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为系统呈现AI技术在保险行业的应用进展，清华大学五道口金融学院中国保险与养老金融研究中心基于《AI保险行业应用创新白皮书》推出“AI×保险应用创新系列”文章。系列将围绕技术基础、应用起点、应用全景、难点堵点与监管建议五个维度展开，梳理AI赋能保险业高质量发展的关键逻辑与实践路径。本篇为系列第五篇，聚焦保险AI应用的动态监管框架，探讨如何在鼓励创新与风险防控之间形成更加适配技术发展的治理机制。

当前，保险AI应用仍处于快速演进阶段，技术能力、应用场景、风险形态和治理要求持续变化，对监管规则的适应性和治理工具的有效性提出了更高要求。一方面，需要防范规则缺位或边界不清带来的风险外溢；另一方面，也要避免监管要求与技术发展阶段不相适应，影响合理的技术试验和场景创新。在此背景下，构建动态监管框架，应围绕关键技术供给、应用风险边界、试点验证机制和消费者权益保护等重点环节，完善分类管理、动态调整和风险约束机制，形成鼓励创新与风险防控并重的治理安排。

一是探索建立关键技术供给的白名单制度。保险AI的研发、训练、推理和部署，离不开高性能芯片、服务器及相关基础软硬件支撑。对于符合国家安全要求、技术标准和合规条件的供应商、产品目录或采购方案，可探索纳入白名单管理，在采购审核、合规审查、测试验证和应用落地等环节给予明确指引，降低保险机构在关键基础设施采购和技术应用中的制度性成本与不确定性，为后续规模化应用创造更加稳定的基础条件。

二是以负面清单明确风险边界，提升监管规则的适应性。应加快建立动态更新的AI应用负面清单制度，按照应用场景、决策影响、风险外溢程度和消费者权益影响，对保险行业AI应用实施分类管理。对于涉及重大风险判断、对消费者权利义务产生实质影响或后果不可逆的业务场景，应明确自动化决策的适用条件与限制，对高风险、易产生重大不良影响的应用划定清晰禁限范围，并根据技术演进、业务变化和风险暴露情况动态调整，增强监管规则的适应性和可操作性。

三是以监管沙盒和分阶段试点机制支持审慎创新。对于风险边界尚不清晰、技术成熟度仍需验证的新型AI应用，不宜直接大规模上线，也不宜简单禁止。更适宜的方式，是在可控范围内开展小范围、可观察、可纠偏的试点验证。通过限定业务范围、客户群体、运行周期和应用场景，设置风险监测指标、人工复核要求和退出机制，可以在控制风险的同时，为技术试验、场景验证和模式创新保留必要空间。对于运行稳定、风险可控、效果明确的应用，可逐步扩大范围；对于出现风险隐患或不符合监管要求的应用，则应及时调整、暂停或退出。

四是以消费者权益保护守住底线，完善责任与纠偏机制。在鼓励创新的同时，还应将消费者权益保护作为核心约束。应围绕算法公平、信息披露、可追溯性和人工复核等关键要求，完善保险AI应用的责任机制和纠偏机制，防范因数据偏差、模型缺陷或不透明决策导致的歧视性后果和程序性不公。保险机构应依法保障投保人和被保险人的知情权、申诉权和人工复核权，对AI参与形成的核保、理赔、定价、营销推荐等结果承担最终责任，不能以算法决策替代责任承担。同时，应严格遵守个人信息保护、数据安全和网络安全等相关法律法规要求，将数据安全、隐私保护和权限管理嵌入AI应用设计、开发、测试、部署和运行全过程。

长期来看，随着人工智能特别是智能体在保险领域持续深化应用，传统以人工审核为主的监管方式将越来越难以适应实时性、穿透性和规模化监管需求。监管模式也需要在坚持审慎监管和风险可控底线的前提下，逐步向以系统可观测性、自动化风险监测和架构性约束为支撑的智能化监管转型，积极运用人工智能提升风险识别、行为监测、异常预警和合规校验能力，不断增强监管的前瞻性、精准性和有效性。

总体来看，保险AI要实现更深层次的业务融合和规模化应用，既需要鼓励技术试验和场景创新，也需要守住消费者权益保护、数据安全和责任清晰的底线，推动行业在规范中创新、在创新中完善治理。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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