以下文章来源于分子实验室
作者：刘扬 分子实验室创始人、CEO，拥有25年保险行业深耕经验，全程亲历中国互联网保险发展周期，专注于保险科技（InsurTech）、数字化转型、AI与保险未来发展、以及医疗、健康、养老、汽车、科技等保险跨领域合作。核心摘要AI抢工作、社保不够用？商业保险，才是AI时代普通人的避风港吗？AI技术的指数级发展引发就业与社保体系的深刻变革，“老龄化”、“零工化”、“工资增长停滞”三大痛点叠加，单纯依靠政策引导难以快速实现民生保障的精准落地。本文结合中国保险科技发展实践与AI技术应用现状，聚焦商业保险中与“人”的生存、发展直接相关的“保障型”和“服务型”保险，分析其在AI时代的核心发展方向与现实挑战，探讨商业保险成为AI时代民生保障“避风港”的可行性与实现路径，为行业高质量发展提供参考。
本文的案例均来自《分子实验室·2026分子保险科技节参会企业解决方案汇总》一、AI时代，我们真正担心的是什么？工作不稳定：AI替代重复性岗位，中层岗位“塌陷”，零工、自由职业成常态，没了稳定雇佣关系，社保断缴、保障空白成了家常便饭；养老医疗压力大：老龄化越来越严重，社保养老金支付压力加剧，基础医保报销有限，一场大病、一次意外，可能耗光多年积蓄；抗风险能力弱：AI设定的工资“硬上限”，让中等收入群体收入增长停滞，手里没多余资金对冲风险，一旦遇到变故，全家陷入被动。二、AI重构就业与社保，商业保险能否扛起大旗？2026年1月，国务院发展研究中心卓贤在《AI、就业和社保的思考》一文中指出，AI时代正引发就业与增长关系的“三个脱钩”——就业与投资脱钩、技术进步与人力资本提升脱钩、劳动者工资与生产率提升脱钩，这一变革直接冲击现代社会保险体系的三大核心基石：有利的人口结构、长期稳定的雇佣关系、工资与生产率同步增长。其中，老龄化对人口结构的冲击渐进可测，而AI直接催生的知识白领零工化、企业组织“中层塌陷”，以及国民收入分配向资本倾斜的趋势，正快速动摇社保体系的支撑根基，导致社保征缴管理难度加大、税基相对萎缩，已难以全面覆盖AI时代多元化、碎片化的风险需求。（观点来源：国务院发展研究中心《AI、就业和社保的思考》2026年1月）与此同时，“老龄化”“零工化”“传统雇佣关系下工资收入增长停滞”相互交织，进一步加剧了民众对未来职业稳定和社会保障不足的焦虑：老龄化进程加快，直接推高养老、医疗保障的刚性需求；零工经济兴起，彻底打破传统雇佣模式下的社保覆盖逻辑；而AI设定的工资“上限”及中等收入群体收入份额的下降，让民众对冲风险的经济能力持续减弱。社会保障体系，受限于实施周期长、调整灵活性不足等短板，难以快速响应市场化的多元保障需求，市场化运作的商业保险被寄予厚望，其能否扛起AI时代民生“避风港”的重任，成为行业亟待破解的核心命题。三、AI时代，商业保险的核心方向是什么？商业保险虽诞生于工业时代，但其风险分散、损失补偿、资金融通的核心职能，与AI时代民生保障的核心诉求高度同频，具备成为民生“避风港”的先天优势。1.适配老龄化：以保险科技挖掘长期红利，填补养老医疗保障缺口AI时代，老龄化已不再是单纯的人口结构变化，而是对整个社会保障体系的全方位考验。我国社保体系实行现收现付制，高度依赖代际转移支付，随着老龄化程度持续加深，养老、医疗社保基金的支付压力逐年加大，保障水平有限、覆盖范围不足的短板日益凸显。而商业保险凭借市场化运作优势，能够精准填补社保缺口，成为老龄化时代的重要保障支撑，同时挖掘老龄化带来的长期市场红利。