AI加速嵌入上市险企核心业务
AI加速嵌入上市险企核心业务
2026年09月05日 00:06
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。
（文章来源：证券日报）