报告概述

预计到 2034 年，全球代理人工智能保险市场规模将从 2024 年的46 亿美元增至约750 亿美元，在预测期内以32.2%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据超过 39.3% 份额，收入18 亿美元。

保险中的代理 AI 涉及自动处理承保、理赔管理和欺诈检测等复杂流程的智能系统。这些系统在设定参数内做出独立决策，将保险业务从手动任务自动化转变为连续和自适应管理。这种方法提高了决策准确性并加速了服务交付。

推动代理人工智能在ins中采用的主要驱动力之一压力来自于客户要求更快、更个性化的服务以及不断上升的运营成本。保险公司还面临严格的监管要求，需要精确的合规和风险管理。 Agentic AI 通过自动化复杂的多步骤工作流程（从保单签发到欺诈预防）来提供服务，从而提高服务交付的准确性和速度。

Agentic AI 保险市场的驱动力是其显着提高运营效率的能力。 Agentic AI 可自动执行复杂的保险工作流程，例如索赔处理、承保和欺诈检测，减少人为错误并加快周转时间。这种自动化使保险公司能够用更少的资源处理更多的工作，从而节省成本并更快地提供服务。

根据 Market.us，全球代理人工智能市场预计到 2034 年将达到1966 亿美元，从 2024 年的52 亿美元大幅增长，并具有强劲的增长势头。2025 年至 2034 年期间复合年增长率为 43.8%。 2024 年，北美占据市场主导地位，占全球收入的38%以上，价值约为19.7 亿美元。在该地区，美国以15.8亿美元的估计价值和43.6%的稳定复合年增长率领先市场。

例如，2025年9月，Rishabh Software强调了其专为保险索赔处理、欺诈检测和客户支持而设计的多代理人工智能生态系统。他们的人工智能代理可以自动化资源密集型索赔工作流程，使用机器学习检测欺诈，并通过 24/7 人工智能助手增强客户服务。

根据 Hexaware 的数据，到 2024 年，预计将有大约 87% 的保险公司采用人工智能，这一数字高于 2021 年的65%。通过人工智能进行自动化索赔处理预计将减少处理时间50-70%， 每年为保险公司节省数十亿美元。预计到 2025 年，人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理将处理30%的客户服务交互，从而提高响应速度和满意度。

人工智能支持的预测分析已将欺诈检测能力提高了20%以上，从而最大限度地减少了财务损失。在承保中使用机器学习将准确性提高了50%，从而可以进行更精确的风险评估。截至 2023 年，大约 34% 的保险公司已经实施了基于人工智能的工具来实现实时定价模型，从而提高了定价准确性和盈利能力。

关键要点

• 承保自动化细分市场以 37.5% 的比例引领市场，这主要得益于越来越多地采用人工智能驱动的系统，这些系统可以简化风险评估并加快保单速度发行。
• 人寿保险部门占34.6％，反映越来越多地使用智能代理来提供个性化服务并优化长期保单的索赔管理。
• 认知代理占32.2%，突显了他们通过自适应学习模型在自动化决策、客户支持和索赔处理方面的作用。
• 本地部署部分占58.9%，突显保险公司倾向于保持对敏感客户数据和监管的控制
• 保险公司细分市场占38.9%，这得益于代理人工智能的不断集成，以提高客户参与度和运营效率。
• 在承保、风险建模和保单服务领域的先进人工智能部署的推动下，美国市场规模将在 2024 年达到15.5 亿美元，年复合增长率将达到17.3%。
• 北方在电子产品的支持下，美国以 39.3% 的全球市场份额占据主导地位金融服务中人工智能的早期采用、监管适应性以及保险公司强大的数字化转型举措。 

