平安产险AI in All：一场跨越十年的技术赋能长跑

来源：市场资讯

　　如果2025年是AI大模型的爆发之年，那么2026年就是AI应用落地的大发展之年。AI的角色正从“聊天助手”悄然进化为“智能伙伴”，这一转变正在深刻重构产业逻辑。

　　近日，备受全球瞩目的年度AI盛会——2026世界人工智能大会，聚焦全球治理、智能算力与应用融合等热点，举行了一系列高端对话、成果发布等分论坛，并发布了300余款创新产品。

　　在“数据要素×行业智能体”分论坛上，平安产险披露了一组关键数据：核心场景AI覆盖100%、万亿级Tokens行业知识库、93%新车保单机器人自动出单。这些数字不仅是一家传统金融机构智能化转型的缩影，更折射出“人工智能+”如何重塑保险这一数据密集型行业。

　　就在WAIC开幕前夕，国家金融监督管理总局印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，提出32项具体举措，明确要求金融机构摒弃“为新而新、为用而用”的倾向。这标志着保险业的AI竞赛已从“拼速度”转向“比稳健”——能否在合规框架内将AI能力转化为可验证的业务价值，成为检验机构战略成色的关键标尺。平安产险的实践在此背景下，也显得更具现实启示意义。

　　从“给旧流程加一个AI节点”到“用AI重造流程”

　　金融业本身具备数据富集、流程标准化的特征，AI在销售、核保、理赔、风控等环节天然拥有广阔的应用空间。但“适合”不等于“做到”。真正的分水岭在于：AI是被当作旧流程中的修补工具，还是被作为重构业务逻辑的起点。

　　事实上，在国内外， AI技术正以前所未有的速度融入金融领域中。摩根大通数据显示，其每年在AI上的投入约20亿美元，其目标是让AI渗透进每一个岗位、每一道流程，这也带来约20亿美元的节省或新增收入。而麦肯锡测算，生成式AI对全球保险行业的潜在影响可达700亿美元规模，在各环节都具有巨大价值。

　　两组数据共同指向一个结论：AI的价值兑现，取决于渗透的广度与深度，而非单点技术的炫技。

　　平安产险樊增建表示，加快数智化转型，是保险服务实体经济新形态、满足客户需求新变化、应对市场竞争新挑战的必由之路。在平安集团“AI in All”指引下，平安产险已在1000多个业务场景中落地AI技术，实现服务、营销、运营、经营、管理全价值链的重塑，核心场景AI覆盖率达100%。

　　理赔环节是客户体验的“最后一公里”。但AI等科技的应用，让保险公司得以把服务关口前移，从“出事后被动赔付”转向“事前主动防控+事后极速响应”。平安产险应用AI、物联网等技术，自主研发了风险减量平台鹰眼系统，通过聚合100多个风险模型，实现对自然灾害、意外事故等风险预警、识别和防控。这不是简单的“科技赋能理赔”，而是一套从灾前预警到灾中调度到灾后快赔的闭环体系，重塑智能服务体系。

　　另一个典型应用场景是赋能实现智能营销。95后、00后正成为保险消费的主力人群，而这些Z世代用户更习惯使用抖音、小红书等新媒体平台。要做好数字营销，传统的人工热点挖掘、脚本创作、视频制作往往耗时数小时，且高度依赖个人经验，很难跟上内容平台的节奏。

　　平安产险建立了数字营销整体解决方案，实现从被动到主动的跨越。依托AI工具，销售人员可以自动获取热点信息，结合热点生成爆款视频，精准分发至官方号及KOL个人号组成的媒体账号矩阵，同时，利用AI解答客户疑问，提升线索转化效率。目前AI创作内容采纳率超 50%，有效赋能销售队伍从被动展业转向主动精准获客。

　　不仅如此，运营、经营和管理环节也在AI的赋能下展现出更高的效率。目前，平安产险93%的新车保单都由机器人自动完成，这个比例意味着出单这个环节在很大程度上已经脱离了人工效率的约束。平安产险聚焦团体非车险核保场景打造的数字核保人，实现单均首次核保时效压缩至约1.5小时。

