杠杆炒股收益怎么算保险AI开始进入“利润表”：从技术验证到经营兑现

杠杆炒股收益怎么算

大模型在保险行业的应用正在从场景探索阶段逐步走向价值验证阶段，部分核心业务场景已开始呈现较为明确的投入产出效果（ROI）

文｜王言

保险行业是最适合检验AI（人工智能）商业价值的行业之一。

原因并不复杂。保险公司的经营结果，本质上取决于风险识别能力、风险定价能力和风险管理能力。而从销售、核保到理赔、反欺诈，保险业务又天然充斥着大量复杂非结构化信息和高频决策场景，这恰恰是大模型最有可能创造价值的领域。

因此，相比许多仍停留在概念验证阶段的行业，保险行业更有机会率先回答一个关键问题：AI究竟能否真正进入经营体系，并创造可量化的经营价值？

基于目前已披露的行业实践和公开数据观察，大模型在保险行业的应用正在从场景探索阶段逐步走向价值验证阶段，部分核心业务场景已开始呈现较为明确的投入产出效果（ROI）。

保险AI开始进入“经营兑现”阶段

从目前已披露的行业实践来看，不同类型保险机构和保险科技公司正在围绕各自业务特点探索AI应用，并在部分核心场景开始形成较为明确的价值反馈。

例如，平安产险披露，2025年智能化反欺诈减损规模超过105亿元；中国大地保险推出“AI小行”智能展业平台，覆盖报价、续保、营销及客户经营等环节，平台上线后报价效率提升50%，数据查询效率提升90%，营销文案产出效率提升3倍；元保基于大模型打造智能客服体系，实现7×24小时服务覆盖，人工客服工作时长节省25%—30%，客服质检实现全量覆盖，问题通话检出率达到95%。

这些案例覆盖风险管理、销售运营和客户服务等不同环节，但共同反映出一个趋势：AI正在从辅助工具逐步进入保险公司的核心经营流程，并开始影响成本控制、风险管理与运营效率等关键指标。

这一特征也决定了保险行业与许多行业在AI应用路径上的差异。

保险本质上是一个高度依赖风险识别、流程运营和复杂信息处理的行业。从销售、核保、理赔到客服、风控、反欺诈，大量业务场景具有高频、复杂、规则密集的特点。

尤其是在健康险和寿险领域，大量业务长期依赖人工处理病历、检查报告、保单条款、客服录音及理赔材料等非结构化信息。

而复杂非结构化信息的理解、归纳与推理，恰恰是当前大模型最具优势的能力之一。

从这一角度看，保险行业具备较强的AI价值转化潜力，也是较早具备形成商业闭环条件的行业之一。

事实上，过去几年保险科技领域始终面临一个共同挑战：许多AI项目能够展示技术能力，却难以稳定进入业务主流程，也难以持续影响经营指标。部分所谓智能化应用，本质上仍停留在客服自动化、流程自动化或规则引擎优化层面，与核心经营体系之间仍存在较大距离。

而当前阶段出现的新变化在于，随着大模型、多Agent协同、知识库系统以及本地化部署能力逐步成熟，AI开始具备跨系统调用、复杂任务拆解与流程协同能力。越来越多保险机构开始尝试将AI嵌入核保、理赔、销售、合规与风控等核心业务环节。

从行业发展阶段来看，保险AI的竞争重心也正在发生变化：从关注技术能力展示，逐步转向关注经营价值兑现。

两核智能化，离利润表最近的AI场景

从目前行业实践来看，AI最先形成价值闭环的场景，并非营销获客，而是保险行业最核心的“两核”业务——核保与理赔。

这一现象并非偶然。

核保与理赔本质上是保险公司的风险管理核心环节，同时也是保险经营链条中最典型的高复杂度、高专业门槛和高非结构化信息密度场景。

一张保单背后，往往涉及病历资料、检查指标、既往病史、医学术语、影像报告、事故说明以及责任条款等大量复杂信息。长期以来，这些环节高度依赖专业人员的经验判断，不仅处理效率受到人力资源约束，也面临经验难以标准化复制的问题。

