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美国科技媒体Digital Trends近期发布的行业调查显示，全球已有超6成大中型保险公司引入AI系统负责核保风控、理赔核查等核心业务环节。美国消费者权益组织2024年调研数据显示，37%的拒赔案例由AI算法单独判定，其中42%存在事实认定偏差，相关算法决策的公正性问题已引发多国监管部门重点关注。
家住俄亥俄州的投保人露西·马歇尔最近就遭遇了AI拒赔的糟心事：她因急性肺炎住院产生的1.2万美元医疗费用，被保险公司的AI系统以“未提前报备非紧急住院”为由直接驳回，而她提交的急诊证明材料在算法识别中被误判为普通门诊记录，前后花了近3个月走人工申诉才成功拿到理赔款。类似的案例正在全球多国快速增加，原本被视为提升行业效率的AI工具，正在沦为部分保险公司压缩赔付成本的“隐形抓手”。
保险行业的核保、理赔环节长期存在人力成本高、处理周期长的痛点，是AI落地的典型场景。
有行业测算数据显示，传统人工处理单笔理赔申请的平均成本超过40美元，而AI系统的处理成本仅为人工的1/8，处理效率提升7倍以上，对于单量极大的小额理赔场景，降本效应更加明显。正是在这样的商业驱动下，从美国的联合健康、好事达，到国内的多家上市险企，都在2022年之后加速上线AI理赔、核保系统，目前头部险企的AI自动处理覆盖率已经超过50%，部分千元以下的小额理赔场景甚至实现了100% AI全流程处理。
快速落地的AI应用，其背后的公正性漏洞正在快速暴露。
首先是算法训练数据的历史偏见问题：不少保险公司的AI风控模型是基于历史赔付数据训练，会天然对低收入社区、高危职业的投保人打上更高的风险标签，同等条件下更容易被拒保或者提高保费。其次是算法的黑箱属性：绝大多数保险公司都不会对外披露AI决策的具体规则，投保人被拒赔后很难得知判定依据，也很难收集证据申诉。不少保险公司引入的大语言模型材料分析工具，还经常出现病历、票据信息识别错误，哪怕是关键的急诊标记也可能被漏判，进一步提升了错误拒赔的概率。
美国加州保险部2024年已对相关企业开出最高2000万美元的罚单，直指部分保险公司AI拒赔流程不透明、侵害消费者知情权的问题。
针对保险AI的监管规则正在快速完善。
欧盟正式生效的《人工智能法案》已经明确将保险行业的核保、理赔AI归类为高风险AI应用，要求相关系统必须具备可解释性，在做出对消费者不利的判定时，需要同步提供完整的判定依据和证据链。国内的金融监管部门也在近期出台相关指引，要求金融机构的AI应用不能替代人工做出最终的赔付决策。
技术端的适配也在同步推进，比如DeepSeek推出的保险行业大模型就专门优化了理赔场景的证据链留存功能，每一步判定都可以追溯对应的材料依据和规则条目，方便消费者和监管部门核查。行业普遍认为，未来保险AI的落地必须在效率和公平之间找到平衡，不能以牺牲消费者合法权益为代价换取降本收益。
（图像由AI生成）
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