保險(xiǎn)2030：人工智能將如何改寫保險(xiǎn)業(yè)

Ramnath Balasubramanian Ari Libarikian Doug McElhaney 畢強(qiáng)

保險(xiǎn)業(yè)正處于科技驅(qū)動(dòng)的深刻變革前夕。

隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)新浪潮的到來，人工智能（AI）技術(shù)將能夠模擬人類感知、推理、學(xué)習(xí)和解決問題的能力（見圖1）。在這一變革中，保險(xiǎn)將從當(dāng)前的“檢測(cè)和修理”模式進(jìn)化為“預(yù)測(cè)和預(yù)防”模式，從而徹底改變保險(xiǎn)行業(yè)的方方面面。消費(fèi)者、金融中介、保險(xiǎn)公司和供應(yīng)商正在不斷利用高科技改善決策、提高工作效率、降低成本，并優(yōu)化客戶體驗(yàn)，在這種背景下，變革的步伐將會(huì)越來越快。

人工智能與保險(xiǎn)行業(yè)的整合日益深化，保險(xiǎn)公司將不得不明確自身定位，以應(yīng)對(duì)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的持續(xù)變化。保險(xiǎn)企業(yè)高管必須明了變革動(dòng)因，深入理解人工智能如何重塑理賠、分銷、承保和定價(jià)。只有如此，保險(xiǎn)企業(yè)高管才能夠提升相關(guān)技能、培養(yǎng)合適人才，并運(yùn)用各種新興技術(shù)塑造未來保險(xiǎn)業(yè)成功所須的文化和視角。

互聯(lián)設(shè)備的數(shù)據(jù)大爆炸、越來越流行的機(jī)器人、開源與數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、認(rèn)知技術(shù)的進(jìn)步，由人工智能驅(qū)動(dòng)的四種核心技術(shù)趨勢(shì)將會(huì)在未來十年重塑保險(xiǎn)行業(yè)。保險(xiǎn)行業(yè)的分銷、承保、定價(jià)和理賠都將在技術(shù)和數(shù)據(jù)的巨大影響下發(fā)生改變，行業(yè)價(jià)值鏈也將隨之發(fā)生變化。

2030年保險(xiǎn)行業(yè)前瞻

分銷

購(gòu)買保險(xiǎn)的流程更快，保險(xiǎn)公司和客戶無須密集參與即可完成。只要擁有足夠的個(gè)人行為信息，人工智能算法就可以了解風(fēng)險(xiǎn)概況，從而將投保汽車、商業(yè)或人壽保險(xiǎn)的時(shí)間周期縮短為幾分鐘甚至幾秒鐘。隨著汽車遠(yuǎn)距離通信和家居物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的激增，以及定價(jià)算法的成熟，汽車和家財(cái)保險(xiǎn)公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)即時(shí)報(bào)價(jià)，并將繼續(xù)完善，向更廣泛的客戶人群提供保單。很多壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司正在嘗試簡(jiǎn)化產(chǎn)品分銷流程，但是大多數(shù)還只是局限于健康狀況良好的申請(qǐng)人，而且比需要完全承保的類似產(chǎn)品定價(jià)更高。隨著人工智能技術(shù)向壽險(xiǎn)承保領(lǐng)域的滲透，保險(xiǎn)公司能夠以更先進(jìn)的方式辨別風(fēng)險(xiǎn)，新的即時(shí)核保和快速分銷產(chǎn)品將進(jìn)入大眾市場(chǎng)。

區(qū)塊鏈驅(qū)動(dòng)的智能合約將通過客戶的財(cái)務(wù)賬戶即時(shí)授權(quán)支付。同時(shí)，合約處理和支付驗(yàn)證將被取消或簡(jiǎn)化，降低了保險(xiǎn)公司的獲客成本。隨著無人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷為人工智能的認(rèn)知模型提供足夠信息和可用數(shù)據(jù)，保險(xiǎn)公司可因此定制更加具有針對(duì)性的保險(xiǎn)費(fèi)率，企業(yè)客戶購(gòu)買保險(xiǎn)也同樣會(huì)變得更加方便。