从行业发展历程看，核保员和理赔员的培养周期普遍较长，其核心能力往往来自长期业务积累。如何将个体经验转化为可复制、可规模化的组织能力，一直是保险行业面临的重要课题。

大模型的出现，为这一问题提供了新的技术路径。

其核心价值并不仅仅在于自动化处理流程，而在于能够对复杂非结构化信息进行理解、归纳和推理，并将部分专业经验沉淀为可复用的数字化能力。

目前，这种能力已经开始在核保与理赔环节得到应用。

例如，在智能核保领域，水滴推出的KEYI.AI智能核保专家，依托保险知识图谱和RAG能力，实现复杂健康险自动风险识别与核保决策。项目数据显示，核保咨询准确率超过99%，响应速度提升260倍，拒保客户匹配适合产品比例提升6倍。

在理赔领域，AI的应用则进一步延伸至业务全流程。中国太保将AI员工“灵析”嵌入理赔审核、风险预警和品质管理等多个环节，应用后人工录入字段占比降至10%以内，团队作业效率提升30%以上，案件品质评分提升25%。

从表面上看，这些成果体现为处理效率提升和运营成本下降；但从经营视角观察，其更深层的意义在于，AI开始对保险公司的核心经营指标产生影响。

保险公司的盈利能力，本质上取决于风险定价能力和风险管理能力。

而核保决定了承保风险质量，理赔决定了赔付成本控制水平，两者共同影响赔付率、费用率以及综合成本率等关键经营指标。

过去相当长一段时间里，保险行业的数字化建设更多集中于流程线上化和系统电子化，本质上属于信息化升级。其主要作用是提升流程效率，而非改变风险决策机制。

当前AI应用与此前数字化建设的重要区别在于，其开始逐步参与风险识别、风险判断和风险管理过程。

换言之，AI正在从流程工具转变为风险管理工具。

这也是核保与理赔成为保险行业最先实现价值验证场景的重要原因。相比销售、营销等前端环节，“两核”业务距离赔付成本、运营费用和经营利润更近，其应用价值也更容易通过经营指标进行衡量和验证。

从目前已披露的实践看，保险AI最早形成经营价值的领域，并非流量获取，而是风险管理。这或许也是保险行业区别于多数消费互联网行业的重要特征之一。

Agent智能体“新基建”：积累“数字劳动力”

如果说大模型提升的是信息理解和知识处理能力，那么Agent智能体带来的变化，则更接近于组织能力层面的重构。

从目前行业发展趋势看，Agent正在推动保险AI从单点工具应用走向流程协同应用，这或许是2025年以来保险行业最值得关注的变化之一。

过去几年，保险行业的大多数AI应用仍以辅助决策为主。无论是智能客服、知识问答还是办公助手，本质上都属于“Copilot”模式，即AI提供建议，最终仍由人工完成任务执行与流程推进。

在这一模式下，AI更多承担的是效率工具角色。而Agent的发展，则开始突破这一边界。

与传统AI应用相比，Agent不仅能够理解信息，还能够根据既定目标完成任务拆解、流程规划、系统调用以及结果反馈，并与其他Agent协同完成复杂工作。

对于保险行业而言，这种能力具有特殊意义。

保险公司本质上是典型的流程驱动型组织。销售、核保、理赔、客服、风控、合规等环节之间存在大量跨部门协同，大量业务流程需要经历多次审批、校验和系统交互。

过去，即使AI具备一定的分析能力，也很难真正进入完整业务流程。而Agent的出现，使AI开始具备参与业务流程运转的能力。

目前，部分保险机构已经开始探索相关实践。例如，平安已形成大规模智能体应用生态，公开数据显示，员工累计开发超过7万个智能体应用，全年模型调用量达到36.5亿次；安联人寿与火山引擎合作构建智能营销体系，覆盖智能客服、智能陪练、智能外呼及会话分析等多个场景，项目上线后销售培训周期缩短3倍，客户咨询转人工率下降10%；中再产险则基于AI Agent搭建账单智能处理平台，实现账单识别、信息抽取、数据校验和系统回写全流程自动化，目前已覆盖数百种账单版式，业务覆盖量超过公司年度账单处理总量的一半。

