1 报告编码19RI0653 热点一：AI 持续赋能，推动中国保险保费规模持续扩容 头豹研究院 | 互联网金融系列深度研究 400-072-5588 2019 年 中国人工智能在保险行业应用研究报告 报告摘要 互联网金融团队 人工智能技术在保险领域的应用覆盖产品设计、定 价承保、市场营销和理赔服务等环节，助力保险机 构提升精准获客能力、提高保单继续率以及降低运 营成本，进而增强保险机构的可持续经营能力。伴 随人工智能与区块链技术深度融合发展，人工智能 保险企业可基于区块链的分布式架构解决人工智能 整体系统的调配， 实现数据、 算法、 模型资源的自由 流动， 激励孤岛化、 碎片化的数据趋向共享化， 推动 人工智能以共享方式实现通用智能，促进人工智能 技术在保险各环节的应用比例逐渐提升。 热点二：AI 与区块链技术结合应用，提升保险服务智能化 热点三：声纹识别技术应用提升保险业务安全性能 益于人工智能与保险业务的深度融合发展，保险机构的 保险服务能力不断提升，保险业将充分发挥保险资金期 限长、规模大、成本相对较低优势，中国保险保费营收 规模持续扩容。 区块链技术是一种分布式网络技术架构，具有去中心化 特征。区块链技术与人工智能深度融合，一方面可提高 人工智能保险数据安全性，促进用户更加信任人工智能 保险产品；另一方面解决人工智能保险数据供应问题， 缩短人工智能保险产品模型训练时间，帮助人工智能保 险企业快速产出高质量人工智能保险产品，提升用户体 验。 与指纹识别和人脸相比，声纹识别从说话人发出的语音 信号中提取声纹信息，具有个体声音唯一性，难以被模 仿与复制，安全性能较高。与虹膜识别相比，声纹识别 的操作可远程操作，对应用环境要求相对较低。声纹识 别技术逐渐成熟与完善， 将被应用于保险业务各环节中， 优化升级保险产品安全能力，提升产品服务水平。 3.8 5.1 7.7 12.8 20.3 29.6 40.5 52.2 65.2 76.3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 亿元 中国人工智能保险行业市场规模 年复合增长率 2014-2018 52.0% 2018-2023预测 30.3% 中国人工智能保险行业市场规模，2014-2023年预测 张敏怡 邮箱： sophia.zhangfrostchina 分析师 行业走势图 相关热点报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国互联网黄金行 业研究报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国互联网银行行 业研究报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国互联网消费金 融行业研究报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国第三方支付行 业研究报告 1 报告编码19RI0653 目录 1 方法论 . 5 1.1 方法论 . 5 1.2 名词解释 . 6 2 中国人工智能在保险行业应用发展现状 . 8 2.1 人工智能在保险行业应用概述 . 8 2.2 中国人工智能保险产业图谱 . 8 2.2.1 基础层 . 9 2.2.2 技术层 . 11 2.2.3 产品与解决方案层 . 14 2.3 中国人工智能在保险行业应用典型场景 . 15 2.3.1 智能保顾 . 15 2.3.2 智能理赔 . 16 2.3.3 智能风控 . 17 2.4 中国人工智能保险行业盈利模式 . 18 2.5 中国人工智能在保险行业应用市场规模 . 19 2.5.1 中国保险保费营收规模 . 19 2.5.2 中国人工智能保险行业市场规模 . 20 3 中国人工智能保险行业相关政策分析 . 21 2 报告编码19RI0653 4 中国人工智能保险行业发展趋势 . 23 4.1 人工智能与区块链技术结合应用 . 23 4.2 声纹识别技术应用提升保险业务安全性能 . 24 5 中国人工智能保险行业竞争格局 . 