另外，高度動(dòng)態(tài)化、基于使用情況付費(fèi)的保險(xiǎn)產(chǎn)品（UBI）日益成熟，并可根據(jù)單個(gè)顧客的行為進(jìn)行定制。在產(chǎn)品可根據(jù)個(gè)人行為模式不斷調(diào)整的情況下，保險(xiǎn)將從“購(gòu)買并每年續(xù)?！蹦Ｊ阶?yōu)槌掷m(xù)適應(yīng)模式。此外，產(chǎn)品將被分解成更細(xì)微的保障元素（例如手機(jī)電池保險(xiǎn)、飛機(jī)延誤險(xiǎn)、家庭洗碗機(jī)和烘干機(jī)保障險(xiǎn)等不同的覆蓋范圍），客戶可以根據(jù)自己的特殊需要進(jìn)行個(gè)性化定制，并能馬上比較不同保險(xiǎn)公司的價(jià)格。新的產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，以適應(yīng)不斷變化的生活習(xí)慣和出行方式。隨著實(shí)物資產(chǎn)多人分享模式的實(shí)現(xiàn)，UBI將會(huì)成為標(biāo)準(zhǔn)保險(xiǎn)范式，汽車共享可以按公里或按次收費(fèi)，而房屋短租共享也可以按次提供保險(xiǎn)保障，Airbnb就是一例。

到2030年，保險(xiǎn)代理人的角色將會(huì)發(fā)生巨大改變。將來，隨著活躍代理人進(jìn)入退休階段，以及為提高生產(chǎn)率，人工智能技術(shù)開始取代人工，保險(xiǎn)代理人的數(shù)量必會(huì)顯著縮減。代理人的角色將轉(zhuǎn)變?yōu)檫^程促成者和產(chǎn)品教育者。未來的保險(xiǎn)代理人能夠銷售各種類型的保險(xiǎn)，并且?guī)椭蛻艄芾肀ｋU(xiǎn)組合以創(chuàng)造更多價(jià)值，其中包括健康、人壽、出行、個(gè)人財(cái)產(chǎn)和住宅。代理人將使用智能私人助理優(yōu)化工作，使用AI機(jī)器人為客戶發(fā)現(xiàn)更加合適的保險(xiǎn)產(chǎn)品。這些工具可以幫助代理人為更多客戶服務(wù)，使得與客戶的溝通（包括面對(duì)面、虛擬和數(shù)字溝通）更簡(jiǎn)短更有效，還可以根據(jù)客戶當(dāng)前和未來需求定制溝通內(nèi)容。

承保與定價(jià)

到2030年，大多數(shù)針對(duì)個(gè)人和小企業(yè)的壽險(xiǎn)和財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)將不再使用人工承保。隨著承保的自動(dòng)化，基于技術(shù)驅(qū)動(dòng)的承保將只需數(shù)秒時(shí)間。這些模型所需的數(shù)據(jù)，既有內(nèi)部數(shù)據(jù)，也有通過應(yīng)用程序接口從外部提供商獲得的外部數(shù)據(jù)。從保險(xiǎn)公司、再保險(xiǎn)公司、產(chǎn)品制造商和產(chǎn)品分銷商處所收集的信息將匯總到各種數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)流中。這些信息能夠使保險(xiǎn)公司就承保和定價(jià)作出事前決策——根據(jù)買方風(fēng)險(xiǎn)狀況和保險(xiǎn)需求為保險(xiǎn)組合產(chǎn)品提供綜合價(jià)格。

