原文作者： Chris Ahn，Haun Ventures 合伙人，前 GitHub 高管
编译：佳欢，ChainCatcher
保险业是全球规模最大的行业之一。全球保费约占世界 GDP 的 7%，即每年约 7.8 万亿美元。 这一规模甚至超过了德国的 GDP，而德国是全球第三大经济体。
保险业之所以如此庞大，是因为几乎每个家庭和企业都是保险公司的客户。住房抵押贷款、运输货物的卡车、走进手术室的外科医生，以及组装手机的工厂，背后都离不开保险。大多数人只有在事情出问题后才会想到保险，但它实际上是支撑经济运行的一张隐形安全网。
保险业也异常古老。美国和欧洲许多家喻户晓的保险公司都成立于 19 世纪，例如 Prudential plc 成立于 1848 年，MassMutual 成立于 1851 年，MetLife 成立于 1868 年。即便是相对年轻的保险公司也有几十年历史：美国大型汽车保险公司 State Farm 和 Allstate 分别成立于 1920 年代和 1930 年代，UnitedHealth 则成立于 1970 年代。
在成熟经济体中，几十年来几乎没有新的保险业巨头诞生。
原因在于，只有发生广泛的社会经济或技术变革，才可能为新进入者创造足够大的机会。规模效应是保险业固有的属性，而保险的核心价值在于，保险公司能够在损失发生时履行赔付责任。
现实中，更大的资产负债表和更强的风险承受能力，通常比渐进式的社会经济变化或技术改进更加重要。这也是为什么上一次新的保险业巨头诞生，还是 20 世纪 80 年代末和 90 年代初的中国。当时，平安和中国太平洋保险伴随着中国经济的大规模转型逐步成长起来。
但我认为，如今我们正处于三场影响力相当的重大技术变革之中，它们正在为新的保险巨头打开机会窗口：
第一场重大技术变革是 AI Agent。
保险公司的几乎所有环节都离不开文件和材料。保单申请本质上是客户自行填写和申报的一组材料，理赔申请则需要通过文件说明损失情况，并提供相关证据。理赔审核需要将原始保单与理赔申请进行比对，判断是否应当赔付，以及应当赔付多少。
从这个角度看，保险公司本质上是一台通过处理材料来作出决策的机器。
直到最近，保险文件仍主要依靠人工处理。
以投保为例，一份申请通常要先经过核保团队，包括核保助理和初级核保员，由他们检查材料是否齐全，再交给定价人员根据申请内容计算保费，最后由高级核保员审批整套保单方案。
这就是一份投保申请在一家保险公司内部经历的人工流水线。
当同样的流程被复制到理赔申请、理赔审核等不同业务，并延伸至经纪商、批发经纪商、第三方理赔管理机构、管理总代理和再保险公司组成的完整供应链时，就不难理解，为什么一笔保险业务从提交材料到得到处理结果，可能需要几天甚至几周。
AI Agent 之所以可能改变保险业，是因为它们能够快速处理海量材料，并据此作出判断。
对于保险公司来说，将 AI Agent 纳入日常运营后，不仅可以降低成本和费用率，还能从根本上缩短业务处理时间。当经纪商提交的投保材料可以在几小时而非几天内完成报价时，率先作出回应的保险公司将在争取这笔业务时占据明显优势。
文件不会消失。但能够在几小时而不是几天内将材料转化为决策的保险公司，运营会更加精简，也能提供更具竞争力的保险产品。
第二场重大技术变革是数字资产，尤其是针对人寿保险和年金产品的数字资产应用。
人寿保险和年金产品约占美国保险市场总规模的三分之一，占美国 GDP 的 2.7%。 尽管人寿保险和年金产品在美国市场规模庞大，但国际市场的相关保障覆盖率要低得多。
在阿根廷和土耳其，人寿保险保费约占各自 GDP 的 0.3%，而全球平均水平接近 2%。 两国之间因此存在明显的保险保障缺口。
这种差异部分源于新兴市场普遍存在的货币问题。
人寿保险是一项持续数十年的承诺。如果要求消费者将储蓄锁定在一份期限为 20 年或 30 年、且以一种可能在其有生之年大幅贬值的货币计价的合同中，这种产品本身就缺乏吸引力。
过去几年，稳定币逐渐成为解决新兴市场货币问题的一种方案。
稳定币总供应量较三年前扩大约 2.5 倍，达到约 3,000 亿美元。 据估计，约三分之二的稳定币由新兴市场的个人持有。 当地用户将其视为一种可以即时使用、便于转移的美元资产，而且无需拥有美国银行账户。
以稳定币计价的人寿保险或年金产品，有可能缩小这些新兴经济体的保险保障缺口。
对于本国货币波动剧烈、且已经持有稳定币的储户来说，他们可以更容易地购买年金产品作为储蓄工具，也可以购买人寿保险进行财富传承和遗产规划。
随着稳定币在新兴市场继续普及，这些地区对储蓄型和人寿保险产品的需求可能会不断增长。
稳定币不会立即弥合保险保障缺口，而且本身也会带来新的风险。但它至少解决了一个重要的结构性障碍：
消费者不再需要以一种不信任其长期保值能力的本国货币，作出长达数十年的金融承诺。
第三场技术变革，是科学突破正在以保险公司难以跟上的速度改变精算模型中的关键假设。
自动驾驶汽车对车险行业的潜在影响，就是一个具体案例。
Tesla 报告称，启用 FSD 的 Tesla 车辆平均每行驶 570 万英里才会发生一起重大碰撞，而美国普通驾驶者平均每行驶 69.9 万英里就会发生一起重大碰撞。这意味着启用 FSD 的车辆，其重大碰撞发生间隔提升了约 7 倍。 Tesla 旗下保险业务已在部分州为主要使用 FSD 驾驶的车辆提供保费折扣。 但大多数其他汽车保险公司尚未将这一变化反映到保费定价中。
自动驾驶技术的进步速度正在加快，这为新进入市场的保险公司提供了机会。它们可以基于截然不同的风险判断，为相关车辆设计和定价保险产品。
其他一些科学突破还处于更早期阶段，但同样可能带来深远影响。
首批 GLP-1 类药物于 2005 年获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准。Munich Re 估计，GLP-1 药物可能在未来 20 年内带来每年 0.2% 至 0.5% 的死亡率改善。 此外，GLP-1 药物不仅能够显著减重，还能带来一系列相关健康收益。
例如，对于存在既有健康问题的超重患者，这类药物可以使重大心血管事件减少 20%。 相关研究显示，GLP-1 药物可能带来明显的心血管健康改善。
鉴于心脏病是美国第一大死因，GLP-1 药物可能会显著改变健康险和人寿保险公司所承担的风险。
除了这些具体案例，更大的背景是科学进步本身正在加速。2024 年至 2025 年，AI 专利公开量大约翻了一倍。 AI 专利数量的快速增长，也反映出这一技术仍在不断加速发展。
风险定价所依据的关键变量都在迅速变化：人们如何驾驶、能够活多久，以及疾病如何发展。
保险业看似沉寂，是因为保险公司大多历史悠久、根基深厚。但保险业本质上是支撑经济运行的安全网，也是全球规模最大的市场之一。
如今，三场技术变革正在从不同层面重塑保险业：
这三股基础性技术力量正在汇合，并为新的保险业巨头在几十年来首次出现创造有利条件。