完備的風險概貌?；诖髷祿凹舛四Ｐ偷娘L險評估，核保系統能夠從細分的層面進行精準、快速的風險定價，較大程度加速了核保、承保流程。這與定價模式相對標準、保單價值不高、訂單需求海量受理的險種尤為契合。以車險為例，近年來隨著新能源汽車市場滲透率逐年提升，新能源汽車的保障需求持續深入。傳統車險的產品責任、承保風控模型等架構難以貼合新能源汽車特性。于保司而言，契合新能源汽車保障需求、動態靈活、準確的風險評估、定價模型愈加重要。市場中領先的保險數字化交易服務商車車科技基于車險行業經驗及數據積累，依托車險大數據和機器學習算法，打造了面向車險領域全場景的風險評估分析智能化決策體系。目前車車科技協同頭部新能源車

88、企已經為近百萬車主提供了線上化投保、承保、理賠、車服等服務，積累了豐富、多樣的車險場景數據。依托大數據、機器學習算法等技術，車車科技的風險智能化決策體系能夠全方位地對各類車型事故風險進行評估、預測，幫助保險公司精準把控用戶用車風險。來源：車車科技企業調研，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。天境-商業分析系統天穹風險評級系統產業宏觀數據分析多維度指標分析目標行業分析監測車型風險行業大數據T+1 更新精準查詢定位專線安全合規天境是一款聚焦車險的大數據平臺產品，依托定價大數據、承保大數據、理賠大數據三大數據體系，基于用車畫像、智能預測、深度挖掘引擎、交叉分析四大先進技術，幫助保險公司在風險前置管控的基礎

89、上，進一步挖掘深層次用戶需求、提升用戶價值。天穹基于大數據、機器學習算法等技術，全方位地對家庭自用客車發生事故及經濟損失的風險進行精準預測，生成風險評分。通過人、車、出險位置等關聯信息，實時識別團伙欺詐案件，廣泛應用于車險定價、承保、理賠等場景。賠付率預測承保風控模型歷史賠付歷史欺詐品牌車齡車型車架賠付率趨勢VIN理賠案件殘值車損賠償拒賠全損欺詐輸出風控報告0-40分 高危不建議承保40-60分 危險建議升費、增額、加購險種60-100分 正常正常核保/降低費率賦能理賠風控獲取報案人、投保人、被保險人、駕駛人及事故發生時間、地點等信息識別隱瞞欺詐風險輸出控賠策略以及賠付金額車險智能決策平臺定價

90、大數據承保大數據理賠大數據交叉分析引擎車輛畫像引擎智能預測引擎深度挖掘引擎車車科技：全場景的風險評估分析智能化決策系統實踐洞察落地指南實踐前沿332023.8 iResearch IiResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具（繪制時間：2023年8月，中國）理賠給付數字化實踐洞察Overviews評估工具洞見：Major Trends 實踐趨勢解讀：發展成熟度實踐通達度發展潛力值3.2 3.23.1 3.13.4 3.3n發展成熟度：步入投后環節，理賠作為重要的成本支出項，同時也是保司輸出服務的重要切入點，其數字化重視程度相對較高。但受限于核賠場景的復雜度較高，部分流程仍

91、高度依賴人力，因此保險機構普遍僅在部分關鍵節點開展數字化實踐，數字化實踐深度相對有限。n實踐通達度：a.數據采集層面，現有技術基本支持報案環節一鍵同步簡要數據，隨著輔助應用升級，理賠專員現場查勘、采集的數據能夠實現完整、敏捷地回傳、應用，數據采集應用覆蓋度較好。b.數據補充層面，理賠環節通常涉及的數據規模、維度較多，需外部數據補充事故發生過程、事后補救動作等信息，同時還需歷史數據補全事故發生的淵源及近因。因此補充數據尚不充裕。c.在數據應用層面，理賠作業流程中部分環節仍高度依賴核賠專家的經驗判斷，目前數字化模型還無法完全復刻理賠專家角色，智能化模型及策略的應用尚處于發展階段。n發展潛力值：理賠

92、環節數字化效能發揮的平均周期約2年零1月，回報相對顯著且見效較快。以當前理賠科技的應用情況來看，除高度標準化的險種以外，在技術本身沒有顯著突破升級的背景下，增加技術投入很難創造有效回報，因此保險機構在這一環節進行投入加量的態度相對保守。但兩核業務高質量發展對保險全鏈條風險減量、提質增效尤為關鍵，持續投入仍有必要。理賠給付數字化指標全鏈條數字化均值指標（滿值 5分）理賠給付環節的關鍵數字化節點在于報案、核賠、理算及補充服務，流程自動化、數據采集管理、算法應用等數字化能力較為關鍵。n關鍵基礎建設流程自動化：理賠環節的作業流程較長、環環相扣。報案后案件撥單、相關專員調度、查勘信息回傳以及多單元數據信

93、息在不同體系內的流轉，均需要流程自動化、流程標準化的能力。數據采集管理：除了對投前、投中階段獲取的全量用戶信息進行規范性整合外，理賠環節的核心數據采集工作還有賴于事件相關信息的回傳整理以及核賠專家的輔助性作業。需對報案同步信息及查勘回傳內容進行拆解融合處理，輔助核賠專家梳理證據鏈、輸出控賠策略。算法應用：主要涉及兩類算法應用，一類是以機器學習、深度學習為核心算法的數字化風控策略，另一類是以核賠專家規則為核心算法的智能理算系統。前者基于機器學習、深度學習技術；融合業務數據積累、外部知識沉淀開發大數據風控策略模型，評估風險類型，判斷欺詐可能性。后者則需依托核賠專家知識及經驗對各類理賠場景進行推理和

94、總結，輸出相對完善的核賠規則庫，依托AI算法模擬人工核賠專員作出理賠決策。n前沿實踐洞察高質量數據沉淀及高效智能應用能夠有效提升查勘專員作業效率，縮短理賠鏈路，實現快速、便捷的賠付流程。技術投入量級數字化實踐深度數據采集覆蓋度補充數據充裕度模型/策略應用深度實踐回報豐厚度實踐回報周期投入加量傾向發展成熟度實踐通達度發展潛力值3.13.33.72.93.03.53.42.63.0數字化戰略優先度實踐洞察落地指南實踐前沿注釋 1：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。注釋 2：評估結果為5分制，各項核心指標分值根據企業調研問卷結果賦權計算得出。來源：艾瑞咨詢研究院自

95、主研究及繪制。得分均值綜合評估結果：細分評估結果：342023.8 iResearch I理賠給付數字化0-1構建指南聚焦預測性風控模型與智能查勘、審核、理算體系，優化供需雙方體驗來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。明確現階段該業務是否必需升級以及升級目標對業務環節實施數字化改造，實現數字化能力應用落地STEP 1 項目規劃STEP 2 項目執行規劃部門協同咨詢機構梳理企業理賠環節相關指標現狀，樹立本環節數字化轉型的目標愿景，明確實施轉型的方式路徑及預算。愿景：（1）中心愿景：總結提煉領導層開展理賠數字化升級的中心要義，“增效”是常見的核心訴求。（2）業務目標：根據主營險種、理賠場景

96、復雜程度，明確作業流程各單元數字化升級側重度，摸排可比公司作為項目基點。（3）缺口分析：從行業平均、頭部標桿、對標公司等多維度分析企業內部理賠環節數字化水平缺口，評估工作量及可行性。路徑：構建數字化理賠體系的實施模式：（1）自建：適合具備較強的轉型決心及資源稟賦；擁有廣泛服務資源及數據補充；對理賠環節各供應商管控力強的保險機構。（2）外采：適合規模相對有限；客服成本支出項較少；理賠數字化工具應用訴求迫切的保險機構。（3）混合：適合理賠關鍵作業單元有個性化需求的保險機構。內部成立專項負責團隊，委派高管人員，推進項目執行落地。針對與理賠相關的業務系統進行升級改造，提升理賠精準性，主要有兩方面工作：

97、建立大數據風控模型：依托隨機森林、XGboost、神經網絡等算法應用開發風控模型，結合報案、核賠數據，判斷案件真實性、責任合理性，輸出控賠策略。關注兩方面：【1】數據：基于報案信息、歷史材料數據，結合大數據技術，識別虛假案件、偽造數據、欺詐意圖，保證數據完備可用，反饋待補充佐證信息?！?】模型：根據數據信息判斷案件是否在保障責任范圍內，是否存在過度資源使用、惡意規避風險補救等行為，是否觸發人工核賠定損，輸出初步控賠策略。審核理算系統智能化升級：融合專業審核規則、理算規則庫，評估被保險人出險責任、損失金額，計算賠付金。關注三方面能力構建：【1】智能化審核：掃描用戶報案材料、專員查勘材料以及投保告

98、知版本等信息，拆分提取規范化數據因子，依托自然語言處理、神經網絡及圖神經網絡算法等技術，排查關鍵證據鏈形成初步結論，交由審核專員確認，賠付決策?！?】智能化理算：組建理算專家組，基于專業知識及數據洞見經驗形成可配置的理賠知識圖譜及理算規則庫，生成賠付金結果。通過規則使用經驗積累精進理算擴展模型，增強賠付結果可檢查性與可解釋性。1啟動確立明確啟動理賠環節轉型節點針對理賠環節數字化，開展之前需要通過領導層會議，確立其迫切性及啟動節點。迫切性：保險機構可基于自身主營險種類型、發展階段，決定理賠環節數字化的優先性以及需要的技術投入水平。保單相對標準化、應用場景相對單一的險種，如車險、短期健康險、貨運險

99、等，可將理賠數字化相對前置，并且探索全作業鏈條的線上化、智能化、去人工化。而對于保單定制化程度較高、理賠場景復雜、平均賠付金額較大、所涉行業數字化基建相對落后的險種，其進程可相對后置。啟動節點：大部分企業會將理賠數字化置于數字化中后期開展。2愿景及路徑確定理賠環節轉型目標及路徑3組織構建專門項目群團隊構建4技術建設針對理賠業務的風控數字化體系建設5流程改造基于數字化技術改造理賠業務模式底層系統建設完成后，業務流程環節還需要基于數字化能力應用的場景進行相關改造，保證理賠業務流程是由系統驅動的。內容如下：理賠立案：線上建立報案入口，讓用戶可快速便捷地一鍵報案、同步事故信息。具備高效完善的數字化用戶

100、運營策略的保司可將報案入口置于自身側；若否則從用戶使用便捷高效角度，報案入口置于渠道側更佳。智能查勘調度：建立智能調度算法，在接收案件后自動化匹配合適的核賠專員，將案件分發出去。調度算法能夠保證案件分派高效，避免核賠專員產能不均，提升整體案件處理人效。智能查勘作業：構建智能查勘作業工具，為查勘專員提供詳細操作規范指引，明確各環節需要的調查內容、證據類型、采集標準，保證作業規范。進一步完善專員監察、風控準入制度。智能審核理算：在完成大數據風控與智能理算系統升級后，單元流程改造工作較少。構建指標持續監測數字效能STEP 3 監測評估6效能量化數字化效能監測完整數字化建設、實施、改造后，后續還需要建

101、立完整的流程效能監測評價體系，同時建立全面的調優、迭代機制。評價體系：需要關注數字化建設實施前后，部分關鍵指標的提升效果，以及在之后的迭代優化中關鍵指標的變化。包括：【1】賠付金額的下降幅度；【2】賠付率的下降幅度；【3】案件結案率提升幅度；【4】理賠案件作業流程時長；【5】查勘專員人均效能提升幅度等。調優機制：主要保障大數據風控系統、智能審核理算系統以及查勘調度系統持續更新完善、提升運作精準度?！?】大數據風控系統：周期性地更新外部數據源采購，豐富數據維度；【2】智能核保規則引擎：需要專家組協助持續維系擴展規則庫；【3】查勘調度系統：針對核賠專員建立基礎的信息畫像，明確每位專員日常效率、擅長

102、處理案件類型、歷史完成績效、空閑時間等，以提升算法匹配精準性。在保證案件承接總效能最高的基礎上，貼近局部調度最優解。根據艾瑞調研數據：智能查勘作業、智能審核理算、智能查勘調度分別是保險機構當前理賠及后服務環節數字化重視度高、資金投入多的前三大細分業務環節。實踐洞察落地指南實踐前沿352023.8 iResearch I長期以來，理賠業務作為保險價值鏈的末端關節，是保險服務輸出的關鍵節點。良好的理賠體驗是用戶保險品牌認同感的關鍵源動力。滿足用戶“賠得到、賠得方便、賠得快”三方面訴求是理賠數字化長期努力的方向。受限于客戶投保告知情況不同以及客戶對于責任范圍的認知通常不夠全面客觀，現階段承諾“遇事必