人工智能代理统计

• 根据 datagrid，截至 2024 年中期，76% 的美国保险公司已在至少一项业务中实施生成式人工智能功能，标志着采用的快速加速。然而，只有 10% 实现了规模部署，显示试点举措与全企业转型之间存在巨大的执行差距。
• 保险公司的人工智能全面采用率从 2024 年的8%猛增至 2025 年的34%，同比增长26%个百分点，表明人工智能代理在整个保险价值领域的加速整合
• 索赔处理带来了最具变革性的影响，解决时间减少了75%，从 30 天缩短到7.5 天哎呀。现在，常规索赔处理时间从 7-10 天缩短到 24-48 小时内，而保单承保范围验证的时间缩短了近 99%，从 15-20 分钟降至仅几秒。
• 大约 64% 的保险公司优先使用人工智能处理非结构化数据和文档，将索赔管理定位为最先进、最广泛采用的应用程序
• 总体而言，人工智能驱动的索赔自动化将处理时间缩短了55-75%，而常规索赔工作流程的时间缩短了75-85%，这凸显了索赔处理是最经验证的高投资回报率用例，可立即改善运营。

性能统计数据

• 成本降低：实施代理人工智能的公司正在实现显着的节省。采用智能自动化的保险公司报告称，运营成本降低了 25-35%第一年瘦。在更广泛的行业中，通过提高效率和流程自动化，人工智能集成预计每年可节省高达 1.2 万亿美元。
• 索赔处理：索赔管理已发生重大转变。处理时间缩短了 75%，而自动化实现了近乎即时的结算。 Lemonade 的人工智能理赔机器人 AI Jim 在短短两秒内处理了理赔，现在约有 40% 的理赔由人工智能系统立即处理。
• 承保和风险评估：人工智能驱动的承保系统将准确性提高了 50%，并将报价时间缩短了 40%。代理人工智能简化了数据收集和分析，将决策周期从几周缩短到几个小时。
• 欺诈检测：基于人工智能的欺诈检测模型将检测率提高了 20% 以上，一些保险公司报告提高幅度高达 40%。这些进步显着减少了欺诈性索赔造成的财务损失。
• 客户服务：到 2025 年，人工智能聊天机器人预计将管理约 30% 的客户服务互动。例如，一家保险公司的 24/7 人工智能聊天机器人使购买保单的潜在客户数量增加了 11%。

生成式人工智能的作用

保险业中的代理人工智能正在通过使用生成式人工智能产生实时见解和个性化解决方案来重塑决策。生成式人工智能通过创建大量结构化和非结构化数据输出（例如客户档案、风险分析和政策文档）来支持代理人工智能。这种融合使承保准确性提高了35%，自动理赔处理效率提高了28%。

这些改进使保险公司能够加快运营速度并更贴近个人需求定制产品，从而大幅减少人工操作错误，同时提高客户满意度。超过 22% 的保险公司计划在 2026 年底之前全面运行代理 AI 解决方案，这表明其具有强大的吸引力。

代理 AI 核心通过自动执行欺诈检测、保单调整和动态风险评估等复杂的工作流程，进一步推进生成式 AI 的内容生成。代理人工智能不断学习和适应的能力意味着它可以随着时间的推移提高决策质量，从而使保险公司在快速发展的市场格局中获得竞争优势。

投资和商业效益

对代理人工智能技术的投资具有诱人的前景，特别是在索赔自动化、风险评估工具和欺诈分析方面。保险公司进行战略投资可以通过减少人工干预和降低欺诈相关损失来节省成本。人们对人工智能驱动的客户参与平台也越来越感兴趣Agentic AI 的商业优势不仅限于节省成本，还包括提高生产力、无需重大系统检修的可扩展性，以及在维持日常运营顺利的同时进行创新的能力。公司报告称，实施 Agentic AI 解决方案后，运营成本降低了 30% 或更多。该技术还通过持续监控政策遵守情况和监管变化、维护审计跟踪以及降低人为错误风险来支持合规性。

美国市场规模

美国代理人工智能保险市场正在大幅增长，目前价值15.5亿美元，预计该市场的复合年增长率为17.3%。这一增长是由保险公司越来越多地采用人工智能技术推动的。o 提高运营效率，特别是在承保、索赔处理和欺诈检测方面。代理人工智能的自主决策能力减少了手动任务并加快了处理时间，从而提高了客户满意度并降低了运营成本。

