北京
10月20日，2026金融街论坛年会的保险大会开幕环节及科技保险助力高质量发展新格局论坛召开。
中国信息通信研究院副院长敖立表示，人工智能保险可补上AI安全治理闭环，将基础风险转化为可量化的经营成本，实现风险共担。当前，AI保险落地面临多重挑战，也迎来发展机遇，需要多方共建人工智能保险生态，以保险护航人工智能产业安全创新。
人工智能能力仍处于加速上行期
保险的意义在于补上安全治理闭环
据中国信通院测算，2025年，我国人工智能核心产业规模超1.2万亿元，今年增速预计超30%。同时，截至今年一季度，人工智能企业已达6380家，其中有72家为独角兽企业。
敖立表示，从技术角度来看，人工智能能力跃迁式的升级发展仍处于加速上行阶段。一方面，人工智能能力从单向的工具走向对复杂任务的持续规划，前沿人工智能的综合能力正在发生质变；另一方面，人工智能多维度的能力也在持续突破。
“人工智能保险的意义在于补上安全治理的闭环。人工智能的风险短期内难以根除，而人工智能保险可在人工智能的安全治理中，将基础风险转化为可量化的经营成本，实现风险共担。”敖立表示，幻觉、不可解释、决策黑盒等是人工智能的内生特性，安全防护可以把风险压降到可接受水平，但压降不等于清零；残余风险将长期存在，这是技术的边界。
人工智能风险可导致经济损失
相关保险蕴藏发展机遇
敖立进一步从人工智能保险落地面临的挑战与机遇出发，提出了四个判断。
首先，随着技术与生产服务深度结合，人工智能风险正从单纯的说错话、做错事，演变为在此基础上造成实质性的经济损失，这为保险介入并承接人工智能风险提供了契机。
其次，基座模型的同质化会导致新型的聚合风险。近两年来，基座模型正在快速收敛，几个核心的基础模型支撑着越来越多的应用，一个模型的缺陷会在不同行业、不同地域同时导致危害，形成新型聚合风险，已有机构研判，这将成为保险领域的新型巨灾风险。
第三，模型行为随版本快速漂移，承保时的静态评估结论难以为保险提供长期有效的支撑。
权威研究发现，间隔三个月的两个ChatGPT的版本执行同一数学任务的准确性从84%降至51%，模型行为随版本显著漂移，风险也随之变化。
最后，通用基准测试与碎片化数据难以直接支撑保险精算定价。一方面，通用基准的评测结果难以反映模型在真实场景下的能力；另一方面，由于AI属于新兴技术产业，且应用于各行业、各场景，数据碎片化，难以支撑保险定价。
敖立表示，上述判断正表明，人工智能保险有挑战，也蕴藏着重要的发展机遇。在国内，中国信通院已与人保财险、中再财险共建了三方合作机制。今年9月以来，信通院联合人保财险为一家企业的智能体数字员工产品，率先跑通人工智能应用责任险从风险评估到服务投保的保前流程；保中监测、保后归因机制也已建立。在此过程中，评估结论和风险画像都在持续入库，为行业积累当前最缺失的精算数据基础。
展望未来，敖立认为，人工智能从技术走向产业需要保险深度参与，保险机构、科研院所、科技企业应一同共建保险生态，完善评估能力，让保险在分担损失的同时，成为护航人工智能产业安全可靠创新的重要手段。
新京报贝壳财经记者 潘亦纯
编辑 王进雨
校对 柳宝庆
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