Haun Ventures 合夥人:AI Agent 與穩定幣正在重塑保險行業
原文作者:Chris Ahn,Haun Ventures 合夥人,前 GitHub 高管
編譯:佳歡,ChainCatcher
保險業的下一批巨頭
保險業是全球規模最大的行業之一。全球保費約占世界 GDP 的 7%,即每年約 7.8 萬億美元。這一規模甚至超過了德國的 GDP,而德國是全球第三大經濟體。
保險業之所以如此龐大,是因為幾乎每個家庭和企業都是保險公司的客戶。住房抵押貸款、運輸貨物的卡車、走進手術室的外科醫生,以及組裝手機的工廠,背後都離不開保險。大多數人只有在事情出問題後才會想到保險,但它實際上是支撐經濟運行的一張隱形安全網。
保險業也異常古老。美國和歐洲許多家喻戶曉的保險公司都成立於 19 世紀,例如 Prudential plc 成立於 1848 年,MassMutual 成立於 1851 年,MetLife 成立於 1868 年。即便是相對年輕的保險公司也有幾十年歷史:美國大型汽車保險公司 State Farm 和 Allstate 分別成立於 1920 年代和 1930 年代,UnitedHealth 則成立於 1970 年代。
在成熟經濟體中,幾十年來幾乎沒有新的保險業巨頭誕生。
原因在於,只有發生廣泛的社會經濟或技術變革,才可能為新進入者創造足夠大的機會。規模效應是保險業固有的屬性,而保險的核心價值在於,保險公司能夠在損失發生時履行賠付責任。
現實中,更大的資產負債表和更強的風險承受能力,通常比漸進式的社會經濟變化或技術改進更加重要。這也是為什麼上一次新的保險業巨頭誕生,還是 20 世紀 80 年代末和 90 年代初的中國。當時,平安和中國太平洋保險伴隨著中國經濟的大規模轉型逐步成長起來。
但我認為,如今我們正處於三場影響力相當的重大技術變革之中,它們正在為新的保險巨頭打開機會窗口:
AI Agent 正在重構保險公司的運營方式;
數字資產正在擴大保險產品的覆蓋範圍;
科學突破正在改變保險公司需要承擔的底層風險。
AI Agent:保險業的理想員工
第一場重大技術變革是 AI Agent。
保險公司的幾乎所有環節都離不開文件和材料。保單申請本質上是客戶自行填寫和申報的一組材料,理賠申請則需要通過文件說明損失情況,並提供相關證據。理賠審核需要將原始保單與理賠申請進行比對,判斷是否應當賠付,以及應當賠付多少。
從這個角度看,保險公司本質上是一台通過處理材料來作出決策的機器。
直到最近,保險文件仍主要依靠人工處理。
以投保為例,一份申請通常要先經過核保團隊,包括核保助理和初級核保員,由他們檢查材料是否齊全,再交給定價人員根據申請內容計算保費,最後由高級核保員審批整套保單方案。
這就是一份投保申請在一家保險公司內部經歷的人工流水線。
當同樣的流程被複製到理賠申請、理賠審核等不同業務,並延伸至經紀商、批發經紀商、第三方理賠管理機構、管理總代理和再保險公司組成的完整供應鏈時,就不難理解,為什麼一筆保險業務從提交材料到得到處理結果,可能需要幾天甚至幾週。
AI Agent 之所以可能改變保險業,是因為它們能夠快速處理海量材料,並據此作出判斷。
對於保險公司來說,將 AI Agent 納入日常運營後,不僅可以降低成本和費用率,還能從根本上縮短業務處理時間。當經紀商提交的投保材料可以在幾小時而非幾天內完成報價時,率先作出回應的保險公司將在爭取這筆業務時占據明顯優勢。
文件不會消失。但能夠在幾小時而不是幾天內將材料轉化為決策的保險公司,運營會更加精簡,也能提供更具競爭力的保險產品。
穩定幣擴大保險覆蓋範圍
第二場重大技術變革是數字資產,尤其是針對人壽保險和年金產品的數字資產應用。
