纳西姆 · 塔勒布在他广为人知的佳作《反脆弱》一书里，反复强调一个观点：
" 要想在不确定的世界里生存下来，一个系统必须能从混乱中获益。"
在商业世界中，可以完美地利用 " 不确定性 " 获益的，一定是——保险业。
它的商业逻辑建立在数学概率的 " 确定性 " 之上。消费者通过购买保险产品来对冲生活中的不确定性；而保险公司则用精算模型预测风险，以概率定价，来赚取相对 " 确定性 " 的收益。
令人略感诧异的是，这门全球市场超过 8 万亿美元的传统生意，历经 300 多年的发展，却依然呈现出相对分散的竞争格局。即便缩小到区域市场来看，以及国有垄断的加持，也没有出现一家独大（市场份额超过 35%）的寡头。
虽然行业有壁垒，但是没有绝对垄断，并有超过 8% 的行业增速（中国、东南亚这样的区域市场增速更高）。产品几乎人人都需要，且具备标准化、规模化、消费者端信息不对称的特点。
对于正摩拳擦掌准备颠覆所有行业的 AI（人工智能）技术来说，保险业是一个理想的大展拳脚之地。
2015 年，一家成立于美国的保险科技公司—— Lemonade（柠檬水），扛着 "AI" 大旗，一头扎进保险行业的裂缝里。两年内就吸引了孙正义的软银和谷歌母公司 Alphabet 等明星投资机构背书，并于 2020 年成功在纽约证券交易所上市。
上市当天，他们挂出挑衅意味十足的横幅—— "Forget everything you know about insurance."（忘掉你过去对保险的所有认知。）
在资本市场最初的狂热之后，又连续经历估值暴跌、增长放缓、AI 理赔争议等成长的阵痛。
与传统保险公司截然不同，Lemonade 在整个客户服务过程中都运用人工智能技术，几乎没有理赔员和人工客服。它让 AI 替人类接听电话、审核理赔、判断欺诈，甚至定价保费。并能够在几秒钟内处理申请和理赔，从而既节省了成本，又提高了客户满意度。
Lemonade 也不像大多数颠覆者那样激进，对于发展速度始终保持克制，但这并不妨碍它用十年时间画出了一条漂亮的增长曲线。从 0 开始的 Lemonade 如今已拥有 260 多万用户，营收规模超过 5.2 亿美元，过去五年的年化收入增长率达到 43.5%。
在 AI 已经可以毫不费力地帮我们写作、学习研究、画画、写代码和炒股的今天，Lemonade 也宣告进入下一个十倍扩张预期的新阶段。
一、先知先觉
2015 年 4 月，AI（人工智能）还不是全社会的热门话题，山姆 · 奥特曼和伊隆 · 马斯克也还没有联手创立后来推出 ChatGPT 的 OpenAI 公司。
两位乍看不像是会在保险行业里出现的人——丹尼尔 · 施赖伯（Daniel Schreiber）和沙伊 · 温宁格（Shai Wininger），创立了 Lemonada 公司。从创业之初，他们就明确了公司不能仅仅用科技噱头来包装，而必须要以 AI 为底层逻辑，产品和运营皆围绕 AI 展开，成为一家用 AI 重塑整个保险流程的 " 算法公司 "。
丹尼尔 · 施赖伯出生于英国，在以色列长大。26 岁时，他辞去法律行业的工作，与他人共同创办了一家并不算成功的互联网安全公司，后来施赖伯又先后在微软和以色列通信公司 Powermat 担任高管职务。
施赖伯拥有敏锐的商业嗅觉和宏大的叙事能力，他一直想再次创业，并不断寻找伟大的想法。
一位风险投资家将施赖伯介绍给了另一位技术天才——Fiverr（全球自由职业平台）的联合创始人维宁格。
十分巧合的是，他俩都相信成熟的保险业可以被 AI 技术改造，两人一拍即合。不过，他们既没有精算背景，也没在保险业干过一天。但恰恰是这种 " 外行 "，看到了行业内部人已经习以为常的问题。
为什么人人都需要保险，但又有相当多的人不自觉地抗拒保险？他们发现问题的根源不在于保险产品复杂，而在于机制——保险公司和客户之间很容易就会被看作是一种 " 零和博弈 "。客户希望出险后，及时且多拿赔偿，而公司为保利润，则希望少赔，甚至不赔，所以有强烈的动机在整个过程中设置隐形 " 门槛 "。这是一场制度化的 " 利益冲突 "。
于是他们想：能不能利用 AI 技术的高效与智能，重建与客户之间的 " 信任 " 关系，建立一种风格完全不同的保险公司？
