2023年中国保险科技行业市场规模及竞争格局分析 未来科技将推动市场规模快速增长
新技术与传统保险行业加速融合
随着人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的快速发展，国家对保险科技行业促进政策力度加大，新技术与传统保险行业加速融合，行业整体保持逐年增长的趋势，到2019年，我国保险科技市场规模达到775.4亿元。
从市场竞争格局来看，蚂蚁金服保险、平安壹账通、众安保险位列保险科技排行榜单前三，并且行业头部企业多集中于科技集成领域。
1、政策推动新技术逐渐向保险行业渗透
保险科技指通过利用各类科技手段创新传统保险行业所提供的产品和服务，来提升效率并有效降低运营成本。
近年来，国家出台多项政策鼓励人工智能、物联网等新技术与保险行业深度结合，以提升保险业科技应用能力。2020年10月，中国银保监会在《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》提出要鼓励保险机构创新发展科技保险，推进首台(套)重大技术装备保险和新材料首批次应用保险补偿机制试点，这对推动保险科技产业发展具有重要意义，保险科技行业迎来政策红利。
2021年2月，《互联网保险业务监管办法》出台，支持保险公司优化业务模式和服务体系，推动互联网、大数据等新技术向保险业务领域渗透。
2、中国保险科技行业市场规模逐年增长
保险科技行业运用的技术有人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网及其他技术。根据OliverWyman报告显示，科技从三个方面对保险业产生影响：一是完善在传统保险主张产生过程中所采用的运营模式;二是对影响保险主张及影响客户体验的现有保险产品进行技术升级;三是对业务模式进行创新，例如将保险植入到一个生态系统中。
2015-2019年我国保险科技行业市场规模呈现逐年增长的趋势，年复合增长率为15.1%，2019年，其市场规模达到775.4亿元。目前我国保险科技行业尚处于资本投入阶段，未来，伴随着科技进步，保险科技行业规模将快速增长。
3、蚂蚁金服保险居排名榜首，头部企业集中于科技集成领域
根据INSLAB发布的《2020中国保险科技100强》榜单显示，蚂蚁金服保险、平安壹账通、众安保险分别位列榜单前三，美团金服、泰康在线、信美相互、京东安联、中科软、慧择网、北明软件占据第六至第十名。前十名企业多集中在科技集成和互联网新中介领域。
但从中国保险科技前100强分布的领域大类来看，数字化运营和服务企业数量有50家，占据了一半的份额;互联网新中介和科技集成企业分别有36家和13家。由此可见，排行榜中头部企业多集中于科技集成领域，尾部企业多集中于数字化运营和服务领域。
更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国互联网保险行业商业模式与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
我国保险行业将进入智能化时代
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来源：金融时报-中国金融新闻
策划人语
最新披露的《人工智能保险行业运用路线图》显示，2018年起，我国保险业开始进入智能化时代，而随着最终步入强智能时代，人工智能对保险从业人员替代的能力和程度将逐渐加深，预计在2025年、2030年和2036年，人工智能将分别实现25%、50%和75%的运用。这意味着，大数据、区块链、人工智能等在不远的将来会彻底改变保险业现状。可以看到，留给保险公司抢占保险科技“赛道”的时间也越发紧迫了。
人工智能对人类社会未来的影响将是颠覆性的，人类社会的未来更让人充满想象。
“当传统的保险业遇到人工智能时代，将会发生什么？”“人工智能在保险业应用还存在哪些方面挑战？”“保险业如何在人工智能助推下克服行业痛点并大放异彩？”在近日发布《人工智能保险行业运用路线图（2018）》（以下简称《路线图》）的“上海论坛2018”上，与会嘉宾不仅梳理了人工智能与保险科技、保险生态圈及自动驾驶汽车保险的关系，讨论了保险科技的阶段特征与变化趋势，还向与会者描述了人工智能与保险结合的无限发展前景。
人工智能技术将重构保险业
近年来，我国保险业的人工智能应用呈现出飞跃式发展，保险智能服务时代已经开启。调查显示，目前有61%的保险公司正在探索人与机器的共同利益，75%的保险业高端经理人认为“人工智能即将改变保险业务，使线上投保理赔的流程更趋简单流畅”。
保险业基于大数法则，与数据有着天然的联系。不过，传统的保险产品设计和定价，多是千人一面。但随着人工智能等新技术的出现，保险公司风险识别、定价、管理能力将得到提升。
在谈到“人工智能与保险生态重构”时，复深蓝软件董事长杨万强表示，过去20年，中国金融科技有三个明显的发展阶段，分别为信息化阶段、保险互联网化阶段和人工智能阶段。人工智能被喻为第四次工业革命，甚至将重塑整个保险生态圈。当前大数据、云计算的发展，使越来越多领先的保险企业纷纷推出其数字化战略，未来十年保险科技将迎来爆炸式增长。而保险业人工智能化将是未来几年的大趋势，还需要业内人士共同打造“人工智能与保险拥抱”的高潮。
在谈到人工智能在保险行业应用策略时，杨万强提出两大要点，即重构场景与拥抱数据。他表示，大数据是保险业建立人工智能的根基，综合场景的构建是人工智能运用于保险的决定因素。但同时，保险公司的人工智能应用还存在很大的障碍，包括人才和技术的匮乏、场景构建困难以及组织机构的转型等问题，因此，应对人工智能时代的大潮需要制定积极的重组智能战略。
“人工智能+保险”仍面临诸多挑战
《路线图》指出，人工智能保险行业将在2018年进入智能化时代，在2020年迈过智能化时代的弱智能阶段进入中智能阶段，最终于2030年进入强智能阶段。人工智能技术的迅速发展为保险行业带来了正面效应，但也伴随着不容小觑的运用障碍与挑战。
“人工智能时代已经到来，未来将是人工智能爆发式发展时期，对人类未来社会产生的影响是无法想象的。”原保监会副主席魏迎宁对此表示，人工智能对保险而言是新的机遇，运用人工智能可以使保险业颠覆传统模式。他强调，保险业需要与时俱进，谨防被时代抛弃。保险业应对人工智能应注重两个方面，一是从细微处入手，解决保险业的痛点难点问题；二是注重依法合规，防范有可能带来的风险。
“人工智能技术的迅速发展为保险行业带来了正面效应，但也伴随着不容小觑的信息安全、政策监管等障碍和挑战。”中国保险学会会长姚庆海表示，保险业自身要科学应对人工智能技术发展，一是要引起高度重视，做好充足的准备工作；二是要抓紧布局实施，以迎接全新的人工智能保险业时代。
