平安加速“All in AI“、太保提”AI原生重构”：从降本增效到重构业务，保险AI正式进入第二阶段

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过去几年，AI改造保险的声势很是浩大。从智能客服、OCR识别，到智能外呼、自动录单，AI几乎已经渗透到保险公司的每一个业务环节。但如果说此前的AI更多是一种效率工具，那么今年的世界人工智能大会（WAIC）则释放出了一个更加明确的信号：保险AI，已经进入了第二阶段。

多家保险相关企业参加了这次大会，可以看到，过去大家比拼的是谁接入了最新的大模型，谁做出了更聪明的客服机器人；如今，比拼的已经变成了谁能够利用AI重构业务流程、连接产业生态，甚至重新定义保险产品本身。

这种变化看似是展示内容的不同，本质上却意味着保险行业对于AI的理解，已经从“应用一项新技术”，走向“重构一套新体系”。

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从降本增效到重构体系：保险AI的跃迁

如果把过去几年的保险AI发展划分为一个阶段，我们可以总结出一个非常鲜明的特点：AI始终扮演着“助手”的角色。

它帮助客服回答问题，帮助理赔识别单证，帮助运营减少人工录入，也帮助销售生成客户画像。无论应用场景如何丰富，其核心目标几乎都围绕着两个字——提效。

因此，人们评价一家保险公司的AI能力，更多看的是它节省了多少人力、缩短了多少流程、降低了多少成本。

但纵览今年保险公司带来的AI战略与产品，一个明显的变化出现了。

几家头部保险机构虽然展示的产品各不相同，但背后的思路却很一致：AI不再只是优化某一个业务环节，而是开始成为整个经营体系的底座。

以平安为例，此次带来的“AI in All”战略，并没有聚焦某一个具体产品，而是覆盖了医疗、保险、银行等多个业务板块。

例如，平安好医生依托平安医疗大模型3.5，打造了一套性能优异的医疗AI服务体系。其核心服务“平安智享家医”采用“AI+真人医生”的协作模式，目前已服务9000万月活用户。

AI医生7×24小时在线，可秒级响应问诊需求，咨询准确率高达98%。它们能力突出，可识别1.13万种疾病，诊疗准确率达到95.1%，每年服务用户近1200万人次。遇到复杂病症或慢病管理需求，还有真人医师介入，为用户带来安心。

平安产险则是实现保险全价值链100% AI覆盖。其自研的鲲鹏智能体平台接入各类大模型，搭载近千项专业技能，可自动化处理海量保单数据，智能化水平突出。风控端上线的鹰眼系统是名副其实的“防灾卫士”，集成了百余种灾害模型，“十四五”期间已累计预警162万次灾害事件，守护了1.3亿客户的安全。

运营端的智能出单机器人效率出众，可自动处理93%的新车保单业务，将办理时长从6分钟压缩至1.2分钟，出单速度大幅提升。

平安银行也在本次大会开幕当天推出了重磅成果，正式发布全场景AI信用卡“平安悦享白金卡AI生活版”。这款产品联动国内头部AI厂商，构建了开放的AI权益生态和全流程智能用卡服务体系，为用户带来兼具科技感与便捷性的消费体验。

同样的变化，也出现在中国太保身上。

相比展示几个单点产品，太保更强调的是“AI原生重构”。

太保已经将AI升级成了公司的核心战略，发布了129个AI应用场景，覆盖了销售、理赔、风控这些核心业务，直接推动整个经营模式从简单的工具赋能，大跨步升级成了AI原生重构。

太保的产险专门给低空经济、智能驾驶这些新兴产业量身打造了AI风险保障方案；寿险直接上线了营销智能助手，为15万一线业务员强力赋能；健康险更是解决了非标体智能核保的技术难题，大幅简化了带病投保人群的投保流程。