103、賠，賠的到”難度很大?！百r得方便、賠得快”成為保險機構近期重點發力方向。這需要機構解決：如何通過數字化技術減輕用戶申請工作量；如何縮短查勘作業周期；以及如何將基于深奧理賠規則計算出的結果以可理解的方式輸出給用戶等問題，實現機構端與用戶端關于理賠的認知GAP縮小，進而實現用戶關于“保險公司只想賣不愿賠”的印象扭轉。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。頭部數字化保險平臺理賠數字化服務報案查勘理算識別校驗平臺初步申請數據因子拆解電話回訪案件類型判斷輸出所需材料，引導用戶補充相應憑證數據因子專家經驗外部數據補充信息采集、查勘經驗指導、輔助建議提示調度查勘專員智能查勘工具匹配調度沉淀錄入遠程音視頻線下實

104、地走訪智能引擎轉錄語音、圖像，作關鍵線索提示，整合材料OR調查材料報案信息核保信息智能理算平臺數據因子無效報案關鍵證據信息參考結果賠付方案核賠專家審定痛點：隨著目前互聯網報案入口普及，案件申報數量大幅增加，非責任范疇內案件、材料不合格案件占比較多。結案周期長，用戶體驗差，審核專員工作壓力大。解決思路：積累建立廣泛的憑證數據庫，可識別多種憑證。依托前置在客戶端的AI識別算法和質量校驗模型，在客戶提交申請時可根據憑證關鍵字診斷客戶出險類型，針對性地指導用戶補充相應材料，大幅降低用戶工作量。痛點：(1)關鍵線索挖掘需要查勘員長期積累數據調研經驗，查勘員離職流動，往往會導致經驗流失。(2)查勘環節長期

105、存在私自轉包問題，調研質量難以保證。解決思路：(1)開發匹配算法，根據結構化的案件數據、查勘員擅長調查內容、閑余時長調度最佳查勘員負責工作。(2)構建智能查勘工具，沉淀線索調研規則，將標準作業程序嵌入其中，給予查勘員詳細操作指導。(3)嵌入生物識別，定期要求掃臉認證。痛點：包括用戶報案信息、調查員回傳線索材料、核保等前序環節累計信息在內的核賠資料數據量龐大，賠付審核專家工作量巨大，審核周期較長。解決思路：構建智能理算系統，沉淀審核規則。整合核賠材料，提取拆分成數據因子，依托內置審核規則輸出初步賠付意見供專家審核確認，并就可疑線索做高亮提示。數據沉淀及智能模型應用縮短理賠鏈路以數字技術賦能理賠價

106、值鏈，推進理賠服務從藝術到科學轉變實踐洞察落地指南實踐前沿362023.8 iResearch IiResearch InsurTech M.A.P 應用評估工具（繪制時間：2023年8月，中國）產品研發數字化實踐洞察Overviews評估工具洞見：Major Trends 實踐趨勢解讀：發展成熟度實踐通達度發展潛力值2.3 3.23.0 3.13.2 3.3n 發展成熟度：卓越的產品設計主要源于規劃團隊對深層次風險的洞察、保險機構保障能力的升級，在投保鏈條其他環節能夠有效反哺產品創新的基礎上，產品研發環節數字化成熟度相對較低。n 實踐通達度：產品研發環節，針對現有產品的責任深化、服務創新，數

107、據主要源于鏈條內其他環節的數據積累、反哺。針對新風險的產品創新，數據主要源于外部關鍵數據的采購。其內外部補充數據充裕度尚可，但數據采集頻率較低，產品創新策略模型應用深度不足。整體數據通達度不及平均水平。n 發展潛力值：產品研發環節數字化效能發揮的平均周期約3年，回報顯著但周期較長。保險機構在這一環節進行投入加量的態度相對消極。以當前的產品創新模式來看，產品核心責任的開發仍有賴于人力主導的創新，爾后附加責任補充、標準化內容完善、部署、測試、上線、發行、運營等后續環節的效能提升大多由其他業務環節數字化工作完成。因此，產品研發環節的數字化進程被多數保險機構后置。產品研發數字化指標全鏈條數字化均值指標

108、（滿值 5分）雖然產品研發環節數字化進程相比于前述其他環節并不十分迫切，但產品研發環節的數字化升級可對其他環節數字化升級成果起到加成作用。隨著保險業務鏈條上其他環節數字化水平深入，保險機構與客戶之間的聯系更加直接、緊密，產品研發環節效率提升能夠幫助保險機構對洞察到的客戶需求快速作出反應，搶占市場先機。避免因為開發周期過長，錯過了風險事件窗口期。n 關鍵能力建設數據精細化管理能力：基于經營生產中洞察到的客戶待滿足需求，在新產品研發階段需經歷大量的內外部數據交叉驗證，評估需求可行性，為保證產品精算精準性，保險機構需具備對大規模非結構化專業信息數據的精細化處理能力。模塊化、可配置的保障定制能力：在需

109、求評估可行后，關鍵的產品保障責任設計環節，部分標準化、通用的保障服務可封裝成標準服務模塊，在新產品關鍵責任確定后，其他標準化責任可由產品設計人員靈活調用配置。風險測試：構建基于數據驗證、風險模擬、壓力測試的沙箱實驗，幫助產品發現存在的風險敞口，避免因突發事件造成賠付超量、產品下架等不利事件。技術投入量級數字化實踐深度數據采集覆蓋度補充數據充裕度模型/策略應用深度實踐回報豐厚度實踐回報周期投入加量傾向發展成熟度實踐通達度發展潛力值1.82.93.23.12.93.72.82.50.7實踐洞察落地指南注釋 1：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。注釋 2：評估結果

110、為5分制，各項核心指標分值根據企業調研問卷結果賦權計算得出。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。得分均值綜合評估結果：細分評估結果：數字化戰略優先度372023.8 iResearch I產品研發數字化0-1構建指南基于智能化產品工廠、自動化測試沙箱打造靈活研發流程、可持續產品形態來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。明確該業務升級迫切性以及升級目標對業務環節實施數字化改造構建指標持續監測數字效能STEP 1 項目規劃STEP 2 項目執行STEP 3 監測評估規劃部門協同咨詢機構梳理企業產品研發環節相關指標現狀，樹立本環節數字化轉型的目標愿景，明確實施轉型的方式路徑及預算。愿景：明確

111、產品研發環節數字化轉型的中心要義，并基于此樹立業務指標提升目標，摸排市場中企業關注的目標公司，計算本環節存在的數字化能力缺口。值得注意的是，保險機構開展產品研發環節數字化，可能不存在類似前述環節那樣獨立、明確、強烈的訴求，可從該環節協同其他環節升級整體價值鏈的角度梳理業務目標。路徑：結合產品設計環節企業本身數字化能力以及對該環節數字化能力調用程度，決策通過自建、采購還是混合的方式完成轉型。構建專業的項目群團隊，委派高管監督管理。針對產品研發所涉及的關鍵業務系統進行升級改造：產品智能化配置工廠：依托OCR、NLP等技術，拆解產品基本屬性、通用規則、費率算法、基礎責任等關鍵參數內容，形成標準、通用

112、的參數模塊。實現產品開發通用模塊的靈活調用，縮短研發周期。測試沙箱系統：依托人工智能技術，構建自動化的測試沙箱，通過歷史數據和模擬技術進行風險模擬與壓力測試，評估產品費率設置合理性及產品穩定性。以便產品精算人員根據可能存在的極端風險挑戰制定經營策略，確保產品可靠性和穩定性。1啟動確立明確啟動轉型的節點針對產品研發環節數字化，開展之前需要通過領導層會議，確立其迫切性及啟動節點。如前文所述，產品研發數字化可以有效提升其他環節數字化的成果，通常這一環節數字化進程在營銷、承保、理賠等主要業務環節數字化進程之后，處于整體數字化戰略的中后期開展。因此需要協同機構領導層確認，當前企業啟動產品研發環節的數字化

113、轉型是否確有需要及意義。2目標愿景確定轉型的目標及路徑3明晰權責專門項目群團隊構建4技術建設針對產品研發環節系統建設5流程改造依據數字化技術改造業務流程6指標監測數字化效能及產品表現監測產品開發環節數字化指標監測主要分為兩部分：數字化效能監測：主要對比數字化升級前后的產品上線周期是否有縮短，開發成本是否降低。產品表現監測：在產品上線后，可對獲客情況、保費收入、賠付數據進行監控，并與預測數據的對比分析差距尋找原因確定產品迭代路線。業務流程方面，產品研發的開展流程主要涉及六步：需求發掘及評估、產品保障設計、精算定價、風險測試、條款編寫、上線發行。其中：需求發掘及評估：基于經營及市場調研數據挖掘用戶

114、需求，通過歷史經營、行業數據等多方信息量化評估需求可行性。保障設計：基于評估結果，梳理資源優勢，設計產品形態。精算定價及風險測試：精算師基于量化需求評估結果計算定價，初步設置保險條款、保障范圍、除外責任、理賠條件等關鍵參數。并進入測試沙箱進行評測，基于評測結果反復優化保障及定價策略。條款編寫：通過智能化產品工廠，拖拽配置標準服務模塊，基于保險條款文本格式依托人工智能算法生成條款，供內部修改審定，縮短整體流程周期。實踐洞察落地指南38中國保險業數字化轉型發展指南Practical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iR

115、esearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-中國保險業數字化轉型能力構建總覽PART 2-戰略為舵：中國保險業數字化戰略與組織規劃PART 3-實踐為帆：中國保險業數字化業務能力構建PART 4-技術為錨：中國保險業數字化底層技術支撐392023.8 iResearch I云計算賦予保險資源調用新范式云平臺建設是基礎資源管理與應用部署模式的持續攻堅與革新傳統架構通過縱向增加單機資源的“煙囪式”部署模式使IT系統變得冗重復雜，造成硬件高配低用、新舊系統整合困難、新應用部署周期長等問題。云計算通過將計算、存儲、網絡虛擬化，并建立相應的資源池進行負載均衡管理，使計算資源可以像水

116、、電一樣彈性供給，極大提升了保險IT資源的利用效率。伴隨我國保險機構云化建設進入深水區，頭部保險機構正逐步從以資源為中心的云化階段，邁向以應用為核心的云原生時代。從基礎資源管理角度看，容器技術對虛擬化資源的進一步抽象，引入更加輕量、彈性、易用的資源調用模式；從應用部署角度看，微服務架構將業務邏輯與服務治理的深度解耦，進一步彌合了基礎資源與應用部署間的鴻溝，為在線業務的精細化管理與敏捷開發創造條件，大幅提升金融敏態業務的響應速度與創新韌性。來源：K8s官網，專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制保險云平臺架構演進趨勢及云原生架構建設價值傳統部署架構基礎設施操作系統應用A應用B應用C基礎設施操作系

117、統虛擬化部署架構基礎設施操作系統虛擬機應用A操作系統虛擬機可執行文件/庫應用B應用C操作系統可執行文件/庫Hypervisor云原生部署架構基礎設施操作系統Docker容器應用A可執行文件/庫容器應用B可執行文件/庫容器應用C可執行文件/庫更加輕量敏捷、標準易用的基礎資源容器及容器編排更加彈性擴容、功能解耦的應用部署微服務架構及Service Mesh 資源輕量敏捷：相比于虛擬化技術，容器實現了進程級的資源隔離，并且可通過快速簡單回滾，進行可靠且頻繁的容器鏡像構建和部署。資源標準易用：容器提供軟件開發、測試、生產的一致環境，并可實現跨云和操作系統版本移植；K8s提供可彈性運行的分布式系統框架，

118、能實現容器資源的集約部署與動態管理。彈性擴容：微服務架構將服務單元拆解為獨立自治的微小模塊。服務組件的重用重組，可提升應用擴展與彈性伸縮能力，支持敏捷開發與快速交付。功能解耦：微服務架構可實現業務與應用間的解耦，致力于將通用能力下沉、將服務重心上移，引入更加適合云計算環境部署與運營的精益化開發理念。云平臺建設中臺建設402023.8 iResearch I保險核心系統部署上云成為行業共識自主可控、因地制宜的多層次云服務為保險機構的長期訴求注釋：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。保險機構云平臺建設現狀分析根據艾瑞咨詢調研顯示