从行业实践来看，我国中老年群体目前的保障程度偏低：截至2022年底，在保障型人身险产品中，年龄在45岁及以上的被保险人的风险保额占全年龄段的比例不足30%，其中寿险和疾病险占比均为20%左右。中老年群体的有效保单数量占全年龄段总量的比例约为30%;其中，针对中老年人高发风险的寿险和疾病险的占比分别为22%和26%。考虑到45岁及以上人口占总人口的比例已达到43%，且该群体面临的疾病、医疗、失能等主要风险的发生概率将随着年龄的增长而成倍上升，中老年群体目前的保障程度显著偏低。（中国保险行业协会《中国中老年人风险保障研究报告》）相较于社保的普惠性基础保障，商业保险可通过保险科技优化精算模型，针对老年人的风险特征，提供差异化、个性化的养老、医疗保障方案：长期护理保险可联动健康管理服务机构，有效缓解失能老人的护理压力；高端健康保险可覆盖社保外的大额医疗费用，填补社保与民众实际保障需求之间的差距，同时挖掘老龄化带来的长期市场红利。未来，商业保险应将老龄化市场作为核心布局领域，重点发力养老、医疗、护理三大细分方向，依托保险科技挖掘长期红利。案例1：君龙人寿的“保险+医疗+养老”一体化方案——实现保障型保险与服务型保险的深度融合，覆盖民众从健康预防到养老护理的全生命周期保障需求，精准契合本研究的核心范围。三段式养老服务体系——涵盖活力旅居、居家照护、机构入驻三大场景，搭配年金险、医疗险等核心产品，实现老年人全生命周期养老保障覆盖，精准挖掘老龄化市场长期红利。案例2：RGA美国再保险商业长护险产品创新支持方案——借鉴全球老龄化保障先进经验，结合中国老年人保障需求特点，为国内保司提供商业长护险产品创新支持，助力优化我国老年人护理保障体系。案例3：安顾方胜保险经纪的团体健康险创新方案——推出失能险、护理险等适配老龄化需求的特色产品，延伸团体健康险价值边界，精准填补老年人护理保障缺口。2.适配零工化：以风险定价创新，弥合零工群体保障鸿沟AI技术大幅降低市场交易成本的特性，推动工作单元从长期“岗位”向短期“任务”转变，催生了大量“一人公司”和零工经济，使得雇佣关系呈现碎片化、灵活化特征。传统基于稳定雇佣关系的社保覆盖模式，已难以适配零工群体的保障需求，形成了明显的保障鸿沟。新京报《2025 年数字经济下灵活就业发展研究报告》显示，截至 2024 年底，全国灵活就业人员规模已达 2.4 亿人，其中依托互联网的新型灵活就业群体约 8400 万人，占就业总人口的 21%。报告指出，数字经济催生了网络主播、AI 导演、AI 视觉设计师等新兴职业，形成了 “数字依存度 × 技能强度” 的九类岗位分类体系。从就业特征看，26-35 岁青年占比 58.1%，超八成从业者集中在一二线城市，工作自由度、收入潜力及职业灵活性成为主要吸引力。但与此同时，从业者面临收入不稳定、社会保障不足、职业发展受限等挑战，79.68% 的受访者将 “收入波动大” 列为首要困难。（新京报《2025 年数字经济下灵活就业发展研究报告》）商业保险能够通过产品创新与模式优化，精准对接零工群体的风险特点，有效弥合这一鸿沟，守护零工群体。商业保险可依托保险科技，优化精算模型与风险定价机制，推出灵活化、定制化的保险产品，精准适配零工群体“工作不稳定、收入不均衡、风险场景多样”的特点。案例4：众安保险的互联网驱动小微客户非车险颗粒化定制方案——推出“开店无忧保”等特色产品，精准适配小微商户、零工从业者的碎片化保障需求，支持按天、按单投保，小额案件半天即可完成赔付，极大提升了保障的便捷性。