在过去很长时间，保险行业实质上是一个典型的 " 劳动密集型 " 产业，大量依赖人工操作，如核保、理赔、客服等环节都需要投入大量的人力，不光耗时耗力，还十分容易出错。
而最近几年，随着 AI 技术的不断成熟和落地，保险公司也开始主动探索与 AI 技术的结合，重塑保险行业的底层逻辑，从风险定价、运营效率、客户体验到产品创新，AI 已成为推动行业转型升级的核心驱动力。这种结合不仅是技术应用的叠加，更是对保险本质——风险转移与管理的深化和拓展。
如麦肯锡全球董事合伙人、中国区保险咨询业务负责人吴晓薇此前就撰文表示，保险业受到生成式 AI 影响产生的生产力提升可达 500 亿美元至 700 亿美元，可在销售与分销、承保、保单管理、理赔、客服、中后台等几乎所有业务领域，帮助险企提升效率、降低成本；与此同时，与保险高度相关的健康养老行业将得到约 1500 亿美元至 2600 亿美元的生产力提升。未来，若保险和康养充分结合，生成式 AI 将带来约 3000 亿美元的生产力提升空间。
在这样的背景下，国内头部险企纷纷加大科技投入，拥抱 AI" 东风 "，今天我们就来盘点国内头部险企在 AI 领域的探索以及对业务的优化情况。
中国平安：专利数超 55000 项，大模型水平处于行业领先地位
先来看中国平安，这家一直以科技著称的保险集团在 2024 年年报中指出，公司科技赋能以客户需求为导向，以赋能主业为核心，通过在全集团推广人工智能大模型、大数据等技术，构建行业领先的五大实验室、九大数据库，持续落地数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销等全面数字化工程，推动全集团经营管理模式从 " 经验决策 " 向 " 数据决策 " 转型，实现金融、医疗、养老等领域的业务场景应用落地。而平安总的科技专利数也已经超过 55000 项。
中国平安内部将以上九大数据库、五大实验室、三大科技公司称为 "953"。中国平安联席首席执行官郭晓涛此前就表示，"953" 有力打造了中国平安在 AI 方面的壁垒和护城河，" 当 AI 拐点将要来临时，我们期待，也相信科技能够让中国平安的主业持续健康地超越市场，稳健增长 "。
从具体落地来看，以平安健康为例，平安健康通过构建医生工作台和多模态大模型，打造 12 个系列的业务模型群，实现 AI 赋能医疗全流程业务场景，助力 " 平安家医 " 服务效能提升约 62%；自主研发 AI 辅助诊疗系统，搭建领先的远程诊疗平台。
另外，平安基于海量数据开展大模型训练，持续深化金融、医养等垂直领域大模型建设，累计沉淀超 3.2 万亿高质量文本语料、31 万小时标注语音语料及超 75 亿张图片语料。其语音、语言、视觉大模型在实际应用场景中的准确率均处于行业领先水平。未来，平安将推动大模型与业务场景的深度融合，进一步释放技术赋能价值。
中国人寿：数智运营赋能业务全流程，理赔服务行业领先
其实早在 2017 年，中国人寿年就已经开始引入深度学习技术，构建了多能力融合的人工智能平台，能够提供 14 项 AI 基础能力，深度应用于 200 多个业务场景。
2025 年，中国人寿开展了 DeepSeek 系列开源大模型私有化部署的测试验证工作，依托自主建设的 AI 大模型服务平台，实现 DeepSeek 系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。
从具体应用上看，中国人寿着力构建 "AI 中台 "，实现技术能力的标准化输出。
在数智运营方面，中国人寿加快构建以中国人寿寿险 App 为核心的数智化客户服务矩阵，客户通过寿险 App、官方企业微信等多渠道线上平台，即可随时随地享受投保、理赔等全链条、移动化的数智服务。同时，公司推进全国运营资源共享，持续提升一体化智能调度能力。共享模式在生产作业、客户服务领域深入应用，核保、理赔等审批效率提升均超 26%。空中客服客户等候时长缩短 18.9%。革新反洗钱集约化工作模式，从全国省、市、县各级单位全面上收反洗钱作业，作业效率提升超 3 倍。
另外，中国人寿还首创寿险身故赔案智能作业模式，寿险赔案审核时效提升超 90%，让理赔更高效、便捷。核保、保全智能审核率分别达 95.2%、99%；理赔时效保持行业领先地位，在 27 个省级机构推广 " 全流程无人工理赔 " 服务，" 理赔预付 " 惠及客户数同比翻倍，" 理赔直付 " 最快可至秒级。
中国太保：AI 上升至集团战略，实现业务形态突破
中国太保同样将 AI 上升至集团战略层面。中国太保董事长傅帆在 2024 年业绩发布会上表示，当前保险业面临从规模扩张转向价值创造，新的发展阶段下，公司正式启动大康养、"AI+" 和国际化三大战略。其中 "AI+" 战略是创新发展的重要引擎，通过科技赋能为传统业务注入新的发展动能，实现经营模式和业务形态的创新突破。