119、：77.42%的保險機構已采用云計算開啟新一代核心系統建設，混合云為數據與應用程序部署提供了更高靈活性，是保險核心系統偏好的云部署模式；34.62%的保險機構已建立“IaaS+PaaS+SaaS”的多層次云能力，SaaS憑借按量訂閱、簡化部署、快速驗證等諸多優勢，成為保險機構云化建設的重要切入口。值得注意的是，云平臺建設是一項貫穿基礎資源、技術架構、開發治理的復雜工程，因地制宜的策略、循序漸進的規劃、核心技術的掌控將成為保險機構降本增效、長期發展的關鍵助力。19.35%22.58%35.48%22.58%公有云私有云混合云本地化部署保險核心系統的主要建設情況：保險機構偏好采用的云服務形式：約3

120、5%的保險機構：已構建 IaaS+PaaS+SaaS 的多層次云服務體系35%76.92%59.62%51.92%SaaSPaaSIaaS約29%的保險機構：當前僅采用SaaS服務支撐前端保險業務29%n 未來發展要點 1：技術體系自主可控保險傳統核心系統多采用閉源技術體系，去IOE浪潮下，增強國產化自主可控能力、降低外圍系統與核心系統交互的架構/硬件束縛已成為保險機構上云用云新標準；同時，科技能力較強的保險機構也愈加重視新核心系統的自研比例，通過加大人力投入、人才培養，增強對前沿技術、模型、方法的掌控力。n 未來發展要點 2：上云策略因地制宜保險機構應在充分審視自身技術要素、明確自身業務需求

121、的情況下，選擇具備經濟性與可操作性的上云路徑，避免投資過快而帶來的成本攀升；通過制定長、短期戰略目標與規劃，實現從部分應用優先試點逐步擴大至核心業務上云，從技術與應用架構緊耦合漸進沉淀敏捷創新、動態擴容的組件化能力。保險核心系統上云的主要痛點：65%缺乏復合型人才 自主研發與自主維護能力弱47%分布式架構過渡難 新舊多系統共存效率低31%業務應用與底層資源耦合度高敏捷迭代能力弱55%建設周期長 維護成本高 投入產出不匹配云平臺建設中臺建設412023.8 iResearch I目標導向下的保險云平臺三步指南戰略統籌與戰術執行兩大視角，貫穿保險云平臺建設全流程來源：金融業上云指引，專家訪談，艾瑞

122、咨詢研究院自主研究及繪制。保險機構云平臺建設指南為了“上好云”的自審自查IT資源自查按照不同維度對自有保險IT基礎設施進行整體摸排，并對改造的需求迫切度進行基本調研：根據業務類別：產品、承保、理賠、運營等；根據技術架構：基于大型機/小型機/x86服務器的集中化架構、分布式架構。上云戰略目標結合監管要求與自身訴求，明確云平臺建設的可量化戰略目標，包括：可統領未來發展的長期目標，及可拆解至各業務、技術條線的短期目標。戰術執行明確上云優先級綜合內部專家和咨詢公司專業意見，明確上云次序：業務上云必要性：可根據業務規模、業務負載周期、業務改造需求迫切度等指標進行評估；系統上云可行性：可根據內部系統核心等

123、級、技術架構改造難度等指標進行評估。保險機構通常會選擇技術改造難度較低的非核心系統優先上云，取得成果后逐步過渡其他系統上云。上云配套組織科技和業務部門在云平臺建設前應充分溝通需求，統籌人力財力的資源劃撥，并共同承接上云的規劃制定、實施建設、治理維護工作。云服務商能力綜合考評、驗證云服務商的整體能力，并簽訂合同：基本服務能力：包括資質認證、服務類型、經營能力、創新能力、過往經驗等；需求響應能力：根據云服務商提供的實施方案，對架構設計、災備管理等技術細節，及其他各項流程進行評測；性能達標能力：選取本地系統進行poc測試，驗證各項性能指標的達標情況。為了“用好云”的核驗閉環12345上云方案執行采用

124、數據流量雙模備份、逐步過渡的形式，依次進行應用系統的云化改造，主要分為以下建設情況：重構上云：核心系統的整體重構上云，或某項應用系統的重構上云；遷移上云：核心系統的整體遷移上云，或某項應用系統的遷移上云。6上云效果測試查驗云平臺各項運行指標是否符合驗收標準：技術測試：功能測試、性能測試、安全測試等；業務測試：數據/業務一致性測試等。為了“管好云”的長期治理7效果評估體系建立核心指標看板，形成內部聯動的評估體系與統一高效的云管能力：資源效率評估：包括應用節點CPU利用率、內存利用率、云平臺資源利用率等；業務效率評估：包括新舊架構下業務響應能力、業務開發效率、業務迭代效率等。8上云后管理通過智能化

125、、可視化工具，建立完備的云后管理，實現云上資源的安全保護與聯動調優：運維管理：包括監控管理、告警管理、巡檢管理、變更管理、資源管理等；風險管理：包括信息安全風險、內控合規風險、業務連續性風險等；云服務商管理：包括云平臺實施過程中的計劃變更需求、以及云服務商變更及退出管理。戰略統籌STEP 1 云平臺建設前STEP 2 云平臺建設中STEP 3 云平臺建設后9云平臺建設中臺建設自審調配摸排次序驗證實施驗收評估管理422023.8 iResearch I中臺驅動保險核心能力整合再造企業級能力復用平臺賦予保險機構敏捷創新、高速迭代新路徑伴隨保險機構業務場景的不斷拓展與業務渠道的不斷豐富，內部系統相互

126、獨立、重復建設的遺留問題愈加凸顯，使保險機構無法凝練、調集自身的優勢資源，掣肘在線渠道的多端運營與在線需求的敏捷響應。而中臺戰略則為保險機構提供了內部能力共享、外部生態融合的雙贏解法。中臺作為保險機構前臺業務與后臺職能的隔離帶和資源的緩沖帶，將保險系統的通用能力與核心能力進行劃分重構與整合沉淀，最終形成對內連接數據孤島、對外敏捷響應需求的企業級能力復用平臺，賦能保險機構從自身出發，由內及外實現治理演進、資源發掘與效能釋放。來源：中臺架構與實現：基于DDD和微服務，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。保險中臺戰略架構及中臺建設價值實踐價值解讀 Value 1：能力集約復用中臺將保險機構不同能力進行拆分

127、與收斂，形成更具穩定性與可拓展性的復用能力。多類型中臺各司其職、相互賦能，主要包括：業務中臺：抽象企業核心/通用能力并進行標準化封裝，形成可持續交付的企業級復用能力，賦能多業務場景與業務渠道。數據中臺：將不同類別業務數據匯集、加工，在打通內部數據孤島同時，提煉數據價值，支撐業務中臺與前臺的協同運行。技術中臺：將云計算等不同技術基礎設施的組件進行集合整裝，屏蔽復雜技術細節，并提供簡單一致的技術接口。實踐價值解讀 Value 2：系統連接協同前臺建設偏重敏捷輕量，后臺建設注重穩定安全，中臺作為銜接二者特性的緩沖區，將前臺的通用能力沉降，將后臺的高頻資源提取，從而起到系統連接、資源匹配、速率平衡的關

128、鍵作用。實踐價值解讀 Value 3：前臺敏捷響應中臺架構“高內聚、低耦合”的特性可以為前臺業務提供內外一致的用戶體驗，賦能保險機構高效對接、持續響應前端需求，促進前臺業務的敏捷迭代與規?；瘎撔?。實踐價值解讀 Value 4：生態融合賦能保險中臺可通過API接口的方式，實現外部生態共享與自身能力輸出，促進行業內生態合營與跨行業生態賦能。后臺資源云平臺技術中臺中臺建設業務中臺數據中臺前臺應用API網關微服務治理分布式緩存數據資產管理數據研發管理數據采集數據集成數據治理數據應用客戶中心產品中心保單中心支付中心承保中心理賠中心營銷中心 PC端應用APP應用第三方應用小程序應用云服務管理云運維管理云運

129、營管理開發框架搜索引擎消息中間件分布式事務數據復制應用日志內存數據庫 分布式數據庫云平臺建設中臺建設432023.8 iResearch I保險機構中臺實踐序幕已開內涵邊界明晰、外延機制健全是踐行保險中臺戰略的長期保障根據艾瑞咨詢調研數據顯示：83.87%的保險機構已經建立中臺，其中67.74%的保險機構已經完成雙中臺/三中臺建設。從構建難易程度看，數據中臺具備基礎優、見效快、效用廣的特點，具備強大的潛在商業價值，且大多數保險機構在BI團隊組建和數倉建設方面已取得一定成效，因此為眾多保險機構開局實踐的優先選擇。中臺作為企業級能力復用平臺，是保險機構發展戰略與競爭優勢的縮影，內涵邊界明晰與外延機

130、制健全作為中臺建設的兩層基準線，是保險機構明確自身發展目標、善用自身發展要素的關鍵保障。注釋：N=124，調研范疇包括保險公司、保險經代機構的科技/IT部門決策者。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。云平臺建設中臺建設保險機構中臺建設現狀分析保險機構中臺建設痛點：60%建設周期長 維護成本高 投入產出不匹配50%缺乏技術與業務方面的復合型人才48%缺乏驗證、度量中臺效能的標準體系52%缺乏與中臺運行適配的組織流程與權責劃分67.74%16.13%12.90%3.23%成熟實踐者，已構建2-3個中臺積極實踐者，已構建1個中臺后進實踐者，未建設中臺但1-3年內有規劃長期觀望者，未建設中臺且1-3年

131、內無規劃57.69%17.31%5.77%11.54%3.85%3.85%已構建數據、業務、技術中臺已構建數據、業務中臺已構建數據、技術中臺已構建數據中臺已構建技術中臺已構建業務中臺成熟實踐者積極實踐者保險機構中臺建設情況：n 未來發展要點 1：中臺內涵邊界梳理中臺作為前臺與后臺的鏈接樞紐，干系眾多，若一味承接各方需求，不僅會拉長中臺建設周期，還會使中臺成為各方利益者責任推諉的對象，最終導致中臺職能失靈。因此，保險機構應從戰略高度明確中臺的建設目標、服務對象及使用者范圍，從試點階段單一需求的滿足拓展到推廣階段多項能力的高效復用。n 未來發展要點 2：中臺外延機制健全中臺建設的全流程都需要業務與

132、技術專家間頻繁的需求對接、意見互換，并采用通用語言拉平溝通壁壘。因此，培養和引進復合型人才是中臺建設不可或缺的隱含前提。同時，中臺效能度量也是囊括多項業務、技術指標的綜合評價體系，可量化評價標準的前置設計與貫徹執行也是踐行中臺戰略的關鍵一環。442023.8 iResearch I“提綱挈領、分而治之”為中臺建設主旨領域驅動設計與微服務架構，提供中臺精益思維與落地抓手注釋：領域驅動設計（Domain Driven Design），在本文中簡稱為“DDD”。來源：中臺架構與實現：基于DDD和微服務；專家訪談；艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?；贒DD與微服務的保險中臺建設方法（以保險業務中臺為例）

133、n 領域驅動設計（DDD）核心目標按照一定規則拆解業務邏輯，將業務問題限定在一定的邊界中，通過在邊界內構建領域模型的方式，兼顧業務視角與技術視角，降低業務與技術的復雜度。n 領域驅動設計（DDD）實現策略PART 1:業務視角-戰略設計發散：通過對業務場景、業務流程等內容進行重新梳理，根據不同業務屬性分類業務領域，并向下拆解業務子域，同時明晰不同子域中的業務屬性（實體）與業務行為（值對象）。聚合：將業務屬性具備強關聯關系/依賴關系的業務實體形成聚合，并根據整體業務執行環境與執行邏輯，將多個聚合劃分于一個限界上下文中構建領域模型。PART 2:技術視角-戰術設計映射：以限界上下文為區隔，將領域模

134、型與代碼模型建立映射關系，并隔離在不同的微服務實例中運行。當業務架構進行調整時，同步建立新的映射關系。保險業務中臺核心能力中臺通用能力中臺承保中臺理賠中臺客戶中臺訂單中臺投保核保定損支付微服務微服務微服務微服務微服務微服務微服務微服務1業務領域劃分2業務子域劃分3領域模型構建4限界上下文映射DDD戰略設計DDD戰術設計客戶信息客戶視圖保單信息保單管理本文在云平臺章節中已闡釋微服務架構的實踐價值，其將業務邏輯與應用解耦的理念與中臺戰略不謀而合，但微服務拆分的顆粒適配度與邊界有效性，始終是困擾保險機構的實踐難題。而此時，領域驅動設計（DDD）作為一種領先的架構設計方法，通過領域實體聚合、限界上下文