此外，監(jiān)管機(jī)構(gòu)審查的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能模型，是采用公開、透明的方法來確保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的可追溯性（類似于現(xiàn)在使用的基于回歸系數(shù)的評(píng)分因子推導(dǎo)）。為了驗(yàn)證營(yíng)銷和承保所使用的數(shù)據(jù)是否合理，監(jiān)管機(jī)構(gòu)要對(duì)各種模型輸入?yún)?shù)進(jìn)行評(píng)估。在確定在線保單計(jì)劃的費(fèi)率時(shí)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)還要為保險(xiǎn)公司提供測(cè)試保單，以確保算法結(jié)果在監(jiān)管政策的允許范圍之內(nèi)。出于公共政策方面的考慮，某些敏感和預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限（例如健康和基因信息）需要進(jìn)行限制，因?yàn)檫@些信息的泄露將降低某些領(lǐng)域承保和定價(jià)的靈活性，并增加逆向選擇的風(fēng)險(xiǎn)。

雖然價(jià)格仍然是消費(fèi)者做出決策的最重要因素，但是保險(xiǎn)公司需要不斷創(chuàng)新，以避免純粹的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)。先進(jìn)的專有平臺(tái)將在客戶和保險(xiǎn)公司之間建立連接，為客戶提供差異化的體驗(yàn)、功能和價(jià)值。在某些領(lǐng)域，價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)加劇，利潤(rùn)率微薄是常態(tài)，而在另一些細(xì)分市場(chǎng)，獨(dú)特的保險(xiǎn)產(chǎn)品能夠提高利潤(rùn)率，實(shí)現(xiàn)差異化。順應(yīng)這一變革的領(lǐng)域，定價(jià)創(chuàng)新速度會(huì)很快。根據(jù)使用情況和動(dòng)態(tài)且豐富的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，消費(fèi)者可獲得實(shí)時(shí)定價(jià)，并在了解行為如何影響保障范圍、風(fēng)險(xiǎn)可保性和保費(fèi)定價(jià)的情況下做出自己的決定。

理賠

到2030年，理賠處理仍然是保險(xiǎn)企業(yè)的一項(xiàng)主要職能，但與2018年相比，理賠崗位將減少70%～90%。高級(jí)算法能夠確定初始理賠的處理路徑，從而提高效率和準(zhǔn)確度。個(gè)人保險(xiǎn)和小企業(yè)保險(xiǎn)的理賠基本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，保險(xiǎn)企業(yè)的直通式處理業(yè)務(wù)占比超過90%，理賠時(shí)間將從目前的幾天大幅縮短到數(shù)小時(shí)乃至數(shù)分鐘。

各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器和數(shù)據(jù)捕捉技術(shù)組合，比如無人機(jī)，將基本取代傳統(tǒng)的人工報(bào)案方式。損失發(fā)生之后，理賠分類流程和維修服務(wù)將會(huì)被自動(dòng)開啟。比如，交通事故發(fā)生之后，保單持有人先對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行攝像，然后轉(zhuǎn)換成損失說明，系統(tǒng)將自動(dòng)估算理賠金額。遭受較小損失的自動(dòng)駕駛車輛可自動(dòng)駛向修理廠進(jìn)行維修，同時(shí)調(diào)派的一輛自動(dòng)駕駛車輛前往現(xiàn)場(chǎng)替換。家庭對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的使用會(huì)越來越多，比如監(jiān)控水位、溫度和其他關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素的設(shè)備，這些設(shè)備能夠在風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)之前預(yù)先警示住戶和保險(xiǎn)公司。

提供自動(dòng)客戶服務(wù)的各種應(yīng)用可直接按照自我學(xué)習(xí)腳本，通過語音和文字來處理大多數(shù)保單持有人的互動(dòng)信息，這些腳本可與理賠、欺詐、醫(yī)療服務(wù)、保單以及維修等各系統(tǒng)對(duì)接。多數(shù)理賠的結(jié)案時(shí)間不再以天或周計(jì)，而是以分鐘計(jì)。理賠過程中的人工操作主要集中在以下方面：復(fù)雜特殊案件的理賠；存在爭(zhēng)議、須利用分析和數(shù)據(jù)洞察進(jìn)行人工互動(dòng)和協(xié)商的理賠；因新技術(shù)造成的與系統(tǒng)問題和風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的理賠（比如黑客侵入重要的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)）；以及旨在確保對(duì)算法決策充分監(jiān)督而對(duì)理賠案件進(jìn)行的隨機(jī)人工抽查。

