保险核保员会被AI取代吗？

保险核保员会被AI取代吗？申请初筛、历史损失率对照与风险评分适合自动化，但边界案例接到什么条件、附加条款怎么设仍要人拍板。

先说结论

保险核保不会因为AI而消失。真正变薄的，是只做标准化审查的角色。

这个职业是做什么的

保险核保员的工作远不只是查看投保申请细节。他们要决定一份保单是否应该被承保、在什么条件下可以承保，以及保费水平和附加条款是否合适。他们通过查看赔付率、投保人属性、披露信息、病史、合同条款以及整体组合结构，在盈利与风险之间做平衡。

这个岗位的价值，在于决定边界案例和例外案例到底能放到什么程度，而不是机械地照着规则表走。即使AI加快了评分和建议草稿，核保决策和细微调整的责任仍然由人承担。

行业金融

公开数据怎么说

生成式AI暴露度

74 / 100

在188个职业中排第90位

美国政府的分类

极高暴露度

美国劳工统计局（BLS），相对AI暴露度类别（2026年）。

由ai-job-risk.net根据四个公开数据集计算，采用0–100的尺度，相对于我们覆盖的188个职业而言。数值越高，表示该职业的任务中有越多是生成式AI能做或已被用于的。它不是失去这份工作的概率。

AI能完成这些任务的程度 86

研究人员的任务分析（Eloundou等人；ILO）。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

AI已被实际使用的程度 63

Microsoft Copilot与Anthropic Claude在该职业任务上的实际使用情况。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

美国劳动力市场（BLS 2025–35年预测）

就业人数预计变化，2025–35年: -3.8%
美国就业人数，2025年: 125,600
每年职位空缺（平均）: 6,800
年薪中位数，2025年: US$81,370
入职通常所需学历: 学士学位

BLS 预计变化的原因

生产率变化：由于自动核保系统将使更多申请可以通过计算机处理，从而减少所需的保险核保员数量，该职业在其所属行业就业中的占比预计将下降。

BLS 原文（英文）。译文由 ai-job-risk.net 提供。

Productivity change - share decreases as automated underwriting systems will allow more applications to be handled by computer processing, reducing the needed number of insurance underwriters.

数据为BLS职业“Insurance underwriters”的美国数字。BLS的预测假定技术按历史速度持续发展；它们不是仅针对AI影响的预测。

出处

暴露度指数由ai-job-risk.net根据以下数据集计算（数据截至2026年10月15日）。美国劳动力数字来自BLS，未作改动。

各发布机构均未参与制作、审核或认可本网站。完整引用、许可与方法

保险核保员会被AI取代吗？

保险核保中有很多环节都很适合AI。申请数据的初筛、与历史损失率的对照、风险评分，以及归入标准承保条件，这些任务都很适合自动化。

但在真实核保里，并不是每个案例都能干净落进标准条件。披露细节可能含糊，业务活动可能复杂，风险可能偏高但盈利仍然有吸引力，或者附加条款应该如何设置并不明确。在这种情况下，仍需要有人决定公司愿意承受到什么程度。

核保的核心不是事务性审查，而是在什么条件下接受某项风险，以及风险与利润之间的界线画在哪里。真正重要的是，把最可能被自动化的阶段，与仍然需要由人承担的判断区分开。

最可能被自动化的工作

AI最擅长的，是依据既有规则和大量数据进行初步审查。案例越贴近标准条件，就越容易自动化。越落在标准保单条件之内，机器判断就越有可能占主导。

对申请数据做初步筛查

基于年龄、职业、病史和合同细节等基础信息，把申请归入标准承保条件，这类工作很适合AI。它可以加快第一轮判断。但机器仍然难以完全理解输入中的歧义和重要背景。

与历史数据进行风险比对

AI很擅长把当前案例与相似合同、历史赔付率和标准保费区间进行比较，因此能更快生成参考点。但这个案例是否真的与历史数据具有相同风险特征，仍然需要人来判断。

起草建议条款与附加条件

标准免责和附加条款的初稿，相对容易自动化，因此AI很适合作为起点。但当条款需要反映客户特征和销售策略时，最终拍板仍然要由人来做。

整理审查资料并识别缺失项

AI可以高效列出申请表、披露表和支持性材料中缺少的项目，从而减轻审查前的行政负担。但从合同角度看，某项缺失究竟有多重要，仍然是人的工作。

仍会保留的工作

核保员会保留下来的，是在边界案例上划线的工作。案例越脱离标准条件，就越依赖能够承担责任的人类判断。处理例外，正是这个职业专业性最明显体现的地方。

决定边界案例是否承保

对于不能只靠标准条件衡量的案例，核保员仍然需要判断应当放到什么程度。这意味着要同时权衡赔付率、合同条款、销售策略以及整体组合平衡。单靠简单评分，很难替代这种判断。