此外，联合了华为、腾讯、阿里三大科技巨头共建AI生态，这是保险行业首次与多家头部科技企业开展如此大规模的深度合作。

阳光保险展示出的路径则更加直观。

在WAIC上，阳光保险靠着“机器人工程+数据工程”两大撒手锏，围绕销售、服务、管理等12大业务板块，构建了覆盖全价值链的AI体系。从销售机器人到理赔机器人，再到费用管理机器人，AI几乎贯穿了企业运营的各个环节。同时，公司还联合蚂蚁数科成立AI保险联合实验室，希望把保险专属智能体延伸到更多业务场景。

如果说过去保险公司是在各个部门分别部署AI，那么现在更像是在企业内部搭建一套统一的AI操作系统。

过去是AI服务业务，现在则是业务围绕AI重新设计。这看似只是顺序发生了变化，背后确实保险AI的一次质变。

第一阶段，AI解决的是效率问题；而第二阶段，AI开始回答一个更大的问题：保险公司应该如何运转？

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保险AI的第二阶段：AI重构保险产业

如果说平安、太保、阳光保险展示的是AI如何重构一家保险公司，那么镁信健康旗下AI与数据公司镁数科技展示的则是另一种更值得关注的变化：AI不只能重构一家公司，它还将重构整个产业。

以健康险为例，过去很长一段时间，商业保险参与医疗体系的方式相对简单。

药企负责研发药品，医院负责诊疗，患者负责就医，保险公司则在治疗结束后承担赔付责任。四个主体虽然彼此关联，却始终按照各自的节奏独立运行。

但问题也由此产生。

对于药企而言，不知道哪些创新药更容易获得商业保险支付；对于保险公司而言，很难实时掌握创新药的真实临床价值和患者需求；患者则往往不知道哪些药品可以获得保险保障，支付决策更多依赖经验和信息搜索。信息割裂，成为整个医药支付体系效率提升最大的障碍。

而AI正在改变这一点。

镁数科技今年受邀参加了WAIC的医疗分论坛。镁数科技认为，在医疗支付领域，AI将带来两大转变：一是推动创新药商业化、医药支付决策从经验驱动、人工驱动，全面转向数据智能驱动；二是推动患者服务从传统单点式、被动式服务，升级为全周期、个性化、主动式陪伴服务。

镁数科技也落地了其创新AI产品，将药企、患者、保险公司三方串联起来。

面向患者端，镁数科技打造了自研智能体KnowDrug.ai知药，通过AI能力连接疾病知识、患者服务、用药管理、市场洞察等场景，提供疾病认知、治疗选择、用药支持等方面的智能服务体验，既提升患者就医购药体验，也反向帮助药企、保险公司精准捕捉患者真实需求。

在保险服务领域，镁数科技打造的“KnowIns.ai知保智能体则像是一位7×24小时在线的健康险管家，基于保险知识库、医药知识库和自然语言交互能力，围绕保单解读、权益查询、预问诊分诊、就医协助、用药提醒、报告解读、健康跟踪、理赔协同等任务，协同保险公司人员、健康服务管家和生态服务资源，为已购买健康险的保单用户提供贯穿保单全生命周期的智能服务支持。

也就是说，借助AI工具，镁数科技把药企、医院、保险公司和患者放到了同一张“产业地图”上，“医疗支付生态”的实现有了更高效的路径。

此外，随着AI越来越多地进入实体经济、开辟出新的产业赛道，保险发挥作用的空间也进一步得到了扩张。

以高速发展的机器人产业为例，机器人研发的一大特点是风险高度不确定。测试过程中，每一次算法更新、每一次设备调试、每一次场景验证，都可能带来新的风险。这些风险既不同于传统制造业，也无法简单套用已有保险产品。

因此，这款保险并不是简单把机器人放进原有险种，而是利用AI分析设备测试数据、故障记录和中试场景风险特征，对不同企业进行动态风险评估和差异化定价。

针对这些新需求，今年WAIC期间，中国人寿财险上海分公司发布了全国首款具身智能中试保险，首批覆盖龙起未来、傅利叶智能等机器人企业，为机器人研发、中试测试等环节提供风险保障。

