文：向善财经

近期保险圈一则的传闻，让不少人再次刷新了对传统保险销售的刻板印象。

简单来说，就是一个业务员为了开单，不惜牺牲色相，和客户保持不正当关系，结果还真的让她钓到了大鱼，开了大单还升职加薪，一路做到了经理的位置。

抛开舆论场上五花八门的讨论不谈，在当下的商业世界里面，传统金融行业获客的边际成本甚至道德成本，的确正在越走越高。

客观来说，这类跨越伦理道德来追求业绩的乱象，也不仅仅是存在于保险行业，在传统的金融行业银行、证券、保险“金三胖”里面，是普遍存在的现象。

经济学里有个经典的 “边际成本递增陷阱”，即当一种模式依赖人力线性投入时，规模越大，新增一单的成本反而会越高。

很不幸，“金三胖”的人海战术，就完美踩中了这个“规模不经济”的陷阱。

 

不难理解，一个人的社交圈是固定的，缘故市场总有耗尽的一天。那当熟人资源用完，要拓新客就得靠陌拜、转介绍、饭局应酬，时间成本、人情成本、金钱成本一路飙升。

拿保险行业来说，《中国保险中介市场白皮书》的统计数据显示，传统寿险渠道获取一位新客户的综合成本高达3100元/人，高端寿险的获客成本甚至能冲到保费的30%以上。

那当获客成本高企，“拼人脉、拼体力、拼应酬” 的老路越来越窄，靠人力怼上来的整个金融行业都在寻找第二增长曲线。

而互联网保险的崛起，加上AI 技术的全面渗透，正在给这些有着上百年历史的传统行业，换上一套全新的动力总成，也给出了相应的样本。

//互联网保险的获客新范式：场景营销与技术杠杆

和传统保险“先有人、再有单”的人际中介逻辑不同的是，互联网保险从诞生之日起，就先通过场景或流量聚集用户，再用数据算法完成需求匹配，最后用技术来优化效率。

这套模式最核心的优势，是边际成本递减。

比如说研发一套AI系统，服务一万个用户和一千万个用户，成本不会线性增长，规模越大，单客成本反而越低。

这也是为什么短短几年时间，水滴、轻松、元保等平台就能快速起量，新华保险等老牌险企也纷纷下场布局的根本原因。

一：场景流量：从风险感知到保障转化的自然路径

对保险行业来说，潜在用户的风险感知是钝化的，用户画像用老话讲就是：“晴日不肯修屋顶，雨夜辗转寻瓦石。”。

但是平时毕竟也不是经常下雨，用户的风险意识始终被深埋在心底。所以传统代理人卖保险，最难的一步是“唤醒风险意识”。

此时，怎么唤醒用户的风险感知就成了保险行业需要解决的命题。

水滴筹、轻松筹的做法，就是通过场景优势，让用户在真实的风险事件中，自发完成了风险认知教育。

很多人第一次接触水滴筹、轻松筹这一类的筹款平台，都是在朋友圈的大病求助链接里。看着普通家庭因为一场重病陷入经济困境，没人会无动于衷。

有一个经典的广告模型叫做AIDA，指一个成功的广告要依次引起消费者的注意(Attention)、兴趣(Interest)、欲望(Desire)，并最终促成行动(Action)。

而这种直面疾病风险的冲击，对朋友或者陌生人救助的过程，就完成了“唤醒风险意识”这个过程，也讲AIDA模型中的四部直接并成了一步。

更关键的是，这种场景还自带信任基础。因为筹款场景本身就和 “互助、善意、保障” 强绑定，用户在平台上参与过捐赠、见证过救助，对平台的信任感远高于普通的广告渠道。

换句话说，每一个大病的案例，都是吸引潜在用户体验消费的过程，并且能够形成裂变式的传播。有了这种自发性的传播，只需要搭建一个优质的平台，服务好用户们，成交甚至不用人来撮合，那在边际成本递减的情况下，生意就变得规模又经济。

在水滴筹平台的额带动下，其26年一季度的净营收12.42亿元，同比大增64.8%；归母净利润9837万元，实现了连续17个季度盈利。

轻松筹也依托场景优势，逐步构建起从筹款到互助再到商业保险的完整保障链条，成为行业里不可忽视的一股力量。

但光有流量入口远远不够，留不留得住、转不转化，最终还要看体验。

过去用户买保险，健康告知复杂、核保等待时间长，很容易中途放弃。所以平台也在通过AI优化流程体验，比如水滴的智能核保功能，能快速给出承保结论，减少用户等待成本；轻松筹也在投保流程上做了大量简化，让用户能顺畅完成从感知风险到拥有保障的闭环。

不过，本质上，这套模式的根基还是场景，用真实的风险故事，完成了最核心的需求唤醒。

二：元保保险：AI 重构营销漏斗，让“找客户”变成“匹配客户”

如果说水滴、轻松筹的核心优势是场景流量，那元保保险的破局点，就是用AI 把营销获客的精准度做到了极致。

传统保险营销本质上是“多生孩子好打仗”的逻辑，什么电话盲打、朋友圈刷屏、扫楼陌拜，但是，十次触达可能有八次都是无效的。

用营销漏斗理论来看，就是顶层流量极大，每层流失都极多，最终转化率极低，大量人力和预算都浪费在了无效触达上。

元保的思路是反过来的，用零售行业人、货、场的逻辑，建立了三套AI模型，把用户和产品都摸透，再做精准匹配，把漏斗的每一层流失都降下来。

公开资料显示，去年元保就构建了超过4900个互通模型，包含3200多个用户模型、900多个媒体模型和 700 多个产品模型，建立了5500多个用户特征标签。

听起来可能会被这些数字搞蒙，举个实际的例子可能就明白了，同样是投放广告，传统模式是做一套素材，全量投放，靠碰运气找客户；

而元保的 AI 系统会先分析不同渠道、不同人群的行为特征，判断谁更有投保意愿、谁偏好什么类型的产品、能接受的价格区间是多少，然后自动生成对应的素材和投放策略，把钱精准花在高意向用户身上。