26 5.1 中国人工智能保险行业竞争格局概述 . 26 5.2 中国人工智能保险行业典型企业分析 . 27 5.2.1 上海栈略数据技术有限公司 . 27 5.2.2 爱保科技（北京）有限公司 . 29 5.2.3 世纪保众（北京）网络科技有限公司 . 31 5.3 中国保险行业人工智能技术应用产品分析 . 33 5.3.1 蚂蚁金服“定损宝”理赔定损 . 33 5.3.2 风险管家“大白”智能保顾 . 34 3 报告编码19RI0653 图表目录 图 2-1 人工智能三大特征 . 8 图 2-2 中国人工智能保险产业图谱 . 9 图 2-3 人工智能芯片类型 . 9 图 2-4 数据采集与分类 . 11 图 2-5 中国计算机视觉部分企业概况 . 11 图 2-6 部分智能语音识别企业概况 . 12 图 2-7 中国人工智能应用在保险业务流程概况 . 14 图 2-8 中国部分智能保顾产品概况 . 15 图 2-9 中国平安“智能闪赔”概况 . 17 图 2-10 栈略数据智能风控产品概况 . 18 图 2-11 中国人工智能保险行业盈利模式 . 18 图 2-12 中国保险保费营收规模，2014-2018 年 . 20 图 2-13 中国人工智能保险行业市场规模，2014-2023 年预测 . 21 图 3-1 中国人工智能保险行业相关政策 . 22 图 4-1 宙斯盾“AI+区块链保险解决方案”业务逻辑 . 24 图 4-2 声纹识别技术应用流程 . 25 图 5-1 中国人工智能保险行业竞争格局概况 . 26 图 5-2 栈略数据融资概览，截至 2019 年 8 月 . 28 图 5-3 栈略数据产品类型 . 28 图 5-4 爱保科技商业模式 . 30 图 5-5 大象保险融资概览，截至 2019 年 8 月 . 31 4 报告编码19RI0653 图 5-6 大象保险业务模式 . 32 图 5-7 蚂蚁金服“定损宝”版本对比 . 34 图 5-8 蚂蚁金服“定损宝”服务流程 . 34 图 5-9 风险管家“大白”核心风险监测功能 . 35 5 报告编码19RI0653 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从人工智能、保险科技、保险等领域着手，研究 内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走 向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模 式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、 竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹研究院本次研究于 2019 年 09 月完成。 6 报告编码19RI0653 1.2 名词解释 云计算： 一种资源交付和使用模式， 用户可通过互联网以自助服务的形式获取自身所需 要的 IT 资源。 人工智能：研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规 划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计 算机实现更高层次的应用。 区块链：具有去中心化、信息不可篡改等特征的分布式账本数据库。 理赔： 在保险标的发生风险事故后， 保险人对被保险人或受益人提出的索赔要求进行处 理的行为。 核赔：保险人收到被保险人或受益人的索赔请求后，对被保险人或受益人提供的证明、 资料进行审核、调查，作出给予赔付或拒绝赔付的过程。 定损：确定保险标的实际损失的过程或行为。 计算机视觉：使用计算机及相关设备模拟人类视觉认知和理解事物的计算机技术。 智能语音识别： 让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的计算 机技术。 自然语言处理：实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的计算机技术。 