　　这些场景的变化共同印证了，平安产险的智能化转型并非“旧流程里多了一个AI功能按钮”，而是用AI重塑全流程。平安产险也从传统的“产品+渠道”驱动模式，向以AI为技术底座的“保险+科技+服务”驱动模式的整体迁移。

　　算法和算力不是最大瓶颈，数据和场景才是核心壁垒

　　纵观历次工业革命，本质上都是生产方式的革命——改变生产要素的效率，进而提升产出价值。

　　2026年被视为AI全面融入社会、技术突破与产业落地加速的一年。ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi等前沿模型在多模态、长链任务等能力上持续迭代。平安产险樊增建在演讲中给出了一个清晰的四要素框架来解释AI能力的构成：场景、数据、算法、算力。

　　在算法层，平安产险打造了大模型Post-Training工具链，构建了较为灵活的AI架构，支持在1周内快速接入新的大模型；算力层则通过智能调度与混合部署架构，从通用算力走向智能算力，并借助模型蒸馏等方式优化算力成本。

　　然而，对于传统产业而言，真正的挑战往往不在技术本身，而在数据。德勤发布的《2026年全球保险业展望》指出，制约AI规模化应用的最大障碍是数据质量与系统基础——多年沉积的遗留系统导致数据分散、标准不统一。许多企业的智能化转型“买了算力、搭了平台、接了API”，却卡在“没有足够多、足够标准的业务数据”。

　　平安产险的路径呈现出长期主义带来的“时间复利”：早在AI大模型爆发前，在平安集团科技战略指引下，其就开启了数智化转型已深耕逾十年。樊增建介绍，平安产险从2013年就开启了数智化转型，目前处于人工智能大规模应用的3.0阶段。

　　在线上化阶段，平安产险将传统的线下业务搬到线上，实现客户服务线上化、内部队伍作业以及经营管理线上化。以客户线上化为例，2013年其推出平安好车主APP，满足客户线上化服务需求。如今，好车主APP用户规模已超2.6亿，月活用户峰值超过5000万，并焕新升级为提供覆盖“人、车、家”全场景服务的一站式平台。

　　在数据化阶段，平安产险对线上化沉淀的数据进行结构化、标签化处理，形成数据资产，并通过知识工程将专家经验和历史数据沉淀为万亿级Tokens的保险垂域知识库——需要强调的是，这一万亿Tokens并非通用语料，而是经过结构化处理的保险行业专属知识，涵盖条款、病历、案卷等高密度专业文本，其数据管理能力也已通过DCMM5级认证。

　　2021年，平安产险正式进入智能化阶段。在2022年ChatGPT发布、2025年DeepSeek问世。依托平安集团“综合金融+医疗养老”优势，平安产险智能化转型与AI大模型发展大潮不谋而合，AI技术融合应用快速发展。

　　AI在保险业的渗透已是全行业共识。未来“保险+AI”的技术分野并不是某个应用的“新鲜度”或某个AI功能，而是从算力和算法，以及十年数据治理与业务线上化构筑的“地基厚度”。

　　地基之上，方能重塑未来

　　2026年是“十五五”规划开局之年，“人工智能+”行动正从顶层设计走向纵深落地。与此同时，监管层面也在同步收紧对AI应用的合规要求，鼓励探索与压实责任并行推进。

　　在这一时代坐标下，作为行业先行者，平安产险耗时十余年完成的“线上化—数据化—智能化”三段跃迁，探索出一条从数据治理到知识沉淀，再到场景融合的全链路路径。这这本质上回答了“人工智能+”的核心命题：当技术浪潮来袭，传统企业如何做好了承接准备？关键在于是否做好数据治理与业务线上化这两件“慢功夫”。

　　“十五五”期间，数字经济占GDP比重将持续提升，AI与实体经济融合步伐必将加快。从这个角度看，平安产险单家险企的数智化实践的意义已经超越了保险行业本身：当传统产业真正把AI嵌入每一条业务链、每一个流程节点时，产业变革就不再是未来的想象，而是正在发生的现实。

　　这或许正是“人工智能+”行动最生动、最有说服力的注脚。