人壽保險和年金產品約占美國保險市場總規模的三分之一,占美國 GDP 的 2.7%。儘管人壽保險和年金產品在美國市場規模龐大,但國際市場的相關保障覆蓋率要低得多。
在阿根廷和土耳其,人壽保險保費約占各自 GDP 的 0.3%,而全球平均水平接近 2%。兩國之間因此存在明顯的保險保障缺口。
這種差異部分源於新興市場普遍存在的貨幣問題。
人壽保險是一項持續數十年的承諾。如果要求消費者將儲蓄鎖定在一份期限為 20 年或 30 年、且以一種可能在其有生之年大幅貶值的貨幣計價的合同中,這種產品本身就缺乏吸引力。
過去幾年,穩定幣逐漸成為解決新興市場貨幣問題的一種方案。
穩定幣總供應量較三年前擴大約 2.5 倍,達到約 3,000 億美元。據估計,約三分之二的穩定幣由新興市場的個人持有。當地用戶將其視為一種可以即時使用、便於轉移的美元資產,而且無需擁有美國銀行賬戶。
以穩定幣計價的人壽保險或年金產品,有可能縮小這些新興經濟體的保險保障缺口。
對於本國貨幣波動劇烈、且已經持有穩定幣的儲戶來說,他們可以更容易地購買年金產品作為儲蓄工具,也可以購買人壽保險進行財富傳承和遺產規劃。
隨著穩定幣在新興市場繼續普及,這些地區對儲蓄型和人壽保險產品的需求可能會不斷增長。
穩定幣不會立即彌合保險保障缺口,而且本身也會帶來新的風險。但它至少解決了一個重要的結構性障礙:
消費者不再需要以一種不信任其長期保值能力的本國貨幣,作出長達數十年的金融承諾。
重新定義風險
第三場技術變革,是科學突破正在以保險公司難以跟上的速度改變精算模型中的關鍵假設。
自動駕駛汽車對車險行業的潛在影響,就是一個具體案例。
Tesla 報告稱,啟用 FSD 的 Tesla 車輛平均每行駛 570 萬英里才會發生一起重大碰撞,而美國普通駕駛者平均每行駛 69.9 萬英里就會發生一起重大碰撞。這意味著啟用 FSD 的車輛,其重大碰撞發生間隔提升了約 7 倍。Tesla 旗下保險業務已在部分州為主要使用 FSD 駕駛的車輛提供保費折扣。但大多數其他汽車保險公司尚未將這一變化反映到保費定價中。
自動駕駛技術的進步速度正在加快,這為新進入市場的保險公司提供了機會。它們可以基於截然不同的風險判斷,為相關車輛設計和定價保險產品。
其他一些科學突破還處於更早期階段,但同樣可能帶來深遠影響。
首批 GLP-1 類藥物於 2005 年獲得美國食品藥品監督管理局(FDA)批准。Munich Re 估計,GLP-1 藥物可能在未來 20 年內帶來每年 0.2% 至 0.5% 的死亡率改善。此外,GLP-1 藥物不僅能夠顯著減重,還能帶來一系列相關健康收益。
例如,對於存在既有健康問題的超重患者,這類藥物可以使重大心血管事件減少 20%。相關研究顯示,GLP-1 藥物可能帶來明顯的心血管健康改善。
鑑於心臟病是美國第一大死因,GLP-1 藥物可能會顯著改變健康險和人壽保險公司所承擔的風險。
除了這些具體案例,更大的背景是科學進步本身正在加速。2024 年至 2025 年,AI 專利公開量大約翻了一倍。AI 專利數量的快速增長,也反映出這一技術仍在不斷加速發展。
風險定價所依據的關鍵變量都在迅速變化:人們如何駕駛、能夠活多久,以及疾病如何發展。
結語
保險業看似沉寂,是因為保險公司大多歷史悠久、根基深厚。但保險業本質上是支撐經濟運行的安全網,也是全球規模最大的市場之一。
如今,三場技術變革正在從不同層面重塑保險業:
AI 正在改變保險公司的運營成本與處理速度;
數字資產正在改變保險產品能夠觸達的人群;
科學進步正在改變保險公司需要承擔的風險。
這三股基礎性技術力量正在匯合,並為新的保險業巨頭在幾十年來首次出現創造有利條件。












