Lemonade 業務第四問：AI 與業務

$Lemonade(LMND.US) 下面這份回答，儘量把 Lemonade（LMND.US）在保險全價值鏈引入 AI 的做法、目前產出，以及它如何在財務報表裏體現出來，系統地拆開講。結論先行，細節與出處都在文內標註。

結論速覽（面向長期投資者）

覆蓋環節多且一體化：Lemonade 的 AI 不只在前台客服或理賠端，而是貫穿「拉新→定價與核保→反欺詐→理賠→客服→運營與資本配置」的閉環，並由自建的數據與應用層（Customer Cortex、AI Maya、AI Jim、CX.AI、Forensic Graph、Blender、Cooper）統一驅動。

已見到可量化成效：

車險：把車載與行為數據（telematics）前置到獲客環節後，2025 年 Q1 的轉化率～提升 60%（相對 2024Q4 基線），Q2 在此基礎上加大投入，且車險 **GLR（毛賠付率）** 同比改善 13pct 至 82%。(Lemonade)

全公司：2025Q2 毛賠付率 GLR = 67%，同比改善 12pct；淨賠付率 NLR = 69%；毛利率=39%，同比 +14pct。** 理賠費用佔比（LAE）** 從 2024Q2 的 9% 降至 2025Q2 的 7%。(Lemonade)

運營槓桿：剔除 Growth spend 的 Opex較上年下降 2%，而 **IFP（在保保費）** 同比 +29% 至 $1.083bn（2025Q2）。(Lemonade)

現金流：2025Q2 調整後自由現金流 +$25m。(Lemonade)

與傳統做法的差異：Lemonade 98% 的保單由 AI Maya/APIs 銷售；美國約 95% 的住房險仍通過代理人銷售，Lemonade 的直連數字路徑在分銷與服務成本上天然有結構性優勢。

資本結構變化：因風控與賠付率改善，2025-07-01 起配額分保（QS）自～55% 下調至～20%，更多保費與利潤留存自有賬上（當然也承受更大波動）。(Lemonade)

價值鏈逐環節：用的什麼 AI？怎麼用？現在的產出？

下表把每個環節的技術抓手、具體動作、披露的量化結果，以及報表映射放到一起。

1) 獲客與分銷（Marketing / Onboarding）

AI 資產與做法：前端機器人 AI Maya（自然語言對話、表單自適應、動態收集高價值特徵），與自建 API；在車險中把telematics 洞察前置到獲客和定價引導。

已披露產出：公司稱 98% 的保單由 AI Maya/APIs 完成銷售；車險在 Q1 的相關實驗帶來約 60% 轉化率提升，Q2 在保持效率前提下加大車險投放。

報表映射：

獲客成本主要體現在Sales & Marketing中的 Growth spend（廣告獲客開支）——2025Q2 為 $49.7m（同比 +93%）。

效率的體現更多是單位 Growth spend 帶來的 IFP/新客與ADR（年度留存），以及後續的毛利與賠付率改善（見下文）。

2) 定價與核保（Underwriting & Pricing）

AI 資產與做法：

LTV6 等預測模型衡量客户全生命週期價值與風險，用於更精準的費率與選擇。(Lemonade)

車險大量使用 telematics 與實時數據進行細分與差異化費率（“好風險更低價”）。歐洲由於無需費率報批，定價/核保迭代更快，反饋迴路更短。(Lemonade)

已披露產出：

GLR 67%（2025Q2），TTM GLR 70%；分產品看，車險 GLR 82%（同比改善 13pct），歐洲 GLR 83%（同比改善 15pct）。(Lemonade)

報表映射：

損失與理賠費用（Loss & LAE）→ 直接決定 毛賠付率（GLR），進而影響毛利與毛利率。2025Q2 毛利率 39%，同比 +14pct。(Lemonade)

3) 反欺詐（Fraud Detection）

AI 資產與做法：Forensic Graph 用行為經濟學 + 大數據 + ML 識別、阻斷欺詐；追蹤大量肉眼難見的多變量連接。

產出：年報披露該系統幫助避免了數百萬美元的潛在損失（定性披露）。

報表映射：

體現在GLR 下降與不利賠款發展（PPD）減少上；2025Q2 PPD 對 GLR 的影響為 -3pct。

4) 理賠（FNOL→分流→核損→賠付）

AI 資產與做法：

AI Jim 負責 FNOL（出險首報）、自動分流、欺詐打分、授權小額快賠或升級人工；即便升級，AI 已完成大部分材料收集與核驗。

自動化與直付：歷史案例顯示秒級結案；但更重要的是自動化佔比與數字化 FNOL 覆蓋度。

已披露產出：

96% 的理賠由 AI Jim 接 FNOL；約 55% 的理賠全流程自動化（截至 2024-12-31）；超過一半的客服請求由 CX.AI 處理。

LAE 佔比下降：2025Q2 LAE（不含 PPD）= 7%，低於 2024Q2 的 9%。

報表映射：

LAE 下降直接反映在損失費用明細，改善 GLR 分項中的 LAE；同時減少理賠人工與外包成本，通過其他保險費用/技術與管理費用間接體現。

5) 客服與保單管理（Service & Policy Admin）

AI 資產與做法：CX.AI 自助處理加人、改額度、改付款、添加單品等；Blender 為內控工作台，貫穿承保、理賠、供應商調度與付款。

產出：超半數客服請求自動化處理；內部單點工作台減少跨系統切換與等待，提升人均吞吐。

報表映射：

長期看體現在Opex（剔除 Growth spend）走平或下行與IFP/人均提升；公司披露 2025Q2 Opex excl. Growth同比 **-2%**。(Lemonade)

