报告概述

全球保险分析市场在 2024 年创造了140.9 亿美元收入，预计将从 2025 年的173 亿美元增长到 2034 年约663 亿美元，记录整个预测期内的复合年增长率为16.10%。 2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了39.2%以上的市场份额，收入58.4 亿美元。

保险分析市场正在通过利用数据洞察来推动更明智的决策，从而逐步改变保险行业。近年来，保险公司已将重点从传统方法转向帮助识别风险、检测欺诈和增强客户服务的分析。通过分析大量结构化和非结构化数据，保险公司可以更清楚地了解客户行为和潜在的前任

2024 年，超过70%的需求来自保险公司本身，希望使用先进的分析工具来优化承保和理赔流程。一个关键驱动因素是保险复杂性的增加。竞争、监管要求和客户期望的加剧促使保险公司做出数据驱动的选择，而不是仅仅依赖直觉。

分析有助于提高风险评估、欺诈检测、定价和索赔管理的准确性。事实上，使用分析的公司报告欺诈检测准确性提高了20-30%，每年节省数十亿美元。另一个因素是数字渠道和物联网设备生成的数据量不断增加，这需要强大的工具将原始信息转换为可操作的见解。

在北美和欧洲等保险市场成熟的地区，对保险分析的需求尤其强劲。大约 80% 的保险公司现在在运营策略中优先考虑分析，以个性化产品并跟上客户偏好。云计算和人工智能的进步也使小型保险公司更容易采用这些技术。

主要市场要点

• 按组件划分，工具在市场上占据主导地位，67.3%，反映出保险公司越来越依赖先进的分析平台来实现数据可视化、风险建模和绩效跟踪。
• 理赔管理主导业务应用程序占31.7%，这得益于越来越多地采用预测分析来检测欺诈、提高索赔准确性并缩短结算周期。
• 本地部署占52.2%，突显了对安全的本地托管解决方案的持续需求，以保护敏感的客户和投保人数据。
• 保险公司占最终用户份额的73.4%，强调他们在分析方面的大量投资，以提高承保精度、定价策略和客户保留率。
• 由于需要实时分析来管理风险敞口和优化索赔结果，财产和意外伤害保险占据了42.1％的市场份额。
• 大型企业占据了70.2％的主导地位，因为它们拥有更强的能力将人工智能、大数据和机器学习驱动的分析集成到不同的领域
• 在先进的保险生态系统、强大的监管框架和数字分析技术的快速采用的支持下，北美占据了39.2%的全球市场份额。

保险分析采用趋势

保险分析采用费率

• 总体采用率：数据分析已成为保险运营不可或缺的一部分，约 86% 的保险公司使用分析以支持核心业务决策。然而，用于战略创新的预测分析的基本数据使用和高级应用之间仍然存在明显差距。
• 重要性认知：德勤 2023 年的一项调查发现，76% 的保险高管认为数据分析对于业务现代化和竞争优势至关重要。
• 成熟度水平：尽管广泛采用，但只有 6% 的保险公司达到了高级分析成熟度，其见解持续影响着整个行业的决策和创新。部门。
• 投资意向：未来承诺强烈。大约 70% 的保险公司计划在未来两年内部署能够做出实时预测决策的人工智能模型。

按功能划分的关键使用统计数据

技术采用

• 人工智能和机器学习：全球人工智能保险市场规模预计将从 2023 年的 50 亿美元增至 910 亿美元左右，复合年增长率为 32.7%预测期间为2024年至2033年。
• 云部署：基于云的分析解决方案因其灵活性和可扩展性而成为首选。中小型企业 (SME) 的云采用率增长最快。
• 物联网和远程信息处理数据：保险公司越来越多地使用物联网和远程信息处理来获取实时行为洞察。远程信息处理市场的增长继续推动全球基于使用情况的保险计划的扩展。

按组件

2024 年，工具 约占保险分析市场的67.3%，这显示了它们在支持数字保险运营方面的重要性。其中包括数据可视化平台、预测算法和基于人工智能的仪表板，用于提高承保和定价准确性。

保险公司更喜欢结构化分析工具，以更有效地处理客户数据并尽早识别欺诈性索赔。这政策管理和市场监管的复杂性不断增加，增强了对支持实时决策的集成数据系统的需求。一些保险公司现在正在从手动报告模型转向基于简化界面的自动化分析。

这些工具中的机器学习功能有助于完善风险评估并简化索赔预测。重点是不仅将数据解释工具用于报告，而且用于风险预防和产品设计。随着整个组织的数据质量不断提高，这些工具将继续推动多个保险流程的运营清晰度和透明度。