随着AI释放出更多的经济效益，保险也要开始承担新的角色：AI产业发展的基础设施。

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保险AI进入第二阶段的推动力有哪些？

从保险AI的第一阶段到第二阶段，底层逻辑的变化很明显：过去是“原有业务维持原有模式，添加AI机器人协助作业”，如今已经转变为“以AI能力为基础，从头搭建一套全新的业务体系”。

不仅如此，本次WAIC展出的所有成熟AI产品，采用了“基础大模型+行业专属智能体”的双层架构，单一通用大模型，早已无法满足保险众多细分场景的专业化需求。

领先的企业在搭建统一AI中台，将算力、知识库、模型管理整合到一起，解决了过去的行业老问题：此前各业务线的AI系统独立运行，数据不通且重复开发，浪费了大量资源，现在这一问题逐渐理顺了。

此外，早年保险AI研发基本都是企业闭门自研，技术、数据、算力全靠内部团队支撑。

现在，行业已经明确转向生态共建：比如太保直接联合华为、腾讯、腾讯共同开发AI基础设施，打通了外部的算力与通用大模型能力。

回顾过去几年，推动保险AI应用进入下一阶段的主要动力可以概括为三点。

第一，是大模型的升级。

2021年，大模型刚刚兴起，行业更多关注的是模型能力本身。彼时的大模型虽然具备较强的语言理解能力，但面对保险这样高度专业、流程复杂、监管严格的行业，仍然难以直接落地。

到了今天，大模型已经从“能聊天”发展到能够理解复杂业务流程、调用外部工具、执行多步骤任务，开始具备进入核心业务场景的能力。

它终于可以成为实际的应用，而不仅仅是一项技术展示。

第二，是行业数据的积累。

数据是保险行业AI应用的基础。

保险业经过多年数字化建设，积累了大量保单、理赔、医疗、风控、客户服务等数据资产。与此同时，医疗机构、药企以及第三方平台的数据也开始逐步开放和连接。这使得AI有了越来越丰富的数据基础，能够真正理解保险业务，而不是停留在简单的信息生成阶段。

医药支付智能体系的构建，本质上依赖的正是这种跨产业的数据协同能力；平安、太保等公司搭建统一AI平台，同样是在解决数据割裂的问题。

第三，是AI Agent的进一步成熟。

年初的“龙虾”热，让AI Agent真正走入大众视野。现在的AI Agent更像一个“能够完成工作的员工”，而不只是回答问题的搜索引擎。

它不仅能够理解需求，还能够调用多个系统、连接多个数据源、完成一整套业务流程。这也是为什么，今年WAIC上出现最多的关键词，不再只是大模型，而是智能体（Agent）。进入保险AI第二阶段，借助智能体的力量，AI也将更深入地参与实际业务。

展望未来，AI不仅将在行业内持续对保险全价值链进行深度改造，在行业外，它也将使保险成为产业发展的“风险缓冲垫”。无论是人形机器人、低空经济、大模型研发还是自动驾驶这类AI相关产业，从研发、中试到商用的全周期风险，都需要专属保险产品提供托底保障。

接下来，大型综合险企将依托资金、牌照优势布局全链路AI，而保险科技公司、中小型保险公司不会盲目铺开全赛道，反而会聚焦单一垂直领域，打磨出难以替代的专属AI能力。

结语：

过去几年，业内总会反复讨论一个问题：AI会不会替代保险人？

但站在当下这个节点，更需要思考的问题或许是：AI会不会重新定义保险公司？

从头部企业的实践来看，AI带来的影响已经超出了客服、理赔、营销这些单一环节，它正在重新定义保险产品如何设计、风险如何识别、产业如何连接，以及保险公司如何组织自己的经营体系。

AI与保险的结合不是机械式的“打补丁”，而是把AI真正嵌入产品、流程、组织和产业之中。

保险AI已经进入第二阶段，我们也要准备好迎接一次经营范式的切换。

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