决定共同创业之后，两人随即决定邀请了拥有 36 年行业经验的泰 · 萨加洛（Ty Sagalow）加盟，担任首席保险官，补上了市场与技术之外的最后一块重要拼图。
但刚刚创立的 Lemonade 连保险牌照都没有。两位创始人跑遍美国各州的监管机构，用 "AI 理赔系统 " 的原型去说服监管层。
他们设计的系统中，有两个重要的虚拟角色—— AI Maya 和 AI Jim。前者负责销售保险，后者负责理赔。整个过程几乎零人工：客户通过手机 App 回答几个简单问题，最快就能在 90 秒内买到保单；出险后只需回答几个问题并录制一段简短的视频说明，几秒钟内就能收到赔付。整个流程都以数字化方式进行，无需纸质文件或电话沟通。
Lemonade 刚上线不久，施赖伯就在一份新闻稿和博客文章中吹嘘他们的 "3 秒理赔 "。仅在 3 秒钟内，算法驱动的索赔机器人就运行了 18 种反欺诈算法，并将 729 美元存入一名 " 加拿大鹅牌 " 大衣被盗的客户账户中。
Lemonade 上线之初，就完成了 27% 的理赔自动化率。时至今日，其整体业务自动化率保持在 90% 上下，已成为保险业中的技术标杆。
Lemonade 的业务范围也从最初的租房和房主保险扩展到宠物保险、汽车保险和人寿保险。其业务也遍及美国各地，并已进入德国、法国、荷兰和英国等多个欧洲市场，利用其泛欧牌照在整个欧洲大陆拓展业务。
另一方面，Lemonade 从创业之初就推出了独特的"Giveback（回馈）" 机制，即从保费收入中抽取 25% 作为管理成本和潜在利润，其余 75% 用于支付客户理赔、购买再保险（以规避部分风险）以及缴纳部分税费。如果一年结束后还有盈余，这笔钱将自动捐赠给客户选定的慈善组织。
"Giveback（回馈）" 机制推出首年就向慈善组织捐出了超过 100 万美元。
这笔钱并不算多，但它在消费者心中塑造了 Lemonade 有别于传统保险公司的形象，越来越多的年轻人愿意公开在社交媒体上为 Lemonade 打 call。如今 Lemonade70% 的用户年龄在 35 岁以下。
他们成功地做成了一个像 TikTok 一样年轻化的互联网产品。
二、保险业的拼多多是怎样炼成的？
对于普通消费者来说，Lemonade 最大的吸引点在于价格便宜且操作简单。
其核心产品租房者保险、房主保险和宠物险每月保费可以分别低至 5 美元、25 美元和 8 美元，远低于行业平均水平。
而支撑其低价的核心是商业模式中的两个重要关键词——自动化（Automation）和精确性（Precision）。
首先，自动化带来的是明显的效率优势。传统公司靠线下代理、历史精算和再保险把各流程层层叠加，形成一个厚重的运转机器。而 Lemonade 的野心，是把这台机器瘦身成一套由算法推动的全自动化流程，用他们自己的话来说，就是 " 全链路端到端（end-end）的自动化 "。
所谓 " 端到端系统 "，其主要依靠一个名为 Blender 的单一专有后端平台管理所有业务（报价、销售、理赔等），而多数大型传统公司还是靠数量庞大且互不兼容的系统来运转整个业务流程。
AI 带来的自动化流程使得公司能够为消费者提供更加极致的体验，目前 Lemonade 97% 的保单承接由 AI 完成，消费者通常能够在 90 秒内完成保单购买，在几秒钟内解决赔付。甚至有一位的宠物险用户在社交媒体上晒图，当他家的猫生病后，他用手机完成理赔的时间仅为 1 秒。
业务流程高度自动化使得 Lemonade 的运营开支连续九个季度没有增长，同时还能实现业务持续扩张。例如，从 2021 年到 2024 年，其保费规模增长了 2.3 倍，但员工人数仅增加了 2%，这一效率远超行业顶尖的传统保险公司。
在最近一次投资者日上，公司管理层预计在未来四年内 AI 自动化将为公司额外节省 10 亿美元。
而另一方面，精确性带来的是定价优势。
在承保端，用户在 App 上输入信息，模型结合第三方数据源（地址、历史索赔、公开记录等）做实时定价。无需代理、无需线下核保，获客与上险的单位成本显著下降。
以 Lemonade 寄予厚望的车险业务为例。Lemonade 目前在车险业务中广泛使用一种名为 "持续遥测技术（Telematics）"，就是给汽车装一个 " 行为黑匣子 "，它实时记录司机的驾驶方式（比如你是否急刹车、是否超速、开车多频繁、经常在什么路况下行驶），再根据这些行为动态调整保险价格。
