随着人工智能、大数据风控、联邦学习等技术在保险核保、定价、承保和理赔环节加速应用,保险行业在提升运营效率的同时,也面临算法偏见、模型决策不可解释、弱势群体投保门槛较高以及合规治理标准缺失等现实挑战。

长期从事保险经纪、保险科技研发和行业数字化实践的聂颖,基于十余年保险全产业链经验,围绕保险 AI 公平性治理提出“效率与公平双向平衡”的技术理念,研发保险产品智能实验室系统,并进一步设计弱势群体差异化算法补丁和 28 维 AI 伦理评估框架。相关成果已在多家保险机构及保险科技应用场景中开展落地验证,在降低算法偏差、提升决策可解释性、改善老年及慢病群体保险服务体验等方面取得了可量化成效,为保险行业推进人工智能合规治理与普惠保险服务提供了可复制的实践样本。

一、行业痛点:保险 AI 提升效率的同时,公平性治理亟待补位

近年来,国内外保险机构普遍将 AI 模型应用于投保审核、风险定价、理赔判定和客户服务等关键环节。技术应用在压缩人工审核成本、提升业务处理速度方面成效明显,但也带来了新的治理问题:通用算法模型在依赖年龄、病史、职业、地域、企业规模等数据进行风险判断时,可能形成隐性差异化决策,导致老年投保人、慢病群体、小微企业主等弱势或特殊群体面临更高投保门槛、保费溢价或理赔争议。

相关行业调研和应用反馈显示,在传统保险 AI 体系下,部分老年群体投保成功率偏低,理赔投诉率较高;同时,由于算法黑箱问题突出,保险机构在解释拒保、加价和理赔判定依据时面临较大合规压力。过去不少技术改造方案主要围绕业务提速和成本控制展开,对算法公平性、群体差异影响和消费者权益保护缺乏系统化、可量化、可审计的治理工具。

正是在这一行业背景下,聂颖将一线保险经纪实践经验与保险科技底层研发结合起来,聚焦“保险 AI 如何在提升效率的同时兼顾公平与合规”这一核心问题,形成了以实时监测、指标评估、算法修正和结果复盘为主要特征的保险 AI 伦理治理体系。

二、原创技术成果:以监测平台和算法补丁构建保险 AI 公平治理闭环

(一)保险产品智能实验室系统:面向全业务链条的 AI 伦理监测平台

由聂颖主导研发的《保险产品智能实验室系统》,是其保险 AI 伦理治理体系中的核心平台之一。该系统围绕核保、定价、承保、理赔等保险核心业务场景,搭建了覆盖算法偏差、隐私保护、群体公平、决策可解释性、理赔公允性等维度的伦理监测与评估机制,旨在将抽象的 AI 公平性问题转化为可量化、可追踪、可复盘的技术指标。

该系统建立了 28 项分层伦理量化指标,能够对保险 AI 模型在不同人群、不同产品和不同业务环节中的表现进行实时识别、异常预警和事后溯源。与传统依赖人工抽查或事后投诉处理的方式相比,该平台将公平性治理前置到模型运行和业务决策过程中,使保险机构能够在提升效率的同时,对算法风险进行持续监控。

根据相关应用效果评估材料,在明亚保险经纪、瑞众人寿等机构的试点应用中,该系统取得了较为明显的量化成效:

1) AI 综合算法偏差率由 18.3% 降至 8.9%,整体歧视风险明显下降;

2) AI 决策可解释性由 65.2% 提升至 92.7%,改善了保险机构对模型判断依据的解释能力;

3) 消费者对智能保险服务的信任度由 65.2% 提升至 84.5%;

4) 在强化伦理管控的同时,核保单例处理时长稳定维持在约 4.8 小时,体现出合规治理与运营效率并行提升的实践价值。

该系统结合聂颖研发的联邦学习技术架构,在保护数据隐私的前提下推动跨场景模型优化,使保险机构能够在不直接暴露敏感数据的情况下开展模型训练、风险识别与公平性评估。相关成果已完成著作权登记,并经过第三方机构对其技术原创性、应用效果和资产价值进行评估,为其在保险 AI 伦理治理领域的实际应用提供了外部佐证。

(二)弱势群体差异化算法补丁:面向老年和慢病群体的公平性修正方案

针对老年人、慢病群体等更容易受到算法偏差影响的投保群体,聂颖进一步提出弱势群体差异化算法补丁方案。该方案并非简单降低风控标准,而是在保持风险识别能力的前提下,通过差异敏感度调节、变量权重修正、风险解释优化等技术路径,减少年龄、基础健康标签等因素在模型判断中造成的不合理放大效应。

聂颖在相关学术研究中提出,保险 AI 模型的公平治理不应停留在“模型平均准确率”层面,而应关注不同人群在投保准入、保费定价、理赔效率和服务满意度上的实际差异。基于这一理念,她设计的算法补丁将群体公平、个体差异、业务风险和消费者权益保护纳入同一评估框架,为保险机构提供了兼顾风控安全与普惠属性的技术方案。

根据试点应用材料,该算法补丁在老年群体保险服务场景中取得了以下改进效果:

1) 60 岁以上老年群体投保成功率由 35.7% 提升至 60.2%;