135、建模等手段明晰有效的微服務邊界，并建立業務架構與技術架構間的映射關系。每個業務領域作為獨立的微服務，通過API實現與其他業務的靈活、高效交互。微服務架構與DDD相輔相成，為中臺建設提供分而治之的整體思想、精益迭代的演進理念，成為保險機構中臺建設的有力抓手。云平臺建設中臺建設452023.8 iResearch I戰略導向下的保險中臺三步指南中臺建設需匹配自身需求和目標，并將其拆解貫徹至策略始末來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。保險機構中臺建設指南充分的戰略判斷及執行規劃能力提煉的技術實現自上而下的長期滲透調整STEP 1 中臺戰略前置STEP 2 中臺技術實施STEP 3 中臺戰略

136、后置中臺并非萬能解藥，減法原則適用于保險中臺的目標構建：梳理：深入調研行業態勢及競品情況，明晰自身整體數字化建設的長期發展戰略與短期發展目標；匯集：發掘保險機構長、短期戰略的共性訴求與利益結合點，精簡提煉為保險中臺建設的長期愿景與短期目標。中臺建設往往采用試點先行、循序擴展的方式，前期需緊扣建設目標，圈定最具效益的試點應用/場景：限界：明確中臺的使用方與服務方，梳理中臺干系方的關系及訴求，界定其服務場景、使用權限、接口定義等；規劃：根據業務流程，梳理歸納被各個業務團隊頻繁調用的能力，初步形成中臺能力封裝的內部規劃。聚集內外部業務專、技術專家，通過可視化、高互動的方式，采用跨團隊的通用語言，引入

137、領域驅動設計（DDD）的理念，逐步設計業務模型：發散：以事件風暴形式，聚焦保險業務流程、指令、行為，通過更貼近前端的頂層向下/更貼近后端的底層向上邏輯，梳理核心/通用主能力及子能力；聚合：將緊密相關的業務能力與業務邏輯聚合歸類至一個限界上下文環境中，并進行業務建模。1匹配現狀中臺建設的必要性初判中臺需要強大的戰略決心與長期的技術投入，更適用于大中型保險機構。需根據自身現狀，明確中臺建設的必要性：IT資源：是否存在大量煙囪式應用系統；是否存在大規模、多種類的結構化/非結構化數據源等；業務屬性：是否存在高并發、多變化的業務場景；是否存在頻繁內外部訪問的業務場景；是否存在跨業務部門協同受阻的業務場景

138、等。2統抓共性中臺建設的愿景目標3明晰權責中臺職能的邊界確定4業務建模業務調研及能力抽象5技術實現技術封裝及效果驗收6效能量化中臺建設的效果度量7滲透灌溉中臺戰略的定期收斂中臺作為前后臺的連接橋梁，其表現往往難以直接度量。此時應回歸中臺建設最核心的愿景及目標，制定綜合、演進的評價體系：評價體系：將戰略、業務、技術部門的核心要求統一為一套可量化的評價標準，并將不同維度指標賦予不同權重；調優機制：將中臺評價標準關聯至中臺建設的長、短期目標，形成以核心愿景為導向的動態調優閉環。中臺的連接價值與協同作用還需保險機構從戰略層面給予高度關注及意識滲透：戰略層級：賦予中臺團隊較高的組織級別，并給予一定的組織

139、權力，使中臺團隊可以更加高效地統籌資源、獲取業務及技術團隊的支持；定期總結：通過定期編制中臺工作總結、開展分析匯報的形式，增強中臺職能在保險機構經營管理過程中的價值感。保險業務建模轉化為技術建模的過程，也是抽象能力翻譯為技術代碼的過程：映射：將業務領域建模的概要設計對接至研發團隊，并映射至保險機構的微服務架構之中，通過API接口的形式調用至前端具體需求；驗收：中臺內測階段，由保險機構業務部門與技術部門共同進行測試調優，并將可驗證的復用能力逐步開放至前端業務。云平臺建設中臺建設中國保險業數字化卓越服務商及典型企業03合 抱 之 木47中國保險業數字化卓越服務商及典型企業Outstanding E

140、nterprises&Case Study iResearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-iResearch：保險業數字化卓越服務商PART 2-iResearch：保險業數字化典型企業（按企業漢語名稱音序排列）482023.8 iResearch IiResearch-卓越者 評選流程注釋：評選指標括號內的百分數代表指標的評審權重。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。入圍者的評估指標有哪些？如何確定入圍者？“iResearch-卓越者：中國保險業數字化卓越服務商”評選由內外兩部分評審團組成：內部評審團的評審權重為20%、外部評審團的評審權重為80%。由“iResear

141、ch-卓越者”內、外部評審團隊，共同進行企業提名。步驟1 卓越者提名步驟 2 內部評審步驟 3 外部評審步驟 4 結果的審核校驗由“iResearch-卓越者”內部評審團隊對提名企業進行評選，輸出評選結果。對評審結果進行校驗審核，保證結果的準確公正性，確定最終入圍者名單。由“iResearch-卓越者”外部評審團隊對提名企業進行評選，輸出評選結果。根據企業類型不同，我們將“iResearch-卓越者：中國保險業數字化卓越服務商”分為“保險科技子公司、數字化保險平臺、數字創新服務商、綜合技術服務商”四大類別。每個類別企業均有相應的入圍基準，在此基礎上，我們將對企業從下述維度展開能力評估。綜合創新

142、力1、公司創始及核心團隊（15%）2、技術創新與技術投入（15%）3、產品功能與產品性能（20%）4、持續集成與交付能力（30%）5、科技生態合作與布局情況（20%）技術輸出力（實踐案例評估）1、案例實證評估（50%）如實踐背景、實踐模式、定性價值等。2、數理實證評估（50%）從定量角度對廠商技術實踐力的評估。市場影響力1、覆蓋場景數量（35%）2、保險客戶數量（65%）3、商業營收（輔助參考項）綜合得分=綜合創新力0.35+技術輸出力0.3+市場影響力0.35492023.8 iResearch IiResearch-卓越者 入圍說明來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。本報告堅持“業技融合，

143、行穩致遠”的原則，在多維度評估體系下，評選“iResearch 卓越者”（中國），旨在推動新基建背景下保險行業的數字化轉型步伐，增加行業及資本市場對保險科技及解決方案創新的發展關注度。本報告的榜單入圍者包含“保險科技子公司、數字化保險平臺、數字創新服務商、綜合技術服務商”四大類別，共計30家企業。入圍說明iResearch 卓越者1.所有的入圍者，均為接受過研究團隊調研的企業，其在綜合能力或者關鍵能力方面獲得了研究團隊及產業專家團的一致肯定。2.“iResearch 卓越者”的選定，艾瑞咨詢研究團隊征詢了來自保險、金融科技企業、技術服務商、科技學術單位等眾多專家意見，外部專家團站在技術應用者的

144、角度提出了相應的觀點和看法。3.“iResearch 卓越者”由艾瑞咨詢研究團隊及產業專家團共同提名，研究團隊也在最大程度上實現了對廠商的觸達。對未展開調研或者未接受調研的企業，艾瑞咨詢不對其發表任何評判觀點。4.“iResearch 卓越者”不代表企業排名，也不能說明未入圍者完全不具備產品力或市場力的優勢。5.本次調研僅為對企業的當下能力判斷，不代表對企業的長期判斷。502023.8 iResearch IiResearch:保險業數字化卓越服務商 TOP30注釋：企業LOGO按照漢語名稱音序排列，LOGO大小不具備任何實際意義。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數字創新服務商綜合科技服務

145、商數字化保險平臺保險科技子公司由頭部保險公司設立，對市場需求、風險特征、行業趨勢具備更敏銳的洞察力，同時擁有廣泛的保險、銀行及科技公司合作資源。以聚焦科技創新、科技賦能的保險持牌機構為代表，具備行業規?；?，與多家保司建立深厚合作基礎，長期提供專業的銷售咨詢和服務。聚焦保險行業/保險數字化轉型的垂直細分領域，提供定制化、精細化程度較高的產品及解決方案，具備深厚行業認知與豐富實踐經驗。提供軟硬件產品開發、系統集成、解決方案應用等多層次服務，并擁有多個行業的長期服務經驗及典型標桿案例。51中國保險業數字化卓越服務商及典型企業Outstanding Enterprises&Case Study i

146、Research：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-iResearch：保險業數字化卓越服務商PART 2-iResearch：保險業數字化典型企業522023.8 iResearch I螞蟻集團螞蟻鏈摩斯：中國隱私計算行業的領先布局者和卓越推動者 螞蟻摩斯是隱私計算行業的領先布局者：早在2017年，螞蟻集團啟動了MPC項目，并于2018年正式發布螞蟻摩斯品牌。螞蟻摩斯通過多年來的產品和技術能力沉淀，打造了行業領先的隱私計算產品。多樣化的產品服務、多維度的技術能力：螞蟻摩斯可以為用戶提供軟件和軟硬結合一體機、分布式和集中式多個不同的產品方案，且擁有世界領先的核心算法能力、低耗能

147、高精度MPC、自研TPM芯片、自研螞蟻卡等多維度領先的技術能力。進而形成了螞蟻摩斯在“產品安全、產品性能、產品形態、生產經驗、資源連接、客戶服務”等方面的卓越產品優勢。部分發展成果：截至2023年4月，螞蟻摩斯已服務300余家行業客戶，擁有1100余項自主研發專利，獲得金標委、國密、信通院等權威機構20多項認證。曾獲得國際隱私計算頂級賽事iDASH2019MPC大賽、iDASH2021同態加密和聯邦學習、iDASH2022MPC大賽世界冠軍。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。螞蟻鏈摩斯（MORSE）2.0：大規模金融級隱私計算產品服務完善售前：專業團隊為不同客戶定制解決方案售后：交付/升級、

148、日常運維、產品培訓等，全流程專人跟進，全面保障多產品形態軟件：隱私計算一站式產品，支持分布式和集中式軟硬一體機：軟件+密碼卡/TEE卡/GPU加速連接器：open api系統標準化對接、Flow多引擎互聯互通安全合規全生命周期安全保障：計算前分級授權，計算中算法+規則雙重保護，計算后日志審計多項權威認證：金標委MPC首批認證，信通院、國密等認證性能超群離線支持10億級數據計算在線支持千萬級實時請求，毫秒級時延獲得四次國際iDASH大賽冠軍：MPC、同態加密、聯邦學習等生產高可用實踐經驗豐富：300+機構實踐打磨，積累了大量經驗可擴展的架構設計、自助化運維、數據備份與恢復等系統對接：支持與上下游

149、系統打通，提升作業效率資源豐富螞蟻阿里系平臺流量資源外部平臺流量資源數據服務商資源隱私計算功能聯合營銷數據開放聯合風控聯合科研應用場景安全匹配安全模型安全統計安全腳本匿名查詢模型預測策略服務SAAS安全摩斯引擎MPC/FL/TEE互通引擎其他廠商隱私增強服務多引擎互通隱私計算軟件MORSE Edge 隱私計算一體機MORSE Station 隱私計算連接器MORSE Flow產品隱私底座數據管理節點管理網絡管理引擎管理.532023.8 iResearch I優質服務資源網絡賢牛:IT后市場數字化平臺“IT 后市場+保險”跨界服務模式，開創生態融合共贏新解法賢牛(北京)科技有限公司(簡稱”賢牛

150、”)是”IT后市場+保險”跨界融合模式的先行者。針對企業IT運營風險高、成本高、管理難等痛點問題，賢牛依托自身深植于IT后市場的3S（SaaS、SCaaS、Supports）商業架構能力，聯合財險公司與IT服務商共同推出面向企業IT運營連續性和風險管理的綜合性保障服務IT超能保。作為財險公司與IT服務商之間的生態連接者與價值賦能者，賢牛IT后市場數字化平臺將企業級IT基礎設施的運營維護服務與保險業務深度結合，跨界整合優質資源、為企業提供將IT運維與IT業務風險管理高度融合的IT綜合運營保障服務。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。賢?！癐T 后市場+保險”商業模式及生態價值分析3422服務站4

