报告概述

预计到 2033 年，全球人寿保险市场中的生成式 AI 市场规模将从 2023 年的1.388 亿美元增至约 17.399 亿美元，期间复合年增长率为 28.77%预测期为2024年至2033年。

生成式人工智能（Generative AI），也称为人工智能，在包括人寿保险行业在内的各个行业中都取得了重大进展。在人寿保险领域，生成式人工智能是指使用先进的算法和机器学习技术，基于大量数据生成个性化的见解、预测和建议。这项技术有潜力通过实现更准确的风险评估、个性化承保和改善客户体验来彻底改变人寿保险行业。

人寿保险中的生成式人工智能市场正在大幅增长，随着保险公司对高效、数据驱动的决策工具的需求不断增长以及对卓越运营的不断追求。这种增长可归因于技术进步、监管支持以及消费者期望转向更加定制化和响应迅速的保险解决方案的融合。

分析师观点

主要驱动因素之一是数据的可用性和可访问性不断提高。随着技术的进步和数字平台的普及，保险公司现在可以从各种来源获取大量数据，包括可穿戴设备、电子健康记录和社交媒体。

生成式人工智能算法可以利用这些丰富的数据来提取有价值的见解，从而实现更准确的风险评估和个性化承保。据 Market.us Research 预测，生成式人工智能市场将未来 10 年，这一数字将从 2023 年的139 亿美元增至1519 亿美元。

此外，传统保险公司和科技公司之间的合作伙伴关系正在推动这一领域的创新。根据 Celent 最近的一项调查，到 2023 年底，一半的保险公司将测试生成式 AI 解决方案，而超过 25% 的保险公司计划将此类解决方案纳入其运营中。

增强客户体验和参与度的潜力也带来了机会。生成式人工智能使保险公司能够向保单持有人提供个性化推荐、量身定制的建议和主动警报。这种程度的定制和参与可以与客户建立更牢固的关系，从而提高满意度和忠诚度。

此外，生成式人工智能可以支持创新产品和服务的开发，例如基于使用情况的保险或基于使用的保险。个性化的健康和保健计划，创造新的收入来源和市场差异化机会。

主要要点

• 预计到 2033 年，人寿保险市场中的生成式 AI 价值将达到17.267 亿美元，表明预测期间增长率将达到 4.5%
• 基于云的解决方案主导市场，到 2023 年将占据超过70%的份额，为保险公司提供可扩展性、灵活性、增强的可访问性、成本效益和快速部署优势。
• 自然语言处理 (NLP) 作为一个关键技术领域出现，到 2023 年占据主导市场地位，份额超过52%。 NLP 在转变客户互动、简化索赔处理以及确保合规性和欺诈检测方面发挥着至关重要的作用。
• 个性化保单推荐受针对个人客户需求和偏好的定制保险产品需求不断增长的推动，保险业务细分市场引领市场，到 2023 年将占据超过 25% 的份额。
• 人寿保险公司细分市场占据市场主导地位，在 2023 年占据超过 30% 的显着份额，这归因于利用生成式人工智能进行准确的风险评估、个性化承保和增强精算
• 北美凭借成熟且技术先进的人寿保险行业、强大的数字基础设施以及民众较高的保险意识，在 2023 年以超过 32% 的主导份额引领市场。

部署模型分析

2023 年， 基于云的细分市场在人寿保险市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了大部分市场份额超过70％的份额。

基于云的细分市场在人寿保险市场生成人工智能中的主导地位主要是由于其提供可扩展性和灵活性的能力。保险公司可以轻松调整其计算资源，以满足数据处理和人工智能模型训练不断变化的需求，而无需对物理基础设施进行大量前期投资。这种适应性对于部署需要大量计算能力的生成式人工智能应用程序至关重要。

此外，基于云的解决方案提供了增强的可访问性，使人寿保险公司能够随时随地访问先进的人工智能工具和应用程序。这种无处不在的访问促进了远程工作环境并确保了业务连续性，这是当今日益数字化和互联的世界的关键因素。

成本效益进一步巩固了基于云的细分市场的市场地位。现收现付计划结冰模型消除了大量资本支出的必要性，降低了利用先进人工智能技术的财务门槛。对于希望在不产生高昂成本的情况下与大型实体竞争的小型保险公司来说，这一点尤其有吸引力。

基于云的平台的部署速度是另一个显着优势。这些解决方案可以快速实施，使人寿保险公司能够快速从生成式人工智能功能中受益。这种敏捷性对于在快速发展的行业中保持竞争力至关重要，在该行业中，快速适应和创新的能力可以显着影响市场份额。

技术分析

2023 年，自然语言处理 (NLP) 细分市场在人寿保险市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了超过52% 份额。这一重要份额主要归功于 NLP 的贡献在转变客户互动和简化索赔处理方面发挥着至关重要的作用。

