AI战略驱动变革：中国太保重构保险新范式
随着大模型解题能力的飞跃，AI已不再仅仅是提效工具，而是演变为重塑商业模式、构筑未来核心竞争力的战略引擎。自去年起，头部险企的AI布局已从技术验证迈入深度融合阶段，中国太保更正式将“人工智能+”提升至战略高度，视其为重构保险价值链的关键力量，与“大康养”“国际化”并列为新三大战略。
2025年，中国太保已初步搭建起企业级AI基础设施，接入DeepSeek、通义千问等50款基础大模型，模型调用频次超2.7亿次，算力利用效率领跑行业；上线129个场景应用，基本覆盖13个核心保险业务环节，惠及1.8万名内勤人员及15万名营销员。展望2026年，中国太保在AI领域的投入将较2025年实现翻倍，未来两年预算复合增长率不低于40%。一场深刻改变保险行业运行逻辑的AI变革，正在这家万亿市值的保险集团内全面铺开。
从“锦上添花”到“生存底线”
中国太保为何All in AI
中国太保对人工智能的重视绝非一日之功。自2020年起，这家保险巨头便着手系统布局AI建设，但将“人工智能+”明确确立为集团三大核心战略之一，足见其分量。如今，AI已不再是科技条线的专属，而是关乎企业生死存亡的战略命题。
这一战略升级的实质，是对“数字太保”的深化。从中国太保副总裁俞斌的解读来看，其背后的核心驱动力主要源自三个维度：
其一，由“规模增长”向“价值创造”转型的内生需求。传统保险经营模式高度依赖人力驱动与线下触点，边际成本高且触达效率低。中国太保通过“人工智能+”战略，旨在打破这一增长瓶颈，利用AI在个性化定价、智能核保与精准定价上的算力优势，实现从薄利多销向精细化经营转型。将AI作为新质生产力的核心，能有效降低运营摩擦成本，极大提升承保质量与盈利韧性。
其二，在存量竞争下构建差异化的“护城河”。保险产品同质化是行业顽疾。中国太保试图通过“人工智能+”战略的实施，从单一的风险保障提供者，向全场景风险管理专家跨越。通过将AI深度植入寿险、产险、健康险、投资、养老等板块，中国太保能够提供基于实时数据与智能驱动的经营决策、差异化的客户服务、高效率低成本的运营管控，这种从“事后赔付”到“全周期服务”的升级，是应对行业存量博弈、维持高净值客户黏性的关键举措。
其三，前瞻性应对数智时代的合规挑战与社会担当。作为大型险企，中国太保不仅要提升内部效率，更需在社会治理层面发挥作用。人工智能带来的复杂风险要求保险机构必须具备AI深度参与的分析能力。中国太保将AI提升至战略高度，既是为了确保在复杂监管环境下实现稳健经营，也是为了通过技术手段支撑社会运行稳定性，彰显保险作为国家金融压舱石的责任感。
从更宏观的行业视角来看，中国太保的这一战略抉择，恰逢全球保险业AI化进程的关键节点。麦肯锡2026年2月发布的最新报告显示，生成式AI预计将为全球保险业带来500亿至700亿美元的额外收入，若将视野扩大到与保险高度相关的健康与康养领域，这一数字或将飙升至3000亿美元。艾瑞咨询发布的《2025年保险行业AI应用全景洞察报告》亦显示，中国保险业2025年科技投入预计突破670亿元，AI板块以22.5%的年均复合增长率成为增速最快的新方向。
面对正在加速重构的保险行业格局，俞斌指出，AI将深刻改变保险行业的竞争生态：一是人工智能的普惠应用将改变消费者的认知，面对其即时满足的需求，机构若无法通过AI实现智能导购、自动理赔及7x24小时主动服务，将迅速失去年轻客户的信任；二是AI会催生新的伴生风险，如果保险机构不布局AI，就无法理解并量化这些新兴风险，从而失去在“AI+产业”险种定价与覆盖上的先发优势；三是AI将驱动保险企业的流程重塑、模式升级和成本优化链条，AI转型不仅仅是提效，更是通过自动化承保决策、智能化反欺诈及个性化定价模型，彻底重构盈利逻辑。
“633”蓝图
六大领域锻造AI硬核能力
面对AI带来的行业重塑机遇，中国太保并未停留在战略表态层面，而是构建了一整套可落地的系统性框架。
俞斌详细阐述了中国太保的“633”战略蓝图，即聚焦六大核心领域，加快场景应用落地见效；通过和头部科技企业联创联建，打造三大硬核能力；完善三大保障体系为战略落地保驾护航。
具体来看，中国太保在六大领域将AI融入企业经营管理的基因，从“+AI”迈向“AI+”。在客户经营方面，为客户提供全生命周期的个性化服务，积极接入新型流量生态，争取客户净推荐值保持行业领先；在产业护航方面，针对智能驾驶、具身智能等AI应用中的新型风险敞口，提供前瞻性的风险解决方案，为实体产业的AI应用保驾护航；在销售队伍方面，从招募、培训、面客等方面全方位武装销售队伍，提升队伍的人均产能；在运营管理方面，通过AI原生机构的试点，驱动业务流程和组织架构的重塑，降低管理费用率；在投资业务方面，尝试行业首创的全AI投资策略，通过AI动态挖掘和验证投资规律，争取获取超额收益；在合规风控方面，通过AI赋能风险管理的三道防线，提高风险识别的精准度和覆盖度，降低风险损失。