151、54數據中心類服務商52132工程師24*7全天候服務29技術支持中心270+城市覆蓋4h到達現場銀行保險電信政府能源制造教育醫療商業應用方案商系統集成商備件商三方服務商工程師原廠商1510萬+備件中心助力保險公司開發創新保險產品，為企業IT運營提供全面、安心的保障價值，實現線上線下業務閉環賦能服務創新，推動產業升級賢牛通過整合優質服務資源，突破單一服務商組織邊界和能力邊界，更好地滿足企業客戶需求IT服務商網絡多品類、多領域交付能力高品質、大范圍響應能力IT后市場數字化平臺保險公司市場認可，日益增多的客戶案例中國服務貿易協會信息技術服務委員會（簡稱ITSU）是經中華人民共和國民政部、商務部正式

152、批準成立，廣泛涵蓋了央國企信息技術公司、原廠商、頭部IT服務商和大量中小型特色IT服務商在內的會員單位。ITSU高度重視企業IT后市場的創新業態成長和IT服務貿易的健康繁榮發展，已將IT運營保險作為協會重要工作內容，積極搭建會員生態體系、制定行業標準、優化營商環境，推動國內外相關產業合作。行業組織推動成立產業聯盟，推動標準建立保司積極入場，工信部支持產教融合前期市場啟動階段，已經有超過50家客戶簽約IT超能保服務，包括：中國銀行、北方信托、鄭州日產、天津金交所、中國腫瘤醫院、合眾財險、濟南二機床集團、濮陽市政府等；行業分別是交通、制造、能源、銀行、保險、信托、互聯網、政府、教育、醫療等領域。I

153、T超能保服務帶來的顯著保障價值提升和服務體驗提升都得到客戶高度認可。京東平臺上線超能保。目前，已有渤海財險、合眾財險、國任財險、人保財險、泰山財險、中國人壽財險、華安財險、眾安財險等公司已經或正在開發相應的創新保險產品；已有中央財經大學保險學院、賽迪顧問、中國信通院等研究單位加入“IT后市場+保險”產學研合作共同體。工信部已重點關注企業IT運營保險創新模式，并通過“工信數字化人才賦能平臺”促進IT運營領域產教融合，落實IT運營服務人員培養計劃。542023.8 iResearch I賢牛:IT后市場數字化平臺IT超能保作為賢?！癐T后市場+保險”創新服務的落地產品，圍繞企業IT運營提供全場景、

154、全生命周期的一站式IT運營綜合保障服務，為企業客戶帶來更加簡單、透明和安全的價值體驗。為保證企業客戶從傳統IT運維服務順暢過渡，賢牛針對性構建了“保險+保健+保姆”三位一體的保障服務體系，面向各種輕量化IT應用場景與數據中心場景，提供五重綜合性保障價值，助力企業將IT服務的價值變量，轉化為高品質發展的創新增量。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。賢牛IT超能保產品價值及服務體系解讀IT超能保提供IT運營綜合保障價值，為企業IT資產保駕護航IT超能保：產品價值解讀Value 1：飆升保障價值涵蓋原有的IT維保服務、駐場服務和專業支持服務，并額外提供眾多風險保障價值，幫助企業全面提升風險管理能力。

155、Value 2：銳減采購成本基于供應鏈高效整合，IT超能?？杀绕髽I從原有渠道采購傳統IT維保服務降低成本15-70%，具備顯著的財務優勢。Value 3：優化管理效能企業客戶直接對接大型保險公司，大幅降低供應商選擇風險和管理難度、簡化采購程序、減少權力尋租造成資產流失。Value 4：升級服務體驗IT超能保具有鮮明的數字化服務體驗，服務過程全程可視化，支持更高水平的合規性管理和安全審計，更透明更省心。Value 5：安享創新紅利作為大型保司和平臺整合資源推出的升維保障產品，銀保監會已審批，企業放心嘗試選擇IT超能保，不擔心創新風險。企業數據中心/互聯網數據中心私有云、公有云、混合云產業園區/倉

156、儲中心/連鎖門店酒店/醫院/學校/營業廳/辦公室.個人電腦/筆記本其他智能終端企業云端智能場端個人終端痛點3采購過程難，選擇成本高分支站點多、設備數量多；難以應對多地點、多故障的分散風險痛點1運維風險多、安全責任大數據丟失、數據泄露、人為誤操作、系統后門、網絡攻擊、意外災害等采購方案拆分復雜、采購流程繁瑣；招投標過程中亂象、貪腐難以管理痛點2響應時效高、運維難度大IT系統涉及品牌類型數量多且為互操作環境，快速解決問題對資源要求高；服務商相互扯皮機構分布廣、運維管理難運維成本高、價格不透明系統持續建設，IT設施和資產日益增多、運維成本越來越高，市場價格體系不規范、不透明企業 IT 運營痛點IT超

157、能保適用場景服務體驗差，收費套路多服務水平缺乏保障；質量標準不統一；小病大治，各種方式增加收費保險式服務遵從服務水平協議解決IT運營中各種軟硬件故障/問題，確保系統可用性和業務連續性；針對IT運營中各種風險提供保險服務與財務補償。保健式服務為企業客戶的IT基礎設施提供專業的系統主動性預防服務、防災防損保障和健康優化服務。保姆式服務滿足企業對于日常維護及時補充和管理IT運維人員的需求，提供綜合性代運營服務。業務中斷保障對沖因IT系統故障造成的業務中斷損失物理資產意外損失保障賠付企業IT資產遭受意外災害的損失信息安全保障彌補因信息安全問題造成的經濟損失系統可用性保障系統維護服務，包括故障維修、安全

158、保障、系統優化、代維服務、加裝改配等數字資產意外損失保障為企業日益增多的數據資產提供恢復與保全IT超能?！拔逯乇Ｕ蟽r值”IT超能?！叭７阵w系”“IT超能?！狈阵w系痛點4痛點5痛點6552023.8 iResearch I產品定制合作O1基于大數據與算法技術，與保險公司聯合定制專屬IP產品。力碼科技:保險新基建服務商聚焦保險機構演進式成長，陪伴式打造全產業鏈數字服務能力北京力碼科技有限公司（簡稱“力碼科技”）是國內前沿的保險產業鏈新基建服務商，長期秉持“讓保險經營更簡單”的企業使命，將AI、云計算、大數據等信息技術的創新成果推廣至保險全產業鏈條，為保險機構提供更具質量效率、更加自主可控的綜

159、合性解決方案。力碼科技新基建產品體系高效整合保險經營各環節的數字化核心能力，長期致力于打通行業供銷壁壘、推動產業創新升級，為不同發展階段、不同科技稟賦的保險機構提供一站式整體賦能，助力保險機構把握未來商機、贏取可持續增長。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。力碼科技：保險新基建產品體系及價值分析1800+保險產品對接100+合作保險公司產品供應鏈體系O2 覆蓋主流產品 專屬產品定制 開箱即用 快速上線產品及供應鏈以代理人作為生態端口，提供咨詢、投保、理賠等一站式服務。無縫銜接保險代理人用戶需求精準洞察一體化專業服務 精準觸達 降本增效智能展業系統O5數字化風控系統O3大數據平臺機器學習平臺風控

160、建模平臺決策引擎人工干預高傭套利風險渠道續期風險集中退保風險異常理賠風險機構經驗模式風險應用“科技+專家”雙重手段，持續完善與升級渠道管控機制核心技術智能客服O7覆蓋全量咨詢場景，解決70%以上問題。云計算人工智能大數據.全鏈條核保智能系統O4醫學領域知識庫智能核保引擎自主研發6000+病種核保系統預核保智能核保人工核?；A支撐效能增益以公司自主研發的智能核保引擎為基礎，結合覆蓋6000+病種的專業醫學領域知識庫，搭建了集預核保、智能核保、人工核保于一體的精細化核保系統。區塊鏈.風險控制營銷展業售后及其他核保能力組織數字化產品組織架構、配置機構間從屬關系、員工管理多層級靈活配置。一站式數據分析

161、平臺為組織管理決策提供數據依據。組織發展業務經營財務結算核心業務管理平臺O6全棧式智能理賠O9全棧服務客戶自助、客服、理賠、調查、品控、統一接入，多人協作無縫集成?？焖偕暇€全新業務20-30天；相似業務7天；相同業務1天。出險理賠申請保司審核保司結案申訴理賠指導責任解讀就醫指導資料預審理賠代辦進度跟蹤談判協助結論鑒定申訴協助O8營銷員IP打造數字虛擬人像，24H全時全景服務。1O健康管理11高客服務562023.8 iResearch I車車科技:車企保險數字化服務商以連接、賦能、創新三重角色，圍繞車生態打造保險一站式解決方案來源：車車科技企業調研，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。車車科技為車企

162、提供模塊化、靈活可拓展的“保險+車服”一站式解決方案車車科技是中國領先的保險數字化交易服務商，以“保險科技+供應鏈合約”為戰略驅動，基于數字化保險構建高效全面的車生態服務能力。當前車車科技致力于實現連接、賦能、創新三重角色的協同。一、車車幫助車企連接保司與用戶，構建車企保險數字化能力，以線上服務為車企打造新車新保、一鍵續保、智能理賠等保險服務。二、車車賦能車企保險數字化運營，車車在業務經營和運營管理方面進行了深入探索，提供多元經營輔助工具，為不同類型車企提供多保司協同及接口定制與運維服務。三、車車協同保司與車企基于汽車領域新技術、新業態，共創車險數字化新產品，如智能網聯汽車保險等。車企、保司、

163、車車共創車險數字化新產品新保/新包續保/續包一鍵報案理賠維修進度查詢產品套餐查詢增值車服面向車主前端應用面向車企定制服務車車科技產品能力連接賦能創新產品創新造車新勢力：直營模式O1模式特征城市展廳直營門店車企 直連用戶，敏捷接收反饋 保險嵌入用車服務體系 精細化用戶運營 品牌服務與價值升級解決方案C&A交易系統保司報價平臺核保規則引擎合約運營產能運營用戶運營數據分析牌照合約服務技術運營牌照管理系統車主APP交付中心O1系統搭建O2業務運營保險業務管理保險服務運營保險數據分析O3接口運維合單、分賬支付主機廠系統對接保司端接口打通智能對接推薦維修服務自動識別存儲關鍵信息一鍵報案O4智能理賠自動駕駛

164、保險智能網聯汽車保險保險汽車安全測試體系動力電池及儲能系統的產品責任險傳統車企：混合經銷模式O24S門店線上超市車企經銷商模式特征 數字化整合經銷商參與保險服務及收入分配解決方案私有核心系統C&A交易系統產能運營用戶運營數據分析技術運營保司報價平臺核保規則引擎牌照合約服務牌照中國保險業數字化趨勢洞見及專家之聲04積 厚 成 勢58中國保險業數字化趨勢洞見及專家之聲Development Trends&Leading Insights iResearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-中國保險業數字化趨勢洞見PART 2-iResearch：保險業數字化專家之聲592023.