保险公司还使用代理人工智能来个性化保单并提高风险评估准确性。行业推动数据驱动的自动化，满足监管和合规要求，同时维护数据安全，为市场的进一步增长提供了支持。 Agentic AI 通过集成复杂数据和实现实时分析，帮助保险公司克服遗留系统的限制。

例如，2025 年 10 月，Salesforce 宣布在旧金山 Dreamforce 2025 上推出 Agentforce 360​​。该平台将人类和人工智能代理连接到一个受信任的系统上，以提高保险和其他行业的员工生产力和客户参与度。首席执行官马克·贝尼奥夫强调一个时代人工智能助理处理日常任务，以便人们可以专注于战略工作，从而巩固了 Salesforce 在美国市场人工智能驱动的保险解决方案方面的领先地位。

2024 年，北美在全球代理人工智能保险市场中占据主导地位，占据了超过 39.3% 的份额，收入18 亿美元。这种主导地位很大程度上归功于该地区先进的技术生态系统、对人工智能研发的大力投资，以及保险公司较早采用人工智能驱动的自动化。领先的人工智能和科技公司的存在推动了创新，而有利的法规支持在整个保险流程中安全、合规的人工智能部署。

此外，北美的高度数字化成熟度和广泛的云基础设施使保险公司能够高效部署代理人工智能以进行承保、索赔和客户服务。这种环境加速了人工智能的集成和帮助保险公司提高运营效率和风险管理，维持该地区领先的市场地位。

例如，2025 年 10 月，Virtusa 在 ITC Vegas 2025 上展示了其由 AI 驱动的生成式 Helio 平台，专注于改变保险公司的承保、索赔和自动化。 Virtusa 的持续创新使其成为北美保险公司领先的人工智能服务提供商。

应用分析

2024 年，核保自动化细分市场占据主导市场地位，占据全球代理人工智能保险市场37.5%的份额。这些人工智能系统自动从多个来源收集数据，并智能地对证据请求进行排序，大大减少了手动来回，并将决策周期从几周缩短到几小时。这意味着保险公司可以准确、更快地处理更多申请，从而提高整体效率效率。

除了加速工作流程之外，代理人工智能还通过动态实时分析数据、检测异常和减少人为偏见来增强风险分析。它还将人类承保人从重复性任务中解放出来，使他们能够专注于人类判断至关重要的复杂案件。这种组合提高了服务质量并提高了对监管要求的合规性。

例如，2025 年 11 月，安联推出了首个专门针对索赔自动化的代理人工智能解决方案，将处理时间从几天大幅缩短到几小时。该系统在人工监督下实现食品腐败索赔流程的自动化，体现了安联对提高承保和索赔工作流程效率的承诺。

保险类型分​​析

2024 年，人寿保险细分市场占据了市场主导地位，占据了全球代理人工智能保险市场34.6%的份额。传统的人寿保险承保速度缓慢，且需要详细的数据。 Agentic AI 通过自动验证申请人详细信息并管理大量记录（例如医疗报告）而无需人为延迟，从而加快这一速度。这种自动化通过提供更快的保单审批来减少积压并提高客户满意度。

除了速度之外，代理人工智能还带来了更好的准确性和欺诈检测，这是人寿保险公司管理敏感健康和财务信息的关键。它还通过执行监管标准来支持合规性，使整个承保流程更加顺畅且不易出错。

例如，Hexaware 在 2025 年 7 月推出了由 Tensai® 支持的代理 AI 套件，旨在通过自动化风险分析和医疗数据汇总来改变人寿保险的承保。他们的人工智能代理模仿初级承保人等角色，以减少人工工作量，使人类专家能够专注于复杂的案件。这一发展标志着重大人寿保险运营效率的进步。

技术堆栈分析

2024 年，认知代理细分市场占据主导市场地位，占据全球代理人工智能保险市场32.2%份额。这些代理就像虚拟专家一样，可以独立规划、学习和执行任务。他们分析不同的数据输入并动态调整决策，这使得它们对于静态系统无法满足的复杂承保场景至关重要。

