2026年保险公司人工智能核保效果与核保效率/准确性提升测评调研

本次调研旨在评估人工智能技术在保险核保领域的应用效果。请根据您的了解或实际情况，如实填写以下问题。所有题目均为必答，总分100分。感谢您的参与！

Q1:您认为，与传统人工核保相比，人工智能核保最主要的优势体现在哪个方面？

处理海量非结构化数据的能力

核保决策过程的完全透明化

完全替代核保专家的经验和判断

核保流程成本的显著降低

Q2:为提升AI核保模型的准确性，以下哪些数据源是至关重要的？（多选）

历史承保与理赔数据

被保险人的社交媒体信息

实时可穿戴设备健康数据

权威医学文献与诊疗指南

第三方征信数据

Q3:请列举两项在部署AI核保系统时，可能面临的主要技术挑战。

填空1

Q4:在AI辅助核保流程中，“人机协同”的最佳模式通常被认为是？

AI完全自动化处理所有案件，无需人工干预

AI仅作为数据检索工具，决策完全由人工做出

AI处理标准化、低风险案件，复杂或高风险案件交由人工复核

人工处理所有案件，AI仅用于事后分析报告

Q5:衡量AI核保效率的关键指标通常包括“案件平均处理时长”和什么？

填空1

Q6:以下哪些是评估AI核保模型效果时必需关注的准确性指标？（多选）

模型训练速度

查准率（Precision）

查全率（Recall）

F1-Score

用户界面友好度

Q7:对于AI核保系统出现的“错误”决策，最应优先采取的措施是？

立即下线系统，恢复纯人工核保

忽略个别错误，关注整体准确率

将错误案例加入训练集，迭代优化模型

追究模型开发人员的责任

Q8:除了技术因素，成功推广AI核保还需要在组织内部克服哪一关键障碍？

填空1

Q9:为保障AI核保的公平性，避免算法歧视，应在哪些环节进行重点审查？（多选）

训练数据是否具有代表性，是否包含偏见

特征工程中是否使用了与风险无关的敏感属性（如种族、性别）

模型是否通过了监管机构的合规备案

模型输出结果在不同群体间的统计差异

开发团队的背景多样性

Q10:您预计到2026年，AI在健康险核保中对以下哪类信息的分析能力将取得突破性进展？

基因检测报告的全自动解读与风险评估

手写病历的100%准确OCR识别

通过语音分析判断投保人是否撒谎

根据投保人照片精确估算年龄和体重

Q11:在AI核保系统中，引入“强化学习”技术的主要目的是什么？

填空1

Q12:以下关于AI核保“效率”与“效果”的描述，哪些是正确的？（多选）

效率提升主要指缩短核保周期、降低人力成本

效果提升主要指提高风险识别的准确性和一致性

追求效率必然牺牲效果

效果是基础，效率是在保证效果前提下的优化

两者无法同时提升，需要取舍

Q13:当AI核保模型与资深核保专家的意见发生分歧时，应如何处理？

无条件相信AI，因为AI更客观

无条件采纳专家意见，因为经验不可替代

启动预设的争议处理流程，由更高阶专家或委员会裁定

随机选择一种意见作为最终结论

Q14:请简述“可解释人工智能”（XAI）对于保险核保领域的重要性。

填空1

Q15:展望2026年，您认为AI在核保中的角色将更接近于？

一个完全自主的决策者

一个高度智能的辅助工具与协同伙伴

一个简单的规则执行引擎

一个主要用于营销宣传的概念

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