平衡合同条件与盈利性

围绕保费、免责和附加条款做调整，使风险在经济上仍然成立，这项工作会继续保留。条款太严，交易做不成；条款太松，盈利就会崩掉。这种平衡本身就是核保核心。

解读披露内容与补充情形

核保员仍需要跳出申请表表面，通过补充说明和特殊情形来判断真实风险水平。即使信息不完整，也需要有人决定下一步还应追问什么。这里很考验读懂言外之意的能力。

向销售团队解释决策并协商

核保员仍然要向销售团队和代理人解释为什么会适用某些条款、从核保角度看有哪些顾虑。只给一个决定，并不足以推动前线落地。能够同时理解盈利逻辑和前线现实的人，尤其有价值。

值得学习的技能

未来几年，保险核保员的价值会越来越少地来自看分数，而越来越多地来自读懂边界条件。关键在于把AI当辅助，同时深化对例外案例的判断。

理解赔付率与合同条款

不能只看事故率和赔付率本身，还要理解调整某些条款会如何影响盈利。核保不只是点一下同意或拒绝，也是对条件结构进行设计的工作。能把数字与合同语言连起来的人，会更强。

为例外案例设计追问

当案例信息不足时，核保员需要能准确识别还应确认哪些细节。问错问题，就会错过真正重要的风险信息。能够迅速锁定关键点的人，在实务中很有用。

从组合视角作出判断

不仅要看单个案例，还要理解公司在整体组合中已经承接了多少同类风险。某个案例单独看似乎合理，但放到整体里可能就有问题。越能在看到全局的同时划线，价值就越高。

核验AI辅助核保的能力

即使AI能够快速给出评分和建议条款，只要案例脱离标准模式，核保员仍需要亲自检查其推理。系统越方便，它在例外情况上的弱点往往越明显。理解自动化边界的人，会越来越强。

可能的发展方向

核保经验积累的不只是文书能力，还包括风险评估、条款设计、盈利判断以及与销售协商的能力。因此，也更容易转向那些审查与风险判断权重更高的岗位。

贷款专员

在权衡客户属性和条件的同时决定是否放行案例的经验，也很适合迁移到贷款审批。适合想把审查与条件调整能力用到放贷方角色的人。

暴露度指数 89/100 · 美国就业 2025–35 +1.1%

审计师

那些擅长画清风险边界、权衡证据的人，往往也能很好适应内部控制与审查流程的审计工作。适合希望把个案判断扩展到更广系统健全性评估的人。

暴露度指数 84/100 · 美国就业 2025–35 +5.0%

财务分析师

平衡条件与盈利性的经验，也有助于分析业务的风险与回报。适合想把核保判断用于评估经营与财务表现的人。

暴露度指数 91/100 · 美国就业 2025–35 +7.2%

会计师

解释规则并对边界案例作决策的能力，也很适合迁移到会计问题和解释责任更重的岗位。适合希望把细致审查能力扩展到财务判断的人。

暴露度指数 84/100 · 美国就业 2025–35 +5.0%

保险代理人

理解产品条件和核保逻辑的人，也能在销售与方案岗位中创造很强价值。适合想用核保视角更清楚地向客户解释条款的人。

暴露度指数 86/100 · 美国就业 2025–35 +3.3%

摘要

保险核保不会因为AI而消失。真正变薄的，是只做标准化审查的角色。初筛会更快，但对边界案例的决策、条款调整、特殊情形解读以及向销售团队解释这些工作仍会保留。真正的分水岭，不在于谁下决定更快，而在于谁能把线画得更稳。

同一行业的对比职业

这里列出的是与保险承保人同属一个行业的职业。它们并不代表完全相同的工作，但有助于比较 AI 影响和职业路径的接近程度。

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常见问题

Q.保险核保员会被AI取代吗？

保险承保人在我们的生成式AI暴露度指数中为74（满分100，在188个职业中排第90位）。它衡量的是工作中有多少是AI能做或已被用于的，而不是这份工作是否会消失。BLS预计，2025年至2035年美国保险承保人的就业人数将变化-3.8%。

Q.保险承保人的哪些工作最容易被AI取代？

AI最擅长的，是依据既有规则和大量数据进行初步审查。案例越贴近标准条件，就越容易自动化。越落在标准保单条件之内，机器判断就越有可能占主导。例如：对申请数据做初步筛查、与历史数据进行风险比对、起草建议条款与附加条件、整理审查资料并识别缺失项。

Q.保险承保人的哪些工作仍将由人来完成？

核保员会保留下来的，是在边界案例上划线的工作。案例越脱离标准条件，就越依赖能够承担责任的人类判断。处理例外，正是这个职业专业性最明显体现的地方。例如：决定边界案例是否承保、平衡合同条件与盈利性、解读披露内容与补充情形、向销售团队解释决策并协商。

Q.保险承保人现在值得培养哪些技能？

未来几年，保险核保员的价值会越来越少地来自看分数，而越来越多地来自读懂边界条件。关键在于把AI当辅助，同时深化对例外案例的判断。例如：理解赔付率与合同条款、为例外案例设计追问、从组合视角作出判断、核验AI辅助核保的能力。