知识图谱：提供物品之间复杂语义关联的一种计算机技术。 深度学习： 机器学习研究中的一个新的领域， 其动机在于建立、 模拟人脑进行分析学习 的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。 人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 爱保科技： 以智慧车险、 智慧健康险以及垂直场景保险科技产品为主营业务的保险科技 企业。 7 报告编码19RI0653 大象保险：从事定制化、智能化保险产品研发的保险科技企业。 栈略数据：从事健康险风控领域的保险科技企业。 8 报告编码19RI0653 2 中国人工智能在保险行业应用发展现状 2.1 人工智能在保险行业应用概述 人工智能指利用机器模拟人类感知、 学习、 推理、 决策等过程进行信息处理和产生结果 的技术。 人工智能通过云计算提供的强大计算资源支持， 对海量数据进行算法迭代， 挖掘大 数据中隐藏的价值，因此人工智能具有计算特征。此外，由于人工智能研究包括知识获取、 感知问题、 模式识别、 神经网络等内容， 使得机器具备听觉、 触觉、 视觉、 思考和理解能力， 人工智能具有感知与认知特征。 图 2-1 人工智能三大特征 来源：头豹研究院编辑整理 智能语音、计算机视觉等技术作为较成熟的人工智能技术，已向安防、家居、教育等领 域渗透。 场景化创新将是人工智能技术逐步成熟之后市场关注的重要焦点之一。 在保险行业 中，人工智能在保险业务各个流程中的应用方向亦初见成效，典型应用包括：智能保顾、智 能理赔、智能客服、智能运营、智能风控等。 2.2 中国人工智能保险产业图谱 中国人工智能保险产业图谱包括基础层、技术层以及产品与解决方案层（见图 2-2） 。 基础层核心产品为传感器、 芯片及数据服务， 为人工智能保险产品提供数据及计算载体。 技 术层包括计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理、知识图谱和机器学习技术，为人工智 能保险产品提供感知与认知技术服务。 产品与解决方案应用层以人工智能技术加持保险业务 9 报告编码19RI0653 流程，包括产品设计、市场营销、定价核保、理赔和客服，提高保险业务运营效率，降低运 营成本。 图 2-2 中国人工智能保险产业图谱 来源：头豹研究院编辑整理 2.2.1 基础层 （1） 芯片 芯片是人工智能计算力的重要载体， 需满足主流人工智能算法框架兼容、 可编程、 可拓 展、低功耗、体积小及造价低等需求。按技术架构划分，执行人工智能任务的芯片可分为四 种类型： 以 GPU 为代表的通用性芯片； FPGA （半定制芯片） ； ASIC （全定制芯片） ； 类脑芯片（见图 2-3） 。 图 2-3 人工智能芯片类型 来源：头豹研究院编辑整理 GPU 是一种为处理多重任务而设计的芯片。 GPU 中超过 80%核心组成为运算单元， 其 10 报告编码19RI0653 并行运算能力突出。 凭借良好的矩阵计算能力和并行计算优势， GPU 擅长大规模并行运算， 在云端训练中广泛应用。现阶段在全球 GPU 市场中，NVIDIA 占比超过 70%。 FPGA 集成了大量的基本电路以及存储器， 可同时进行数据并行和任务并行计算。 FPGA 中没有取指令和指令译码操作，其能耗比为 GPU 的 3 倍。凭借强劲的算力及低能耗优势， FPGA 被广泛应用于人工智能云端和终端的推理中。纵观全球 FPGA 销售市场，XiIinx（赛 灵思） 、Intel（英特尔） 、Lattice（莱迪思）和 Microsemi（美高森美）头部企业垄断。其 中，XiIinx 和 Intel 合计占全球 FPGA 市场份额高达 90%。 ASIC 是一种面向特定用户需求设计的定制化芯片， 具有不可重复编程特征， 功耗较低。 ASIC 制作完成后不可修改，且研发周期较长，商业应用风险较大，由大企业或背靠大企业 的团队进行研发生产，典型代表厂商为谷歌、依靠中科院计算所研发产品的寒武纪等。 