165、8 iResearch I數智化助力人身險完善財富及健康管理服務代理人精簡，渠道重心遷移，銀行在人身險銷售中發揮愈加關鍵的作用，人身險機構需以用戶為核心，協同銀行開發貼合銀保場景的財富健康管理服務2012年保險中介服務集團監管辦法發布以來，銀保監會長期重視保險中介在保險經銷鏈條中發揮的重要作用，持續引導保險中介機構規范化、專業化經營，推動保險業產銷分離、轉型升級。產銷分離是保險行業分工趨于精細化、專業化的表現，也是美國等成熟保險市場的特征之一。目前隨著專屬代理人團隊規模的持續縮減，銀行作為除專屬代理人以外的第二大重要渠道，將在保險銷售市場中獲得長足的增長契機。2022年底監管部門改革，銀保一體

166、化程度不斷提升，銀行在人身險銷售板塊中將發揮愈加關鍵的作用。從銷售角色來看，銀行作為兼業代理機構，在用戶觸達、服務、轉化等方面與代理人渠道存在差異，人身險機構需協同銀行，從產品定制、專業團隊構建、渠道融合、生態延展、數據交互等多個方面塑造貼合銀行場景的保險服務體系。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。銀保協同的綜合財富及健康管理策略重塑用戶旅程專業團隊展業賦能關鍵業務數據互聯互通敏捷協同產品定制產業鏈生態延展銀保險業務協同數智化賦能助力以客戶為中心，聚焦用戶在銀行渠道內的全生命周期，重塑保險業務的用戶服務旅程。銀行主導發掘用戶使用訴求，升級用戶體驗從用戶需求角度來看，銀行與保險用戶周期進程并不

167、相同，保險的用戶觸頻更低、產品理解門檻更高，教育周期更長。因此，良好協同需要銀行與保司打通線上線下全渠道，基于銀行場景下用戶訴求重塑銀行旅程，此外還需將銷售、核保、理賠報案的端口前置至銀行渠道內?？蓞⒖即砣烁母锬繕?，在銀行客戶服務團隊內構建精英銀保展業團隊，依托專業展業工具為用戶提供綜合一站式的財富及健康管理服務?；阢y行客戶服務團隊的展業訴求，銀行保司可協同開發專業的展業工具，提供專業話術引導、產品條款隨時查詢、銀行產品與保險產品交叉銷售輔助等服務，幫助銀行客戶經理提升展業效率。銀行與保司應就業務涉及的關鍵數據進行互通，甚至可就雙方基于用戶數據的分析洞見進行分享，反哺業務經營。保司側可基于

168、全鏈條業務數據積累，總結形成營銷展業的最佳實踐方案，供銀行參考。銀行側，可基于交易、渠道偏好、理財風險畫像等海量用戶行為數據，篩選潛在客戶名單，協同保司開發細分客群營銷方案，匹配觸達策略、轉化目標，產品組合等，擴大用戶規模。銀行場景內，用戶的訴求更加多元化，可挖掘銀行客群特征和真實需求，基于多維度用戶畫像數據，可針對細分用戶客群輸出定制化的產品解決方案。保司可協同銀行，基于銀行渠道內銷售保險產品類型，拆解產品基本屬性、通用規則、費率算法、基礎責任等關鍵參數內容，形成通用參數模塊，供銀行敏捷調用、開發，形成銀保渠道專屬的產品工廠?？删劢广y行、保險高度交叉的生態場景，如財富管理、養老服務、健康管理

169、生態場景，構建銀保業務“二次增長曲線”。保司可與銀行基于目標領域內的用戶需求，共同開發該領域用戶專屬的供應鏈服務平臺，成為客戶的人生管理專家。602023.8 iResearch I數智化助力財產險提升市場契合度風險性質深刻轉變，財產險迎來上升窗口，全面深度數智化轉型給予財險機構以前瞻視角應對風險變化、創新需求，助力國內財產險市場發展加速近年來科技手段激烈變革，外部環境劇烈變動，風險總量持續擴大，風險性質深刻轉變。氣候變化、基于凈零排放的產業升級、IT及網絡運營安全，正成為市場關注的風險主題，針對以上三大類風險的保障缺口持續擴大，產品創新需求呼之欲出。財產險在動蕩中迎來升級機遇，同時也面臨更迫

170、切的深度數智化升級訴求。新興風險的承保意味著既有業務數據的匱乏，保險機構能否高效建立這一領域外部數據的采掘機制對責任設計、定價精算、核保核賠規則制定都極為關鍵。此外，由于外部環境的持續動蕩，超大風險事件發生帶來賠付超量的概率有所增加，財險機構需要以前瞻性的視角應對未來風險變化，對超預期風險事件有所預估，并做好防災減損的預防措施，精準的預測性風控模型成為財產險保司必需。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。外部數據保險機構保單持有者政府數據氣象部門傳感器地質部門消防部門系統集成搭建平臺實踐應用GIS財險機構建立高效靈活多源的數據采掘管理體系，與政府部門、第三方數據服務商構建數據生態，獲取巨災風險預

171、警數據，并將安全警告通知推送至客戶手機。水利部門第三方數據天氣模型應對巨災風險的預測性風控防損體系傳輸數據預警告知撤離路線同步無人機衛星成像損失新聞識別依托物聯網傳感器、高速互聯網及多元自動數據捕捉技術(如無人機和衛星成像)，整合、處理風險發生及低風險路線信息，結合客戶駐地周邊情況，為客戶提供撤離路線以及就近安全區的點位。賠付支出減少損失傷亡減少反饋實時信息監測災情訓練完善模型保單持有者采取措施，預防財產損失及人身傷亡，同時，及時向保險公司尋求救援、反饋災情，幫助保險公司精準災難預測模型、減少賠付支出。612023.8 iResearch I財產險創新：ESG垂直生態保險基于凈零排放的產業轉型

172、已成國際趨勢，中國雙碳戰略持續部署完善，為保險領域帶來更豐富的保障需求及全新增長點2021年國務院印發了2030年前碳達峰行動方案，為我國應對氣候變化工作、綠色低碳發展和生態文明建設提出了更高要求，并指明了方向和路徑。綠色保險作為綠色金融的重要組成部分，是實現“雙碳”目標、為社會經濟可持續發展發揮必要保障作用的主力軍。在保險負債端方面，財產險一直以來與ESG轉型存在協同契合性，財產險可持續拓寬服務路徑，創新保險產品，可以在綠色能源、綠色交通、生態碳匯、綠色建筑、綠色技術、氣候治理等可持續發展領域為關鍵領域的企業及個人提供風險保障，服務實體經濟和綠色轉型，助力“雙碳”目標加速達成。根據保險業協會

173、公布的2018-2020年，以保額核算的綠色保險風險保障規模持續快速上升，其中環境污染、綠色交通、綠色能源、生態碳匯是保障需求較高的板塊。綠色交通、綠色能源、生態碳匯與綠色建筑近兩年風險保障需求增速較快，超過綠色保險整體板塊增速。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。掃描中國雙碳戰略相關市場，明確保司在哪些產業板塊具備滲透優勢1掃描產業地圖拆分優勢板塊產業鏈結構，分析優勢產業板塊下不同細分領域的增長潛力與機會2明確細分領域機會點調研目標細分領域，識別評估市場參與者待滿足的風險保障需求3識別評估風險保障需求基于不同風險保障需求，保司結合資源稟賦特征創新產品4結合自身稟賦特征輸出方案保險機構掃描潛力

174、板塊，識別風險需求、抓住增長機遇的關鍵要領p 針對單一環節單一風險點創新保險產品；p 針對單一環節多種風險打造綜合解決方案；p 針對產業鏈多環節多種風險打造聯合一站式解決方案。201820192020其他綠色保險綠色建筑保險綠色技術保險氣候保險生態碳匯保險綠色能源保險綠色交通保險環境污染保險CAGR=23.4%2018-2020年綠色保險保障規模（以保額核算，單位：億人民幣）120297146772183264p 綠色交通、綠色能源、生態碳匯三個領域在2018-2020期間，年復合增長率達36.5%，超過整體綠色保險增速。是拓展潛力較高的產業板塊。p 結合保險業協會公布的賠付規模、賠付率來看，

175、艾瑞認為綠色交通、綠色能源、生態碳匯是當前風險保障需求較高、未來保費增長潛力較強、拓展價值較好的三大板塊。517666971996446622023.8 iResearch I財產險創新：IT運營保險IT運營保險撬動跨界“奇點”，牽引保險新業態下長效供需循環類比車險服務市場，與汽車維修與保養、應急響應、加裝改配等保障服務相結合的“保險+”業務模式，在企業IT服務市場同樣適用。面向企業信息化升級和數智化需求，新興的IT運營保險實現“IT風險管理+IT運營保障”跨界融合，不僅可以為保險公司帶來前沿領域新業務拓展與創新增長，具備未來發展的可持續動能；還可以將財險公司強大的產品公信力和渠道能力引入IT

176、服務市場，拉動IT服務供應鏈平臺化、標準化發展。作為企業、IT服務商、保險公司三方利益融合的觸點與產品創新的奇點，IT運營保險的內涵價值不斷外延，將有效集合跨界優勢資源、打通跨界供需循環，甚至撬動數字經濟發展與新基建戰略下更為深遠的應用價值。來源：IT后市場數字化轉型白皮書；專家訪談；艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。IT運營保險IT運營保險 3.0IT運營保險 2.0IT運營保險 1.0Stage 1：精細化分工Stage 2：一體化整合Stage 3：外延化賦能企業需求：企業數字化發展由點擴面，跨企業、跨領域、跨產業互聯互通的大市場共贏成為共同訴求。市場分工：行業組織和頭部企業積極推進跨領域互

177、聯互通標準確立，技術接口打通、渠道能力融通、復合型人才聯合培養成為重點方向。發展趨勢：聚焦IT領域的傳統險種疊加與新型險種開發成為IT運營保險的長期發展課題。產品內涵：更多財產險、責任險險種逐步疊加入IT運營綜合保障體系，為中國企業數字化轉型和新基建發展提供更多延伸價值的保障服務。發展趨勢：財險公司集合自身在IT領域的多種產品，拉通IT運維渠道，為企業數字化轉型提供一站式保障服務。產品內涵：“傳統財險+新型保險+IT運維”的綜合保障模式鋪開試點，企業通過保險公司即可一站式對接到優質服務商資源網絡，并獲得敏捷服務保障響應。企業需求：企業內部IT基礎設施存量與增量共存，離散式IT服務帶來的價格與價

178、值不透明、流程復雜繁瑣等痛點愈加凸顯。市場分工：整合IT供應鏈上下游商機與資源的一體化IT服務商出現，IT服務市場前后端融合發展，帶動運維等重線下場景向平臺化發展，為企業降低IT服務選擇壁壘。發展趨勢：財險公司圍繞IT細分領域發掘商機，針對更加細分的新興風險進行產品及服務創新。產品內涵：傳統保險與新型保險共存。包括以財產損失保險、營業中斷保險為代表的傳統保險，以及網絡安全保險、數字資產保險等新型保險。企業需求：企業IT服務需求多元化、精細化發展，單一廠商的IT服務無法專業化覆蓋企業全量數字化轉型需求。市場分工：聚焦于專業細分領域的IT服務商涌現，前市場涵蓋咨詢、設計、集成部署、后市場主要涉及運

179、維、安全、備件、優化、改配等專業服務。IT運營保險：內涵價值演進及發展趨勢分析保險公司企業IT服務商資源融合&利益共享資源融合&利益共享63中國保險業數字化趨勢洞見及專家之聲Development Trends&Leading Insights iResearch：保險數字化咨詢研究團隊&產業專家團隊PART 1-中國保險業數字化趨勢洞見PART 2-iResearch：保險業數字化專家之聲642023.8 iResearch I鈕程昊眾安科技 CEOiResearch 保險數字化研究團隊來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2023.8 iResearch In瞻趨勢：保險業數字化轉型離不開企

180、業組織與技術要素的協同賦能國家政策的充分引導為保險業數字化轉型營造了良好的創新環境與發展前景，驅動數字化發展紅利良性傳導至保險業務各個環節。伴隨企業革新意識的不斷加強，數字化轉型已成為行業普遍共識。我認為：企業組織與技術要素的協同賦能，將成為保險業數字化轉型的制勝要訣。企業組織變革方面，保險機構應充分審視并盤動自身發展要素，自上而下灌注數字化生產意識；同時，積極培養并引進懂業務、懂技術、懂數據的復合型人才，構筑組織數字化生產核心動能。技術要素變革方面，保險機構應牢牢把握技術基建、資源共享、數據注智三大發展主線。首先，保險機構應擁抱分布式云原生技術架構，建立高并發、高性能、高可用的技術支撐底座；

181、其次，保險機構應致力消除內部信息孤島，聚力共創以客戶為核心的資源共享平臺；同時，保險機構還應重視數據治理、數據分析、數據建模等技術的應用，充分挖掘全流程業務的數據潛在價值。n謀未來：“全家桶式”產品體系，賦能行業客戶前瞻性布局數字化實踐眾安科技作為國內前沿的保險科技公司，具備深植行業的科技基因及一體化研發交付能力，并持續保持自身產品服務的技術先進性與技術可驗證性。一方面，眾安科技產品采用分布式云原生技術架構，并積極擁抱國家信創發展需求，深度契合保險機構內部戰略規劃及保險業數字化發展方向；另一方面，眾安科技產品經過眾安體系內部場景打磨與效果驗證，可切實滿足并解決保險機構業務開展的需求痛點。歷經7