理賠部門將更為關(guān)注對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控、預(yù)防和應(yīng)對(duì)。物聯(lián)網(wǎng)和新的數(shù)據(jù)來源將被用來監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，若風(fēng)險(xiǎn)因素超出人工智能設(shè)定的閾值，將啟動(dòng)干預(yù)措施。保險(xiǎn)公司的理賠部門與客戶的互動(dòng)側(cè)重于避免潛在損失。個(gè)人收到的實(shí)時(shí)警示可能與查勘、維護(hù)和修理等自動(dòng)干預(yù)措施相關(guān)聯(lián)。對(duì)于大規(guī)模災(zāi)難的理賠，保險(xiǎn)公司會(huì)利用一體化物聯(lián)網(wǎng)、車載信息系統(tǒng)和手機(jī)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控住房和車輛情況，當(dāng)然前提是該地區(qū)的手機(jī)服務(wù)和電力供應(yīng)沒有中斷。如果電力中斷，保險(xiǎn)公司可利用數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)整合衛(wèi)星、聯(lián)網(wǎng)無人機(jī)、天氣預(yù)報(bào)實(shí)時(shí)獲取的數(shù)據(jù)以及保單持有人的數(shù)據(jù)，將理賠預(yù)先備案。多家大型保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)可以針對(duì)多種災(zāi)難類型對(duì)類似系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)先測(cè)試，因此在緊急情況實(shí)際發(fā)生時(shí)，備案的損失估算金額將非常準(zhǔn)確可靠。詳細(xì)報(bào)告能夠自動(dòng)提供給再保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，從而加快再保險(xiǎn)資金的流動(dòng)。

保險(xiǎn)企業(yè)如何應(yīng)對(duì)快速變革

1.把握人工智能方面的技術(shù)與趨勢(shì)

盡管行業(yè)結(jié)構(gòu)方面的變化是由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的，但應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)卻并不只是IT團(tuán)隊(duì)的任務(wù)。相反，董事會(huì)和客戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)成員都應(yīng)投入大量時(shí)間和資源，深入了解人工智能方面的技術(shù)，其中包括基于假設(shè)情景進(jìn)行深度分析，弄清哪些領(lǐng)域在什么時(shí)候可能出現(xiàn)重大變化，以及這些變化對(duì)于特定業(yè)務(wù)線有何影響。

2.制定和實(shí)施連貫的戰(zhàn)略計(jì)劃

在對(duì)如何利用人工智能有一定了解之后，保險(xiǎn)企業(yè)還必須決定如何利用人工智能技術(shù)支持其業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)層制定的長(zhǎng)期戰(zhàn)略計(jì)劃應(yīng)包括持續(xù)多年的運(yùn)營(yíng)、人才和技術(shù)轉(zhuǎn)型方案。有些保險(xiǎn)企業(yè)已經(jīng)開始采取創(chuàng)新舉措了，比如組建自己的風(fēng)險(xiǎn)投資部門，收購(gòu)有潛力的保險(xiǎn)技術(shù)企業(yè)，以及與業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系等。保險(xiǎn)企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身想要涉足的領(lǐng)域形成自己的戰(zhàn)略觀點(diǎn)，需要明確是順應(yīng)大勢(shì)還是獨(dú)辟蹊徑，是創(chuàng)立新的實(shí)體還是在公司內(nèi)部打造戰(zhàn)略能力，只有這樣才能找到最適合自身組織特點(diǎn)的戰(zhàn)略路徑。