类脑芯片是参考人脑神经元结构和人脑感知、 认知方式来设计的芯片， 旨在开发出打破 冯·诺依曼架构体系的芯片。 类脑芯片仍处于探索阶段， 以高等院校实验室 （如斯坦福大学的 Neurogrid、清华大学类脑计算研究中心、浙江大学、电子科技大学）技术研究为主，仅少 数企业（如 IBM、高通、西井科技）开展研发、生产、制造，离规模化商用仍有一定距离。 （2） 数据服务 数据是人工智能保险的发展核心支撑， 其采购成本占人工智能保险企业基础成本支出的 10%20%。数据供应商为人工智能保险企业提供图像、视频、语音和文本等数据收集、数 据清洗、数据标注等服务，典型代表企业为明略数据、新华数据等。数据服务供应商根据数 据质量及清洗与标注情况收取相应费用， 平均每条数据收费 0.2200 元， 利润率高达 100%。 11 报告编码19RI0653 图 2-4 数据采集与分类 来源：头豹研究院编辑整理 2.2.2 技术层 人工智能保险行业的技术层依托基础层的网络架构和数据， 进行海量识别训练和机器学 习建模，进而开发面向保险业务不同流程的应用技术，包括计算机视觉、智能语音识别、自 然语言理解、 知识图谱和机器学习。 2018 年在人工智能市场规模中， 前三名的计算机视觉、 智能语音、自然语言处理占比达 73.2%。 计算机视觉以动静态图像识别和人脸识别为重点研究方向。 现阶段， 由于动态检测与识 别的技术门槛限制， 静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置。 与智能语音识别相 比，计算机视觉的应用场景多元化，包括用户人脸识别登录、人脸支付、智能理赔，且每个 场景对数据的种类与数量、技术的难易度、误判的容忍度具有差异，因此，计算机视觉企业 通过深耕场景产品的差异化服务，实现产业附加值。2018 年中国计算机视觉应用市场中商 汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家头部企业占据超 70%的市场份额。 图 2-5 中国计算机视觉部分企业概况 12 报告编码19RI0653 来源：头豹研究院编辑整理 智能语音识别是指机器将人类输出的语音转化为相应文本或命令的技术， 典型代表企业 为阿里巴巴、科大讯飞、云从科技等。语音识别技术自上世纪 50 年代开始萌芽，至 2006 年前其识别率较低， 语音识别技术难以突破。 2006 年， Hinton 提出深度置信网络应用于语 音的声学建模中，并在小词汇量连续语音识别库 TIMIT 上获得成功。2011 年微软研究院相 继发布深度神经网络在语音识别应用的文章，且在大词汇量连续语音识别任务上获得突破。 微软研究院的成功，吸引各大互联网头部企业及初创人工智能企业大力开展语音识别研究。 截至 2018 年 10 月，全球语音识别准确率纪录提高至 97.03%。 图 2-6 部分智能语音识别企业概况 来源：头豹研究院编辑整理 自然语言处理是实现人机交互的重要技术， 是一种能让计算机理解和处理人类语言的技 术。在人工智能保险产业中，自然语言处理可应用于智能客服问答、保险产品个性化推进、 互动语音回复等应用场景。中国自然语言处理市场中互联网巨头企业（如百度、阿里巴巴、 腾讯） 占据约 80%的市场份额， 自然语言处理技术研发企业 （如思必驰等） 及创业企业 （如 智齿科技等）合计占 20%的市场份额。 13 报告编码19RI0653 14 报告编码19RI0653 2.2.3 产品与解决方案层 人工智能技术可应用于保险行业关键环节， 包括产品设计、 定价承保、 市场营销和理赔 服务，解决保险公司面临的精准定位客户难、获客成本高与渠道窄、保单继续率低、理赔成 本高等问题，提升保险服务能力，优化用户体验。 图 2-7 中国人工智能应用在保险业务流程概况 来源：头豹研究院编辑整理 在产品设计层面，人工智能保险企业通过“大数据+人工智能”模式为用户提供精准的 产品设计服务， 典型代表企业为平安科技、 风险管家。 人工智能保险企业基于海量用户数据， 利用大数据分析建模，直观呈现用户画像，精准洞悉用户需求，打造场景化与个性化产品。 