案例5：利宝保险的SMB非车险精细化运营方案——聚焦中小微企业及零工用工场景，优化雇主责任险定价模型，依托外部多维度数据开展风险识别，实现风险与价格精准匹配，与渠道伙伴共建长期共赢模式，有效提升零工群体的雇主责任险覆盖率。案例6：保险极客的团险全流程数字化数智升级方案——支持20人以下企业个性化方案定制，实现团险理赔分钟级/秒级结案，精准适配零工群体集中的中小微企业需求，提升零工群体团体保障覆盖率。3.适配收入增长停滞：以“保险+就业”模式，补充收入与保障双重需求AI时代，“鲍莫尔成本病”机制失效，高生产率部门不再需要大量新增岗位，难以带动全社会工资水平同步上涨；同时，AI部署成本构成了人类同类工作的工资“硬上限”（国务院发展研究中心《AI、就业和社保的思考》），导致中等技能劳动者收入份额持续下降，民众对冲风险的经济能力不断减弱。商业保险能够通过“保险+就业”的模式创新，既为民众提供坚实的风险保障，又为其补充稳定的收入来源，有效缓解工资增长停滞带来的生活压力。商业保险与AI技术的共同发展，能够有效吸收大量就业人口，实现“就业增收+风险保障”的双向赋能：数字化和AI技术可替代保险行业中繁琐的重复性工作（如保单录入、核保、理赔初审等），将从业人员从基础事务性工作中解放出来，转向客户服务、风险规划等高端岗位，提升职业价值与收入水平；同时，兼职保险代理模式的规范化发展，能够为被AI替代的劳动者、零工群体、灵活就业人员提供额外的收入渠道，形成良性循环。案例7：微易科技/保险师的AI智能助理全流程赋能方案——推出“保小助”AI助理，为兼职代理人提供短视频创作、产品演示、客户沟通等全流程赋能服务，大幅降低展业门槛，其中某宝妈代理人通过该方案创作11条短视频即获得23个咨询，成功实现灵活增收，兼顾家庭与事业。案例8：手回保险代理的线上线下协同赋能方案——通过四维赋能体系助力代理人高效展业，其优客计划单客产超百万，代理人收入ROI超13，同时为被AI替代的劳动者提供灵活就业岗位，实现行业发展与个人增收的双赢。案例9：明亚保险经纪的精英经纪人全周期赋能方案——搭建专业化自媒体生态，4000个核心账号带来30万条有效线索、15亿保费转化，既显著提升了经纪人收入水平，又吸收了大量高素质人才就业，为AI时代的就业难题提供了“保险解法”。4.凸显普惠价值：以保险科技赋能，实现广覆盖、低成本保障中国式现代化是人口众多的现代化，我国人均可支配收入远未达到美日等发达国家水平，这一基本国情决定了中国特色的互联网保险必然带有鲜明的普惠性特征。AI技术与互联网的快速发展，进一步强化了商业保险的普惠性，而保险科技（InsurTech）则是实现普惠性的核心支撑。互联网和AI技术能够打破传统保险销售模式的地域限制、渠道限制，通过优化精算模型、简化运营流程，大幅降低保险产品的销售成本和运营成本，让保险产品能够触达传统商业模式无法覆盖的城市务工群体、零工、农村地区、低收入群体等深层市场，真正实现“普惠于民、保障于民”。AI技术可通过图像识别、大数据比对、智能审核等手段，全面优化保险理赔全流程，实现“报案-审核-赔付”全自动化处理，大幅提升理赔效率、简化理赔流程，进一步增强普惠保险的可及性和便捷性，破解行业“理赔难”痛点。案例10：商涌科技的AI赋能健康险全流程方案——通过多智能体协同运作，实现理赔影像自动纠错、反欺诈推理，单病种治疗方案纠偏率达70%，大幅提升理赔审核的效率与准确性。