戰(zhàn)略規(guī)劃可能涉及基于分析技術(shù)的大規(guī)模的戰(zhàn)略舉措，要解決從數(shù)據(jù)、模型、人才到文化全部四個(gè)方面的問題（見圖2）。戰(zhàn)略規(guī)劃要勾勒出人工智能技術(shù)與概念驗(yàn)證的路線圖，要具體規(guī)定企業(yè)的各個(gè)部門在提升能力或所側(cè)重的變革管理過程中需要多大的投入。最為重要的是要詳細(xì)制定里程碑和檢查點(diǎn)，這樣，企業(yè)才能定期確定如何調(diào)整戰(zhàn)略規(guī)劃，解決人工智能技術(shù)發(fā)展過程中出現(xiàn)的變化，或者行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)的重大的轉(zhuǎn)變或顛覆。

除能夠認(rèn)識(shí)和應(yīng)用人工智能技術(shù)外，保險(xiǎn)企業(yè)還要針對(duì)宏觀層面的變化制定響應(yīng)機(jī)制。隨著各個(gè)業(yè)務(wù)線紛紛轉(zhuǎn)向“預(yù)測(cè)和預(yù)防”的模式，保險(xiǎn)企業(yè)要重新考慮其與客戶的溝通方式、品牌策略、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以及盈利模式。使用自動(dòng)駕駛汽車可減少交通事故，使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可避免室內(nèi)浸水，并可在自然災(zāi)害之后高效重建房屋，改善醫(yī)療服務(wù)則可挽救和延長(zhǎng)生命。當(dāng)然，自動(dòng)駕駛汽車也會(huì)發(fā)生故障，自然災(zāi)害會(huì)不斷毀壞沿海地區(qū)，每個(gè)人都需要高效的醫(yī)療護(hù)理，在親人離世時(shí)也都需要撫慰。這些變化總會(huì)發(fā)生，相應(yīng)地，保險(xiǎn)利潤(rùn)池會(huì)不斷變化，新型產(chǎn)品會(huì)不斷涌現(xiàn)，消費(fèi)者與保險(xiǎn)企業(yè)的溝通方式也會(huì)出現(xiàn)很大變化。保險(xiǎn)企業(yè)要贏得未來，就要制定和落實(shí)戰(zhàn)略規(guī)劃，確定自身的品牌和產(chǎn)品定位、更新客戶互動(dòng)方式，并充分利用未來新興的創(chuàng)新技術(shù)。

只有不斷落實(shí)這些措施，企業(yè)才能夠形成連貫的技術(shù)戰(zhàn)略，解決業(yè)務(wù)各個(gè)方面的問題，并著眼于價(jià)值創(chuàng)造和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的獲取。

3.制定并落實(shí)全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

數(shù)據(jù)很快就會(huì)成為企業(yè)最有價(jià)值的資產(chǎn)之一。保險(xiǎn)行業(yè)并無不同：在保單的壽命周 期之內(nèi)，保險(xiǎn)公司識(shí)別、量化、處置和管控風(fēng)險(xiǎn)的方式完全取決于其所能獲得的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量。眾所周知，如果能夠通過不同來源獲取海量數(shù)據(jù)，那么大多數(shù)人工智能技術(shù)都會(huì)表現(xiàn)得更好。因此，保險(xiǎn)企業(yè)必須制定結(jié)構(gòu)完善且切實(shí)可行的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。保險(xiǎn)企業(yè)需要對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的組合，以促進(jìn)新的分析結(jié)果和分析能力的快速形成。在利用外部數(shù)據(jù)時(shí)，保險(xiǎn)企業(yè)必須在注重?cái)?shù)據(jù)訪問權(quán)限的前提下獲取外部數(shù)據(jù)，不斷豐富和補(bǔ)充內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。但真正的挑戰(zhàn)在于如何以更高的性價(jià)比獲取數(shù)據(jù)。隨著外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)不斷擴(kuò)展，外部數(shù)據(jù)可能繼續(xù)呈現(xiàn)高度分散狀態(tài)，因此，要想以合理成本來取得高質(zhì)量數(shù)據(jù)將非常困難。總體而言，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略要包含獲取和利用外部數(shù)據(jù)的各種途徑，以及將外部數(shù)據(jù)與內(nèi)部數(shù)據(jù)整合的方式。保險(xiǎn)企業(yè)要制定多層面的數(shù)據(jù)獲取戰(zhàn)略，可能包括直接收購(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)提供商，或獲得數(shù)據(jù)來源的授權(quán)，以及利用數(shù)據(jù)API（應(yīng)用程序接口）與數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商合作等。