他们自主浏览工作流程和协调多部门任务的能力可以带来更好的风险分析和更快的保单处理。这种智能创建了一个更强大的承保框架，随着经验不断改进，将代理人工智能与传统自动化区分开来。

例如，2025 年 5 月，LTIMindtree 与 Boomi 合作部署定制代理人工智能解决方案为复杂的保险工作流程提供认知代理。他们的人工智能利用生成能力与跨系统集成相结合，自动执行需要推理和适应的细致入微的任务，从而提高承保精度和一致性。

部署模式分析

2024 年，本地部署部分占据了市场主导地位，占据了全球代理人工智能保险58.9%的份额市场。这表明保险公司如何通过将人工智能系统保留在自己的基础设施内来优先考虑数据安全和监管合规性。本地解决方案减少了对外部云服务的依赖，降低了与数据主权和延迟相关的风险，这对于承保期间的实时决策至关重要。

保险公司特别喜欢对数据隐私至关重要的受监管产品进行本地部署。这种模式可以完全控制敏感的客户和风险sk 数据，支持与现有 IT 环境无缝集成，并确保严格遵守行业标准。

例如，2025 年 6 月，Hexaware 强调了其代理 AI 解决方案的本地部署选项，特别适合专注于数据安全和监管合规性的保险公司。他们的 AI 套件在客户的 IT 生态系统中运行，避免了对云的依赖，这对于安全处理敏感承保数据至关重要。

最终用户分析

2024 年，保险公司细分市场占据了市场主导地位，占据了全球代理人工智能保险市场38.9%的份额。这些运营商越来越多地部署代理人工智能来自动化承保、索赔处理和客户参与等复杂功能。通过将日常任务交给人工智能代理，运营商可以提高运营效率并降低成本。

代理人工智能使运营商能够扮演角色制定保单、及早发现欺诈并确保更快的索赔解决。这种对人工智能的战略性运用有助于运营商保持竞争力并快速响应市场变化，同时有效管理监管挑战。

例如，2025 年 9 月，Cognizant 宣布与 Venbrook Group 建立战略合作伙伴关系，共同开发由人工智能驱动的代理第三方管理员 (TPA) 平台。这种合作使保险公司能够实现索赔处理和保单管理的现代化，从而降低成本并提高运营效率。

新兴趋势

一个突出的新兴趋势是使用不断学习和适应的自主多代理系统，从而实现更智能的风险评估和欺诈检测。这一转变实现了来自多个来源的实时数据集成，从而提高了承保准确性和保单更新决策。

大约43%的公司现在已经将一半以上的人工智能预算用于构建代理人工智能能力，这表明对这些趋势的强烈战略关注。另一个趋势是人工智能通过提供 24/7 支持和个性化沟通的虚拟助理，将人工智能从操作任务扩展到客户参与。

随着人工智能驱动的聊天机器人和情绪分析工具完善客户服务，这种发展可以提高保单持有人的保留率和忠诚度。超过 80% 探索代理人工智能的组织专注于扩大其保险业务中的自主决策，这表明这些新兴创新的快速采用。

增长因素

主要增长动力包括推动运营效率与提高监管合规性要求。 Agentic AI 帮助保险公司自动化日常任务，同时提供可解释性和校准的人工监督，减少错误并提高审计准备情况。公司报告称，通过实施代理 AI 解决方案，成本降低了约 30%，运营速度提高了 80%，激发了进一步扩张的兴趣。

此外，客户对个性化保险体验的期望也促进了增长。人工智能分析产生的超个性化产品吸引并留住高价值客户。代理人工智能系统的可扩展性支持了采用率的提高，该系统可以轻松地与遗留基础设施集成，并允许保险公司在无需进行大规模检修的情况下进行创新。这种灵活性吸引了平衡创新与持续运营的高管。