2) 老年人理赔纠纷发生率由 15.4% 降至 4.7%;

3) 60 岁以上人群保险服务综合满意度由 72.3% 提升至 91.8%。

这些结果表明,该方案并非单纯追求模型效率,而是在保险业务实际场景中探索风险控制与公平保障之间的平衡。对于长期面临投保困难、理赔争议较多的老年和慢病群体而言,该类技术为改善保险可及性和服务公平性提供了可操作路径。

三、行业影响:从单点系统应用延伸至标准、实践和消费者权益保护

1. 理论层面:“效率与公平双向平衡”理念推动保险科技价值重构

聂颖提出的“保险科技效率与公平双向平衡”理念,强调保险数字化转型不能只以降本增效作为单一目标,还应将消费者权益保护、群体公平、算法透明和合规治理纳入技术评价体系。这一理念回应了保险 AI 应用中的长期争议,即技术效率提升是否会以弱势群体利益受损为代价。

相关成果被收录于保险科技成果转化类行业研究材料中,并与其国际期刊论文、英文专著《保险科技核心技术》等研究成果形成呼应。通过将一线业务场景、技术模型和伦理治理要求相结合,聂颖为保险行业提供了一套较为系统的 AI 公平治理理论框架。

2. 标准层面:28 维 AI 伦理评估体系为行业合规检查提供参考

在标准建设方面,聂颖主导搭建的 28 维 AI 伦理评估指标体系,将保险 AI 产品上线前评估、运行中监测和年度合规复盘纳入统一框架。该体系围绕算法偏差、群体差异、隐私保护、解释能力、理赔公平、服务可及性等维度,为保险机构评估 AI 产品合规性和公平性提供了操作依据。

据相关行业应用材料显示,该评估体系已被多家省级保险行业协会或行业组织作为保险 AI 产品评估、合规检查和技术优化的重要参考,并推动部分保险机构依据该体系对自身 AI 核保、理赔和客户服务系统进行迭代升级。

在过去缺乏统一公平性核查标尺的情况下,该体系的推广有助于将保险 AI 伦理治理从原则性倡导转化为可执行、可审计的行业实践。

3. 产业落地层面:跨机构应用验证体现可复制价值

从产业应用看,聂颖的保险 AI 伦理治理技术并未局限于单一企业内部使用,而是围绕不同保险公司、保险经纪机构和保险科技应用场景形成了标准化输出能力。根据相关应用及评估材料,相关技术已在全国多家保险机构和保险服务场景中部署应用,覆盖大量有效保单,并在弱势群体投保、理赔争议处理和 AI 产品合规审查中发挥实际作用。

通过算法补丁和伦理评估工具,部分老年人、慢病群体和小微企业主在投保准入、保费公平性和理赔服务体验方面获得改善。相关技术的价值不仅体现在提升单一企业运营效率,更体现在为行业提供可复制、可评估、可持续优化的 AI 公平治理模板。

四、个人行业角色:从一线实践者到保险科技标准与成果转化推动者

聂颖的保险 AI 伦理治理成果,来自其长期跨越保险业务、科技研发和行业标准实践的复合型经历。早期一线保险经纪经验,使她直接接触投保人需求、理赔争议和保险产品设计中的真实问题;此后在保险科技研发、数字化平台建设和行业成果转化中的持续实践,使她能够将业务痛点转化为技术模型和系统化解决方案。

目前,聂颖兼任深圳 CIO 协会专家委员会委员、国家级中科盛创科技成果转化平台首席评审专家、国家级万企千校产教融合平台产业教授等职务,参与保险科技成果评审、行业人才培养和数字化转型实践。她的工作横跨原创技术研发、行业评估标准建设、成果转化和人才培养多个环节,体现出保险科技专业人士在产业升级中的复合价值。

业内相关专家认为,保险 AI 的下一阶段竞争,不仅在于模型精度和处理速度,也在于是否能够建立可解释、可审计、可持续优化的伦理治理体系。聂颖围绕保险 AI 公平性治理开展的系列实践,为行业提供了从技术工具到治理机制的参考路径,也推动保险科技从单纯“技术赋能”进一步走向“效率、公平与合规并重”。

五、未来规划:推动跨机构保险 AI 伦理协同治理

面向中长期发展,聂颖计划继续推动跨机构保险 AI 伦理数据协同平台建设,探索在保险公司、经纪机构、科技服务商和行业组织之间建立更加规范的数据协作与公平性评估机制。在符合数据安全和隐私保护要求的前提下,该平台将致力于推动单点式伦理监测升级为跨机构、跨场景的协同治理体系。

与此同时,聂颖也在推进相关技术的国际化适配,围绕美国 HIPAA、欧盟 GDPR 等海外隐私保护和数据合规要求开展兼容性改造,探索将中国保险科技实践中的 AI 公平治理经验应用于更广泛的国际保险市场。

在人工智能深度重塑保险行业的今天,如何在效率提升、风险控制、消费者权益保护和监管合规之间取得平衡,已成为全球保险业共同面对的问题。聂颖的保险 AI 公平算法体系和伦理治理实践,为这一问题提供了具有现实应用基础和行业参考价值的中国方案。(‌文/李宁。中国保险行业协会)

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