--- title: 普惠保险怎么才能真正"普"下去？保诚集团给出了一个数据答案 source_title: 如何让普惠金融在实践中规模化并且可持续执行？保诚集团陈书智这样说 viral_score: 75 date: 2026-06-22 --- 普惠保险喊了这么多年，为什么真正买得起、用得上的人还是少数？ 保诚集团亚洲区CEO陈书智最近在一个论坛上说了一句大实话：普惠金融的难点不是"想不想做"，而是"规模化之后能不能持续活下去"。换句话说，给低收入人群卖便宜保险这件事，本质上是一门很难赚钱的生意——赔率不对、数据不够、渠道成本高，三座大山叠在一起。 讲真，这个问题AI正在悄悄改变答案。 传统保险公司做普惠业务，最大的痛点是风险定价难——没有足够的历史理赔数据，就不敢给陌生群体定价，一旦风险估算错了就直接亏钱。但现在机器学习模型能做到的事情不一样了：它可以把一个人的消费记录、出行频率、医疗就诊习惯这些非传统数据拼在一起，跑出一个比传统精算表更贴近真实风险的定价模型。保诚在东南亚市场已经在跑这个逻辑——用替代数据（alternative data）为没有社保记录的群体建立风险画像，保费可以低至每月几十块，但整体赔付率依然可控。 划重点：可持续的普惠保险，靠的不是补贴，靠的是数据精度。 说白了，以前保险公司对穷人"惜保"，不是因为他们坏，是因为不知道他们的风险长什么样。现在AI把这个信息鸿沟填上了一部分，普惠才真正有了商业逻辑的支撑。 当然，数据来源合规、隐私保护这道坎还得迈过去。用消费数据给人贴风险标签，边界在哪