随着2026年半年报披露完毕 ，五大A股上市险企的AI（人工智能）应用呈现出一个鲜明变化：AI正加快从客服、办公等辅助环节向营销 、核保 、理赔、风控等核心业务流程渗透。与此同时 ，“词元消耗量 ”“调用次数 ”等指标开始进入险企半年报之中，部分险企已对外披露AI辅助销售额 、智能审核率等经营数据 。
这一变化意味着 ，保险业AI应用正在迈过单纯技术部署阶段 ，逐步进入与经营管理深度融合的新阶段 。受访专家表示，保险业务具有客户规模大 、流程链条长、审核环节多等特点 ，这为AI规模化应用提供了丰富场景。随着应用持续深入 ，AI的价值也将进一步向促进险企销售 、降低成本 、强化风险管控等经营目标延伸 。
AI进入经营流程
近来 ，险企AI应用呈现多链条、多环节 、多场景的特征 ，覆盖员工培训 、面试、售前、售后 、理赔 、问诊等多个环节 。
具体来看 ，中国平安半年报披露，其正深化AI在核心业务领域的落地应用，2026年6月的日均Token（词元）消耗量超1200亿。数据显示 ，中国平安封装300余项数字化服务 ，打造“一个入口，一站式解决”的快捷服务AI助手 。服务方面 ，上半年 ，该公司AI坐席服务量约9.39亿次，覆盖平安81%的客服总量；医疗养老方面 ，“AI+真人医生 ”覆盖集团100%个人客户 ，AI医生辅助诊疗准确率96% 。同时，中国平安还披露了AI出单、AI理赔 、AI风控 、AI审核、AI编码 、AI销售等场景的应用。
中国人寿的AI应用集中于AI平台集约管控和智能作业模式 。其依托企业级人工智能平台 ，打造平台赋能 、集约管控、多元创新的数智新生态 ，累计建设数智应用场景超90个，构建智能体超500个 。2026年上半年 ，该公司智能核保审核率达96.8% ，数字核保员作业率超37%，保全服务智能审核率达99%。
中国人保持续推进AI大模型矩阵 、智能中台建设和风控应用。半年报显示，今年上半年 ，该公司落地AI应用场景246个 ，AI能力调用次数超23亿次 。持续推进集团级AI智能中台能力建设，持续完善人保自有大模型矩阵 ，深化保险领域垂直大模型“人保宸灵 ”应用 ，场景意图识别准确率和客户满意度均稳定在99%以上 。
中国太保半年报重点披露了AI赋能代理人和营销 、理赔场景。半年报显示，该公司全面推进数智化转型 ，持续建设企业级人工智能中台 ，完善人工智能安全管理体系，拓展数智化应用的广度和深度 ，在客户经营、销售队伍赋能 、人工智能伴生风险产品创新 、运营管理降本提效、投资水平提质等方面积极开展人工智能驱动的流程重塑和模式创新 。
新华保险推动“数字员工”规模化落地 。半年报显示 ，该公司持续加速释放AI新质生产力，推动数字员工体系规模化落地。上半年 ，新华保险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%；团险投标数字员工推荐命中率由60%跃升至90% 。
综合各家上市保险公司的AI布局来看，行业呈现战略布局地位提高、技术底座持续夯实 、全链渗透等特点 。
北京排排网保险代理有限公司总经理杨帆对《证券日报》记者表示 ，从近来 各家保险公司的实践来看 ，AI最大的价值是已真正进入经营流程，而不再只是辅助工具。保险行业本身具有客户量大 、业务流程长、重复性审核工作多的特点 ，AI在销售辅助 、核保 、理赔、客服和反欺诈等环节都有比较明确的应用空间 。例如 ，智能核保可以缩短审核时间，AI理赔可以减少人工处理量 ，智能风控可以更快识别异常案件 ，营销端则可以帮助代理人进行客户分析和产品匹配等 。
更重要的是，这些应用已经开始体现为销售转化 、运营效率和风险减损等可量化的经营成果。杨帆表示：“AI的价值正在从‘提高工作效率’进一步延伸到增收 、降本和管控风险 。 ”
AI深度赋能行业转型
今年上半年 ，五家A股上市险企归属于母公司股东的净利润全部实现同比上涨 ，合计归母净利润达3173.84亿元，同比增长78.11% 。这份成绩单背后 ，也离不开AI的贡献。
中国平安半年报显示 ，销售层面，AI智能体赋能需求分析、个性化推荐 、话术支持等，2026年上半年 ，辅助实现销售额573.13亿元；编码层面 ，AI代码渗透率达62%；理赔方面，依靠AI数字机器人 、智能相机识别、AI理赔审核 、外部数据互联等前沿技术 ，其上半年闪赔占比达59%。
多家上市险企还在半年报中强调了AI为保险行业带来的变革作用 。中国人寿半年报显示 ，今年以来，人工智能等新技术在金融领域的应用规则持续完善 ，行业经营逻辑加速向高质量的价值创造深刻转型 。中国太保在半年报中表示 ，人工智能技术正加速渗透并深度赋能行业转型，保险业迎来重要的战略机遇期。
不过 ，行业在应用AI的同时 ，也面临一些难题 。天职世界 金融业询问 合伙人周瑾告诉《证券日报》记者，保险行业在拥抱AI的过程中 ，主要的难点包括数据 、机制、流程和人才 。一是部分公司的数据治理缺失 ，数据标准不清晰，数据无法共享，无法支撑大模型的应用；二是AI对现有的组织及责权利机制都会形成冲击 ，面临着内部管理变革的巨大阻力；三是在突飞猛进的AI驾驭模式的变革下 ，很多公司面临着技术已经到位、但传统流程是瓶颈的困境；四是新兴AI人才的知识结构和技能与传统人才不同，这也需要公司的人才管理体系作出变革。
展望未来 ，杨帆表示 ，未来两年至三年，保险行业的AI应用预计将从单点工具加快向核心业务流程渗透 ，智能体也会从辅助员工逐步参与更多标准化业务处理 ，核保 、理赔 、客服、营销和风控可能是落地最快的几个领域 。同时，还需关注险企的AI投入是否真正带来经营结果与回报 。若投入持续增加 ，却没有在收入 、成本 、效率和风险控制上形成可验证的改善 ，那么AI应用就难以真正形成经营价值。
（文章来源：证券日报）