182、年的技術投入與經驗沉淀，眾安科技精細化打造“全家桶式”保險數字化產品體系，包括：業務基建、業務生產、業務增長三大系列，將自身產品化研發能力與行業Know-How能力賦予行業客戶。全棧式、階梯化的產品矩陣覆蓋保險經銷全鏈路業務環節，可針對性滿足不同發展階段保險機構的數字化訴求，并顯著降低保險機構長期發展的對接成本。隨著IFRS17在中國落地步入關鍵階段，眾安科技已前瞻性布局并成熟落地開箱即用的IFRS17一體化解決方案。此外，眾安科技將同時輸出戰略輕咨詢、全域數字化運營、技術共建等多元化、個性化的服務，長期致力于為保險公司提供更加便捷高效、低成本的數字化轉型體驗。iResearch-保險數字化專

183、家之聲保險科技公司652023.8 iResearch I張磊車車科技創始人&CEOiResearch 保險數字化研究團隊來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2023.8 iResearch In瞻趨勢：數字化推動車企營銷、服務、理賠全流程變革，打造全生命周期服務閉環近幾年，新能源汽車引發了汽車智能化改革，車企銷售模式發生了巨大變化。形成了以造車新勢力為主的直營銷售模式，和以傳統車企為主的經銷商銷售模式，相互區分的營銷格局。從車企經營全局上看，兩種經銷模式各有千秋，但落實在銷量增長上，直營模式以用戶服務為核心、圍繞用戶用車行為的全周期打造服務閉環，創造了優越的增長業績。打造直營模式，車企需要構

184、建四維度的企業能力：一、車企資金能力；二、車企產品力；三、車企組織管理力；四、車企數字化能力。目前數字化改革已成滲透進千行百業，車企也不例外。汽車智能化時代，新能源汽車的銷售、訂車、交付到車后服務都是在線上完成的。前端，車機及App端成為直連用戶、輸出多元用車服務、接受用戶反饋的超級入口。后端，通過數字化平臺，車企采集用戶用車數據、形成用車畫像，直接響應用戶需求，細化車主運營顆粒度。此外，汽車配備的智能化系統，可監測車輛狀態、行駛數據及充電信息等，輸出精確的風險評估及定價，從而為車主定制個性化的車險方案及保險服務。n謀未來：以車險為切入點，通過保險數字化服務，協同車企與保司共創車險新生態車車科

185、技是最早一批從事保險交易數字化的保險科技公司之一，依托大數據、云計算、人工智能等技術打造保險產業鏈數字化服務能力。2020年，車車依托車險領域深厚積累以及與主機廠的深入合作，構建了完善的車企數字化車險服務體系，以SaaS系統、保司API集約管理、數字化運營、增值產品創新、全國服務網絡升級五大綜合科技優勢，為不同銷售模式的車企提供針對性、模塊化、可配置的一站式數字化車險服務。銷售端，隨著汽車市場產品持續升級，客戶流量逐漸成為稀缺資源，車企獲客成本高企，車車為車企在新車投保和到期續保方面提供數字化保險C端（Consumer車主自助投保）+A端(Assistant助手服務)融合的超級流量入口，幫助車

186、企高效服務車主。經營端，不同經銷模式、服務構成的車企，存在諸多特征性需求。車車針對不同模式的車企提供定制化的數字化解決方案，提供包括系統建設、業務管理、接口運維在內的一站式車險數字化服務。產品端，隨著智能輔助駕駛等技術的發展應用，為升級用戶保障、增強用戶信心、提升功能使用頻次、擴大數據訓練規模，眾多車企正積極尋求與保司合作，開發智能輔助駕駛相關保險。車車基于數據挖掘和大模型構建，協同車企、保司共同探索智能網聯保險的創新。iResearch-保險數字化專家之聲領先的車險數字化交易服務商662023.8 iResearch I馬經緯力碼科技聯合創始人兼執行董事iResearch 保險數字化研究團隊

187、來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2023.8 iResearch IiResearch-保險數字化專家之聲保險產業鏈數字化新基建服務商n瞻趨勢：高質量信息化基建是保險業發展的必然趨勢保險行業數字化發展與科技的底層技術能力升級以及應用模式深化息息相關，保險數字化轉型進程主要受到互聯網發展驅動。區別于普通商品交易，保險是基于契約關系的風險保障服務，其產品價值提供不受實物流轉所限，保險與數字化具有天然契合性，這幫助了保險業務在線上快速打開局面。但良好的保險契約關系達成需要對整個保險交易服務流程的全面、精細化把控。隨著保險銷售環節的線上化程度加深，海量的保單從各個不同的渠道接入，加之保險中介市場的

188、日益復雜、多變，保險公司需要精準地洞察承接的保單是否合理、保后是否會出現超額風險以及賠付成本是否可控，進而根據洞察到的信息敏捷調整投保建議、迭代產品、調配資源。這便需要依托扎實的數字化基礎建設、靈活的供應鏈體系、全面的數字化風控能力，打造高質量的數字化保險供銷鏈條。n謀未來：夯實產業新基建，助力保險產業高效、高質量升級作為保險產業鏈新基建公司，力碼科技以SaaS為載體對外輸出了保險業務管理平臺、保險智能營銷及展業系統等多元科技服務。目前保險機構不論在后端業務管理還是在前端服務輸出方面，都存在信息資源分散、數據通達程度不足的問題?；诋a業鏈的數字化新基建可將零散的客戶、業務等數據信息映射在數字化

189、的模型之中，讓保司、中介以及終端客戶之間高效了解彼此，提升行業運轉效率。隨著產品供應鏈數字化水平提升，風險保障將進一步下沉，力碼科技以風險下沉趨勢為著力點，基于大數據、關聯圖譜、機器學習等技術構建了數字化風控平臺，在保證保司穩健運營的核心需求之上，與多家保司建立緊密合作，創造更精細化的產品及服務，保障過去難以被覆蓋的客群及風險。力碼科技所謂的“讓保險經營更簡單”，不僅僅是對既有保險生產、流通、交易環節的降本增效，亦是依托數字技術，助產業上下游各方擁抱保險行業全面數字化新時代，抓住新機遇，面對新挑戰。672023.8 iResearch I李碩保險極客聯合創始人&COOiResearch 保險數

190、字化研究團隊iResearch-保險數字化專家之聲企業團險數字化來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2023.8 iResearch In瞻趨勢：立足客戶場景，細化產品需求，深化改革創新保險極客是專業的保險數字化服務商，過去十年也同保險數字化行業一起經歷了：互聯網化、智能個性化、數據賦能、數字服務生態化、技術服務輸出的發展歷程。保險本身是服務于各種各樣千千萬萬場景的，隨著保險大行業發展，各個場景下的保險需求也會不斷細化，所以未來保險數字化訴求一定會深入到客戶場景里，創造新的產品和營商模式來滿足客戶需求。我個人來看，目前保險數字化仍聚焦在現有業務流程上的效率提升，過去信息化或者互聯網化也都在做這

191、方面的努力。但數字化最關鍵的能力不僅僅于此，數字化的最大潛力來源于顛覆，是可以改變現有業務開展的秩序、創造全新的產品或者市場關系。n謀未來：把握核心環節，全流程串聯發力，協同業務生態輸出行業新基建保險極客在洞察大行業趨勢的基礎上，選擇深耕團險數字化賽道。我們國家的健康險過去以個人險為主，解決低頻高額的重大健康風險，而居民高頻低額的日常門診住院需求規模更大，只有團險能滿足。目前團險行業的傳統痛點：體驗與成本的平衡，仍然是主要矛盾，同時在發展中也面臨B2C（團險轉個險）困難、渠道管理混亂、醫療健康服務價值低三大掣肘問題。為有效解決發展痛點，保險極客認為需要立足于團險業務全流程鏈條，通過技術協同實現

192、經營效率提升，這也是團險數字化的關鍵之處。因此保險極客在業務開展之外，以MGA模式（管理型總代理）進行產品設計、風險定價和理賠服務，將多個流程串聯起來，自建一整套基于底層核心系統的理賠服務體系、產品風控體系、銷售推廣體系和運營綜合運營體系，實現了底層與保險公司核心系統的有效對接，提升服務體系完善、醫療健康機構打通。近期，保險極客經過大量業務驗證后，總結沉淀了一套綜合技術解決方案和行業最佳實踐對外輸出GIDE（Group Insurance Digital Exchange）。在GIDE中，團險產業鏈的各個主體都可以高效交易和履約，由GIDE連接供需兩端，通過技術與團險、醫療等方面的創新結合，為

193、保險公司、保險中介機構、代理人、人力資源公司等帶來更完善的數字化體驗。682023.8 iResearch I崔智博螞蟻集團數字科技解決方案總監iResearch 保險數字化研究團隊來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2023.8 iResearch In瞻趨勢：隱私計算助力數據合規應用與共享，發掘保險業數字化轉型新增長點螞蟻鏈摩斯金融級隱私計算平臺采用自主研發的原生架構，基于多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境、區塊鏈等技術，可針對性解決數據協同中數據安全與隱私保護問題，高效鏈接數據孤島，釋放多方數據價值。螞蟻鏈摩斯將隱私計算技術能力深植保險業務場景，為不同數字化程度的保險機構帶來穩定底層支

194、撐與長效創新動能：保險業務價值鏈賦能：螞蟻鏈摩斯注重隱私計算與區塊鏈、人工智能等技術的深度融合，并面向保險業務價值全鏈路開放一系列產品能力。多方數據安全建模及效果數據安全統計等功能，可高效提升營銷、風控、承保理賠等關鍵環節的數據流轉效能，賦能保險機構業務決策智慧升級。保險產品場景化創新：螞蟻鏈摩斯隱私計算技術可助力保險機構發掘更多可識別的場景風險，并對場景方的多源、實時數據進行整合判斷，使保險機構業務模式從“被動、低頻的保險需求滿足”逐漸轉化為“主動、高頻的保險需求開發”，推動保險產品服務的二次開發及深度場景滲透。n謀未來：分布式核心數據網絡構筑安全聯盟，激活多方數據價值驅動行業革新螞蟻鏈摩斯

195、長期推動內外多層次的數據共享聯盟與技術互聯標準，采用技術內煉與生態共贏并舉的方式，致力于構建全面立體化的信任基礎設施，及承載數字化世界價值的流轉體系。在數據共享機制與開放聯盟方面，螞蟻鏈摩斯采用MPC、TEE雙引擎，深度融合多種隱私計算技術，在降低數據共享、數據合營門檻的同時，提供豐富度、性能、安全間的最佳權衡；MORSEFlow（摩斯隱私計算連接器）可實現一套產品賦能多種引擎間的連接、集成與拓展，為行業帶來高效易用的解決方案；分布式核心數據網絡鏈接多方市場參與者，并提供系列數據模型精加工，驅動大規模數據協作網絡縱深發展。在行業標準制定與互聯互通方面，螞蟻鏈摩斯積極投身于隱私計算技術的標準化工

196、作。截至目前，螞蟻摩斯共主導了7項IEEE/ITU/ISO國際標準，并積極參與到30+金融行業、通標協行業標準、地方標準及團體標準的制定工作中，與生態合作伙伴共筑融合、互聯、共享的協作新格局。iResearch-保險數字化專家之聲隱私計算服務商張振宇螞蟻集團數字科技摩斯科技產品部總監69近期研究規劃（公開發布類報告）Research Programme iResearch：TMT 金融組2023年中國銀行營銷數字化行業研究報告2023年中國普惠金融行業洞察報告2023年中國第三方支付行業研究報告2023年中國金融監管科技行業研究報告2023年中國銀行風控數字化行業研究報告2023年中國智慧養老

197、市場發展研究報告2023年中國商業健康險發展研究報告70近期研究規劃（公開發布類）行業發展背景：在銀行數字化轉型大背景下，報告將聚焦銀行營銷領域，對現階段銀行營銷發展現狀做出洞察，從新客獲取和老客運營的角度分別分析銀行營銷所面臨的痛點，找到銀行營銷數字化的關鍵點。所需數字化能力：報告將詳細拆分為實現銀行營銷數字化所需要具備的核心數字化能力，并面向銀行、金融科技廠商等行業資深專家進行批量調研，根據調研結果客觀地對各項能力從不同的維度進行排序與分析。落地支撐指南：報告將基于不同銀行營銷場景下數字化最佳實踐，結合調研結果，從不同的角度分析如何構建銀行營銷數字化轉型支撐體系，助力銀行營銷數字化轉型的落