按业务应用程序

2024 年，索赔管理以31.7%的成绩引领市场，仍然是分析部署的主要领域。预测分析支持保险公司识别欺诈模式、评估损失成本并减少结算费用

该方法有助于在客户服务绩效和运营效率之间建立更牢固的联系。实时仪表板还允许索赔团队在重复出现的问题影响长期盈利能力之前对其进行分析。

索赔验证的自动化提高了响应时间和准确性，同时降低了管理成本。分析使保险公司能够更轻松地处理索赔量的突然峰值，而不会影响速度或质量。从历史索赔数据中获取即时见解的能力支持在高需求时期更好地分配资源。这将带来更有条理、更具成本效益且透明的索赔流程。

按部署模式

2024 年，本地解决方案保持了52.2% 份额，这主要是由于更严格的数据治理需求。保险监管机构要求公司保持对敏感保单持有人信息的控制，这使得本地服务器是首选。

本地设置也受到运行复杂财务软件和遗留系统的大型企业的青睐。其可靠性和定制配置选项继续吸引着注重长期数据所有权的保险公司。

即使云服务不断扩展，混合模型也变得越来越普遍，允许在内部服务器上存储数据，并在安全的外部网络上进行分析处理。这种组合可以更安全地管理个人数据，并灵活处理非机密报告。这一趋势支持更严格的合规性，同时为分析可扩展性方面的创新提供空间。

按组织规模

2024 年，在广泛的客户数据库和更高的技术预算的支持下，大型企业占据了70.2%的市场份额。这些组织采用有助于业务预测的集中分析单元和产品策略。他们对先进计算资源和内部开发中心的投资扩大了行业内分析成熟度的差距。

随着竞争的加剧，中小型保险公司越来越多地采用轻型分析软件。这些公司使用基于订阅的解决方案来从预测性见解中受益，而无需承担高昂的基础设施成本。这帮助小型组织实现运营现代化，并更有效地与数据丰富的大型竞争对手竞争。

按最终用户

2024 年，保险公司占据了73.4% 的市场活动，因为它们是客户分析、保费计算和欺诈管理分析的主要用户。连接索赔、承保和运营中的各种数据集的能力使分析成为日常保险工作的核心部分。预测模型帮助保险公司提高续保率并更准确地评估损失可能性。

大型保险公司现在在其主要流程工具中使用嵌入式分析，为跨地区的团队提供实时洞察。该方法减少了对手动数据排序的依赖并增强了问责制。通过使用远程信息处理和基于物联网的数据，保险公司现在可以跟踪风险行为模式并提供更适合客户需求的保单。

按保险业务

2024 年，财产和意外伤害保险占据42.1%，严重依赖分析来计算风险敞口和风险值。应用先进的数据模型来更精确地管理自然灾害、盗窃和事故造成的损失。分析在根据天气和经济趋势预测索赔集群和评估区域脆弱性方面发挥着至关重要的作用。

财产和伤亡部分也受益于地理空间数据集成，它允许基于位置的风险映射，以实现更准确的承保。最近的技术进步使保险公司能够更快地处理卫星和财产数据。这些功能有助于制定考虑实时环境和结构数据的灵活承保计划。

新兴趋势

保险分析的新兴趋势凸显出人们越来越依赖人工智能和机器学习来推动承保、索赔和客户参与方面的决策。大约 80% 的保险公司现在部署人工智能增强分析来个性化产品、检测欺诈并提高运营效率。

自动化正在提高索赔处理和欺诈检测的速度，在某些情况下，准确性提高超过90%。此外，云技术的集成使保险公司能够访问可扩展的实时分析，支持动态定价模型和p个性化保险产品。越来越多地采用嵌入式保险模式，将保险范围无缝集成到客户体验中，正在重塑分销渠道并为投保人提供更多便利。

增长因素

增长因素在很大程度上是由保险流程日益复杂和竞争加剧推动的，这些因素要求更精确的风险评估和运营敏捷性。行业从直觉主导的决策向高级数据驱动的洞察的转变强调了预测模型在承保、降低风险和减少欺诈方面的作用。

客户对个性化产品和无缝数字交互的期望正在推动保险公司广泛采用复杂的分析解决方案。例如，采用基于人工智能的承保系统将风险评估准确性提高了25%以上，为市场扩张做出了重大贡献。

主要细分市场

按组件

• 工具
• 服务

按业务应用程序

• 索赔管理
• 风险管理
• 欺诈检测和预防
• 流程优化
• 客户管理和个性化

按部署模式

• 本地部署
• 云

最终用户

• 保险公司
• 政府机构
• 第三方管理员、经纪人和咨询机构

保险公司业务

• 生命与健康
• 财产与伤亡
• 汽车
• 专业业务

按组织规模划分

• 大型企业
• 中小企业(SME)

区域分析

北美占整体市场的39.2%，受益于先进的IT基础设施和监管一致性该地区。的保险公司是最早部署基于人工智能的风险控制和定价分析的保险公司之一。这一趋势得到了技术供应商和老牌保险公司之间强有力的合作伙伴关系的支持，从而加快了自动化系统的部署。

