险企中报里的第二条线：保险科技的故事该怎么落地？

  从技术到算力，保险科技正在改写行业叙事。

  文/每日财报 栗佳

  8月底，上市险企中报季收官。市场的目光大多投向利润表——A股五大上市险企合计归母净利润3173.87亿元，同比增长78.12%。但翻完几家公司的中报和业绩发布会实录，另一组此前从未大规模出现过的指标更值得留意：Token日均消耗量、智能体数量、AI应用场景数、AI能力调用次数。

  这是保险科技第一次以可量化、可比较的方式集体进入定期报告口径。科技投入这件事，开始从宣传语变成披露项，从讲故事变成算账。

  这笔投入到底买回了什么？对保险公司，是成本曲线和定价能力，利差红利收窄之后，负债端每一分费用和赔付的节省都直接决定利润的厚度。对代理人，是产能和专业度，报行合一压缩费用空间后，人海战术走到尽头，队伍精英化必须靠数字化工具托底。对客户则更朴素：理赔快几天，服务近一步，条款好懂一点。

  当然，这条路并不轻松。保险业数字化投入金额大、回报周期长，各家的数据基础和组织准备度参差不齐。但2026年上半年的特殊性在于：预定利率多轮下调、新会计准则落地之后，行业第一次完整地在新规则下运行，增长的来源从规模和费率转向经营能力，而科技恰是其中最具杠杆效应的一环。

  上市险企凭借资本实力和历史积累，在科技投入和产出上一直走在行业前面。今年中报季，这种领先第一次有了密集的数据佐证，管理层也罕见地把科技摆上了业绩发布会的核心位置。

  中国平安董事长马明哲在中期报告致辞中明确表态："我们坚持科技引领、AI驱动，赋能经营管理模式从'经验决策'向'数据决策'转型，深化AI在核心业务领域的落地应用"；中国人保总裁赵鹏则在业绩会上给出判断："保险业转型升级的内在动力没有改变。"

  把上市险企几份中报并排看下来，一个整体印象是清晰的：这一轮科技竞逐不再是零散的系统上线，而是有战略命名、有量化指标、有组织配套的系统工程。它究竟破解了哪些行业老问题，又还卡在哪里，值得拆开细看。

  单点开花易，体系成势难：险企怎么过这一关？

  保险业科技转型这些年，最常被诟病的不是投入少，而是"单点开花、整体不成势"：一个理赔环节上了机器人，换一个场景就要推倒重来，效果难复制，投入产出算不清账。IDC在近期一份行业观察中也说得很直接，保险业AI转型的真正瓶颈不是技术，而是价值边界的重塑。

  拆开看，横在保险公司面前的有四道关：数据孤岛、模型结论难以向监管和客户解释、技术与业务各说各话、投入巨大而回报模糊。任何一关过不去，科技投入都会沦为费用包袱。

  代理人这一侧的矛盾同样尖锐。报行合一之后，靠费用驱动人力的旧模式失效，行业共识是转向精英化。但精英化不是把招募门槛抬高就完事。

  代理人面对的客户需求横跨健康、养老、财富传承，没有客户画像、方案生成、持续培训这些数字化工具支撑，专业化就是一句口号。前端科技的意义正在于此：它决定精英队伍的人均产能上限。

  对于上述行业普遍面临的困局，在今年的中报里，我们可以看到一些头部公司过这几道关的不同路径。

  中国平安的打法是全要素压上。中报首次披露的Token数据显示，其日均Token消耗量从去年12月的300亿跃升至今年6月的1200亿以上；AI智能体辅助销售额达到573.13亿元。

  联席首席执行官郭晓涛在业绩会上解释：公司早在2017年就判断AI成功取决于"数据、算法、算力、场景"四要素，平安的核心优势在数据和场景，投入完全围绕业务场景展开，"不是为了做而做"。这句话等于承认，过去的科技投入中普遍存在为技术而技术的弯路。

  中国人寿的路径是吃透存量。上半年上线智能体超过500个，覆盖销售服务、运营作业和风险管控，还为销售队伍搭建了"AI私教"培训体系。

  总裁助理张新宇在业绩会上点出要害：公司沉淀了长周期数据资产，"这些资产在人工智能时代将发挥更大作用"，AI承接标准化作业后，"员工得以把更多时间和精力投入高度复杂、个性化的工作中"。