从这些实践来看，保险行业正在逐步形成“数字劳动力”的雏形。

相比单纯的自动化工具，这类数字劳动力最大的价值并不只是替代部分重复劳动，而是能够将原本分散在个人经验中的知识能力逐步沉淀为组织能力。

近年来，越来越多保险机构开始尝试将条款理解、核保规则、风险识别、销售合规等专业知识拆解为可复用的能力模块，并嵌入Agent体系之中，实现知识能力的沉淀与复用。

从知识管理角度看，这意味着保险行业长期积累的大量隐性经验，正在逐步被数字化、结构化和系统化。

过去，一名优秀核保员或理赔员的专业能力往往需要多年实践积累；而未来，部分经验能力有望通过“知识库+模型+流程”的方式沉淀下来，并在组织内部实现规模化复制。

这一变化的重要意义或许并不亚于效率提升本身。

长期以来，保险行业本质上属于典型的人力密集型知识行业。许多核心能力掌握在个体手中，而非沉淀于组织系统之中。因此，业务扩张往往伴随着人员扩张，组织规模与人力规模高度相关。

而Agent的发展，为保险行业提供了另一种可能。

当越来越多的专业知识和业务流程能够被数字化沉淀并持续复用时，保险公司的能力边界将不再完全取决于员工数量，而更多取决于其数字化能力资产的积累水平。

从这个角度看，Agent的价值不仅在于提升效率，更在于推动保险公司从“依赖个人经验”向“依赖系统能力”转变。

这或许也是保险行业迈向下一阶段智能化的重要标志。

下一阶段竞争：比拼经营体系

过去很长一段时间里，保险行业对于AI的讨论，更多聚焦于模型能力本身。

谁率先接入大模型，谁拥有行业模型，谁的参数规模更大，谁的响应速度更快，往往成为行业关注的重点。

但从近两年的实践来看，保险行业对AI的评价标准正在发生变化。

随着开源大模型快速发展，模型能力正在加速普及。尤其是2025年以来，以DeepSeek为代表的国产开源模型推动大模型进入“技术平权”阶段，模型获取成本和部署门槛显著下降，本地化部署逐渐成为保险机构的标准配置。越来越多保险公司开始基于开源模型开展场景微调和应用开发，大模型能力本身正在从差异化竞争要素逐步演变为通用基础设施。

在这一背景下，行业竞争的重点也开始发生变化。相比模型参数规模或推理能力，保险机构更加关注如何构建高质量的行业知识库、沉淀可复用的业务规则、打通数据与业务流程，并将长期积累的风险经验转化为可持续迭代的数字化能力。模型提供的是通用智能，而真正决定应用效果的，越来越多是保险行业自身的知识体系、数据资产和业务场景。

对于保险行业而言，这一点尤为重要。

保险天然具有强监管、强合规和强风控属性。在核保、理赔等关键环节，AI不仅需要给出结果，更需要解释结果产生的依据，并满足审计和监管要求。因此，保险行业对于AI的需求，从来不仅是模型能力本身，而是一套能够与经营体系深度融合的能力体系。

过去，保险行业的核心能力主要沉淀于经验丰富的专业人才和组织流程之中；而未来，越来越多的行业知识、风险经验和经营逻辑，可能以“数据+知识+模型”的形式被持续积累、复用和迭代。

从这个意义上看，保险AI应用的重点正在从模型能力建设，逐步转向知识体系建设和经营体系建设。如何将行业知识、风险经验和数据资产转化为可持续积累的数字化能力，并真正嵌入保险公司的核心业务流程，或将成为下一阶段行业发展的重要方向。

（作者王言为北京水木方略咨询有限公司创始人；编辑：杨芮）