| 基于AI预测的“预防性”保险产品正在全球范围内加速落地，推动保险业从传统的“事后赔付”模式向“事前预警、事中干预、事后补偿”的全流程风险减量管理转型。这一变革的核心是AI通过数据、算法与场景的深度融合，将保险公司的角色从“经济补偿者”重塑为“智慧风险伙伴”。
一、核心理念：从“风险等量转移”到“风险主动减量”
传统保险是“风险等量管理”，即风险总量不变，仅实现转移。而风险减量管理旨在通过科技手段主动降低风险发生概率与损失程度，实现社会总风险量的减少。AI使这一理念成为可量化、可执行的商业模式。
二、技术架构：AI如何实现“预测性”预防？
实时感知网络：物联网（IoT）设备（如电气安全传感器、车载OBD、可穿戴设备）7×24小时采集承保标的实时状态数据。
智能预警中枢：AI算法对多源数据（遥感、气象、历史赔付、用户行为）进行毫秒级分析，构建风险预测模型。例如平安“鹰眼系统”可预警台风、暴雨等自然灾害，2025年上半年预警25.9万场。
干预与闭环：系统识别风险后自动触发干预——远程提醒、派专家现场处置、或联动消防等部门。平安产险大湾区风险减量中心通过AI预警超3700次，远程干预445次，使小散工程赔付案件数下降58%。
三、落地场景：预防性保险产品图谱
保险类型 | 核心预防模式 | 代表案例与效果 |
|---|
企业财产险/安责险 | AI监测+保险兜底 | 鄞州区“投保赠AI预警服务”：企业购买财产险，获赠电气安全AI监测，实现风险精准画像。太保产险联合消防部门推出“AI预警+保险托底”产品，覆盖算法缺陷等新兴风险。 | 新能源汽车险 | 电池健康度AI评估+动态定价 | 星云股份与平安产险推出“电池AI大模型+保险”：8分钟完成128项电池检测，生成健康评分，实现“一车一价”，低风险车主保费最高降25%。 | UBI车险（基于使用行为） | 驾驶行为实时监测+保费激励 | 车载设备监测急加速、急刹车等行为，安全驾驶可获得保费折扣。路行通方案为网约车提供AI行为干预，降低事故率。 | 健康险 | 可穿戴设备+健康管理激励 | 通过智能手表监测睡眠、运动数据，完成健康目标可获得保费减免或保障升级。AI将带病体等不可保风险重新定义为可保风险。 | 农业险 | 遥感卫星+AI灾情评估 | 平安产险吉林分公司利用高精度遥感与AI，实现农田“按图投保、精准理赔”，查勘定损从数天缩短至10分钟。 |
四、变革成效：多方共赢的价值重塑
对客户（企业/个人）：获得“经济补偿+技术防御”双保障，降低实际损失，提升安全感。
对保险公司：将部分保费转化为预防性投入，有效降低赔付率。2025年上半年，平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损64.4亿元。众安车险通过视频理赔等将综合成本率优化至91.2%。
对社会与政府：将保险机制嵌入公共安全治理，释放指数级社会治理效能。实现从“人防为主”到“技防优先”的监管模式转型。
五、挑战与未来演进
当前瓶颈：数据孤岛、算法公平性、隐私保护以及跨组织协同壁垒仍需突破。
下一阶段（ASI前瞻）：保险智能体（AI Agent）将自主协同，实现从“单点工具嵌入”到“全流程自主决策”的跨越。例如，暖哇科技“阿拉莫斯”AI可独立完成客户沟通、回访、成交全流程。
终极形态：保险将深度融入医疗、出行、养老等生态，成为“全周期风险合伙人”，在风险发生前即完成干预与化解。
结论：基于AI预测的预防性保险产品已不是概念，而是在财产、车险、健康、农业等多领域规模化落地的现实。这标志着保险业的核心价值正从“财务修复”转向“风险消除”。随着ASI（自主智能系统）的演进，一个更主动、更精准、更普惠的保险新时代已经开启。 | 
