广东
AI智能体正从辅助工具加速跃升为保险业的核心生产力。与仅能生成文本的对话式AI不同，智能体具备自主拆解任务、调用工具、多步执行与自我修正的能力，正在深度重构核保、理赔、销售与风控等核心业务链条。
国内实践：效率提升的可量化成果
中国头部险企已交出AI智能体的规模化成绩单。中国平安2025年超23万员工使用内部智能体平台，开发超7万个智能体应用，全年模型调用36.5亿次。2026年上半年，平安AI智能体辅助实现销售额573.13亿元，AI反欺诈智能化理赔拦截减损71.1亿元，AI坐席服务覆盖81%的客服总量，日均Token消耗量突破1200亿。
中国人寿已打造超过500个智能体，应用于销售服务、运营作业和风险管控等领域，理赔服务时效降至0.36天。智能核保审核率达96.8%，数智化服务赔案占比超75%，医疗险一站式理赔直付超230万件。中国人寿总裁助理张新宇指出，“AI的出现，让大量标准化作业效率得到极大提升，使得员工有更多时间精力投入到高度复杂的、个性化的作业中”。新华保险上线11个大模型智能体，覆盖前中后台，问题解决率超97%，赋能近10万名代理人和3500名柜面服务员。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%。
国际趋势：从试点到生产级部署
国际上，智能体AI的落地同样在加速。Sutherland推出的Insurance AI Hub，其理赔与投保代理型AI将理赔周期缩短高达30%，理赔遗漏率降低12%，申诉人满意度提升10%以上；智能承保方案使核保效率提升30%，成交率提高16%。Sutherland保险业务CEO Banwari Agarwal指出，“保险公司需要的不是更多的AI试点——他们需要的是成果”。
ISG 2025年全球保险服务报告发现，领先险企正从手动、文档密集型工作流转向自动化处理，智能体AI的早期采用者已在标准化产品线上实现全面自动化。ISG保险业务总监Dennis Winkler表示，“AI技术在保险行业的嵌入已迅速从实验成熟为覆盖保险价值链的生产级实施，指向更高的效率、自主运营和超个性化保险产品”。ISG首席分析师Ashish Jhajharia进一步预判，“在三到五年内，AI智能体可能处理许多常规保险运营，而员工则聚焦于复杂风险、战略关系和创新”。
麦肯锡的研究则从效益维度给出量化参照：AI可带来20%至40%的新客户获取成本降低，以及3%至5%的理赔准确率提升；端到端领域重构可实现两位数的底线效益和10%至20%的销售转化率提升。Gartner预测，到2029年AI智能体将自主解决80%的常规客户服务问题，无需人工干预。中国太保董事长傅帆的判断则更具战略高度：“人工智能不仅仅是一次简单的技术进步，可能是与第一次工业革命具有同等重要性的生产力革命”。
边界与方向
AI智能体的价值不在于替代保险从业者，而在于承接标准化劳动、释放人的复杂判断力。与此同时，数据隐私（81%的公司提及为首要关切）、监管适配与复合型人才短缺仍是行业共性挑战。麦肯锡强调，保险公司必须确立覆盖全域的AI战略，“从底层逻辑上重构核保、理赔、分销、客服等关键业务的运营范式”，而非将AI工具简单叠加进原有流程。这一定位的转变，正在成为保险业智能化演进的核心命题。
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