198、地。評選：iResearch：銀行營銷數字化卓越者榜單：報告將圍繞銀行營銷數字化服務商的關鍵細分能力，從不同維度選取優秀服務商，入圍該榜單。iResearch：銀行營銷數字化卓越者案例：iResearch銀行營銷數字化研究團隊將甄選銀行營銷數字化廠商的優秀解決方案，作為卓越案例進行重點解讀。旨在為行業參與者提供參考范例，并對卓越者服務商有效露出。iResearch：銀行營銷數字化專家之聲：iResearch銀行營銷數字化研究團隊將通過專家深訪的形式，誠邀業內專家學者共同研討銀行營銷數字化轉型趨勢，并對核心觀點進行提煉總結，最終以“專家名片+專家觀點“的形式在報告中呈現。旨在為銀行營銷數字化轉型

199、提供前瞻性洞察，并為卓越服務商搭建業內交流渠道與對外發聲平臺。報告咨詢2023年中國銀行營銷數字化行業研究報告2023年中國銀行營銷數字化行業研究報告71近期研究規劃（公開發布類）繼2022年以來接連發布了2022年中國消費金融行業研究報告、2022年小微融資發展與展望研究報告、2023年中國供應鏈金融數字化行業研究報告等研究報告后，艾瑞咨詢普惠金融研究團隊將繼續聚焦普惠金融，在原有研究積累的基礎上，重點關注普惠金融行業在2022年發生的一系列變化，發布2023年中國普惠金融行業洞察報告。報告將分為 消費金融篇 和 小微金融篇 兩部分，均分別從行業數據洞察與年度趨勢盤點兩方面展開分析：行業數據

200、洞察：對消費金融及小微金融各自的行業關鍵指標作出2022年度數據更新，并對數據相較往年的變化原因作出分析。其中消費金融關鍵指標包括但不限于：消費金融行業規模、狹義消費信貸滲透率、行業不同參與主體市場份額、行業集中度、助貸業務規模、助貸業務滲透率、消費金融不良率等。小微金融關鍵指標包括但不限于：小微與普惠型小微企業貸款規模、“小店”貸款規模、小微金融滲透率、小微貸款需求滿足度、小微金融科技滲透率等。年度趨勢盤點：在宏觀環境變化分析基調下，分別對消費金融和小微金融在2022年重點發布政策及發生的重點事件進行分析解讀，對2022年度趨勢做出總結，并對2023年行業發展趨勢做出預判。此外，iResea

201、rch：普惠金融行業專家之聲：艾瑞咨詢普惠金融研究團隊將通過專家深訪的形式，誠邀業內專家學者共同研討普惠金融行業發展趨勢，并對核心觀點進行提煉總結，最終以“專家名片+專家觀點“的形式在報告中呈現。旨在為普惠金融行業提供前瞻性洞察，并為行業從業者搭建業內交流渠道與對外發聲平臺。報告咨詢2023年中國普惠金融行業洞察報告2023年中國普惠金融行業洞察報告72近期研究規劃（公開發布類）2017年以來，艾瑞持續發布第三方支付行業年度報告，梳理支付行業發展動態，盤點業內參與者最新業態，片善小才、抑或集大成者，都會在報告中以不同角度進行展現。2023年，艾瑞將延續支付年度報告的發布。本年的支付報告將對線下

202、收單、跨境支付、產業互聯網支付等典型細分賽道按照單獨的章節進行呈現，以詳細剖析該細分領域的獨特業務進展與細分賽道內的優勢參與方。評選：iResearch：第三方支付行業卓越者榜單：報告將評選第三方支付行業卓越者榜單，該榜單由艾瑞咨詢聯合第三方支付行業內專家共同提名、評選，并確定最終入圍者。榜單預計從“合規安全、技術服務、產品創新”三方面核心能力出發，并綜合考量行業內各類服務商的自身定位，旨在加深公眾各界對第三方支付行業的了解，共同推動行業進一步發展。iResearch：第三方支付行業典型案例：研究團隊將選擇在第三方支付領域具有突出業績表現或行業創新產品/服務的企業進行案例分析展示，分析內容包括

203、但不限于：愿景使命價值觀、業績表現、服務理念、典型/突出產品與解決方案等。iResearch：第三方支付行業專家之聲：艾瑞咨詢支付研究團隊將通過專家深訪的形式，誠邀業內專家學者共同研討第三方支付行業發展趨勢，并對核心觀點進行提煉總結，最終以“專家名片+專家觀點“的形式在報告中呈現。旨在為第三方支付行業提供前瞻性洞察，并為行業從業者搭建業內交流渠道與對外發聲平臺。報告咨詢2023年中國第三方支付行業研究報告2023年中國第三方支付行業研究報告73近期研究規劃（公開發布類）報告咨詢2023年中國金融監管科技行業研究報告2023年中國金融監管科技行業洞察報告行業發展背景：報告將對國內金融業監管機構、

204、政策、法律條文及重大金融合規事件進行回顧，把握監控合規業務演變歷程的同時，分析金融科技崛起對于國內金融監管行業發展的機遇與挑戰。通過分析金融監管科技行業的發展對于國家、金融產業、金融市場、金融機構及金融活動參與者的重大意義，體現中國金融監管科技行業發展的必要性。所需數字化能力：報告將詳細拆解金融監管科技所需要具備的核心能力，并面向銀行、保險、證券、金融科技廠商等行業資深專家進行批量調研，根據調研結果客觀地對各項能力從不同的維度進行排序與分析。落地支撐指南：報告將基于不同金融監管科技細分場景下的最佳實踐，結合調研結果，從不同的角度分析如何構建金融監管科技支撐體系，助力金融監管科技的實踐落地。評選

205、：iResearch：金融監管科技卓越者榜單：報告將圍繞金融監管科技賽道服務商的關鍵能力，從不同維度選取優秀服務商入圍榜單。iResearch：金融監管科技卓越者案例：iResearch金融監管科技研究團隊將甄選金融監管科技廠商的優秀解決方案，作為卓越案例進行重點解讀。旨在為行業參與者提供參考范例，并對卓越者服務商有效露出。iResearch：金融監管科技專家之聲：iResearch金融監管科技研究團隊將通過專家深訪的形式，誠邀業內專家學者共同研討金融監管科技未來發展趨勢，并對核心觀點進行提煉總結，最終以“專家名片+專家觀點“的形式在報告中呈現。旨在為金融監管科技行業發展提供前瞻性洞察，并為卓

206、越服務商搭建業內交流渠道與對外發聲平臺。74近期研究規劃（公開發布類）行業發展背景：在銀行數字化轉型大背景下，報告將聚焦銀行風控領域，對現階段銀行風控發展現狀做出洞察，從數據建設、技術發展、模式創新等不同的角度分別分析銀行風控所面臨的痛點，找到銀行風控數字化的關鍵點。所需數字化能力：報告將詳細拆分為實現銀行風控數字化所需要具備的核心數字化能力，并面向銀行、金融科技廠商、數據服務商等行業資深專家進行批量調研，根據調研結果客觀地對各項能力從不同的維度進行排序與分析。落地支撐指南：報告將基于不同銀行風控場景下數字化最佳實踐，結合調研結果，從不同的角度分析如何構建銀行風控數字化轉型支撐體系，助力銀行風

207、控數字化轉型的落地。評選：iResearch：銀行風控數字化卓越者榜單：報告將圍繞銀行風控數字化服務商的關鍵細分能力，從不同維度選取優秀服務商，入圍該榜單。iResearch：銀行風控數字化卓越者案例：iResearch銀行風控數字化研究團隊將甄選銀行風控數字化廠商的優秀解決方案，作為卓越案例進行重點解讀。旨在為行業參與者提供參考范例，并對卓越者服務商有效露出。iResearch：銀行風控數字化專家之聲：iResearch銀行風控數字化研究團隊將通過專家深訪的形式，誠邀業內專家學者共同研討銀行風控數字化轉型趨勢，并對核心觀點進行提煉總結，最終以“專家名片+專家觀點“的形式在報告中呈現。旨在為銀

208、行風控數字化轉型提供前瞻性洞察，并為卓越服務商搭建業內交流渠道與對外發聲平臺。報告咨詢2023年中國銀行風控數字化行業研究報告2023年中國銀行風控數字化行業研究報告75近期研究規劃（公開發布類）報告將圍繞“養老事業發展背景、細分市場發展洞察、發展趨勢剖析、智慧服務商選型策略”展開研究。市場現狀審視：報告將從健康險保費增長、用戶滲透、產品結構、發展進程等角度分析中國商業健康險發展現狀，基于產品側和用戶側的現狀，從多角度、分險種地測算中國商業健康險市場的保費增長及盈利空間，進而對現階段健康險發展困境作出分析、結論。面臨困境剖析：基于前文對困境的總結，報告將從供需關系出發剖析當前困境出現的表象原因

209、實際供給背離了真實需求。由有效供需背離的角度出發，報告將結合國外健康險產品結構以及市場發展現狀，分析測算如果構建契合真實需求的健康險供給市場，則市場可能的增長趨勢、保費空間以及盈利性將會如何。同時報告還將結合海外經驗和政策導向，論證構建供需匹配的有效市場的必然性。市場內不同參與者的破局之道：基于前文論述的健康險市場新局勢的發展必然性、報告將進一步探討在市場新局勢發展的過程中，不同角色的產品及服務供給者（保險公司、保險中介、保險科技公司、數字化服務商等）應分別需要具備哪些能力、發揮哪些作用，各供給方角色之間應進行哪些協同，以何種途徑實現當前發展困境的破局。新局勢展望：對未來想要構建的目標市場的新

210、局勢、新趨勢進行展望。探索保險產品、服務的供應商在長期未來仍可挖掘的發展潛力。同時，報告將圍繞“產品異質化特征、產品創新能力、科技能力、服務體系、客戶質量、收入及盈利增長潛力”等關鍵維度輸出智慧養老服務商與養老生態的市場耦合指數，指數值較高者入圍 iResearch：智慧養老服務商卓越者榜單。報告咨詢2023年中國智慧養老市場發展研究報告2023年中國智慧養老市場發展研究報告76近期研究規劃（公開發布類）報告將圍繞“市場現狀審視、市場發展瓶頸剖析、市場參與者破局之道、新局勢展望”展開研究。市場現狀審視：報告首先從兩方面總結闡述商業健康險市場發展現狀：1.在健康險B2C市場端，從健康險總保費及分

211、險種保費的增長、用戶滲透和市場供給產品的結構分析市場增長面臨的問題；2.在健康險B2B市場端，從保險科技公司向保險中介、保險公司輸出健康保險服務的角度出發，分析供給側TPA服務與產品耦合的現狀。這一部分還會結合中國健康險發展歷程，多角度、分險種地測算中國商業健康險市場保費增長及盈利空間，進而對現階段健康險發展困境作出分析、結論。面臨困境剖析：基于前文對困境的總結，報告將從供需關系出發剖析當前健康險產業鏈條兩端面臨困難的表象原因實際供給背離了真實需求。由有效供需背離的角度出發，報告將結合國外健康險產品結構以及市場發展現狀，分析測算如果構建契合真實需求的健康險供給市場，則市場可能的增長趨勢、保費空

212、間以及盈利性將會如何。同時報告還將結合海外經驗和政策導向，論證構建供需匹配的有效市場的必然性。市場內不同參與者的破局之道：基于前文論述的健康險市場新局勢的發展必然性、報告將進一步探討在市場新局勢發展的過程中，不同角色的產品及服務供給者（保險公司、保險中介、保險科技公司、數字化服務商等）應分別需要具備哪些能力、發揮哪些作用，各供給方角色之間應進行哪些協同，以何種途徑實現當前發展困境的破局。新局勢展望：對未來想要構建的目標市場的新局勢、新趨勢進行展望。探索保險產品、服務的供應商在長期未來仍可挖掘的發展潛力。同時，報告將圍繞“產品異質化特征、產品創新能力、科技能力、服務體系、客戶質量、收入及盈利增長

213、潛力”等維度，選擇潛力發展指數相對較高的企業，入圍 iResearch：健康險市場參與者箐英榜單。報告咨詢2023年中國商業健康險發展研究報告2023年中國商業健康險發展研究報告78LEGAL STATEMENT版權聲明本報告為艾瑞數智旗下品牌艾瑞咨詢制作，其版權歸屬艾瑞咨詢，沒有經過艾瑞咨詢的書面許可，任何組織和個人不得以任何形式復制、傳播或輸出中華人民共和國境外。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反中華人民共和國著作權法和其他法律法規以及有關國際公約的規定。免責條款本報告中行業數據及相關市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、行業訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合艾瑞監測產品數據，通過艾瑞統計預測模型估算獲得；企業數據主要為訪談獲得，艾瑞咨詢對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。法律聲明