人保寿险杨晔：2026年将是寿险AI价值回报元年

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4月22日，第五届中国国际软件发展大会企业AI转型创新论坛在北京国家会议中心圆满落幕。人保寿险信息科技部科技创新处负责人杨晔在会上就《科技驱动，智启新程——寿险AI转型实践》发表了精彩演讲，详细分享了人保寿险在AI大模型应用、全方位场景赋能以及组织与业务协同变革方面的实际经验与取得的成果。

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AI重塑保险行业运作模式，

2026年迎价值回报期

2023年至2025年是生成式人工智能蓬勃发展并快速落地的关键阶段，行业将依次经历认知统一、工程实现和智能体爆发三个阶段。我们预测，2026年将标志着传统保险行业企业级AI投资开始产生实质性价值回报的开端。

人工智能正在深刻地改变保险行业的运作逻辑：从最初的零散多场景、锦上添花的局部效率提升，逐步演变为贯穿全产业链的深度赋能。过去，“科技引领、科技赋能”更多是象征性的口号，但从2025年下半年开始，科技将真正成为驱动AI变革的核心动力。

具体而言，行业将呈现五大趋势：首先，从单一环节效率提升转向全链条业务模式的重构；其次，以智能体为核心抓手，多智能体系统将成为技术发展的重要方向；第三，高度重视可信AI与合规治理；第四，同步推进组织变革，构建人机协同的AI原生组织；最后，深化生态合作，技术范式将从“自主构建”转向“开放集成”。

以人保寿险为例，我们在大模型起步阶段就选择了私有化部署的垂直领域大模型，并率先在“百问百答”场景中落地应用。该场景的核心价值不仅在于提升效率，更在于能够调动公司上下各部门共同参与知识库的建设，从而让业务部门能够深度理解、认可并主动使用AI，为后续的全面推广奠定了坚实的基础。

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保险行业智能化转型：

挑战与系统性应对策略

传统金融保险行业的智能化转型面临着比其他行业更为严峻的挑战，其核心困境主要体现在以下四个方面：

技术与人才瓶颈

复合型人才匮乏，沟通协作效率低下；

数据与安全难题

数据分散，隐私保护与数据利用难以平衡；

应用与监管约束

AI应用停留在表面，核心场景渗透不足；

组织与文化障碍

传统组织架构与敏捷转型存在冲突。

针对这些问题，我们构建了包含六个维度的系统性应对路径：人才培养、数据治理、监管协同、技术创新、组织变革和生态共建。

今年，我们进一步深化了这些举措：人保集团顺应国家发展趋势，发布了“人工智能+”工作方案，人保寿险也同步出台了公司内部的“人工智能+”行动方案，从战略层面明确了AI赋能建设的方向。

在此，我想特别强调，决定AI业务场景实际效果的关键因素，除了场景的选择，更在于知识库的建设和提示词工程的优化，这两项工作高度依赖业务专家的深度参与。因此，传统保险企业的AI转型，绝不仅仅是技术层面的模型部署、训练和调优，而是一场涉及企业级架构、应用架构到技术架构的全面变革，需要全体员工的深度参与，最终实现技术模式与业务模式的双重革新。

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人保数智化转型实践：

五位一体布局，全场景深度应用

人保在智能化布局方面起步较早，早在2023年就构建了集算力、平台、模型、产品、应用为一体的人工智能大模型解决方案，成功打造了一个安全可控的AI生态体系。

在此基础上，我们形成了大模型与小模型协同的体系：以生成式大模型为基础，提供通用能力；同时，构建多元化的小模型体系，在数据诊断、营销赋能、智能风控等特定场景提供精准服务，最大限度地提升技术投资的回报效益。

（一）典型应用场景一：

智能陪练，构建个性化培训体系

保险代理人队伍庞大，知识更新速度快，传统的培训模式已难以满足实际需求。我们率先在行业内推出了智能陪练系统，该系统年度登录人次接近百万，已上线数百门课程，构建了集“学习、练习、考试、评估、管理”于一体的一站式闭环。系统集成了情感分析、智能评分、智能课程生成、VR/AR训练等功能，实现了个性化的互动学习体验，真正做到了“科技赋能培训，培训赋能队伍”。

（二）典型应用场景二：

贯穿客户全旅程的经营，赋能一线营销

我们为代理人打造了智能工作台，并上线了AI保宝等一系列工具，涵盖了AI问诊、智能核保、产品条款解释、保单梳理报告解读、智能语音建议书生成、文案优化、贺报制作等功能，覆盖了从客户接触、需求洞察、方案分析到最终成交的整个客户服务旅程。

依托DeepSeek大模型，我们实现了三大核心能力的落地：

产品条款解读：代理人能够一键获取专业解读，快速解答客户疑问；

智能文案优化：自动生成高度匹配的社交媒体推广文案，显著提升营销效率；

家庭保单梳理：基于客户家庭画像与数据分析，识别保障缺口，提供精准服务。

（三）典型应用场景三：

优化全岗位价值，提升中后台生产力

我们坚持“先内后外”的落地原则，利用AI技术为中后台部门减负增效，让员工拥有“数字同事”：

内部办公：智能问答系统覆盖11个业务场景，知识库量级达百万，准确率超过94%；办公助手和智能BI实现了自然语言交互，响应时间仅需0.5秒；

反洗钱与风险控制：实现了从人工抽样检查到全量审计的转变，智能审核可疑交易，分析质量大幅提升，审计覆盖率达到了100%。

（四）典型应用场景四：

提升全链路财务效率，降低成本、提高效益并加强管控

通过AI大模型重塑财务流程，我们实现了三大升级：

财务分析：支持自然语言交互式数据查询，NL2SQL准确率超过95%；

成本控制：采用五维度智能发票质检，审核人力成本降低40%；

财务核算：实现自动化核算与风险识别，月度结账时间提前了4小时。

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未来展望：技术、场景、生态

三位一体，开启智能新征程

展望未来，人保寿险将紧随数字经济与数字金融的发展趋势，持续以大模型作为数字基础设施，构建技术、场景、生态三位一体的智能进化体系：

技术方面：以大模型为核心，持续夯实数据分析、智能决策和自动化能力；

场景方面：深度拓展核保理赔、客户服务、营销推广等全业务场景的应用；

生态方面：协同内部各团队力量，共同构建开放共赢的大模型应用生态。

我们将以科技创新驱动核心能力的模式重构，实现价值的跨越式提升，通过AI赋能保险主业，为客户提供更优质、更高效、更智能的服务，为保险行业的健康发展贡献力量！