案例11：众安保险的AI智能理赔与服务体系——实现理赔全自动化处理，用户只需拍照上传相关材料即可完成理赔申请，同时提供24小时AI智能服务，打破理赔时间壁垒。案例12：圆心惠保的AI赋能普惠保障（惠民保）高效运营方案——通过AI技术优化理赔链路，理赔准确率达95%，搭建AI客服体系减少人工依赖，有效降低运营成本，助力惠民保项目可持续发展，其服务已覆盖全国160余个城市，惠及数千万民众。5.聚焦多层次医疗、健康保险，以保险科技打造核心赛道AI时代，民众健康意识持续提升，对健康风险的关注度日益增高，加上社保医疗保障的基础性定位，多层次、多元化的医疗、健康保险已成为商业保险发展的核心赛道，也是商业保险彰显社会价值、实现高质量发展的关键抓手。未来，商业保险应立足普惠性特征，构建多层次、多元化的医疗、健康保险体系，推动健康保险与AI技术深度融合，兼顾不同群体的保障需求。案例13：万欣和MSH的AI赋能中高端医疗TPA全流程智能化服务方案——依托全球优质医疗网络，实现投保、核保、理赔全流程自动化处理，投保效率提升50%，精准满足高收入群体的高品质保障需求。案例14：柏盛健康的管理式医疗全周期健康保障方案——以家庭医生为核心，提供7×24小时专属医疗服务，实现智能闪赔，精准适配中高收入群体的高品质、个性化保障需求。案例15：轻松健康集团的AI健康大模型驱动方案——推出心脑血管筛查保险，实现早筛与保险服务无缝衔接，提升健康管理精准度，构建“事前预防、事中干预、事后补偿”的全流程健康保障体系。四、AI时代，商业保险发展的核心挑战是什么？尽管商业保险在AI时代具备成为民生“避风港”的坚实潜力，且已形成清晰的发展趋势，但结合行业一线实践来看，其发展仍面临诸多挑战。其中，最核心的阻力来自传统保险组织的转型滞后，同时叠加普惠性与盈利性的平衡难度、AI技术应用不均衡等问题，共同制约了商业保险“避风港”作用的充分发挥。此外，AI技术的“替代效应”仍不可忽视。AI能够替代保险行业中大量的重复性、事务性工作，若传统保险机构的从业人员无法及时提升自身专业技能，适应岗位转型需求，可能导致失业人数增加。AI时代，数字化保险与传统保险商业模式此消彼长，数字化转型已成为保险行业生存与发展的必然趋势，也是破解行业发展困境的关键。但一些保险组织受限于自身既得利益、僵化的组织架构、固化的思维模式等因素，转型进程严重滞后，成为商业保险高质量发展的巨大阻力。面对AI技术带来的市场变革，传统保险机构的线下渠道、层级化管理模式难以快速适配市场化需求，导致市场份额逐步萎缩；而部分保险组织为维持自身生存，不愿主动拥抱变革、加快转型，反而采取一系列阻碍市场竞争的行为，制约行业创新发展。挑战都是时代变革中必然会出现的现象，积极面对永远好于消极评价。令人振奋的是，在今年的分子保险科技节上，保险科技公司的解决方案越来越接地气了，更多保险公司高层和基层机构、传统业务条线的朋友参与了交流，更多年轻的面孔登上了大会舞台。这些变化，让我坚定了信心：拥抱变化，是唯一不变的选择。小结AI时代，没有绝对的安稳，只有未雨绸缪的底气。商业保险能不能成为避风港，从来不是靠口号，而是靠每一次创新，每一次服务优化，每一款贴合普通人需求的产品。我始终认为：AI不是保险行业的对手，而是赋能者；商业保险不是“奢侈品”，而是AI时代，普通人最该拥有的“安全感”。
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