如果说六大领域勾勒的是中国太保AI转型的战略版图，那么一个个已经投入实际运行的AI应用，则是这份版图上最真实的实践缩影。目前，中国太保通过对“633”的战略解码，明确了五大类30多个首批启动的AI战略项目，搭建了五大生态联建实验室、三层组织体系和分级分类的决策机制，明确了AI领域的投入策略，未来几年将进一步加大AI应用、核心能力和算力方面的投入。
例如，在理赔领域，太保科技的“海豚IC”项目是一项极具标杆意义的实践。该项目由60名理赔专家、医学专家及AI工程师组成的跨界科研战队，针对健康险理赔中大模型“准确率不足”与“能力单一”两大技术瓶颈，创新提出“小步快进、人在回路”的迭代策略：通过医学专家实时修正AI输出，将理赔差错率控制在0.32‰，仅为行业平均水平的七分之一。同时，基于知识图谱构建的“疾病－治疗－费用”关联模型，欺诈识别准确率大幅提升，赔付成本降低约10%。
过去几年，中国太保构建了全栈国产化训推算力集群，2025年上线了129个场景应用，覆盖1.8万名内勤和15万名外勤，模型调用量超过2.7亿次，其中在寿险营销员培训、产险电销外呼、健康险理赔等领域实现了规模化应用。
与此同时，中国太保持续优化科技治理体系，形成业务技术跨界整合的组织，确保战略的有效落地。“我们也将对照监管要求制定AI安全治理体系并纳入全面风险管理，同时推动AI专业人才培养和全员素养提升，打造高素质、专业化的AI业务人才、技术人才和战略人才队伍。”俞斌表示。
风险逻辑的重构
从“保实物资产”到“保数字韧性”
智能驾驶、具身智能等新技术在创造巨大商业价值的同时，也带来了贯穿全生命周期的“AI伴生风险”。这类风险具有动态演变快、责任认定复杂、损失量化难等显著特征。
在AI深度渗透产业的同时，一系列更根本的问题也在中国太保内部持续思考：当AI的大量普及使传统保险的风险结构发生颠覆性变化，保险公司该如何保障AI伴生风险？此前基于历史经验统计的定价逻辑，又将如何延续？
随着工厂向无人化智能化演进，传统企财险、责任险触发保险责任的概率将大幅下降，取而代之的是由模型性能不达标、智能装备误操作、技术基础设施服务中断等引发的“AI伴生风险”以及“业务连续性风险”等新型风险核心。
在此背景下，保险公司必须重新定义资产边界，重心从对实物资产的损失赔付转向对企业数字韧性的全方位守护，从“保实物”到“保韧性”。俞斌表示：“针对新技术带来的全新风险敞口，我们不仅将保险视为一种财务补偿工具，更定位为服务实体经济、护航数字安全的重要‘避风港’。”
具体来看，俞斌从三项举措来阐述中国太保是如何构建前瞻性的风险评估与产品设计能力。
一是确立行业标准，构建“从识别到评估”的量化防线。面对AI伴生风险边界模糊的难题，推动AI伴生风险的“标准化工程”。中国太保主张从源头入手，对AI技术内生风险、应用类风险及系统性社会风险进行条目化梳理与细化。通过建立行业首批可落地的风险分类与分层评估体系，将风险要素按算力风险、算法风险、数据风险、应用责任风险等领域进行分级拆解。不仅制定标准，更在实操层面开发与之匹配的风险评估体系与模型工具，确保风险可测、可防。
二是升级服务范式，由“事后赔付”向“全生命周期减量”跃迁。传统的保险业务往往止步于“事故发生后的理赔”，但在智能驾驶等新兴领域，必须前置到“风险发生的源头”。承保前，通过专业风勘服务对企业的智能系统进行风险评测与合规诊断，并将评估结论作为核保定价的依据；承保中，提供持续的风险减量支持，协助企业提升模型算法安全水平，优化性能，将隐患消灭在萌芽状态。这种“保前评估、保中干预、事后理赔”的机制，实现了从单纯的经济补偿者到企业安全治理合作伙伴的身份转变。
三是深化生态协同，打造“产学研用”联动的创新集群。新技术带来的风险保险业单打独斗不能解决，中国太保积极搭建跨行业、跨领域的“生态共同体”，与网信、工信部门及人工智能行业协会、高校科研院所建立紧密协同，引入头部企业的实测数据与出险案例，建设行业公共数据资源池；支持民营与中小企业平等参与，推动保险数据与产业风险要素深度融合，并联合再保机构、第三方权威评测机构共同开发专属保险产品，通过开放式合作，确保产品设计始终走在技术创新的前面。
结语
在机器代替人工的时代，保险最核心的意义在于将潜在的系统性风险扼杀在预防阶段。中国太保正将服务触角延伸至生产链路的前端，通过与多方建立深度生态合作，为企业提供涵盖一揽子风险减量服务，实现保险对生产过程的“参与式风险管理”。
按照“AI驱动高质量发展，成为保险行业AI应用领先者”的总体愿景，中国太保正按照“一张蓝图干到底”的决心推进AI战略全面落地，目标在AI原生机构、流量经营、伴生风险等领域开创行业先河。对于中国太保而言，“人工智能+”已不仅是一面旗帜，更是正在点燃企业新增长动能的核心引擎。
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