主要细分市场

按应用

• 承保自动化
• 索赔管理
• 客户参与
• 产品个性化
• 合规性和合规性治理
• 其他

按保险类型

• 人寿保险
• 健康保险
• 财产和伤亡（P&C）保险
• 商业保险
• 旅行和小额保险
• 其他

按技术堆栈划分

• 认知代理
• 自主决策引擎
• 多代理系统
• 法学硕士集成（带 Guardrails）
• 可解释的人工智能 (XAI)
• 其他

按部署模式

• 本地
• 基于云的 (SaaS)

按最终用户

• 保险运营商
• 保险科技公司
• 第三方管理机构 (TPA)
• 经纪人和机构
• 再保险公司
• 其他

主要地区和国家

• 北方美国
  • 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
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 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

驱动程序

自动化提高运营效率

保险领域的代理人工智能通过自动执行索赔处理、承保和欺诈检测等复杂任务，显着提高运营效率。这些人工智能代理自主工作，减少人为错误并加快决策速度，从而加快理赔速度并节省成本。这种效率提升有助于保险公司以更少的资源管理更高的业务量，随着需求和运营复杂性的增长，这是一个重要因素。

通过Agentic AI 自动化了日常和复杂的保险流程，使保险公司能够将重点转向客户参与和创新，从而增强其竞争优势。实时数据分析支持的任务快速执行转化为传统系统无法实现的操作速度。

例如，2025 年 11 月，Allianz 推出了其第一个代理人工智能解决方案，名为 Nemo，旨在自动化食品腐败保险索赔。该系统将索赔处理时间从几天缩短到几个小时，同时保持人工监督。这一举措可以作为在各种保险产品和地区扩展人工智能驱动的自动化的典范。

限制

监管和隐私问题

复杂的监管环境和严格的数据隐私法是保险业采用 Agentic AI 的主要限制。保险公司在严格监管的市场中运营透明度、公平性和数据保护至关重要。自主人工智能决策引起了人们对可解释性和问责制的担忧，特别是当决策影响客户的索赔、定价或资格时。

调整遗留系统并确保遵守隐私法规会减慢人工智能的部署速度。此外，监管机构对人工智能治理的谨慎态度也带来了不确定性。保险公司必须大力投资才能满足这些标准，同时平衡自动化效益与道德和法律保障，这使得大规模采用代理人工智能具有挑战性。

例如，2025 年 2 月，Simplifai 推出了专为人身伤害、汽车和旅行保险索赔而设计的定制代理人工智能解决方案。该公司确保其人工智能代理满足严格的保险合规性和安全要求。 Simplifai 开发预配置的人工智能工具，可加速索赔处理，同时优先考虑监管遵守，反映了该行业如何面临挑战ges 平衡创新与隐私和法律政策。

机遇

扩展到服务不足的市场

代理人工智能提供了一个宝贵的机会，可以克服传统的成本和复杂性障碍，将保险覆盖范围扩大到服务不足和新兴市场。由于严格的产品设计和分销效率低下，传统保险模式很难为零工工人、小额保险客户和其他细分市场提供服务。 Agentic AI 能够大规模自主设计、分发和管理保单，提供了一种零边际成本的方法，可以在这些人群中实现盈利。

通过实现个性化、按需保单，并利用来自物联网和其他数字来源的数据进行自动化风险评估，保险公司可以开发新的收入来源并提高全球保险渗透率。这种方法将人工智能从一种工具转变为一个数字业务单元，推动难以服务的行业的包容性和增长。

例如自 2025 年 2 月起，Salesforce 与伦敦专业保险经纪公司 McGill and Partners 合作，推出了用于风险评估和保险投保的自主代理 AI 平台。这种合作伙伴关系可实现个性化的保险解决方案和大规模的实时决策。 Salesforce 的 Agentforce 平台展示了通过 AI 驱动的敏捷性扩展保险产品的机会，通过更快、更灵活的流程吸引新客户。

