AI加速嵌入上市险企核心业务
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2026-09-05 00:52:14
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本报记者 杨笑寒

随着2026年半年报披露完毕,五大A股上市险企的AI(人工智能)应用呈现出一个鲜明变化:AI正加快从客服、办公等辅助环节向营销、核保、理赔、风控等核心业务流程渗透。与此同时,“词元消耗量”“调用次数”等指标开始进入险企半年报之中,部分险企已对外披露AI辅助销售额、智能审核率等经营数据。

这一变化意味着,保险业AI应用正在迈过单纯技术部署阶段,逐步进入与经营管理深度融合的新阶段。受访专家表示,保险业务具有客户规模大、流程链条长、审核环节多等特点,这为AI规模化应用提供了丰富场景。随着应用持续深入,AI的价值也将进一步向促进险企销售、降低成本、强化风险管控等经营目标延伸。

AI进入经营流程

目前,险企AI应用呈现多链条、多环节、多场景的特征,覆盖员工培训、面试、售前、售后、理赔、问诊等多个环节。

具体来看,中国平安半年报披露,其正深化AI在核心业务领域的落地应用,2026年6月的日均Token(词元)消耗量超1200亿。数据显示,中国平安封装300余项数字化服务,打造“一个入口,一站式解决”的快捷服务AI助手。服务方面,上半年,该公司AI坐席服务量约9.39亿次,覆盖平安81%的客服总量;医疗养老方面,“AI+真人医生”覆盖集团100%个人客户,AI医生辅助诊疗准确率96%。同时,中国平安还披露了AI出单、AI理赔、AI风控、AI审核、AI编码、AI销售等场景的应用。

中国人寿的AI应用集中于AI平台集约管控和智能作业模式。其依托企业级人工智能平台,打造平台赋能、集约管控、多元创新的数智新生态,累计建设数智应用场景超90个,构建智能体超500个。2026年上半年,该公司智能核保审核率达96.8%,数字核保员作业率超37%,保全服务智能审核率达99%。

中国人保持续推进AI大模型矩阵、智能中台建设和风控应用。半年报显示,今年上半年,该公司落地AI应用场景246个,AI能力调用次数超23亿次。持续推进集团级AI智能中台能力建设,持续完善人保自有大模型矩阵,深化保险领域垂直大模型“人保宸灵”应用,场景意图识别准确率和客户满意度均稳定在99%以上。

中国太保半年报重点披露了AI赋能代理人和营销、理赔场景。半年报显示,该公司全面推进数智化转型,持续建设企业级人工智能中台,完善人工智能安全管理体系,拓展数智化应用的广度和深度,在客户经营、销售队伍赋能、人工智能伴生风险产品创新、运营管理降本提效、投资水平提质等方面积极开展人工智能驱动的流程重塑和模式创新。

新华保险推动“数字员工”规模化落地。半年报显示,该公司持续加速释放AI新质生产力,推动数字员工体系规模化落地。上半年,新华保险营销智能助手累计自动生成计划书400余万份,理赔数字员工智能申请模块日均处理影像件超3万件,识别准确率逾99%;团险投标数字员工推荐命中率由60%跃升至90%。

综合各家上市保险公司的AI布局来看,行业呈现战略布局地位提高、技术底座持续夯实、全链渗透等特点。

北京排排网保险代理有限公司总经理杨帆对《证券日报》记者表示,从目前各家保险公司的实践来看,AI最大的价值是已真正进入经营流程,而不再只是辅助工具。保险行业本身具有客户量大、业务流程长、重复性审核工作多的特点,AI在销售辅助、核保、理赔、客服和反欺诈等环节都有比较明确的应用空间。例如,智能核保可以缩短审核时间,AI理赔可以减少人工处理量,智能风控可以更快识别异常案件,营销端则可以帮助代理人进行客户分析和产品匹配等。

更重要的是,这些应用已经开始体现为销售转化、运营效率和风险减损等可量化的经营成果。杨帆表示:“AI的价值正在从‘提高工作效率’进一步延伸到增收、降本和管控风险。”

AI深度赋能行业转型

今年上半年,五家A股上市险企归属于母公司股东的净利润全部实现同比上涨,合计归母净利润达3173.84亿元,同比增长78.11%。这份成绩单背后,也离不开AI的贡献。

中国平安半年报显示,销售层面,AI智能体赋能需求分析、个性化推荐、话术支持等,2026年上半年,辅助实现销售额573.13亿元;编码层面,AI代码渗透率达62%;理赔方面,依靠AI数字机器人、智能相机识别、AI理赔审核、外部数据互联等前沿技术,其上半年闪赔占比达59%。

多家上市险企还在半年报中强调了AI为保险行业带来的变革作用。中国人寿半年报显示,今年以来,人工智能等新技术在金融领域的应用规则持续完善,行业经营逻辑加速向高质量的价值创造深刻转型。中国太保在半年报中表示,人工智能技术正加速渗透并深度赋能行业转型,保险业迎来重要的战略机遇期。

不过,行业在应用AI的同时,也面临一些难题。天职国际金融业咨询合伙人周瑾告诉《证券日报》记者,保险行业在拥抱AI的过程中,主要的难点包括数据、机制、流程和人才。一是部分公司的数据治理缺失,数据标准不清晰,数据无法共享,无法支撑大模型的应用;二是AI对现有的组织及责权利机制都会形成冲击,面临着内部管理变革的巨大阻力;三是在突飞猛进的AI驾驭模式的变革下,很多公司面临着技术已经到位、但传统流程是瓶颈的困境;四是新兴AI人才的知识结构和技能与传统人才不同,这也需要公司的人才管理体系作出变革。

展望未来,杨帆表示,未来两年至三年,保险行业的AI应用预计将从单点工具加快向核心业务流程渗透,智能体也会从辅助员工逐步参与更多标准化业务处理,核保、理赔、客服、营销和风控可能是落地最快的几个领域。同时,还需关注险企的AI投入是否真正带来经营结果与回报。若投入持续增加,却没有在收入、成本、效率和风险控制上形成可验证的改善,那么AI应用就难以真正形成经营价值。

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