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保险业的“科技”标签曾长期被边缘化，如今正经历深刻蜕变。昔日依赖纯佣金拉升的中介增长模式，正逐步升维为以AI、大数据与场景策略为核心驱动，重构保险服务全价值链。这种转变不仅顺应了从工业时代“物的保障”到数智时代“人的赋能”的价值升级，更推动风险管理模式从“事后补偿”向全周期“风险免疫”转型。AI技术正以不可逆之势重塑社会生产关系，将保险行业推向历史转型的十字路口，而“十五五”规划明确“以新质生产力为核心引擎”的战略部署，更为行业转型提供了政策动能与方向指引。

AI重构保险行业数智转型新范式

行业变革背后，数据要素价值的深度释放成为核心驱动力。据灼识咨询报告，中国场景险市场规模从2020年的531亿元增长至2024年的932亿元，年复合增长率达12.1%，预计2029年将达1649亿元。这一增长得益于AI技术对碎片化场景数据的整合能力，通过打破信息孤岛，保险公司能够实现风险识别前置、定价动态化与产品设计定制化。例如，在出行场景中，结合用户实时位置、驾驶行为与天气数据调整费率;在普惠金融场景中，基于小微企业经营数据生成定制化保险方案，均体现了数据驱动的精准风控逻辑。然而，行业面临的关键挑战在于数据质量的统一化与可信度建设，这要求构建规范化的数据架构以实现规模化整合与合规管理，同时通过透明化数据治理重建客户信任，夯实“信任经济”基石。

AI技术通过云计算、大数据、生成式模型等技术，重构保险价值链，从效率工具升级为战略中枢。政策支持与资本投入加速行业变革，2025年科技投入将突破670亿元，推动保险业迈向数智化时代。在传统保险销售模式中，客户获取依赖广泛撒网式推广，效率低下;需求洞察往往凭借经验判断，缺乏精准性，导致产品推荐与客户实际需求不匹配。AI的融入为保险销售带来转机：在客户获取上，AI通过整合多渠道数据(如社交媒体、线上平台、线下门店等)，利用智能分析算法精准定位潜在客户群体;在需求分析方面，AI利用大数据和机器学习技术深度挖掘客户行为数据、消费偏好、风险承受能力等信息，为客户画像贴上精准标签，从而准确把握客户保险需求;在产品推荐环节，生成式AI与多模态技术结合，能够根据客户需求和风险特征快速生成个性化保险方案，使代理人从单纯的产品推销者转变为专业风险顾问。

理赔环节是保险服务的关键，直接关系到客户对保险公司的信任与满意度。传统理赔存在流程繁琐、时效性差、欺诈风险高等痛点，AI技术通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术手段，对理赔流程进行了全面重构。例如，通过图像识别技术自动识别事故现场照片，快速定损;通过自然语言处理技术自动解析理赔申请材料，提取关键信息;通过机器学习技术识别潜在的欺诈行为，提高理赔效率与准确性。

数据底座与MaaS模型，支撑行业精准决策

在此背景下，白鸽在线(厦门)数字科技股份有限公司(以下简称：白鸽在线)作为保险科技领域的创新实践者，以“场景即服务”理念在变革中脱颖而出。这家成立于2015年的保险科技公司，通过为场景合作伙伴及保险公司提供科技赋能的保险中介服务实现价值，其收入来源于保险交易服务、精准营销及数字化解决方案、TPA服务三大板块。根据灼识咨询数据，2024年按总保费计，白鸽在线在中国第三方场景互联网保险中介第1，市场份额达3.4%。

与传统保险中介不同，白鸽在线更像保险生态的“数字连接器”，通过与上游保险公司、下游场景合作伙伴(涵盖金融机构、企业、政府等)在产品设计、定价、风控等环节深度协同，公司能激发、识别并满足不同场景下的风险管理需求。其服务覆盖出行、泛人力资源、普惠金融、大健康医养、公共服务、车服、教育、物流、E工程生态等九大生态圈，提供跨场景、全周期的风险管理方案，这种“整体风险观”打破了传统标准化产品的局限，转向为生态系统参与者量身定制风险保障。

支撑这一模式的核心是白鸽在线积累的庞大风险数据网络：超3.81亿份被保险人资料、76个场景数据维度、22.45万份理赔报告、89亿份保单记录，构建起覆盖九大生态系统的数据底座。依托机器学习驱动的六个MaaS支持模型，系统可自动生成风险感知、预测、控制、保障的全流程洞察，实现“数据驱动”的精准决策。

长期增长空间下，数智化转型的必然趋向

然而，挑战亦不容忽视。一方面，保险行业监管趋严，对数据安全、产品合规性要求提升;另一方面，传统保险公司和互联网巨头亦加速布局科技赋能，竞争日趋激烈。

白鸽在线凭借先发优势和技术积累，有望持续受益于行业数字化趋势，拥有长期增长空间。2025年12月23日，白鸽在线顺利通过港交所聆讯，有望成为国内保险行业首只AI概念股。这一里程碑事件不仅标志着该企业迈入全新的发展阶段，更凸显出保险行业数智化转型的必然趋向。通过重构生产关系、优化价值创造逻辑，白鸽在线为行业提供了可复制的转型范例，正引领保险行业迈向更智能、更高效、更人性化的未来。