《路线图》提出，市场在2018年进入弱智能时代后，还存在着来自政策监管、数据、市场、研发技术和信息安全层面的障碍，面临着资本、数据、道德伦理、人才等因素的机遇与挑战。因此，包括保险公司、科技公司、监管当局在内的多个主体，需要把握政策红利支持和行业关注提升的风口，依托技术发展与资本力量，克服传统行业痛点，提升公司运作效率，使保险行业在人工智能的助推下大放异彩。
智能驾驶对财险市场将产生巨大影响
毋庸置疑，当智能驾驶广泛应用之时，交通事故率和损失率将大幅度下降。汽车保险不仅是这个行业赖以运转的重要前提，保费降低所带来附加保费的下降也会对整个行业带来深远影响。与会嘉宾一致认为：“无人驾驶的应用会使财产风险转变成一种责任风险，而智能驾驶会使整个汽车产业的供应商将发生改变。未来智能驾驶是一种多技术的集成，这不仅带来很大的风险，而且会增加风险管理的难度。”
“即使是在智能无人驾驶时代，传统的财产风险依然存在。”人保财产原副总裁王和认为，从有人驾驶过渡到无人驾驶阶段，这是一个动态的过程，可以预见，在未来相当长的时间内，会出现各种智能层级的车并行的情景。实际上，无人驾驶是一个智能驾驶的概念，是智能驾驶发展的不同程度，就目前来看，与无人驾驶相关的法律问题还比较滞后。可以说，只有当法律问题得以解决，才能理清人和汽车之间的责任关系。
台湾实践大学管理学院院长范姜肱以台湾为例谈了他对于“人工智能与自动驾驶汽车保险”的想法：“在台湾，由于自动驾驶汽车的导入，整个保险行业的危险发生几率与类型已发生变化，由此使保险业务经营被彻底颠覆，未来会进入较为冗长的责任界定阶段。从实际情况来看，保险公司业务板块中将传统汽车保险向责任险转变所产生的压力并没有想象中的大，只是因为在发展自动驾驶汽车相关的保险的过程中，产品开发与资料获取不再被保险公司一手垄断，无人驾驶汽车将促进汽车业进入共享时代，而共享汽车则需要因地制宜，产品多样化。”范姜肱还表示，将来是科技引导保险，并购汽车制造商是保险公司应对自动驾驶汽车进入市场的最根本解决之道。
在利莫瑞克大学教授FinbarrMurphy看来，包括勒索软件等在内的网络攻击在过去几年中呈现了爆发式增长，这也是保险公司面临的巨大挑战，尤其是在无人驾驶汽车领域。面对网络威胁，保险公司必须增强与客户之间的互动，通过可视化等技术了解其实际需求与真实的网络攻击风险，同时密切关注网络风险的衍生风险。
责任编辑：张琳珮
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全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大
当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。
1、全球人工智能技术迈入深度学习阶段
机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)的关键技术之一。深度学习自2006年由JefferyHinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。
与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。
2、全球主要经济体加快人工智能战略布局
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。
3、全球人工智能领域新基建扩容趋势明显
人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。
近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。
人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。
根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。
5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。
根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。
根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。
近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。
数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。
全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。
根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。
4、全球人工智能商业化加速应用场景愈发丰富
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富
值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。
5、全球人工智能市场规模快速增长
基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。
6、北美地区人工智能产业发展领先
近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。
注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业
7、科技巨头纷纷布局人工智能行业
近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。
微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。
8、全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾
从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。
根据CBInsights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。