ku酷游官网-ku酷游网络股份有限公司

　　如今，打开手机咨询人工智能（AI）保险规划师、用AI工具对比保险产品、通过AI完成理赔申请，已成为不少消费者购买和享受保险服务的新选择。

　　AI技术的普及，确实为消费者带来了省时、高效的服务体验，但《金融时报》记者注意到，近期有不少消费者反映，AI在保险服务中频频“翻车”，产品推荐“报喜不报忧”，支付指引“张冠李戴”。AI与保险的深度融合，让消费者站在了便捷与担忧的十字路口。

　　2025年12月，52岁的王女士通过某AI理财助手规划养老生活，输入“高领取终身养老险”后，AI推荐了一款年金险，加粗展示了“月领1万元、终身领取、投入少回报高”，却刻意隐去了“80岁后才可领取”这一关键前置条件。出于对AI专业性的信任，王女士未细看条款便投保了年交10万元、交费5年的保单。直到2026年1月，王女士研究合同时才发现，若在80岁前身故，保险仅赔付已交保费的110%，远低于AI所暗示的“终身稳定收益”。更为棘手的是，AI默认30天自动清理对话记录，由于未留存完整记录，王女士维权陷入被动。

　　针对与王女士类似的遭遇，招商信诺人寿提示消费者，部分AI保险推荐工具基于流量或销售转化目标，算法可能倾向放大高收益亮点，自动过滤领取年龄、身故赔付等关键限制条款。养老规划应优先关注与生命周期匹配的确定性保障。

　　除了在推荐保险产品时的选择性“失明”，AI在支付环节“张冠李戴”更需引起警惕。

　　据报道，今年4月，广东某工程公司负责人植先生因深夜急需为3名员工购买团体意外险，在无法联系人工客服的情况下求助某主流AI大模型。与AI多轮对话并补充投保信息后，AI模型直接生成了一份保费约1600元的保单，并主动发送二维码，提示“转账即可完成投保”。植先生扫码后发现，收款方为个人账户，但事出紧急仍完成了支付。次日，植先生始终无法在保险公司查询到保单信息，反复追问后AI仍坚称“保单已成功生成，未收到短信属于系统延迟”。直到这时，植先生才察觉异常。

　　事后查明，该二维码是一名软件开发工程师公开在博客上的个人打赏码，被AI的训练语料错误关联，误当作支付入口提供给了植先生。

　　两起案例揭示了同一个问题：AI并非全知全能，它的“偏视”和“幻觉”正在让消费者付出真金白银的代价。

　　北京工商大学计算机与人工智能学院院长李海生表示，当前AI模型面临多重挑战。比如，在没有真实依据的情况下，生成看似逻辑严密、符合语境，但与客观事实严重不符的错误内容，即“幻觉”；轻易生成高度逼真的虚假图像、视频，对个人隐私、社会信任及信息真实性构成严重威胁。

　　近年来，AI日益成为保险消费者理性投保决策的核心辅助工具。近日，元保集团联合清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心发布的《中国互联网保险消费者洞察报告》显示，2025年，超四成消费者在购买保险前会使用AI工具进行保险产品对比，50%以上的消费者会将AI推荐的产品作为参考信息来源之一。

　　由此可见，AI已深度渗透用户的产品筛选、条款解读、方案匹配等决策全流程，成为用户打破信息差、作出理性投保决策的核心助力。这一趋势恰恰要求保险监管部门与保险机构加快打造精准、专业、易用的AI决策辅助工具，以专业能力回应消费者的真实需求，进而推动行业从“营销驱动”向“专业驱动”加速转型。

　　针对AI保险服务中暴露的问题，金融监管部门和保险机构正积极为消费者把好风险关。

　　金融监管总局2024年12月发布的《银行保险机构数据安全管理办法》提出，银行保险机构应当对人工智能模型开发应用进行统一管理，建立模型算法产品外部引入的准入机制，对模型研发过程进行主动管理，实现模型算法可验证、可审核、可追溯。

　　2025年12月，金融监管总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，要求切实提升人工智能技术的安全应用能力；建立健全人工智能安全应用分类分级管理框架和流程，根据应用场景需求配置算法构建及选择策略，加强人工智能在业务场景中的运行监测，确保计算、网络、存储和数据资源部署的充分性、灵活性和安全性；建立健全覆盖重要业务流程和关键节点的人工干预机制。

　　记者注意到，一些保险机构已将AI应用于保单生效前的风险过滤环节。例如，百年人寿的“智慧消保审查系统”依托大模型在产品与服务面市前即完成消保审查，精准识别潜在侵害消费者权益的风险点，并采用“AI智审”与“人工复核”相结合的模式，确保向消费者传递的信息清晰、准确、合规，将安全隐患拦截在业务源头。在技术端发力的还有中国人保，该公司在2025年年报中披露，通过自研方式打造保险领域垂直大模型“人保宸灵”，场景意图理解准确率超过99%。

　　AI正以不可忽视的力量重塑保险客户体验。在这一趋势下，保险业如何应对AI技术短板带来的潜在风险？李海生建议，保险业可从多个维度协同发力。一方面，加强跨界合作，与科技巨头、科研机构共建AI风险评估模型，共享数据与技术资源；另一方面，主动参与行业标准制定与监管对话，推动建立清晰、合规的AI保险法律框架。与此同时，各保险机构需加大对内部团队的技术培训，引入复合型人才，深化对AI技术的理解与应用。此外，在利用AI提升效率的过程中，必须同步加大对数据隐私保护与网络安全的投入，构筑起坚实可靠的风控体系。