挑战

技术集成复杂性

部署 Agentic AI 的保险公司面临的一个重大挑战是将这些复杂的 AI 系统与现有的遗留 IT 基础设施集成。保险公司通常依赖过时的系统，这些系统并非为实时数据交换或自主人工智能工作流程而设计。复杂的集成项目成本高昂、耗时，并且存在可能扰乱正在进行的运营的风险。

此外，代理商必须确保顺利进行h 人类工作人员和人工智能之间的协调，而不失去对流程的控制。技术复杂性还延伸到维护数据质量、模型监控和系统可扩展性，这需要专门的专业知识。这些因素可能会延迟人工智能项目并增加过渡期间的运营风险。

例如，2025 年 5 月，LTIMindtree 与 Boomi 合作开发代理人工智能解决方案，将自定义人工智能代理集成到保险工作流程中。他们的合作利用 Boomi 的 Agent Designer 和 Control Tower 技术来克服遗留系统的限制。这突显了保险公司在嵌入先进人工智能代理时面临的技术复杂性，需要付出巨大努力来确保跨系统的顺利集成和实时协调。

关键参与者分析

代理人工智能保险市场由 Allianz、Simplifai 和 Salesforce, Inc. 等技术和保险领导者塑造。许多公司正在集成智能代理驱动的系统，以实现索赔管理、承保和保单服务的自动化。他们的解决方案通过利用能够自主数据解释和响应的 AI 代理来提高准确性、加速决策并改善客户体验。

包括 Roots Automation、LTIMindtree Limited、Hexaware Technologies Limited 和 Cognizant 在内的杰出贡献者正在部署代理 AI 模型，以简化重复性的后台操作。他们的平台将生成式人工智能与预测分析相结合，帮助保险公司进行风险评估、欺诈检测和工作流程优化，同时保持强大的监管合规性和数据完整性。

Virtusa Corp、UiPath 和 Newgen Software Technologies Limited 等新兴参与者以及其他市场参与者专注于开发与传统保险系统集成的基于代理的自动化框架。他们强调智能编排和流程透明度使他们成为下一代数字保险生态系统的关键推动者。

市场上的主要参与者

• Allianz
• Simplifai
• Salesforce, Inc.
• Roots Automation
• LTIMindtree Limited
• Hexaware Technologies Limited
• Rishabh软件
• Cognizant
• Virtusa Corp
• UiPath
• Newgen Software Technologies Limited
• 其他

近期开发

• 2025 年 11 月，Allianz 推出了首款名为 Nemo 的代理人工智能解决方案，自动化食品腐败索赔，将处理时间从几天缩短到几小时。这标志着安联在快速大规模部署代理人工智能方面取得的重大成就，重点关注超自动化和运营效率。他们正在将代理人工智能用例扩展到其他类型的索赔，例如旅行延误和简单的汽车索赔，致力于建立人工智能代理支持的全球生态系统
• 2025 年 2 月，Salesforce 推出了专门针对保险经纪公司的金融服务云 (FSC) 人工智能解决方案。它使保单服务和委托流程自动化，以提高团队生产力并提高客户参与度。 Salesforce 的目标是在一个智能平台下统一数据和工作流程，以取代分散的遗留系统。
• 2025 年 10 月，埃森哲投资了 Lyzr，这是一家开发全栈企业代理基础设施平台的人工智能公司。这项通过 Accenture Ventures 进行的投资使 Lyzr 能够与 Accenture 合作，将代理人工智能引入银行、保险和金融服务公司。 Lyzr 的 Agent Studio 平台支持专业开发人员和无代码业务用户构建安全、可靠的 AI 代理，并无缝集成到工作流程中。
• 2025 年 10 月，Happiest Minds Technologies 成功部署了其南非 MUA Insurance Acceptances Pty Ltd 的具有智能文档处理 (IDP) 的代理 AI 解决方案。此部署通过使用基于 GenAI 的分类和智能工作流程编排自动接收和路由电子邮件和附件（例如 PDF、扫描的表单和图像），改变了 MUA 的大容量索赔和保单电子邮件操作。