當一個價值不菲的從開傳感器臂腕在調試中意外損傷，意味著一筆不小的發新研發損耗與進度暫停。如今，險種效賦險邊炒股配资正规平台這一幕帶來的到提焦慮將被大大緩解，保險公司開始相繼研發專為人形機器人設計的拓能保產品。12月9日，展人北京商報記者梳理發現，工智已有中國人保、界還中國太保在內的從開多家保險公司推出人形機器人專屬保險方案，涵蓋本體損失險等多個險種。發新

　　在業內人士看來，險種效賦險邊當前，到提人形機器人專屬保險只是拓能保當下人工智能與保險業深度互嵌的一個微小切面。2025年已成為人工智能在保險業應用的展人轉折之年，保險業在人工智能領域深度融入產品設計、工智核保理賠等環節，正實現“人工智能提效保險，炒股配资正规平台保險護航人工智能”的循環。

　　保險創新從實驗室走到商業場景

　　為機器人上保險，這已不再是科幻小說的情節。敏銳的保險機構正在系統性布局這片藍海。人形機器人專屬保險落地全國首單后，多家保險公司迅速跟進。

　　北京商報記者梳理發現，自中國太保落地全國首個人形機器人專屬保險以來，保險業對人形機器人的保障已從概念走向實踐。從中國太保提供的保險方案來看，以“風險擬人化”理念實現本體損失、第三者責任與自身財產損失的一體化保障，旨在讓產業相關方都能更放心地擁抱人形機器人時代。

　　平安產險近日推出的“具身智能綜合金融解決方案”，針對機器人研發、運營、熱失控、電氣、機械、網絡及相關風險提供相應解決方案，并定制化整合研發費用損失、產品責任、人工智能系統責任、電化學性能衰減等具身智能全場景綜合保障方案，為具身機器人提供多維度、全周期的保障服務。

　　今年11月，武漢光谷一家機構為旗下兩臺人形機器人分別購買了保險，成為湖北省首單具身智能機器人本體損失保險。每臺機器人保費近5000元，若投保一年內遇損傷，最高可獲50萬元的理賠金額。在業內人士看來，該款保險可以讓科研人員減輕機器人零件損傷顧慮，專心投入研發。

　　政策東風也在為這場融合加速。今年以來，多地陸續發布支持人形機器人發展的政策文件，鼓勵相關保險產品的發展成為關鍵詞之一。比如，8月，北京經濟技術開發區印發《關于推動具身智能機器人創新發展的若干措施》提到，支持企業對人形機器人整機產品進行投保，按實際保費的50%給予補貼，每年最高100萬元。

　　給予真金白銀保費補貼的鼓勵意圖顯而易見，與此同時，市場研究數據則描繪出更廣闊的前景。《2025人形機器人與具身智能產業研究報告》顯示，2025年，中國具身智能市場規模預計達52.95億元，占全球約27%；人形機器人市場規模預計達82.39億元，占全球約50%。

　　“科技與金融從來就是相輔相成、相互促進。本輪以人工智能為代表的科技產業革命給包括保險在內的金融行業帶來的影響可能是全方位的。”12月8日，金融監管總局副局長肖遠企在香港亞洲保險論壇2025上表示，人工智能科技應用很可能將大幅拓展保險生產最大可能性邊界。

　　“保險業對人工智能產業的保障，是技術落地的關鍵支撐。”資深人工智能專家郭濤表示，針對人工智能產品推出的侵權責任、設備損失等專屬保險，精準覆蓋了人工智能應用中的各類風險，解決了科技企業推廣新技術時的顧慮，直接推動了人工智能相關技術的商業化，形成“人工智能提效保險、保險護航人工智能”的雙向正循環，既拓寬了保險的服務范圍，也加速了人工智能產業的規模化應用。

　　數據壁壘待進一步打通

　　當保險業為人工智能產業撐起保護傘的同時，其自身也正被人工智能技術以更深刻的方式從內部重塑。2025年，隨著以DeepSeek為代表的生成式人工智能技術取得突破并開啟本地化部署，人工智能在保險業的應用迎來了一個關鍵的轉折之年，其影響正滲透至每一個環節。

　　北京商報記者梳理發現，在產品設計與定價的起點端，智能核保正在改變游戲規則。傳統上依賴人工審核和標準問卷的流程，如今可以通過人工智能解析海量、非結構化的數據（如體檢報告、醫療影像文本）來實現自動化與精準化。而在面向客戶的另一端，變化同樣顯著。智能客服與精準營銷系統能夠實現7×24小時的極速響應，通過深度學習用戶畫像，進行產品推薦和疑問解答，其持續服務能力與成本優勢遠超傳統人工坐席。

　　最能直接體現人工智能賦能價值的，莫過于理賠環節的顛覆性提升。郭濤指出，人工智能對保險業的賦能，核心是效率與體驗的雙重升級。通過解析非標準化的醫療信息，理賠處理效率大幅提升，小額案件能實現當天辦結，快速理賠服務甚至能在數十秒內完成；人工智能相關的服務在銷售和咨詢環節響應極快，能長時間持續與用戶溝通，效率遠超基礎服務人員，大幅降低了運營成本。保險業不論是通過人工智能技術來賦能自身業務，還是對人工智能領域進行保障，都將產生積極作用。

　　然而，這場由技術驅動的場景，在實現過程中并非一片坦途。首當其沖的是“數據壁壘”。業內人士表示，保險業所需的醫療、交通、信用等跨領域數據難以真正打通，這限制了人工智能模型訓練的精準度，使其在復雜風險評估中可能“巧婦難為無米之炊”。其次是“算法黑箱”問題，該業內人士表示，深度學習模型的決策過程往往缺乏透明度，這在強調公平、公正與合規的金融保險領域，容易引發對核保、理賠決策合理性的質疑。此外，在農業保險、巨災保險等涉及大量非標場景和長尾風險的領域，現有人工智能系統的適配能力仍顯不足。

　　面對挑戰，行業亟待探索破局之道，同時人工智能+保險領域亟待進一步拓展邊界。郭濤表示，一是有待進一步場景深化，針對人工智能醫療、智能生產等細分領域開發定制化保險；二是技術升級，將人工智能從流程輔助工具轉為風險預判手段，依托數據提前識別各類風險并提供前置服務。其中，需要解決一定的核心難點，數據層面，不同主體間的信息共享存在合規考量；風險層面，人工智能相關責任的劃分缺乏明確標準；資源層面，多數機構的人工智能技術能力不足，難以跟上技術迭代節奏。

（文章來源：北京商報）