保险AI涌入通用大模型平台，代理人还剩多少“不可替代”？

10 月 19 日，有媒体报道，阿里千问 9 月份完成了新一轮保险 AI 生态扩容，同时，蚂蚁阿福 App 上的保险智能体也在扩容。

从 6 月太平洋健康险在蚂蚁阿福首发蓝小保，到 9 月 7 日众安保险、小雨伞、慧择作为首批保险主体入驻千问金融智能体专区，再到 10 月复星保德信人寿也跟进上线了专属智能体。保险智能体其实正在从原来的私域工具，变成公域里用户能直接找到的销售触点。

过去保险公司内部的 AI，主要用来做核保、理赔、客服。但面向 C 端的保险智能体不一样，它们的核心能力集中在保障解读、方案对比、产品推荐、投保引导等环节上。

保险智能体集中登陆通用 AI 平台，真正值得关注的是，当智能体站到了消费者产生保障意识的第一现场，保险销售中哪些环节被绕开了？哪些能力被重新定价了？还有哪些东西是对话框到现在仍然给不了的？

触点的迁移

从人找产品到需求在对话中显形

2026 年 5 月，清华大学五道口金融学院联合元保集团共同发布的《2025 年中国互联网保险消费者洞察报告》显示，上一年通过 AI 大模型或相关 App 了解保险信息的消费者，占比已达 16%，同比增长 60%，还有超 40% 的消费者会使用 AI 工具对比保险产品。

图源：2025 年中国互联网保险消费者洞察报告

这种触点的迁移，为保险打开了一个新的销售入口。

险企 AI 开始集中登陆通用 AI 平台，从已经落地的案例来看，两类平台的智能体，销售定位本身就存在明显分化，也对应着两种不同的销售转化路径。

阿里千问作为通用大模型开放平台，9 月份入驻的众安、小雨伞、慧择智能体，面向全网泛流量，用户的需求分散、不确定性强，有的只是想读懂保险条款，有的想要横向对比多款产品，也有明确投保意向的客户。

智能体承担的角色，类似一个无休的售前顾问，完成初步筛选、答疑、方案输出，再把高意向用户导流至投保页面或者人工承接。

蚂蚁阿福则依托健康场景，保险智能体天然绑定健康数据、健康任务、健康管理服务。

6 月份太平洋健康险蓝小保首发之时，就和蓝医保有福版产品深度绑定，用户可以在同一个场景里，一边查看健康指标，一边咨询医疗险免责条款、既往症承保规则，场景闭环更强，转化链路更短。

后续上线的人保财险 AI 康保、国泰产险泰小保，还有 10 月份上线的复星保德信人寿专属智能体，全部延续了健康 + 保险的路线，客户需求更加聚焦健康保障类产品，和千问面向全品类保障咨询的定位差别明显。

这种渠道变革，首先冲击的是传统获客成本结构。过去互联网保险投放的流量成本持续走高，很多经纪公司投入回报率持续承压。

智能体部署完成之后，边际服务成本降低，同一个智能体可以同时响应上千条用户咨询，不会出现代理人时间上限的约束。

对中小互联网财险、保险经纪来说，这是一次低成本获取公域线索的机会，也是为什么小雨伞、慧择这类长期依赖线上渠道的经纪机构，会成为千问首批入驻的保险玩家。

截至 2026 年 10 月 21 日，蚂蚁阿福 App 上各保险机构智能体的累计使用人数呈现出悬殊的分化，太平洋健康险 " 蓝医保 · 蓝小保 "1958 人，人保财险 "AI 康保 "655 人，太保产险 " 健小保 "276 人，中宏保险 "MOVE"195 人，复星保德信 " 复小保 · 守护星 "121 人，紫金财险 " 紫金小福 "75 人，榜首是榜尾的 26 倍。

这一口径是平台显示的累计使用人次而非独立用户，上线时间也各不相同，但它至少说明了一个被入驻热掩盖的事实，站在需求发生的第一现场，和把需求转化为一张保单，中间隔着的距离远比入驻这一步更长。

智能体解决了被看见的问题，不过被看见之后会发生什么，其实才是销售真正要面对的事。

能力重新定价

谁被加强了，谁被绕过去了？

智能体对销售更深的冲击，并不是它替代了某个具体的销售动作，而是它把销售链条上的每一种能力都重新定义了。

被增强的是处理信息和制作方案的能力

传统销售中，一个代理人得熟记几十款产品的条款差别、核保规则和免赔额结构，才能在客户问 " 我有甲状腺结节，哪个产品能标体承保 " 的时候，给出有用的回答。

智能体把这种靠知识记忆的能力平台化了。比如说，众安保险的智能体切入带病投保的场景，根据用户健康情况比对多家产品的核保要求，筛出能正常投保的方案。慧择的智能体做的是多产品保障比较，而且比较范围就是它自己现有的产品库。