NLP 技术能够解释和理解人类语言，使人寿保险公司能够自动化客户服务查询、保单管理，甚至初始索赔评估。这种自动化不仅提高了效率，还通过提供及时、准确的查询响应，显着提高了客户满意度。

NLP 从社交媒体、电子邮件和客户反馈等非结构化数据源中提取见解的能力，进一步巩固了其在人寿保险领域的重要性。这些见解对于保险公司来说非常宝贵，可以更深入地了解客户需求、偏好和风险状况。通过利用 NLP 分析这些数据，人寿保险公司可以更有效地定制其产品和服务，从而带来更加个性化的客户体验并改进产品。

更多事实上，NLP 技术在合规性和欺诈检测方面发挥着至关重要的作用。他们可以自动监控通信和交易，寻找可能表明欺诈活动的模式，从而显着降低财务损失的风险。此外，NLP 还可以通过自动审查和分析法律和保单文件，确保保险公司遵守不断变化的监管要求。

应用分析

2023 年，个性化保单建议部分在人寿保险市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了超过25% 份额。这种领先地位归因于对根据个人客户需求和偏好量身定制的定制保险产品的需求不断增长。

生成式人工智能技术，特别是机器学习算法和数据分析，在分析大量客户方面发挥着至关重要的作用。收集数据以提供个性化的政策建议。这种方法不仅通过为客户提供与其风险状况和生活方式密切匹配的产品来提高客户满意度，而且还提高了客户参与度和忠诚度。

日益复杂的预测分析进一步推动了个性化保单建议领域的成功。这些技术使保险公司能够了解客户未来的潜在需求，预测生活变化，并提供适应这些不断变化的情况的保单。通过主动满足客户需求，人寿保险公司可以打造响应速度更快、以客户为中心的产品，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。

此外，个性化保单建议有助于优化定价策略。生成式人工智能可以根据个人风险评估对保单进行动态定价，从而确保客户获得公平且有竞争力的定价。这种个性化的定价方法不仅使保险更容易为更广泛的受众所接受，还可以帮助保险公司更有效地管理风险。

最终用户分析

2023 年，人寿保险公司部门在人寿保险市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了超过 30% 的显着份额。该细分市场强大的市场地位可归因于几个关键因素。

首先，寿险公司是寿险保单的主要提供者，在承保、定价和风险管理方面发挥着至关重要的作用。生成式人工智能为人寿保险公司提供了利用先进算法和机器学习技术来分析大量客户数据的机会，包括医疗记录、财务信息和生活方式数据。通过利用生成式人工智能，人寿保险公司可以获得有关客户风险状况的宝贵见解，使他们能够做出更准确的承保决策并根据个人需求定制保单。

此外，生成式人工智能使人寿保险公司能够增强其精算能力。精算师在评估和管理保险业风险方面发挥着至关重要的作用。通过利用生成式人工智能，这些专业人员可以分析复杂的数据集、识别模式，并对死亡率、保单持有人行为和其他关键因素做出更准确的预测。这使得人寿保险公司能够开发更精确的定价模型，改进风险管理策略，并提高整体盈利能力。

此外，生成式人工智能为人寿保险经纪人和代理人提供了宝贵的工具来优化他们的销售和客户服务流程。通过访问人工智能驱动的推荐引擎和个性化见解，经纪人和代理商可以提供量身定制的政策推荐向潜在客户提供的服务、定价选项和风险评估。这增强了客户体验，培养了信任，并增加了保单转换的可能性。

此外，向保险公司本身提供保险的再保险公司可以利用生成式人工智能来增强其风险评估能力。再保险公司经常处理来自多家保险公司的大量复杂数据。生成式人工智能可以帮助再保险公司分析这些数据、识别趋势并评估其投资组合的风险。通过利用这些人工智能驱动的见解，再保险公司可以就再保险定价做出明智的决策，优化风险转移策略，并改进其整体风险管理实践。

主要细分市场

按部署模型

• 基于云
• 本地部署

按技术

• 自然语言处理 (NLP)
• 机器学习算法
• 深度学习模型
  其他技术

按应用划分

• 承保和索赔处理
• 个性化保单建议
• 客户服务和聊天机器人
• 欺诈检测
• 风险管理和预测分析
• 保单自然语言处理 (NLP)分析
• 文件处理自动化

最终用户

• 人寿保险公司
• 经纪人和代理人
• 教育机构
• 再保险公司

司机

增强客户体验和运营效率

生成式人工智能在人寿保险领域的集成显着增强了客户体验和运营效率，是其采用的主要驱动力。通过自动化和优化承保流程、索赔处理和客户服务，保险公司可以对客户询问提供更快、更准确的响应和索赔。

生成式人工智能可以根据个人客户数据提供个性化保单建议，从而提高满意度和参与度。该技术能够实时处理和分析大量数据，帮助保险公司简化运营、降低成本并改进决策，最终提高盈利能力和市场竞争优势。