说白了，按需分配。

效果方面，和鸿蒙生态鲸鸿动能的合作就是典型案，即通过AI智能出价和精准人群分层，元保保险的各方面数据，都得到了一定的提升。

总的来说，这两种模式把一线从业者从 “拓客苦力” 里解放了出来。人不再是 “卖保险的工具人”，而是真正的家庭保障规划师。

从这个角度来看，这对传统保险巨头来说，其实也是一种生产力的解放。

就拿拥抱AI比较早的新华保险来说，它其实早就上线了多个大模型智能体，各项问题解决率超过97%，这些智能体覆盖了前、中、后台的全部业务流程。

数据显示，问答准确率接近100%，直接赋能了全国3500余名柜面人员和超过10万名代理人。

这意味着什么？

以前一个代理人遇到客户问复杂的产品条款，可能要查半天资料。现在AI智能体可以秒级给出准确答案，代理人的专业能力被技术放大了。一个新人代理人，有了AI的辅助，可能比一个干了三年的老人还专业。

所以你看，不管是互联网保险公司还是传统巨头，大家都在用互联网和AI替代或者辅助人力，把保险这个人力密集型行业，往技术密集型方向推。

但这里也引申出了一个新的关键问题，当AI普及之后，保险行业真正比拼的又该是什么呢？谁又能脱颖而出呢？

//AI上桌之后，组织能力才是那盘"菜"

每一项新技术的诞生，往往也会伴随着合规的问题，特别是保险行业，涉及民生更是如此，而这又和经营有着千丝万缕的联系。

所以，摸透了合规的边界，才有资格站在新时代的入口。

上半年末，国家金融监督管理总局发布了一则《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，覆盖了治理架构、开发应用、数据治理、风险管理等多个层面，给保险业的AI应用划出了一道明确的合规边界。

仔细读这份指导意见，你会发现它表面上说的是AI技术问题，实际上是在给保险公司的组织管理能力提要求。

比如里面明确提到：AI辅助做出的承保、理赔、定价决定，责任不在算法，在保险公司。

又比如，它把承保、理赔、风险管理列为高风险应用，指出AI可以辅助，但客户能不能承保、理赔能不能赔，不能被一个不可解释的模型结果直接决定。公司要在关键环节建立人工监督和干预机制，明确紧急停用条件，建立备用系统或人工替代流程。

整体态度非常鲜明：AI可以用，但因为AI幻觉、数据安全、算法歧视这些客观问题的存在，保险需要在组织管理制度上给AI拴上缰绳。

说白了，就是用管理的办法，来解决技术问题。

这和保险AI的发力逻辑正好是反着来的。AI做的事情，是用技术的办法来解决组织管理问题——比如让AI主动跨部门协作，让数据跑路，让系统对接，从而降低组织摩擦成本。

保险公司是典型的流程驱动型组织，核保、理赔、风控、合规，每个环节都要跨部门协同，多次审批、校验、系统交互，哪怕各部门配合得再好，这套流程走下来成本也不低。

AI Agent的出现，就是要把这些摩擦降到最低。

但理想很丰满，现实正如我们上面所说，AI进化所需要的新组织能力，和传统保险公司的基因是对立的。

过去，保险业的决策权基本掌握在业务部门手里，技术部门只是支持部门。但现在，AI想要真正发挥作用，就需要技术深度参与业务决策，甚至主导业务创新。这种身份地位的反差、这种改头换面式的组织变革，往往比技术应用本身更难推动。

阳光保险集团前总裁李科就曾说过，业务线与技术线的信息不对称，以及协同创新机制问题，已经成为阻碍保险业数字智能科技应用的重要原因。

对于这种矛盾，水滴在年初提出"要完成从使用AI工具到AI原生公司的跨越"，背后其实也是一次更深层次的组织变革——不只是上几套AI系统，而是让整个公司的思维方式、决策流程、协作模式都围绕AI重新运转。

从长远来看，这种转变是对的。

因为在国内开源模型的潮流下，未来保险AI的真正壁垒，不在模型，而在生态规模，在管理转型的速度上。

在这种重资产逻辑和马太效应下，中小保险机构很难在规模上拼过巨头。

但它们也有自己的机会——在大象转身缓慢的窗口期，快速用AI Agent去经营用户，拼对单个用户的深度理解，拼每一次交互时的温度和效率，从而提前锚定用户心智。

一句话：大公司拼生态的广度，中小机构也可以靠经营深度实现突围。

写在最后：

回到开头那个180次开房换千万保单的故事。

它之所以让人唏嘘，不只是因为一段畸形关系，更是因为它照见了传统保险获客模式的某种困境。

但值得庆幸的是，变化正在发生。

这些探索未必完美，过程中也会有争议和试错，但方向是清晰的：让保险回归保障的本质，让技术服务于人的需求，让每一份保单都建立在透明、高效和信任之上。

一个以守护生命和家庭为使命的行业，在获得前所未有的技术赋能之后，一定能把这份守护做得更周全、也更温暖。

技术终有边界，而守护没有。祝福中国保险业，在AI时代走出一条更健康、更可持续的路。