对代理人而言，这意味着记忆知识正在被稀释。对中介机构而言，这意味着信息匹配这一传统商业模式的地基正在被通用 AI 平台占领。

当 AI 以自然语言交互完成跨公司比价，传统经纪的信息套利空间被直接压缩，连接效率本身变成了平台可以创造的价值，而不是中介机构可以独占的优势。

被绕过的是主动触达与初步筛选

过去，代理人的相当一部分精力花在找到对的人，通过社群、转介绍、陌生拜访筛选出有保险意识且符合投保条件的潜在客户。

智能体在通用平台上的存在，让消费者可以在不暴露联系方式、不面对销售压力的情况下完成第一轮自我筛选。

这就意味着需求由用户主动发起，而不是由销售方主动挖掘。

对于习惯了推荐式销售的机构和个体而言，这种转变意味着获客逻辑要从找到人转向被找到，而被找到的前提，是智能体在对话中的表现足够好，好到用户愿意在下一步留下真实意图。

被重新定价的是信任与人际判断

上述《报告》显示，超 50% 消费者将 AI 推荐的产品作为购险参考项，但真正让 AI 推荐作为核心决策依据的，只有 15% 的消费者。

这说明消费者在使用 AI 辅助决策时，最后还是会寻求线下代理人的沟通来确认方案，因为保险本质上是一种基于信任的人际服务，纯粹的线上推荐很难完全消除用户的疑虑。

AI 承担标准化咨询和初步分析，代理人聚焦复杂规划、核保解释、理赔争议和高信任度服务。销售没有被取消，但销售中可标准化的那一段流程正在被系统性地剥离出来，交给 " 对话框 " 去完成。

需求识别、条款解释、初步比较、健康告知预审，智能体把它们接走之后，留给销售人员的是一道更窄的命题，能否提供 AI 给不了的东西，也就是对复杂体况的判断、对家庭关系的理解、对一份长期承诺的背书，以及在出险时有人负责的确定性。

" 对话框 " 改写了销售的开头，但保险销售的结尾，暂时还写在人的签名栏里。

当入口变成

基础设施、行业升级路径

面对智能体入驻潮，行业最容易犯的错误，可能是把通用 AI 平台上的保险智能体当成一次新的流量采购，上线、曝光等线索，然后按转化率算账。

这条路，或许把智能体看小了，更合理的策略定位是，智能体是销售链条前端的需求识别层和合规解释层，机构需要把它当成基础设施来建设，而不是当成广告位来购买。

保险机构层面

从保险机构层面来看，需要建立前端智能体—中台知识库—后端持证人员的协同闭环。

当前多数入驻智能体与机构自身销售系统之间是断裂的，用户在对话框里表达了需求，智能体给出建议，然后流程终止，线索没有回流，合规校验没有留痕，代理人工作台对此一无所知。

有效的做法是，让智能体输出的需求标签、健康告知预审结果、产品比较记录，以结构化形式回流到机构中台，再由持证人员承接需要判断和确认的环节。

同时，把条款库、核保规则库、理赔案例库做成智能体可调用的统一知识底座，避免各渠道智能体各说各话。考核指标也要随之调整，从线索数量转向有效咨询转化率、人工兜底介入率、合规抽检合格率，否则前端越热闹，后端越失控。

保险代理人队伍层面

机构需要重塑队伍，让智能体承接产品介绍、产品比对等重复性工作，把人员释放到复杂体况核保、家庭保障规划、理赔争议协调和高信任度沟通上。

例如，平安人寿 2026 年 3 月正式宣布全面启动 " 高才计划 "，通过职业化、专业化的人才培养体系，将代理人定位为金融顾问 + 家庭医生 + 养老管家的复合角色，并联合清华、北大升级财富康养保险规划师培养项目。

除此之外，泰康的健康财富规划师（HWP）队伍已突破 3.3 万人，销售的不再只是保单，而是捆绑医养实体网络的未来生活方式，新华推出 XIN 一代计划，推动营销队伍从产品推销者向客户全生命周期规划师转型。还有，国寿有金融保险规划师（FLP），人保有保险财富规划师（IWP），华泰以菁英营销员 3.0 对接中央财经大学培养养老与税筹专才，大家保险则为独立代理人设计了三年六证的认证路径。

中介与平台层面

中介需要把智能体背后的核保规则结构化能力、产品库维护能力和理赔协助能力做深做透，让智能体交付的不只是哪款便宜，而是哪款能赔、怎么赔、出问题找谁。

与平台合作时，保险机构应坚持数据最小化原则，明确用户隐私使用范围，并通过联合测试把责任边界和退出机制写进合作框架。

智能体替代了知识记忆、初步筛选、规则匹配和标准化解释，却没有替代需要签字画押的那部分责任。对业内人员来说，未来专业性更多体现在销售后端能够以执业身份承担后果、对复杂情况作出判断。这或许就是在 AI 时代保险营销的新角色。

撰文：风翎

编辑：一诺

设计：晓滢

校对：安文

审核：曦曦

出品：新时代保险研究院

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