险企理赔进阶：从“秒赔”到“智判”，AI理赔“一日三变”向复杂场景试水

（图片来源：视觉中国）

蓝鲸新闻8月6日讯（记者 石雨）2026年上半年，人身险行业理赔保障力度持续扩容，约30家险企披露的理赔半年报集中展现行业服务新貌。当前行业理赔服务持续提质增效，超99%的获赔率逐渐“常态化”，智能化“改造”加速压缩理赔时效、优化用户体验。

但亮眼数据之下，行业潜藏的风险痛点不容忽视，重疾保障额度存在不足、重疾出险年轻化问题日益凸显。

与此同时，记者调研发现，AI技术全面渗透理赔全流程，实现标准化案件高效处置，业内正尝试攻坚复杂场景智能审核难题，推动保险理赔从单纯效率提速，迈向技术赋能、风控升级的深度变革新阶段。

获赔率超99%渐“常态化”，重疾保障不足、出险率“年轻化”需警惕

2026年上半年，保险业赔款和给付支出合计13972亿元，其中人身险赔付规模9474亿元，同比增长约5%。近日，多家人身险公司陆续披露2026年理赔半年报，据记者不完全梳理，截至目前，已有平安人寿、太保寿险、人保寿险、泰康人寿、阳光人寿等约30家。

梳理险企2026年上半年的动态来看，赔付额度持续提升，从头部险企表现来看，平安人寿共赔付236.9万件，208.9亿元，平均每天赔付1.3万件、1.2亿元；太保寿险上半年累计处理赔案案件208.6万件，商保赔付总金额101.8亿元，平均每天赔付5655万元；人保寿险累计赔案量208.47万件，赔付总金额34.34亿元；泰康人寿赔付件数约68万件，赔付金额48亿元。

获赔率方面，超20家险企披露了获赔率数据，超过99%渐成“常态化”。尤其是小额理赔中，如中意人寿，小额获赔率达到99.94%；农银人寿达到99.98%；陆家嘴国泰人寿达到99.8%。

从赔付结构来看，不同险企受产品结构影响，赔付表现各有差异，但整体呈现出医疗险主导赔付件数、重疾险主导赔付金额的行业特征。

医疗险主要用于对冲日常就医产生的医疗支出，因此赔付发生频次最高，多家险企医疗险赔付件数占比突破80%。

腾讯微保相关负责人向蓝鲸新闻记者分析指出，从其平台数据来看，现在医疗险赔付金额和件数占比都有明显抬升，这说明市场对商业医疗险补充医保报销的刚需正在快速释放，商业医疗险变成用户感知最强的日常健康风险兜底工具。

重疾险以一次性给付的形式，补偿患病后的收入损失与康复相关开支，是赔付支出的核心板块，不少险企重疾险单项赔付金额占比超 50%，其中太保寿险重疾给付占比达 53%，民生人寿重疾赔付金额占比为 58.32%。此外个别险企以身故赔付为主，如上海人寿，上半年身故理赔金额占比达到87.99%。

值得一提的是，记者翻阅近年各家险企发布的理赔年报发现，一个共性问题被反复提及：从实际理赔数据来看，客户重疾保障缺口较为突出，实际赔付金额与患病后的真实资金需求存在明显差距。

对于这一现象背后的原因，新一站保险业务管理中心经理董娅娅在接受记者采访时分析提出，一方面，存量保单保额偏低，重疾险具有周期性，目前理赔的保单很多来自于多年前，当时重疾险保额目前看来普遍不足，难以匹配当前治疗、康复与收入损失成本；二是消费者配置逻辑偏 “有就行”，尤其年轻群体更关注 “是否有保障”，对保额充足性重视不足；三是伴随着医疗水平的提升，CAR-T、质子重离子等治疗手段花费更高。

此外，“年轻化”也是今年理赔报告中的一个关键词，当前，肿瘤、心脑血管疾病呈高发、年轻化双重趋势，据中国太保寿险的重疾给付数据，2026年上半年出险年龄同比下降0.8岁。

AI重塑保险理赔生态：效率全面提速，复杂场景攻坚成行业新赛道

从理赔实践来看，消费者的关注点也在发生变化。

“消费者关注点逐渐从能不能赔，向多久能赔、能不能主动赔付转移”，董娅娅表示，效率的重要性，在理赔环节逐渐提升。

而科技，尤其是AI，正在其中发挥关键价值。理赔报告中，多家险企提及理赔效率的提升，如中意人寿提及，个人保单业务中，线上申请率97.1%，全流程智能化作业占比1/3，上半年个人业务案均索赔支付周期为1.09天，较上年同期1.13天进一步提速；泰康养老险“极速赔”无人工干预、秒结案，上半年赔付件数超12.3万件，赔付金额超2亿元；国宝人寿依托OCR文字识别、标准化自动审核规则等数字化技术搭建，多数常规理赔案件可实现全流程自主办结，上半年自动理赔办理时长较传统人工缩短约70%。

AI应用的趋势亦在互联网保险平台有明显显现，如微保相关业务负责人向记者表示，2026年可以说是AI理赔走到“台前”的一年。“微保安心赔”在线理赔服务体系里，AI智能报案已覆盖平台超180款历史在售的人身险产品，截至2026年7月累计协助用户完成40万件报案。

“AI技术正在实现理赔案件的分层甄别：对于材料齐全、情形清晰的标准化理赔案件，可完成全流程自动化审核，无需人工介入；而将存疑、情况复杂的非标准案件快速分流至人工处理通道，这大幅提升了案件的吞吐量”，一位保险公司相关负责人向记者分析道。

不过，行业对AI理赔的价值期待，早已不止于标准化案件的智能甄别与分流效率提升，但这需要相应克服AI理赔的长期痛点。

暖哇科技相关业务负责人向记者分析，行业AI理赔的发展瓶颈，同时来源于业务场景与技术能力两大维度。

业务层面，理赔材料分散、医学知识与保险条款交叉复杂，加之案件量波动较大，保险公司长期面临效率、成本与风险控制难以兼顾的问题；技术层面，尽管当前通用大模型针对通用场景问题的识别误差与“幻觉”问题已显著改善，但在保险理赔这一垂直专业场景中，模型仍容易出现判定偏差。通用大模型更倾向于直接输出确定性结论，不擅长在信息不全、场景存疑的不确定场景中主动设问、暂停判定，这也成为影响AI理赔审核稳定性、可靠性的关键短板。

“与此同时，理赔场景中存在边界模糊、判定标准无法绝对量化的审核逻辑，面对这类非标准化场景，通用大模型的审核结论可能不符合保险行业的专业判定标准，输出结果稳定性不足”，该负责人补充道。

记者与业内交流了解到，目前已有头部保险公司、保险科技公司正在尝试拓展通过AI稳定处理复杂案件的边界，比如暖哇科技的罗布泊2.0，可根据案件事实和审核进展，动态选择审核逻辑和处理路径，完成责任判断、费用审核和金额理算等等。

“复杂案件的智能突破是AI理赔能力演进的核心阶段之一”，平安健康险相关负责人向记者分析道，“这是行业的能力底座，是‘硬核能力’，真正的技术攻坚在于让AI具备复杂逻辑推理与动态决策能力。2025年最显著的变化，正是AI大模型从‘单点模’向‘逻辑推理与责任判定’进化。可以说，谁能率先攻克复杂案件的智能化审核，谁就在效率与风控上建立核心壁垒。”

目前，一位业内人士向记者透露，已有部分保险机构理赔团队有明显压缩，AI理赔的应用已有明显影响，而进一步的探索，仍有巨大的想象空间，“可以说一日三变”。