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报告概述

本报告由Guidewire与PwC联合撰写，聚焦生成式AI（GenAI）在工伤赔偿（workers' compensation）保险领域的前沿应用。报告基于对100多家工伤赔偿保险公司的调研和行业案例分析，系统分析了五大宏观趋势：医疗成本通胀、劳动力老龄化与知识断层、心理健康索赔激增、诉讼风险上升以及监管环境复杂化。报告提出五大GenAI变革力量——生态赋能的AI平台、从损失转移到主动风控的转变、机构知识民主化、AI赋能端到端工作流、以及以工人为中心的服务模式，并探讨了落地所需的云原生核心系统、AI治理框架和生态伙伴协同。旨在帮助保险公司理解GenAI的战略价值，并制定可执行的转型路线图。

报告的核心结论

生成式AI推动工伤赔偿从损失转移转向主动风险控制

报告指出，传统工伤赔偿主要聚焦事后损失转移与康复，而GenAI通过分析安全报告、维护日志等非结构化数据，能预测并预防事故发生。保险公司可借助实时风险评估和早期干预机制，将角色从被动赔付转向主动预防，降低整体损失频率与严重性。

AI赋能的个性化工人中心模型将取代流程中心模式

报告认为，GenAI通过整合大数据和智能体，实现从标准化流程向基于个体伤情的定制化服务转变。例如，智能数据提取可自动处理首次工伤报告，AI助手提供24/7个性化支持，个性化返岗计划基于工人具体特征生成，从而改善工人体验和理赔结果。

机构知识民主化将降低行业进入壁垒并加速技能扩散

报告强调，GenAI能够捕捉、结构化资深核保员和理赔员的经验，并通过智能工作流嵌入日常决策。这既缓解了退休潮带来的知识流失，也使新员工快速获得专家级指导。同时，知识民主化降低了新竞争者入行门槛，迫使传统保险公司加速创新。

云原生核心系统是规模化落地GenAI的关键使能器

报告指出，实现GenAI的潜力需要现代化、云原生的核心平台，提供灵活集成点、数据连接性和可扩展性。缺乏这一基础，保险公司将难以将AI能力嵌入端到端流程，导致试点无法规模化。报告建议优先迁移核心系统并搭配Agentic AI架构。

报告回答的关键问题

生成式AI如何改变工伤赔偿的理赔管理？

GenAI可自动提取首次工伤报告、医疗账单等文件中的关键信息，实现实时监控和智能分案。通过预测模型，系统能识别高风险案件并建议早期干预；同时，AI助手为受伤工人提供个性化进度追踪和康复指导，从而缩短理赔周期、改善工人体验，并降低总体成本。

工伤赔偿保险公司面临哪些主要趋势挑战？

报告识别五大趋势：医疗成本持续高于通货膨胀率，推高索赔费用；劳动力老龄化导致经验丰富的从业者退休，造成知识断层；心理健康索赔（如压力、焦虑）显著增加；诉讼风险上升，出现高额核裁决；以及各国市场保持地方性监管，增加合规复杂性。这些趋势共同加速了对新技术变革的需求。

保险公司如何落地生成式AI？

报告建议四步走：首先，与业务和IT部门协作识别高价值用例；其次，评估当前技术栈并迁移至现代云平台；第三，利用生态伙伴（如数据、AI服务商）加速能力构建；最后，选择少量用例并承诺规模化，避免停留在试验阶段。同时需要建立AI治理、安全和可观测性框架。

报告中的代表性数据

60%

受访者认为医疗成本通胀对业绩影响最大

2025年，在Guidewire的2025年工伤赔偿保险公司调查中，60%的受访者认为医疗成本通胀将对其业绩产生最大影响。

87%

受访者正在建设或计划建设AI平台

2025年，调查显示，87%的工伤赔偿保险公司正在构建或计划构建AI平台，表明行业对AI投资的高度重视。

93%

受访者认为老龄化劳动力将改变风险状况

2025年，93%的受访者认为，劳动力老龄化将显著改变行业的风险状况和损失经验，凸显知识传承的紧迫性。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整报告包含详细的市场调研数据，包括对100+家Guidewire工伤赔偿客户的定量调查结果，及医疗成本通胀、劳动力老龄化等趋势的图表分析。
  • 报告深入剖析了五大GenAI变革力量，每项力量配有说明、案例和行业洞察，帮助读者理解从理论到实践的应用路径。
  • 包含多个Guidewire客户案例，展示AI在损失控制、案件管理、医疗账单审核、返岗计划等场景的具体实施效果。
  • 提供了建立AI卓越中心的指导，涵盖AI治理、安全、可观测性，以及Agentic AI架构的设计原则。
  • 报告讨论了工伤赔偿市场法规环境的复杂性，并给出了跨辖区合规的自动化解决方案。
  • 包含完整的“下一步行动”路线图，从识别用例到规模化部署，为企业提供可操作的战略框架。

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