  中国人保走广度路线，"人工智能+"行动方案已落地AI应用场景246个，上半年AI能力调用超过23亿次。

  阳光保险体量虽不算大，但打法却值得单独拆解，因为它回应的正是"单点开花、整体不成势"这个行业痛点。

  作为一家中型保险集团，阳光没有拼算力和模型规模，而是把科技当成工程来管理。以"机器人工程"和"数据工程"两个抓手推进，前者聚焦26个核心业务场景做智能化落地，后者确立从数据采集、数据库建设到应用的一体化机制，20个战略性数据工程项目深度嵌入重点业务。

  所产生的积极回报是锻造了体系化输出能力，上半年末集团上线智能体超过1200个，半年内增长逾12倍。这套体系的成色，可以看以下三个落点：

  定价端，车险风险定价机器人完成了覆盖报价、承保、理赔全环节的数据集建设，数据准备时间从5天压缩到1天，偏差发现从8小时缩短到1小时。定价精度直接决定赔付率，上半年阳光财险车险综合成本率97.5%、同比下降0.6个百分点，承保利润增长24.2%，数据反哺定价的链条是闭合的。

  销售端，电销辅助机器人每日覆盖约20万客户名单，支撑2000余名坐席；续保预测模型基于75个因子预判每名车险客户的续保概率；寿险销售机器人完成26.3万次辅助客户经营，转化标准保费超3000万元。

  管理端，AI销售日志分析覆盖全国820家四级机构，上半年推送62.1万次，基层管理者用自然语言就能制表、问数、归因，科技能力穿透到了最末梢的经营单元。

  科技对代理人队伍的改变，阳光保险的答案同样具有样本意义。上半年公司上线“代理人甄选系统”，新增人力中本科及以上学历占比提升8.3个百分点，个险活动人均产能3.7万元、同比增长31.3%。

  招募标准抬高与智能工具配套同步推进。阳光保险数字化工具把代理人从名单筛选、方案制作等重复劳动里解放出来，人去做需要专业判断和情感连接的部分即可。

  横向比较，以上几家保险公司战略打法的相同之处很明确：都把AI写进公司级战略，都以业务场景而非技术概念为单位落地，都开始用量化指标交代进展。

  当然，不同之处也很明显。平安拼要素齐备的生态，国寿吃数据资产的时间复利，人保追求场景覆盖的广度，阳光的路径则是工程化，把科技拆解成有编号、有节奏、有考核的工程项目，用中型公司的资源做出体系化的产出。

  阳光保险的这种打法，优势在于投入产出可追踪：每个机器人对应一个场景、一组指标，降本增效直接落进综合成本率和人均产能，不存在"投入说不清去向"的问题。

  这些努力的作用正在显现。对公司自身，科技把成本曲线往下压，比如，阳光保险上半年净利润大涨38.5%，科技正是这条改善曲线上看不见的手。对代理人，展业从"人找客户"变成"数据圈客"，培训从集中授课变成AI私教。对行业，保险业的生产函数正在被改写，科技投入不再只是利润表上的费用项，而越来越像一项持续产生回报的资本。

  科技的归宿是服务客户：如何直击痛点？

  保险科技做得再热闹，最终都要落在客户服务上接受检验。

  保险是低频、弱感知的商品，客户与公司的真实接触集中在投保和理赔少数几个瞬间，这几个瞬间的体验决定续保、加保和口碑。科技投入若不能转化为这几个瞬间的改善，账面再漂亮也只是内部效率。

  事实上，客户的痛点分布在整个旅程：售前条款复杂、信息不对称，怕误导也怕买错；售中流程繁琐，健康告知、材料提交反复折腾；售后抱怨最集中的是理赔慢、单证多、进度不透明，还有更隐蔽的服务断层，投保时热情、投保后失联。