同时， 基于人工智能技术赋能， 人工智能保险企业为用户提供自动化的产品匹配服务， 促使 保单成功率提升。 在定价承保层面， 人工智能保险企业通过推出智能保顾平台， 为用户提供保险需求分析、 保险产品对比和推荐等服务， 及时且准确响应用户对保险产品的需求， 典型代表企业为第四 范式、栈略数据。 在市场营销层面， 人工智能保险企业基于海量数据全面洞察用户行为， 并基于语音识别、 机器学习等技术杜绝营销反欺诈行为， 提升保险机构产品与服务安全性， 典型代表企业为众 安科技、爱保科技。 15 报告编码19RI0653 在理赔层面， 人工智能保险企业基于图像识别、 自然语言处理和深度学习技术推出智能 理赔产品，例如蚂蚁金服的“定损宝” 、栈略数据的“栈舰健康险智能理赔平台”等，实现 移动化、远程化理赔服务，高效、快捷满足用户理赔需求。 在客服层面， 人工智能保险企业为用户提供 “7*24h” 的智能机器人服务， 降低 80%客 服人员的工作量及保险机构管理成本，典型代表企业为爱保科技、风险管家、众安科技。 2.3 中国人工智能在保险行业应用典型场景 2.3.1 智能保顾 伴随保险产品的不断迭代和数据精准度的提高， 人工智能保险企业将基于大数据的分析 与挖掘呈现用户画像， 并借助智能机器人为用户提供保险普及、 产品导购、 自动化理赔等服 务， 从而形成智能保顾平台。 智能保顾平台通过智能机器人的语音交互技术对保险用户的性 别、 年龄、 职业、 家庭结构等数据进行提取、 筛选和分析， 最后为用户匹配相应的保险产品。 智能保顾平台的典型产品包括众安科技的“众安精灵” 、中国太保的“阿尔法保险” 、风 险 管 家的“大白”等。 图 2-8 中国部分智能保顾产品概况 来源：企业官网，头豹研究院编辑整理 以众安科技的“众安精灵”为例， “众安精灵”基于众安的规模化保险数据，对保险人 群画像搭建数据化模型， 并设置多维度信息选择， 在保险用户提交信息后， 快速提供科学化 的风险保险防御和保障方案。同时， “众安精灵”允许用户根据自身需求自由增减保额、删 16 报告编码19RI0653 减条款， 进而满足不同用户的差异化需求， 实现保险产品的定制化功能。 此外， “众安精灵” 采用问答形式的语音交互方式与保险用户交流， 通过语音识别和自然语言处理技术根据保险 用户的回答分析出具体场景的潜在风险， 从而推荐合适的保险产品和服务。 例如， 保险用户 通过语音唤起“众安精灵” ，并告诉她“我要去坐飞机” ， “众安精灵”将立即反馈询问保险 用户乘坐班次前往的目的等信息， 最终根据保险用户分析出飞机出行场景中潜在的风险， 并 相应推荐保险产品和服务。 2.3.2 智能理赔 传统理赔流程包括用户报案、现场等待、勘察定损、递交材料、理赔核算、赔款到账， 流程繁琐且部分环节需用户等待较长时间， 导致用户对理赔服务的满意度低， 因此 “理赔难” 、 “理赔慢” 、 “手续繁”是传统保险理赔面临的困境。基于人工智能的图像识别技术、人脸识 别技术、自然语言处理及机器学习技术应用，同时结合医疗、交通、公安数据，可建立理赔 案件模型和规则，为保险企业提供智能化的理赔服务，提升理赔服务效率。 智能理赔的服务流程为用户将原材料拍照上传到理赔平台，平台根据原材料进行识别、 确认， 并自动化给出理赔金额、 来年保费等解决方案。 人工智能技术的应用简化了理赔流程， 优化了用户体验， 同时减轻理赔工作人员的任务量， 进而降低理赔运营成本。 例如中国平安 推出的“智能闪赔”智能理赔服务平台，对车险理赔的端到端流程进行全面优化，并应用人 工智能技术为保险用户提供高效、优质的智能车险理赔服务。 “智能闪赔”覆盖所有的乘用 车型、全部外观件及 23 种损失程度，识别精度高达 90%以上。 “智能闪赔”以海量真实理 赔图片数据作为训练样本， 运用机器学习算法智能对车辆外观损失自动判定， 并秒级生成维 修方案定价。 “智能闪赔”通过人工智能技术的应用，实现自动理算案件 99.7%，定损速度 提高 4,000 倍，减少了 30%审核人力投入。 