据了解，中国太保 "AI+" 规划主要聚焦于三个方面：一是新商业模式的探索，特别是运营形态及组织模式可能带来的改变；二是伴生风险的研究；三是企业本身的数字金融层面，主要是提升整体经营管理的效率。
根据太保科技副总经理胡罡介绍，目前太保的 AI 技术已经基本完成了对全业务流程的赋能，其中在营销端实现了 AI 智能外呼拟人化交互，加微转化率已达到人工坐席水平，同时构建了保险顾问客户经营系统与产寿险业务员 AI 陪练体系；在运营端，智能语音导航覆盖了 90% 的保单查询需求，健康险录审一体化系统实现了票据识别、信息自动比对和三目录智能审核，车险反欺诈系统年处理 350 万案件和 6000 万图像，尤其在新能源车质检中应用了多模态技术；在风控端，已建立了理赔材料异常识别机制，例如出险地相似性检测、车辆信息核验等，智能定损技术也在持续探索中。
新华保险：迅速接入 DeepSeek，实现代理人赋能
在今年年初的新华保险 DeepSeek 热潮中，新华保险反应迅速，在 2 月 7 号便官宣接入 DeepSeek 大模型，为其内部推进人工智能发展提供了技术基础平台。
而在年报发布会上，新华保险副总裁秦泓波表示，下一步，新华保险准备在代理人赋能、客户体验提升、内勤办公方面全面推进大模型落地。比如，代理人赋能方面，尽快推出公司智能营销助手、智能化陪练 AI 工具；在客户体验升级方面，推出更优的客户服务智能体，在内勤办公方面推出一系列 AI 助手。
具体来看，新华保险掌上新华 APP 注册总数超过 1600 万人，年内互动人数超 4800 万人次。其 AI 智能客服 " 智小新 "，累计为 1500 多万客户提供一系列智能化服务，相当于将近 600 名人工座席的服务能力，同时，新华保险通过智小新每年智能问答服务量将近 800 万人次，智能外呼服务量接近 700 万人次。
中国人保：强化全集团 AI 能力，实现数据资产积累
再来看中国人保，根据信息披露，中国人保通过强化数字化底层资源共享，推动算力底座、技术路线、数据底座、智能底座、安全底座和自主可控方案 " 六个统一 " 科技底座建设。
中国人保副总裁张金海表示，智能底座作为 " 六个统一 " 战略的重要组成部分，致力于推动集团内部算力资源及人保云平台的统一纳管与运营，核心目标是强化全集团 AI 能力的统一规划、统一部署、统一管理及统一运营，确保 AI 资源的高效整合与优化配置，促进技术创新与业务发展的深度融合。
数据上来看，通过加强数据资产积累，人保集团数据资源纳管比例达到 86.7%，智能技术服务平台储备 170 余种通用 AI 能力，全系统专利申请数较上年度提高 64.8%。
泰康集团：建设 AI 平台及两大领域大模型支持业务转型和发展
一直以来，泰康集团同样也是人工智能技术的坚定支持者，从发展的思路看，泰康以 "AI 驱动 "+" 知识驱动 "+" 新型人机交互 " 的 AI 原生应用理念，探索建设领先的 AI 平台及生成式 AI 在保险提效、医养融合等领域的场景化应用。
具体来看，泰康主要通过 AI 平台及两大领域大模型应用建设来支持业务转型和发展。一方面，泰康 AI 平台及 " 智慧保险 " 有效提高保险服务质效。" 内容助手 "" 训练助手 " 两个绩优助手加速代理人向专业化、职业化、绩优化转型，" 知识助手 "" 泰慧核 " 两个服务助手减少人工操作，提升服务效率和客户满意度；"GBI"" 晓泰 " 两个管理助手优化资源配置，降低管理成本，提高整体业务的竞争力，为行业的数字化转型和高质量发展提供了强有力的技术支持。
尾言
总的来看，目前有多家保险公司已经实现了 AI 技术对于业务流程的赋能，并且从数据的反馈来看，AI 也确实做到了帮助保险行业实现了 " 降本增效 " 的目的。其中 AI 平台、AI 中台成为保司发力关键方向。
而从具体赋能着力点来看，行业巨头主要把赋能的重点放在了代理人和消费者这两头，其中代理人端，主要通过利用 AI 技术给代理人端赋能，达到队伍提质升级的目的，如太保构建了保险顾问客户经营系统与产寿险业务员 AI 陪练体系，泰康通过 " 内容助手 "" 训练助手 " 两个绩优助手加速代理人向专业化、职业化、绩优化转型，本质上都是通过 AI 手段来帮助业务员队伍实现转型升级。
而在消费者端，保险公司的赋能思路则是让消费者买的更顺心，赔的更放心。如保险公司在核保环节投入大量技术手段，在有效进行风控的基础上让更多用户能够获得保障，同时在理赔阶段积极引入智能化理赔，大大提升理赔速度，为消费者更快 " 兑现 " 保障承诺。如国寿首创寿险身故赔案智能作业模式，核保、保全智能审核率分别达 95.2%、99%，理赔时效保持行业领先地位
在未来，随着 AI 技术的不断进步以及保险公司的探索，我们也相信 AI 将更为深刻的改变行业的大逻辑，为行业发展提供更强的驱动力。
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