约束

数据隐私和安全问题

数据隐私和安全成为生活中采用生成式人工智能的重大限制保险业。对包括敏感个人信息在内的海量数据集的依赖引发了对数据泄露和未经授权访问的担忧。

保险公司必须应对旨在保护消费者隐私的复杂监管环境，例如欧洲的 GDPR 和美国的各种州级法规。确保合规性，同时利用人工智能功能需要对网络安全措施和数据治理框架进行大量投资。这一挑战可能会阻止一些保险公司充分采用生成式人工智能技术，从而限制了该行业创新和采用的步伐。

机遇

新兴经济体的市场渗透

新兴经济体为扩展生成式人工智能在人寿保险领域的应用提供了巨大的机会。这些市场的特点是中产阶级不断壮大、数字素养不断提高，以及保险产品的客户群相对尚未开发。生成式人工智能可以使保险公司能够有效地分析人口和财务数据，从而根据这些新消费者的需求定制产品。

此外，人工智能推动的数字渠道可以克服传统的进入壁垒，例如分销网络限制。能够提供定制、方便且价格实惠的保险产品可以推动这些地区的快速增长和市场渗透，为寿险公司的全球扩张做出贡献。

挑战

技能差距和集成复杂性

寿险行业在采用生成式人工智能方面面临的重大挑战是将新技术集成到现有系统中的技能差距和复杂性。人工智能解决方案的开发和管理需要数据科学、机器学习和网络安全等领域的专业知识。这些领域的人才稀缺可能会阻碍生成式人工智能应用程序的开发和部署。

此外，将人工智能技术与遗留系统集成会带来技术和运营挑战，需要在基础设施和培训方面进行大量投资。克服这些障碍对于保险公司充分实现生成式人工智能的好处至关重要，因此需要集中精力进行劳动力开发

区域分析

2023年，北美在人寿保险市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据超过32%的显着份额。 2023 年，北美人寿保险领域对生成式人工智能的需求达到444.1 亿美元，乐观预测在可预见的未来将出现显着增长。

这种区域主导地位可归因于几个关键因素。北美拥有成熟且技术先进的人寿保险行业，老牌人寿保险公司、经纪人和再保险公司高度集中。这些行业参与者一直处于采用创新技术（包括生成式人工智能）的前沿，以增强运营、改进风险评估并提供个性化的客户体验。早期的废话北美的生成式人工智能的发展赋予了该地区在市场上的竞争优势。

此外，北美拥有强大的数字基础设施和高水平的连通性。该地区强大的电信网络、数据中心和云计算能力为生成式人工智能在人寿保险领域的实施提供了坚实的基础。可靠、高速的互联网连接可实现高效的数据处理、实时分析以及生成人工智能解决方案的无缝集成。

此外，北美拥有庞大的消费者基础和较高水平的保险意识。这为人寿保险市场采用生成式人工智能创造了有利的环境。该地区的保险公司可以利用生成式人工智能来分析大量客户数据，个性化保单产品，并为投保人提供量身定制的建议。这种级别的定制和个性化参与与北美消费者群产生了良好的共鸣，推动了对生成式人工智能解决方案的需求。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 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

主要玩家分析

在人寿保险市场快速发展的生成式人工智能中，关键参与者的参与对于塑造行业发展轨迹发挥了重要作用。这些组织对生成人工智能 (AI) 技术的应用正在彻底改变该行业内的客户服务、风险评估、保单个性化和索赔处理。此分析概述了该领域知名公司的贡献和战略地位。

IBM 公司处于领先地位，利用其 Watson AI 增强人寿保险领域的预测分析和客户互动。该公司的先进人工智能模型有助于识别大型数据集中的模式和见解，促进更准确的风险评估和个性化保险解决方案。

Google LLC通过其先进的人工智能和机器学习 (ML) 功能（包括自然语言处理）做出贡献评估和数据分析。这些技术使人寿保险公司能够改善其客户参与策略和运营效率。

顶级市场领导者

• IBM公司
• Google LLC
• 微软公司
• Salesforce
• Amazon Web Services (AWS)
• Cognizant
• 埃森哲
• 英特尔公司
• Palantir技术
• Guidewide
• Insurify
• Lemonade
• 其他关键参与者

近期发展

1.埃森哲：

• 2023 年 6 月：扩大与AWS的合作，开发针对人寿保险中生成式人工智能采用的行业特定和跨行业解决方案，可能包括承保自动化、个性化保单建议和索赔处理优化。
• 2023 年 5 月：与 Google Cloud 和 Microsoft Azure 合作制定多云生成式 AI 战略，涵盖生命科学和其他相关领域。

2. Amazon Web Services (AWS)：

• 2023 年 6 月：与埃森哲扩大合作，利用 AWS 先进的机器学习和人工智能技术在人寿保险领域打造生成式人工智能解决方案。

3. Microsoft：

• 2023 年 5 月：上述与埃森哲的合作还包括在人寿保险用例中利用 Microsoft Azure 和 Azure OpenAI 服务。