其实，这项技术并不新鲜。其最早出现在 1990 年代的车联网（Connected Car）研究中，用来追踪车队安全和驾驶行为。并由保险公司 Progressive 在 2008 年时大规模商用，通过插入车载 OBD 设备收集驾驶数据，来浮动调整用户的保费。
但 Lemonade Car 使用的 Telematics 不靠硬件，而是靠手机 App 与车辆蓝牙配对收集数据，这让它的扩张成本极低。
今年 10 月，施赖伯在社交媒体上分享了一段 Lemonade 车险与特斯拉汽车无缝集成的操作视频，整个过程可谓 " 丝滑 "，且特斯拉汽车无需增配新的硬件。这段视频也引来众多网友的围观和惊叹。
目前，92% 的 Lemonade 车险业务持续使用遥测技术，使用率比行业平均水平高出 100 倍。
这种精确性使其能够识别风险低于平均水平的司机（占三分之二），并为他们提供比平均水平低约 15% 的保费。
不过，高效和低成本还不是其整个商业模式最重要的核心。
Lemonade 的核心资产其实是数据：每一笔保单、每一次理赔、每一个拒赔样本，都是训练集。随着 IFP（在保保费）和投保人数增长，算法的精度理论上会提高，欺诈识别会更灵敏，定价会更精准，最终驱动损失率下降与获客成本下行越多用户越准的正反馈圈，后台算法越跑越准，反欺诈成本越低，客户体验却越来越好——这是典型的数据飞轮。
在自动化和数据精准性的驱动下，Lemonade 的商业路径不可谓不清晰，用自动化和 AI 应用带来的稳定成本，撬动斜率陡峭的保费增长的背后，似乎理所应当地伴随客观的利润。
但现实并非如此。
三、通往盈利的漫漫长路
Lemonade 的故事有两面：一面是 " 门外汉用 AI 把保险做成互联网爆款 " 的爽文叙事；另一面，则是商业世界里那个永恒的命题——是否能赚钱？
自 2015 年创业来，Lemonade 的财务报表上一直没有盈利，即便营收与在保保费（IFP）持续保持较高增长，但公司仍连续多年净亏损。
原因是虽然 AI 减少了人员工资等固定运营成本，但是行业里更加看重的综合成本率（Combined Ratio）即便在最近的 2025 年二季度财报中仍然高达到 1.84（赔付率 0.7+ 费用率 1.14）。这意味着公司每收入 1 美元保费，需要支出约 1.84 美元用于理赔和运营等承保相关成本。
这一数字相较传统保险巨头（如 GEICO、Progressive 通常为 0.8 — 0.95）要高得多，这也反映出 Lemonade 高速扩张阶段的高赔付、高费用、重获客等特征。
而且，当公司一直亏损时，投资人所关注的两个重要财务指标 ROE（净资产回报率）难以为正，BVPS（每股账面价值）也会受到稀释和市场定价压力的影响。
难以持续盈利与财务指标的压力也是资本市场中看空方的主要理由。
公司 2025 年第二季度财报虽显示净亏损有所收窄（Q2 2025 净亏约 4390 万美元），但仍是亏损状态，且公司在扩张期选择继续投入增长性支出（如用户获客），这让一些投资者仍然质疑 " 增长能否换来利润 "。
Lemonade 需要更长时间和更多季度的业绩来证明其商业模式能真正产生资本回报。而另一方面，传统保险巨头已经在疯狂地补课 AI，并且来得比以往更快。
Lemonade 起家的优势很大程度上来自于 " 先把 AI 用在承保和理赔上 " 的速度红利。但这种优势并非牢不可破。传统车险和财险巨头近两年纷纷加大在数据科学、车联网与 AI 上的投入，AI 应用越来越广泛，效率也有所提高。以 GEICO 为例，伯克希尔高管在最近的股东大会上公开表示，GEICO 在 telematics 与定价技术上 " 已取得快速进展 "，并正把技术能力补上来以更精准地匹配风险与费率。换言之，Lemonade 面对的是资金更雄厚、数据更丰富、在极端年仍有缓冲能力的强大对手。
除了越来越强的竞争者，保险行业周期性与尾部风险、监管与数据安全等问题，都不能仅仅靠 AI 就完美解决。
不过，Lemonade 公司高层在面对诸多挑战的前提下，还是给出了解题思路—— "10 倍增长计划 "，其核心要点可以概括为三招：
第一招是通过纵向扩张：从租房险到全险种生态