17 报告编码19RI0653 图 2-9 中国平安“智能闪赔”概况 来源：企业官网，头豹研究院编辑整理 2.3.3 智能风控 随着中国保险市场的逐步扩大， 保险欺诈随着保险订单与日俱增， 这一现象将严重影响 并威胁当前保险业健康发展。 同时， 由于线上视频理赔无法直接目击现场， 审核流程简单化， 不法分子通过摆放现场、二次碰撞、故意出险、虚报盗抢等形式进行保险欺诈 中国保险欺诈规模年均高达 250 亿元，欺诈案件导致保险行业理赔成本居高不下，同 时损害被保险人的利益。 基于人工智能的机器学习技术在理赔中的应用， 保险机构可有效提 高保险机构的欺诈识别、 监控及决策能力。 传统反欺诈通常基于针对已知的欺诈模式而设置 相应的规则与策略。 传统反欺诈模型在缺乏数据或者冷启动阶段的应用效果明显， 但面对不 法分子的欺诈手段层出不穷， 传统反欺诈模型难以识别， 导致保险机构的欺诈赔付增加。 而 基于机器学习与大数据的量化决策模型可实时基于规模化数据进行挖掘与分析， 预测欺诈行 为， 进而更有效地识别欺诈风险， 优化理赔流程。 例如栈略数据的 “栈卫医保智能风控平台” 根据保险用户的既往病史等相关信息， 用以分析报销记录的欺诈、 过度医疗倾向性进行预测 评分，进而发现异常欺诈行为。 18 报告编码19RI0653 图 2-10 栈略数据智能风控产品概况 来源：企业官网，头豹研究院编辑整理 2.4 中国人工智能保险行业盈利模式 人工智能保险行业参与者围绕保险业务流程的基础设施、 流量变现等关键环节， 形成差 异化服务能力与多样化盈利模式，提升企业可持续经营能力。 图 2-11 中国人工智能保险行业盈利模式 来源：头豹研究院编辑整理 在基础基础设施层面， 人工智能保险企业为用户提供软硬件一站式解决方案和算法模型 与原有硬件平台对接的解决方案服务， 其收费方式为技术初装费用及调试费用。 例如众安科 技为横琴人寿企业提供一套包含保险电商平台、营销员 APP、经代通平台等产品融合为一 体的完整业务解决方案。 在流量变现层面，人工智能保险企业为客户提供场景化设计（如退货运费险、航班延误 保险等） 、保险产品获客渠道拓展服务（如提供综合销售平台或比价销售平台） ，其收费方式 为根据流量单价按量计费。 例如爱保科技为贝壳与小猪等长短租企业提供房屋租赁相关保险 19 报告编码19RI0653 产品， 为医院机构提供定制化的手术意外保险产品等； 风险管家为体育领域部分机构提供定 制化产品（包括皮划艇部公众责任险、户外运动意外险） ，或提供 API 接口让企业快速接入 个性化保险产品向用户展示与销售。 2.5 中国人工智能在保险行业应用市场规模 2.5.1 中国保险保费营收规模 2014 年 8 月关于加快发展现代保险服务业的若干意见出台，明确提出支持保险企 业积极运用现代科技创新保险产品和服务模式。 利好政策红利的释放， 促进了中国保险保费 营收规模扩容。互联网、大数据、人工智能等技术相继应用于保险业务流程中，促进保险企 业的产品与服务持续创新， 为用户提供了更优质的服务。 中国保险保费营收规模由 2014 年 的 20,234.8 亿元增长至 2017 年的 36,581 亿元。 2018 年中国银保监会累计公布了 1,450 张行政处罚决定书， 共计罚款 24,105.5 万元。 同时 2018 年地方保监局对银行机构下发的罚单超过 20 张，而2017年仅有7张。 2018 年 保险行业迎来严监管时期， 中国保险保费营收规模为 38,016.6 亿元， 同比增长下降至 3.9%。 中国保险保费营收规模 2014-2018 年的年均复合增长率为 17.1%。 20 报告编码19RI0653 图 2-12 中国保险保费营收规模，2014-2018 年 来源：银保监会，头豹研究院编辑整理 2.5.2 中国人工智能保险行业市场规模 2014 年中国人工智能保险行业市场规模为 3.8 亿元，受益于利好政策相继颁布及人工 智能技术日渐成熟，中国人工智能保险行业市场规模持续增长。2016 年 8 月原保监会印发 中国保险业发展“十三五”规划纲要中明确提出充分应用人工智能、大数据等新兴技术 与保险业的发展，不断丰富保险产品业态及创新服务模式，为用