6) 運營與風控自動化（Ops & Risk）

AI 資產與做法：Cooper 自動化大量內部任務（從監管報備材料到 NASA 衞星熱點識別以暫停災區投放/承保）。

產出：降低運營與風控時延，在災害前後動態控節流量與風險敞口（定性披露）。

報表映射：

通過GLR（災害期）與 Opex的彈性體現；也提高Growth spend 的邊際效率（減少無效投放）。

7) 資本與再保（Capital / Reinsurance）

現狀：2025-07-01 起，QS 由～55% 下調至～20%（結構不變、主分保方不變）。公式示例顯示降低分保率→提高淨已賺保費與毛利的留存，但淨賠付波動也隨之上行。(Lemonade)

與 AI 的關係：管理層將此舉與多元化、定價與賠付率軌跡改善掛鈎（定性表述），而改善背後包含了廣泛 telematics 採納與模型精準度。(Lemonade)

報表映射：淨已賺保費/分保佣金/毛利路徑會邊際上行，需同時關注淨賠付率與資本緩衝。(Lemonade)

與傳統保險公司的對位改善（按環節對照）

行業參考：麥肯錫多份研究判斷，到 2030 年超過一半的理賠活動可被自動化；Lemonade 披露的自動化比例（~55%）已經接近/達到這一長期目標區間。(McKinsey & Company)

這些 AI 改善，是否在財務報表裏 “看得見”？

短答：能看到若干直接 “指紋”，但歸因並非 100% 可分離（受產品/區域結構、再保、宏觀災損的共同影響）。

賠付與理賠費用：

GLR：67%（2025Q2），同比改善 12pct；LAE 佔比 9%→7%。這兩項最直接反映定價/風控/理賠自動化的效果。(Lemonade)

毛利與毛利率：

2025Q2 毛利率 39%（+14pct YoY）、毛利額 +109% YoY；GLR 改善與分保結構、投資收益共同推動。(Lemonade)

運營槓桿：

Opex（不含 Growth spend）同比 -2%，而 IFP +29% 至 $1.083bn，顯示自動化帶來的規模經濟。(Lemonade)

獲客開支與融資安排：

公司把廣告拉新定義為 “Growth spend”（計入 Sales & Marketing），2025Q2 $49.7m（同比 +93%）；同時與 General Catalyst 的 “Synthetic Agents” 安排用於預付最高 80% 的 CAC，帶來利息費用與調整後自由現金流口徑中的 “融資項” 影響。

再保變化：

2025-07-01 起 QS 55%→20%，按公司示例，在相同 GLR 下淨已賺保費與毛利留存上升，但也意味着淨賠付波動上行（需關注未來災損季節性）。(Lemonade)

投資者可跟蹤的 AI 相關 “看板指標”

GLR / GLR ex‑CAT / LAE（尤其 LAE%）：檢驗理賠自動化與反欺詐的硬指標。2025Q2：GLR 67%，LAE 7%。

車險轉化率與車險 GLR：telematics 前置後的 ** 轉化率提升（~+60%）** 與 GLR 變化。(Lemonade)

歐洲業務：因免報批機制，能更快反映模型迭代——2025Q2 IFP $43m（+200% YoY）、GLR 83%（+15pct YoY）。(Lemonade)

Opex（不含 Growth）/ IFP：觀察自動化帶來的單位規模成本。(Lemonade)

分保比例與淨賠付率：QS 下調到 20% 後的收益—波動權衡。(Lemonade)

現金流與融資成本：在Growth spend上行週期，關注調整後自由現金流與利息費用的權衡。(Lemonade)

風險與注意事項

歸因不可過度簡化：GLR/毛利改善，既受 AI/telematics 進步，也受產品/地區結構、災損季節性、再保比例變化影響。公司自己也用示例説明 **QS 55%→20%** 對 P&L 結構的影響。(Lemonade)

增長與利潤的取捨：2025Q2 Growth spend大幅上升（$49.7m），短期淨虧仍在；需要觀察獲客質量（ADR、復購/交叉銷售）與長期賠付表現能否抵消利息與拉新成本。

車險的長期波動：車險對通脹/修理費/判賠敏感，telematics 帶來分層改善，但仍需多個續保週期才能完全顯化。(Lemonade)

關鍵來源（精選）

2025Q2 股東信：GLR/NLR、LAE 構成、車險轉化與 GLR、歐洲迭代與增長、Opex/Growth spend 等。(Lemonade)

2024 年度報告：AI 堆棧（Customer Cortex、AI Maya、AI Jim、CX.AI、Forensic Graph、Blender、Cooper）、98% 數字化銷售、~55% 理賠自動化、96% 數字 FNOL等。

再保更新公告（2025-07-01）：QS 由～55% 降至～20%。(Lemonade)

季度結果總覽頁（便於持續跟蹤）。(Lemonade)

行業對比（理賠自動化潛力）：麥肯錫 Claims 2030。(McKinsey & Company)

投資落點建議（基於以上事實）

如果你在評估長期持有，建議把 AI 敍事具體化為以下「可驗指標」：

GLR（含 LAE%）維持 ≤72%、並在災損季度後快速均值迴歸；

車險：轉化率改善能否在淨賠付率與續保質量上持續兑現；

Opex（不含 Growth）/IFP繼續下台階（自動化帶來的人均產能提升）；

QS 降至 20% 後，淨保費留存→毛利的提升是否抵消波動加大；

現金流/融資成本：在高 Growth spend 週期保持 **（調整後）自由現金流為正 ** 或接近持平。
這些指標都能在公司季度材料裏直接找到或推導出來（上面已給到路徑）。(Lemonade)

如需，我可以把這些指標整理成一頁的「跟蹤面板」並按季度更新（含數據來源鏈接與簡短解讀）。