千问与蚂蚁阿福双线落子，持牌险企与保险中介同台竞技；从用户榜、投入榜到成效榜，头部机构与腰部公司的打法已然分化

10 月 10 日，复星保德信人寿与蚂蚁健康宣布合作，将在蚂蚁阿福 App 上搭建专属智能体，打通保险与专业健康管理。9 月 7 日，阿里千问首批金融类智能体集中上线，保险类包括众安保险、小雨伞、慧择保险。加上此前已入驻阿福的人保财险、太平洋健康险、太保产险、紫金财险、国泰产险、中宏保险，持牌险企与保险中介正在 AI 平台上同台竞技。

当消费者开始习惯向 AI 描述家庭结构、预算和担忧，再由 AI 协助查询产品、比较保障责任，保险服务的入口正从搜索框和销售人员的通讯录，迁移到对话框里。保观认为，这一轮智能体 " 上岗潮 " 的本质，是保险机构对 AI 消费入口的卡位战。

谁在加码？谁又先跑出了用户规模？

目前保险智能体的落点大致分为两条路线，第一条是入驻通用 AI 平台，抢占流量入口。

千问首批金融类智能体中，保险类包括众安保险、小雨伞、慧择保险。慧择保险经纪 AI 项目负责人徐子墨透露，当前合作以信息查询和咨询为主，智能体开放产品查询、条款与保障责任解读、投保规则咨询、多产品保障比较和家庭保障需求梳理等能力。

北京大学应用经济学教授朱俊生分析，智能体入驻千问的核心目的，是抢占 AI 时代的保险消费入口，提前介入用户的需求识别和购买决策，借助平台的流量和交互能力降低获客成本、提升转化效率。

第二条是嵌入健康管理生态，做服务闭环。

蚂蚁阿福 App 上，中宏保险 MOVE、太平洋健康险 " 蓝医保 · 蓝小保 "、太保产险 " 健小保 "、人保财险 "AI 康保 "、紫金财险 " 紫金小福 "、国泰产险 " 泰小保 " 均已上线，各家智能体均搭载实名授权查询名下保单的能力，并预置 AI 诊室、药盒识别、报告解读、皮肤检测等健康服务工具箱，把承保后的低频契约延展为日常高频的健康管理陪伴。

在 9 月 10 日的外滩大会健康产业发展见解论坛上，蚂蚁集团副总裁、蚂蚁健康事业群总裁张俊杰披露，阿福 App 最新用户数已达 1.5 亿，单日健康咨询人次近 2000 万。中国太保总裁赵永刚的表述点出了这条路线的逻辑：健康服务从 " 人找服务 " 转向 " 服务找人 "，推动行业从 " 被动理赔 " 向 " 主动健康管理 " 转变。

截至 10 月 12 日，阿福 App 数据显示，太平洋健康险 " 蓝医保 · 蓝小保 " 使用人数 1753 人，断层领先；人保财险 AI 康保 309 人、太保产险健小保 222 人居第二梯队；紫金小福 47 人、中宏保险 MOVE30 人排在后段，榜首与榜尾相差超过 58 倍。

需要说明的是，各家上线时间不同，该口径为平台显示的累计使用人数（不是独立用户 /UV，存在一人多次重复统计的可能性）。更接近 " 起跑线位置 " 而非最终成绩。

图 1：蚂蚁阿福平台险企智能体使用人数排行

支出方面，中国人保研发支出从 2024 年的 14.77 亿元增至 2025 年的 21.63 亿元，并制定 " 人工智能 +" 行动方案；新华保险 2025 年 11 月公布中长期数智化规划，未来三至五年在人工智能、大数据领域累计投入不低于 30 亿元；中国太保将 " 人工智能 +" 确立为三大战略之一，2026 年全年 AI 领域投入预算翻番、占科技预算 18% 左右，并确立未来两年 AI 投入复合增长率不低于 40% 的规划；中国平安每年科技投入超过百亿元；众安保险上半年研发投入 3.04 亿元，搭建全栈 AI 中台 " 众有灵犀 "。

图 2：头部险企 AI 投入对照（口径各异，仅作规模感对照）

2026 年上半年，中国平安 AI 智能体辅助实现销售额 573.13 亿元，AI 坐席服务量约 9.39 亿次、覆盖 81% 的客服总量，寿险闪赔占比 59%，产险反欺诈智能化理赔拦截减损 71.1 亿元；截至 2026 年 8 月，其日均 Token 消耗量突破 2100 亿。中国人寿累计搭建超 90 个数智应用场景、落地 500 余个智能体，智能核保审核率 96.8%，保全服务智能审核率 99%，数智化服务赔案占比超 75%。太保寿险正式发布 " 外勤小蓝 " 智能体，智能客经助理使触达转化率提升 1.9 倍；太平洋健康险理赔作业人效同比提升 80%。

头部拼投入，腰部拼切口

非上市险企中，泰康发布养医大模型 1.0，把筹码压在自己布局最重的医养赛道；东吴人寿发布 AI3.0；华泰人寿将数字化 3.0 列为新五年战略三大核心支柱之一，研发中心已于 2026 年 4 月落地广州琶洲数字经济试验区。

从采购端看，国任财险布局平台、理赔、人才培养三条智能体采购线，建信人寿拟打造智能问数、报告生成智能体。

不过，难点依然存在。泰康人寿保险科技创新中心总经理周雄志坦言，产品、核保、理赔、客服、养老、医疗等部门知识库相互独立、信息割裂，制约了智能体的知识整合与能力输出，成为智能体规模化落地的突出障碍。

对中小机构而言，租用平台算力、使用现成入口，是比自建大模型更现实的选项。

监管也在鼓励这种分工：国家金融监督管理总局 2026 年 6 月 18 日发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》明确，鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务，支持同业探索基础设施共建共享。

保险产品具有较强的专业性和合同属性，免责条款、等待期、健康告知、续保条件等内容，比宣传话术更直接地影响消费者权益——如果 AI 错误解释条款、遗漏关键限制，消费者可能据此作出错误判断。

6 月 18 日，金融监管总局发布《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 项指导性意见，核心原则是 " 谁使用、谁负责 "；涉及承保理赔、风险管理以及与客户利益直接相关、直接影响金融合约达成的生成式 AI 应用被列为高风险场景，须经机构风险管理委员会批准后方可实施，关键环节建立人工监督和干预机制；姓名、身份证号、手机号、银行卡号等个人信息和隐私数据不得用于模型训练和优化。

图 3：2026 年险企智能体布局时间线

从各家目前的动作看，保险智能体普遍停留在查询、解读、咨询层面，尚未存在规模出单——这既是能力边界的自知，也是对红线的自觉。

保险业卖的是一纸承诺，AI 给的是一次对话。把对话框变成保单，入口只是第一步，信任才是那道真正的闸门，这场入口之争，上半场拼谁跑得快，下半场拼谁答得准。