意見領袖丨施輝

　　個人認為，這一輪新的AI數字化轉型，為中小保險公司提升競爭能力，提升經營發展能力提供了新的可能，必須積極擁抱，認真分析研究，并積極行動，小步快跑。AI的快速發展，投入成本迅速降低，關鍵是對公司經營價值鏈業務場景和AI技術解決問題的深度理解和應用，以及相應的組織架構、業務流程、人員隊伍的調整重塑。

　　金融行業是資本密集加人才密集型行業，在金融行業里保險，特別是財險由于其經營模式特性，是一個價值鏈和服務鏈很長很重的行業，這就形成了其資本密集和勞動密集的特點。

　　財險行業這樣的特性，讓進入這個行業的新公司和中小公司，在面對競爭的環境中，需要基于目標市場和客戶找好自身的定位和，并就此定位下的產品、風控、服務在專業化、精細化方面長期投入和積累，才能進入穩定的盈利期。但現實中，按照傳統模式中小公司常常投入不足，積累不夠，面對競爭處于劣勢。

　　然而，經營價值鏈條長、服務鏈條長意味著有更多的科技應用場景。在能效改善和服務提升方面數字化轉型+AI可以在更多相關場景發揮作用。這就為人力不足、投入不足、專業不足、服務不足的中小保險公司提供了新的發展模式可能。

　　學習借鑒數字化+AI轉型重塑走在前面的公司，也許能對中小保險公司發展路徑有所啟示。這里就介紹一家巴菲特伯克希爾旗下美國車險市場第二大保險公司近幾年面對市場競爭壓力和經營業績波動，開展了數字化+AI驅動提升能效的轉型重塑，2021-2024年裁減人員1.2萬，占公司總人數30%，裁員后業績和盈利卻持續增長的案例。

　　在剛剛過去的巴菲特伯克希爾2025年股東會上，保險是高頻詞之一，而Geico又是被多次提到的其保險板塊里的最大亮點。

　　2024年Geico車險直銷公司毛保費429.37億美元；已賺保費422.64億美元；  賠付率71.8%；  營業費用率9.7%  綜合成本率81.5%；承保利潤：78億美元。伯克希爾年報顯示，Geico貢獻的保險浮存金規模達1，710億美元，過去20年累計承保利潤320億美元，支撐其長期投資能力。

　　伯克希爾完全控股Geico車險直銷公司已有30年，其長期占據美國車險市場保費第二，其保費主要通過公司官網和APP獲得，長期廣告營銷費用投入在保費10%左右。市場定位是低風險客戶，突出量和大數法則，突出承保出單快，價格競爭優勢，客戶續保率長期達到90%。但近幾年經營中也面臨著客戶下降，經營業績，特別是盈利波動壓力。因此，率先啟動了數字化和AI驅動的轉型重塑。

　　以下是從網絡公開信息整理的Geico自2020年驅動轉型重塑的主要動作：

　　1、優化整合系統。整合600多個遺留系統至15-16個平臺的過程中，部分維護舊系統的技術人員被調整。數據中臺建設，整合車聯網（Telematics）、客戶關系管理（CRM）與精算系統，打通駕駛行為數據與風險定價模型。例如，車載設備實時采集急剎車、夜間駕駛等數據，動態調整保費費率。云端架構遷移，將傳統本地服務器遷移至AWS云平臺，系統響應速度提升40%，支持千萬級用戶并發訪問。智能客服升級，部署NLP（自然語言處理）聊天機器人，處理60%的咨詢需求，人工客服專注高價值投訴場景。

　　系統整合后，Geico的IT運營成本下降35%，同時客戶服務效率提升50%，為定價策略的實時迭代奠定基礎。

　　2、優化客服能力和停止電銷業務。AI客服承接60%的咨詢量，傳統呼叫中心人員減少65%，僅保留高價值投訴處理團隊。停止18個州的電話銷售業務，全國銷售部門約30%員工被裁或轉崗。  

　　3、優化內部運營效率。后臺職能的“無人化”。財務與人力資源：引入RPA（機器人流程自動化）處理80%的報銷、薪酬計算等事務性工作，原2000人團隊縮減至400人。自動化流程使每新增一份保單的處理成本從50美元降至8美元；個性化定價策略使續保率提升至82%，高出行業均值12個百分點 。

　　4、優化定價能力。Geico通過AI驅動的定價體系，將風險識別能力提升至行業領先水平。多維數據融合，整合歷史理賠數據、實時駕駛行為、社交媒體畫像等300+變量，構建深度學習模型。例如，通過分析用戶手機陀螺儀數據，識別高風險駕駛習慣（如頻繁變道）。動態定價引擎。開發“分鐘級”定價系統，根據天氣、路況、車輛傳感器數據實時調整保費。在颶風預警期間，高風險區域保費自動上浮15%-20%。

　　5、優化反欺詐能力。利用圖神經網絡（GNN）分析理賠關聯性，2024年成功攔截2.3萬起欺詐案件，減少損失超1.2億美元。

　　6、扁平化組織與績效文化。效仿馬斯克的“去中層化”架構，壓縮管理層級，推行項目制管理，技術專家直接參與決策。 高壓目標驅動，設定激進的成本削減與系統整合期限，倒逼團隊突破效率極限。 

　　Geico的裁員邏輯并非簡單的“一刀切”，其核心是以數據定義人才價值。比如，通過技能熱力圖分析，分析數萬份員工績效數據，繪制出關鍵技能需求矩陣。高價值技能：Python數據分析、AI模型調優、云計算架構設計（需求增長300%）；低效崗位：傳統核保員、電話客服、紙質文檔處理（需求下降80%）。3000名低技能員工被優化，同時高技能人才招聘量增加40% 。動態人才池管理，敏捷團隊重組：將固定部門拆分為“保險科技突擊隊”“精算算法小組”等跨職能單元，人員復用率提升60%；

　　在傳統保險行業面臨技術迭代與市場競爭加劇的雙重壓力下，美國第二大汽車保險公司Geico（政府雇員保險公司）通過數字化與AI驅動的轉型，在2021至2024年間實現了30%的人員裁減，員工總數從約4萬人縮減至2.8萬人，同時顯著提升運營效率與盈利能力。這一變革以伯克希爾·哈撒韋管理層托德·科姆斯（Todd Combs）主導的“馬斯克式管理”為核心，結合技術整合與數據驅動策略，成為傳統企業數字化轉型的典型案例。

　　但對經營慣性巨大的傳統大公司而言，要真正推動這么大動作的改革重塑，需要很大的決心和勇氣，包括承受對當期經營波動的影響、各種過程中的風險應對能力，實屬不易。但反過來，卻為包袱不重投入不足的中小公司提供了快速改善能效的新選擇。

　　(本文作者介紹：保險資深專家)