4.培養(yǎng)能夠勝任變化的人才，構(gòu)建相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施

在增強(qiáng)型對(duì)弈中，如果對(duì)弈雙方都使用人工智能技術(shù)作為輔助支持，水平一般的玩家會(huì)比專業(yè)棋手表現(xiàn)更優(yōu)。這種結(jié)果也許出乎大多數(shù)人的意料。這是因?yàn)椋罢咴谂c人工智能進(jìn)行互動(dòng)時(shí)更愿意接受、信任和理解這一輔助技術(shù)。要確保企業(yè)的各個(gè)部門將高級(jí)分析技術(shù)視為一種不可或缺的功能，保險(xiǎn)公司就必須在人才培養(yǎng)方面進(jìn)行精心且持續(xù)的投入。保險(xiǎn)企業(yè)未來需要擁有具備相應(yīng)理念和技能的人才。未來對(duì)新一代一線優(yōu)秀保險(xiǎn)人員的需求會(huì)越來越大，他們不能墨守成規(guī)，一定要善于利用各種技術(shù)，具備創(chuàng)新意識(shí)，并且能夠利用半自動(dòng)化和機(jī)器輔助技術(shù)，在不斷變化而非靜態(tài)的情景中完成工作。保險(xiǎn)企業(yè)若要利用人工智能創(chuàng)造價(jià)值，就要整合整個(gè)企業(yè)的能力、技術(shù)和洞察，為客戶營(yíng)造全方位的獨(dú)特體驗(yàn)。對(duì)于大部分保險(xiǎn)企業(yè)而言，企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)須一致認(rèn)同并達(dá)成共識(shí)，且須努力推動(dòng)有針對(duì)性的文化轉(zhuǎn)型。為此，企業(yè)需要制定合理的人才戰(zhàn)略，大力吸納、培養(yǎng)和留住各類擁有重要技能的人才，包括數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、技術(shù)人員、云計(jì)算專家，以及體驗(yàn)設(shè)計(jì)師等。

此外，企業(yè)在積累知識(shí)的同時(shí)，還要擁有應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)所需的新技術(shù)和新能力，因此許多企業(yè)需要制定和落實(shí)技能更新計(jì)劃。保險(xiǎn)企業(yè)培養(yǎng)新型人才的最后一個(gè)重要環(huán)節(jié)是，識(shí)別能夠提升自身能力的外部資源和合作方，目的是幫助企業(yè)在業(yè)務(wù)發(fā)展和開拓過程中獲得必要的支持。未來的IT系統(tǒng)架構(gòu)也將與目前的大不相同。因此，保險(xiǎn)企業(yè)應(yīng)該開展有針對(duì)性的投資，向更加面向未來的技術(shù)體系遷移，實(shí)現(xiàn)雙速IT轉(zhuǎn)型。

（Ramnath Balasubramanian 為麥肯錫全球董事合伙人，常駐紐約分公司；Ari Libarikian 為麥肯錫全球資深董事合伙人，常駐紐約分公司；Doug McElhaney 為麥肯錫全球副董事合伙人，常駐華盛頓分公司；畢強(qiáng)為麥肯錫全球董事合伙人，常駐北京分公司。）