美国和加拿大成熟的数据环境促进了分析应用程序的广泛采用。随着客户转向数字优先互动，该地区的保险公司专注于更快的理赔和个性化计划。持续的监管支持和高数据素养确保北美在保险分析创新方面保持领先地位。

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
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 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

Driver

对数据驱动决策的需求不断增长

保险业已经从依赖直觉到拥抱数据驱动决策发生了重大转变。如今，保险公司面临着日益激烈的竞争、更复杂的风险和更高的客户期望。使用保险分析使公司能够更好地预测风险评估，更有效地检测欺诈，并根据客户需求定制政策。

这种分析大量结构化和非结构化数据的转变提高了运营效率和客户满意度行动，使分析对于保持竞争力至关重要。因此，许多保险公司现在优先考虑对分析工具的投资，以获得洞察力，帮助他们管理风险，同时改进定价和索赔处理。对数据支持决策的日益依赖是推动全球保险分析市场强劲增长的关键因素。

限制

实施成本高且复杂

更广泛采用保险分析的主要障碍之一是部署这些解决方案的成本高且复杂。许多保险公司仍然使用传统 IT 系统运营，这些系统不易与现代分析平台兼容。为了实施高级分析，公司通常需要大量投资于升级基础设施、雇用熟练的专业人员以及确保强大的网络安全措施。

这些前期成本和技术挑战可能是巨大的，特别是对于小型保险公司而言预算有限。整合工作还可能导致运营延迟和中断，从而进一步限制一些公司采用分析，尽管它有好处。

机遇

人工智能和机器学习的进步

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术为保险分析转型提供了巨大的机会。这些技术使保险公司能够实时分析大量数据，以进行欺诈检测、风险预测和个性化保单定价。人工智能驱动的分析可以发现人类可能错过的模式，从而实现更快、更准确的决策。

使用人工智能/机器学习，保险公司可以自动化日常任务，例如索赔处理和客户查询处理，从而提高运营效率。此外，人工智能可以实现更好的针对性营销和产品个性化，提高客户忠诚度并开辟新的收入来源。这通过人工智能增强分析的机会预计将推动市场的显着增长。

挑战

数据隐私和监管合规

数据隐私和监管压力仍然是保险分析市场的关键挑战。保险公司处理非常敏感的个人和财务信息，任何数据泄露或滥用都可能导致严厉的法律处罚和声誉损害。

世界各地的政府都制定了严格的数据保护法，保险公司必须严格遵守。遵守 GDPR 等复杂法规需要仔细管理数据存储、处理和共享。

这种合规性负担增加了分析计划的成本和复杂性，并可能减慢其实施速度。此外，公司必须确保基于人工智能的决策模型的透明度，以维持与客户和监管机构的信任，从而使隐私和合规性成为分析采用的持续挑战

竞争分析

保险分析市场的竞争格局的特点是成熟的技术巨头和专业软件提供商的混合。 IBM Corporation 凭借其 Watsonx 平台脱颖而出，利用与 Oracle 和 NVIDIA 的合作伙伴关系，提供专为保险公司量身定制的全面且符合监管要求的分析解决方案。

LexisNexis Risk Solutions 专注于先进的风险评估工具，包括人寿保险承保创新，从而提高决策速度和准确性。 Hexaware Technologies Limited 强调通过战略合作伙伴关系和收购扩大客户群并提高运营效率。

Guidewire Software Inc. 通过为财产和意外伤害保险公司提供云原生集成和市场连接、增强索赔和承保工作流程，使自己脱颖而出。 Applied Systems Inc. 提供有针对性的软件解决方案总体而言，市场适度集中，成功越来越取决于提供人工智能驱动的见解的能力，这些见解满足严格的合规性、自动化风险记录、提供快速部署，以及建立跨行业协作以创造新的收入流。这些公司面临来自专注于亚分钟索赔裁决和嵌入式保险编排等特定痛点的新兴利基市场参与者的竞争，从而推动了动态且不断变化的竞争环境。

市场上的主要参与者

• IBM Corporation
• LexisNexis Risk Solutions
• Hexaware Technologies Limited
• Guidewire Software Inc.
• Applied Systems Inc.
• 其他

近期进展

• 2025 年 10 月Applied Systems 宣布在其 Applied Insurance AI 平台内推出新一波创新浪潮旨在将人工智能驱动的智能嵌入到机构工作流程中。重点是通过提供跨销售、保单管理和财务运营的互联智能工作流程来提高生产力和盈利能力。
• 2025 年 5 月：IBM 被一家大型行业研究公司认定为保险服务领域的领导者。他们的优势在于现代化平台、应用人工智能以及与合作伙伴合作，帮助保险公司应对监管要求、打击欺诈和改善数据使用。 IBM 专注于更新旧系统并应用人工智能来提高财产、伤亡和人寿保险的业务成果。​