Lemonade 的第一个阶段（2016 — 2019）从保费较低的租房保险（Renters Insurance）和宠物保险（Pet Insurance）起步，它价格低、客单价小、理赔率高，但为 AI 模型提供了大量的训练数据，且积累了易转化的年轻用户。
其宠物险业务在短短四五年内增长了 20 倍，市占率已达 7%，并且赔付率已降至理想值 70% 左右，成为公司的 " 现金奶牛 "，成功用 " 低门槛产品 " 完成了客户教育。
第二阶段（2020 — 2024）：向更高价值险种扩张——车险、房险、宠物险、人寿险。2024 年推出 Lemonade Car 和 Life（寿险）后，几乎覆盖主流个人险种。
2022 年，通过收购 MetroMile 获得了近十年的驾驶数据。目前拥有 70 万用户在其车险等待名单（waiting list）中，显示出市场对该产品的兴趣巨大。其预计在 2025 年完成车险模型的优化，并在 2026 年开始大规模爆发式扩张。
可以确定的是车险将是 Lemonade 下一个增长引擎，预计将占到未来保费规模的 40%。
第三阶段（未来 3 — 5 年）：目标是打造全险种 AI 平台，让用户在一个账户下完成家庭所有保险服务。这与传统保险公司多产品、低整合度的状态完全不同。
第二招横向扩张：进入更多国家与合作生态
目前 Lemonade 的市场主要在美国（占营收 95%），欧洲刚刚起步。它计划通过 "API 出海 " 模式，将 AI 风控和理赔系统授权给海外本地保险公司或平台（B2B2C 模式）。
例如：与德国 Allianz、英国 Aviva 等机构合作；并且开放 Lemonade API 给金融科技平台嵌入保险服务（类似 " 保险版 Stripe"）。
这会让 Lemonade 从 " 保险商 " 变为 " 保险科技基础设施 "，为 " 保险界的 AWS" 这张大饼大幅增加可信度。
第三招是交叉销售与向上销售（Cross-Sell/Upsell）
提升客户价值和留存，推动保险客户数量和人均保费迅速增长。
Lemonade 70% 的客户年龄在 35 岁以下，随着他们人生轨迹的推进（买车、买房），Lemonade 将依托强大的数字化定价和直销渠道，通过交叉销售和向上销售，把保费更昂贵的房屋险和车险卖给这些客户。
另外，虽然 Lemonade 目前只有 5% 的客户拥有多保单，远低于传统公司 60% 的比例，但随着车险的推广（车险与房屋险的绑定性强），这一比例将显著提升，从而大幅提高人均保费。
按照如此预期，Lemonade 将在 2026 年实现 EBITDA 盈利，并在 2027 年实现净利润。如果，一切如愿推进，那么剩下的问题就是其能否将用户体验与算法效率转化为持久的财务回报。
尾声
当前 Lemonade 还是保费刚刚跨过 1 亿美元中小型公司，未来能否在庞大的保险市场占有重要的一席之地，还要通过无数考验和挑战。
但在 Lemonade 数十年的 AI 应用实践中，旁观者已经可以看出一个清晰的事实——AI 的 " 通缩效应 "，即随着 AI 在商业中的不断应用，很多公司的规模会更小，流程更快，成本更低，这必然也让人类员工变得更加 " 不必要 "。
我们曾以为 AI 难以取代 " 那种面对面的直接沟通 "。但 Lemonade 也许从另一个角度证明了，在保险这种高度依赖人际关系与信任的行业里，也会让人隐约感觉 " 上帝死了，那些以往以为坚不可摧的东西，都将烟消云散 "。
这并非悲剧，只是文明在进化。
正如塔勒布在《反脆弱》中写道：" 活的东西热爱波动，因为那是它确认自己仍然活着的方式。"
对于碳基生命的人类而言，AI 终将重塑我们看待自己的方式，或许真正的风险不在于未来是否被机器替代，而在于我们停止了自我更新。
参考资料
[ 1 ] Lemonade 公司官网投资者关系页面 : https://www.lemonade.com/investor
[ 2 ] 首先，解雇所有经纪人：深受千禧一代喜爱的金融科技独角兽 Lemonade 如何颠覆保险业务，福布斯
[ 3 ] Lemonade 报告第二季度收入增长 35%，Insurance News 网站新闻
本文来自微信公众号：方先森的吹牛草稿，作者：方先森