  这些痛点虽靠堆人力可以缓解，但成本上却不成立。而科技的价值，正是让"以客户为中心"这句老话第一次在成本上可行。

  《每日财报》分析后发现，针对保险科技如何高效赋能客户服务这一问题上，今年上半年各家的答卷各有侧重。

  中国平安的AI坐席今年上半年服务量约9.39亿次，覆盖81%的客服总量，标准化咨询基本由机器承接，人工转向复杂个案。

  新华保险把数字员工直接推上一线，营销智能助手累计生成计划书400余万份，理赔数字员工日均处理影像件超3万件、识别准确率逾99%，团险投标数字员工推荐命中率从60%升至90%。

  新华保险副总裁秦泓波在业绩会上给出方向：科技正从客户洞察与营销策划、运营服务链条重构、风险管理范式重写三个维度重塑行业，保险从"事后赔付"向"事前预防"延伸。

  中国太保则是把"人工智能+"列入三大战略，旗下太平洋健康险把AI嵌入购买与服务全链路，从"工具赋能"走向"AI原生"。

  阳光保险的服务案例，恰好覆盖了客户旅程里抱怨最集中的几个环节。理赔端，理赔机器人的服务对象从车险拓展到三者、人伤及非车意健险，上半年累计服务109万人次，智能辅助回复40万余次，客户满意度98%，案件结案周期平均缩短10天。人工介入越来越少，理赔从"人追着案件跑"变成"系统自动流转"。

  服务端，"我家阳光"APP注册用户突破714.7万，较上年末提升7.7%，客户问题解决率94.27%，服务满意度96.61%，适老化交互也在持续迭代。

  阳光客户服务打法中辨识度最高的部分，是把科技用到了"赔付之前"。团体客户的"伙伴行动"按ABCD四级做服务分级，酒店、通用仓储、陆上风电等细分领域B级及以上服务量同比翻番；为陆上风电项目引入毫米波雷达和三维激光扫描做高精度风险勘测，为通用仓储搭建物联网全天候预警加工程师现场巡防的闭环。

  阳光保险带着传感器和工程师帮客户防损，服务的内容从"出了事赔钱"变成"帮你不出事"，这正是"事前预防"在一线的具体形态。

  几家的客户服务打法放在一起，相同点是都瞄准了"快"和"准"；不同点在于发力位置，平安重在用AI承接服务规模，新华重在用数字员工再造流程，阳光则重在把服务半径向赔付之前、保单之外延伸。

  路径虽不同，但指向高度一致：当服务分级有了技术支撑，当风险减量成为可交付的产品，保险与客户的关系就从一年一度的缴费通知，变成贯穿全年的高频连接。这种变化比任何单一效率指标都更长远，它决定保险能否真正嵌入民生保障和实体经济的风险管理链条，而不是停留在一张事后的支票。

  慢功夫的账，下半场要接着算

  把上市险企中报里的科技篇章读完，最容易被忽略的一点是成绩背后的时间成本。

  中国平安对AI四要素的判断形成于2017年，距今近十年；阳光保险从2015年提出“一台机器与一群人”的关系，到"新阳光战略"提出已逾两年，连续三份中报围绕同一方向执行，从“机器人工程”的26个场景到1200个智能体，是一个场景一个场景堆出来的。

  这期间，每家公司还都要回答股东的同一个问题：投入这么大，回报在哪里？但在利差收窄、竞争加大的这几年里，保险公司持续保持稳定的科技投入节奏，这本身就是管理层战略定力最直接的证据，咬定科技转型方向不动摇，无疑是务实且正确的选择。

  下半场的方向已有相当共识。人工智能领域专家郭涛指出，险企科技竞争将告别对通用大模型的浅层调用，转向保险垂直大模型的深度自研；科技投入的评价也将从Token消耗量、智能体数量这类表层指标，转向业务转化、成本优化、赔付率改善等实效考核。中小机构的数字化门槛，也已提上行业共建共享算力与模型平台的议程。

  这意味着，今年中报里这些第一次被密集披露的科技数字化转型数据，不会是一次性的成绩单，而会变成像保费和利润一样被逐季检验的经营指标。保险科技的竞赛，上半场比谁投入多，下半场比谁坚持得久。而坚持这件事，恰恰最不容易。