（图片来源：视觉中国）

蓝鲸新闻8月22日讯（记者 石雨）作为国内宠物行业的风向标，2026年亚洲宠物展览会上，宠物保险已然成为备受关注的赛道。

一边是养宠群体规模持续扩大，宠主对“看病贵”、大病风险的焦虑催生大量保障需求；另一边行业仍面临渗透率偏低、医疗非标、风控难题等现实阻碍。

今年亚宠展期间，蓝鲸新闻记者专访众安保险宠物险业务负责人朱毅刚、宠物险产品总监李爽，剖析宠物保险行业发展卡点，分享险企突围细分市场、搭建长效风控体系的创新尝试。

渗透率逼近5%却难言盈利，是什么绊住了宠物险？

2019年，国内宠物险的渗透率尚不足1%，经过近年持续推动，如今已提升至4%–5%，整体呈现稳步上升的态势。

“未来三到五年，宠物险市场仍将保持高速发展，但增速可能较初期放缓，主要受基数逐步扩大的影响”，朱毅刚预计，再过五年左右，宠物险市场规模有望再上新台阶。

规模一路走高，盈利却依旧是行业难题。卡在哪些方面？朱毅刚认为，一是行业“基建”薄弱。国内在宠物身份识别和数字化管理方面尚处起步阶段。例如，国外普遍采用宠物芯片植入及配套智能设备进行身份绑定与管理，而国内这一进程仍在初步推进中。据其透露，今年已有多家宠物芯片公司与之接洽合作，预计未来几年芯片与宠物的绑定将逐步加深，这也有望成为提升宠物险渗透率的重要助推力。

二是宠物医疗标准化不足。宠物医疗行业以民营经济为主，诊疗机构自行配置大型设备与耗材，缺乏统一的行业标准。这就导致相同病症在不同医院的诊疗费用差异较大，诊疗规范性和透明度均有待提升。

跳出同质化内卷：向细分市场要增量

行业发展早期，产品同质化几乎是所有赛道的通病，宠物险也未能例外。从目前市场中的产品来看，保障范围集中在猫狗门诊与住院，覆盖病种、可选保额都相对有限。

“供需之间存在一定的错配—不少用户期望获得更具差异化的保障方案”，朱毅刚表示，挖掘细分场景是必经之途。

其以众安保险的策略来举例。一是拓宽承保品类，试水鹦鹉赛道。数据显示，鹦鹉已超过兔子，成为国内第三大饲养宠物。但鹦鹉饲养面临两大核心问题：一是异宠医疗资源紧缺，能接诊鹦鹉的专科医院、专业兽医十分稀少，且就医成本高；二是鹦鹉自身生理特点带来诊疗难题，对比猫狗，鹦鹉体型更小，发病隐蔽、病情进展快，等到主人察觉异常，往往已经发展到中晚期，治疗开支进一步增加。

国内鹦鹉诊疗、理赔相关数据积累不足，李爽介绍，研发团队参考了日本成熟的异宠保险体系，借鉴其精算逻辑和产品框架，设置累计赔付限额、单次赔付限额、赔付比例以及配套增值服务等常规保障责任。且不同于猫狗的鼻纹核验身份，鹦鹉采用另一套风控方案——云点阵码可溯源脚环，一鸟一环、拆后即毁损，确保唯一性。

二是产品细分，2019年以来，国内养宠数量持续上升，导致当前宠物老龄化问题逐渐显现。随着老年宠物比例提升，肿瘤、慢性病、肾病等发病率亦随之上升，但市场上针对这类大病保障的产品仍属空白。

众安选择防癌角度切入，推出萌宠抗癌保。“基于近年来积累的理赔数据，我们筛选出不同肿瘤类型与宠物年龄、品种相关联的出险费率因子，并以此为基石反推产品责任设计与定价”，李爽介绍道。

这也得益于目前医疗技术的进步，国内目前已有不少前沿实验室在宠物肿瘤治疗领域取得突破，外科切除、靶向药治疗及IHC免疫组化等功能正逐步落地应用，为肿瘤类保障提供了可执行的医疗方案。

“小步快走”：在商业增长和长期可持续之间找平衡

对于新兴险种而言，既需规模效应摊薄成本，也需合理控制理赔率以保障产品长期运营。如何在商业化与可持续性之间找到平衡点，是险企布局宠物险的关键命题。

在产品推广层面，宜采取 “小步快走” 思路——在小范围内先行试点，积累风险数据后再逐步扩大推广。朱毅刚以宠物抗癌险为例分析道，“我们选择在上海地区首发，基于当地较为成熟的医疗条件和客群基础。通过3至6个月的风险数据积累，迭代优化产品，再逐步推广至其他区域。”

AI数字化能力，是保险公司降低运营成本、完善风控的核心工具。据李爽介绍，AI在宠物小病预防和初步问诊方面已有较为成熟的应用。当宠物出现拉稀、便血、呕吐等症状时，用户可通过线上AI问诊获得初步判断，目前覆盖约10%–15%的病种。

在保险公司内部，AI更重要的价值在于对海量理赔数据进行算法挖掘。通过数据跑跑，可识别不同宠物的高发疾病种类及其与品种、年龄的关联——例如金毛犬高发肥大细胞瘤，猫则易患特定类型的皮下肿瘤。这些由AI提炼的经验与结论，为产品设计和精算定价提供了有力的数据支撑。

除此之外，AI 贯穿投保、理赔全流程：投保环节，图像识别辅助判定宠物品种，协助核保；理赔环节，用户上传票据后，AI 自动核对诊疗单据、药品清单金额，提升审核速度和用户体验。

产品落地和AI赋能解决了"产品怎么设计""效率如何提升"的问题，医院端的精细化管理，则是产品能够长期稳定运营的底层保障。

朱毅刚介绍，公司搭建了动态合作医院评级机制，每年对合作机构开展评估，优胜劣汰，2025 年累计清退超千家存在过度诊疗、不合理用药等问题的医院。系统依靠AI识别异常诊疗记录，对违规机构进行管控。

与此同时，针对当前宠物医院药品清单与发票格式缺乏统一标准、每家医院模板各异，给OCR识别和理赔审核带来较大难度的问题，公司选择推进与医院系统的直接对接，通过获取结构化数据来提升识别准确率，从源头减少理赔误差。