人工智能在保险领域的深度渗透与规模化落地，正深刻改写行业发展逻辑：在需求端，人工智能的普惠应用将改变保险消费者的认知和需求；在风险端，人工智能为实体产业带来新质生产力的同时，也会催生新的伴生风险；在供给端，人工智能将可能重塑保险企业的经营模式，重构行业竞争的格局。
基于AI（人工智能）的转型已成为保险企业生存和发展的“必答题”，是企业参与未来市场竞争的“必修课”。近年来，中国太保持续加码AI领域布局。2026年，中国太保通过战略解码，确定五大类别、30余个首批启动的AI战略项目；同步搭建五大生态联建实验室、三级组织架构以及分级分类决策机制，明晰AI整体投入策略。
近日，中国太保副总裁俞斌在接受《每日经济新闻》记者专访时表示，预计今年AI投入将同比实现翻倍，约占科技预算的18%。俞斌进一步指出，中国太保主要从客户净推荐值、伴生风险保费、人均保费、管理费用率、投资收益率、风险减损六大指标对AI产出成效进行评估，该指标体系已全面纳入常态化、可量化的考核管理体系。
谈及人工智能战略从“+AI”迈向“AI+”，俞斌在受访时认为，这是产业逻辑与发展模式的根本变革。俞斌形象比喻道，“+AI”是给马车加装发动机，“AI+”则是造飞机，业态已是完全不同的形态。
递进式技术布局：AI战略三阶段有序推进
“在保险行业尤其是寿险领域，核心痛点在于投保人与保险公司之间存在显著信息壁垒。”俞斌表示，大模型可有效消弭消费者与保险机构之间的信息不对称，为用户选择最优方案。行业未来或将演变为超级AI平台ID（身份标识）与保险公司主体ID之间的直接对接交互，谁提前完成布局与能力储备，谁就有望在行业竞争中占据优势。
面对行业变革，AI驱动的数字化转型已成为保险企业的必答题，中国太保作为头部险企，率先开展人工智能布局与落地实践，其智能建设按三阶段战略有序推进，构建起从基础能力到规模化落地、再到体系化赋能的递进式技术布局。
具体而言，从2020年至2022年，即ITDP2.0阶段，主要是夯实传统AI底座与中台能力，建成技术支撑体系；从2023年至2025年，即DiTP阶段，落地行业首个全栈国产化大模型平台，打造大模型规模化应用标杆；从2026年至2030年，将实施“AI+”战略，实现AI驱动的业务流程重塑，探索模式创新，搭建企业级AI能力体系，为长期高质量发展注入核心动能。
基于前两个阶段的布局，中国太保在2025年上线了129个场景应用，已基本覆盖13个保险核心的业务环节，涵盖了1.8万内勤和15万外勤，其中比较典型的应用包括健康险理赔、AI金牌教练、风控反欺诈、审计数字员工和车险人伤介责等。
以健康险理赔场景为例，中国太保聚焦降本提效，重构人机协同作业模式，搭建智能理赔工作流。针对理赔审核专业性强、自动化难度高等痛点，依托领域大模型完成理赔审核岗位建模，构建数字劳动力Agent框架，实现复杂案件高精准判责，并支持多样化团单配置。截至2025年9月末，智能理赔项目月均处理案件超8万件，审核一致率96%，累计增益减损超3000万元，显著降低运营与赔付成本。
“比如太平洋健康险，终极目标是让理赔像医保刷卡一样便捷高效。”俞斌在受访时对记者表示，健康险理赔高度依赖保险与医学专业知识，未来通过对接卫健委、医保局及电子发票等外部数据，可进一步简化理赔流程。
在营销端，AI赋能寿险营销员培训成效显著。俞斌介绍，针对营销人员招募入职、培训培养、日常管理等内外勤全流程开展多维度试点。相关举措落地以来成效显著，试点区域营销人员整体销售产能提升约15%。
六大指标全面纳入常态化考核管理体系
2026年，中国太保全面启动“AI+”战略，擘画“633”发展蓝图。
其中，“6”是指聚焦客户经营、产业风险、销售队伍、运营管理、投资、合规风控六大领域，把AI深度植入经营管理全流程，实现从“+AI”工具应用向“AI+”价值引领升级。
首个“3”，是指与头部科技企业合作联合打造三大硬核能力，以保险领域知识库、保险垂域模型及关键核心技术储备等，构筑行业竞争的壁垒。
第二个“3”，是指对照监管要求，完善三大保障体系——搭建科技治理架构，以业技融合组织保障战略落地；健全AI安全治理机制，并纳入全面风险管理体系；构建覆盖业务、技术、战略维度的复合型人才梯队。
俞斌在受访时表示，针对“AI+”战略规划中的六大智能战略方向，中国太保明确指出了AI深入赋能的六个着力点。围绕着这六个方面，逐级分解，既有自上而下的目标，又有自下而上的项目做支撑，形成了一整套的评估体系。具体而言，六大智能方向均明确对应的投入产出比衡量指标。
在智能客户维度，以客户净推荐值（NPS）提升为核心目标，推动产险、寿险和健康险利用智能化手段提升业务旅程的服务排名；在智能产业风险维度，以伴生风险保费增长为导向，做大AI产业风险、AI应用风险相关保费规模；在智能队伍维度，以人均保费为衡量标准，借助智能化应用拉升营销队伍整体产能；在智能运营管理维度，以管理费用率为考核指标，通过智能运营提质增效、压降管理成本；在智能投资维度，锚定投资收益率，稳步提升投资业绩行业排名与人均管理资产规模；在智能风控维度，以风险减损为成效标尺，基于AI赋能减少风险损失，从被动理赔到主动风险管理迈进。
“六个维度的指标体系已全面纳入常态化、可量化的考核管理体系。”俞斌表示，首先是将每一项指标均设定了明确的年度目标值，确保可衡量、可对标。其次是建立了“指标体系+项目体系”双线跟踪机制，一方面，按月度/季度对六大指标达成情况进行数据化监测；另一方面，对支撑指标达成的重大关键AI项目，设置里程碑节点跟踪，确保“目标有人盯、项目有人推、偏差有人纠”。
“已明确在各子公司的年度绩效考核方案中，将上述指标的追踪结果纳入其中。”俞斌表示，根据AI投入带来的实际业务效率提升、服务质量改善及经营效益增长兑现奖惩，充分体现战略导向与价值贡献的闭环管理。
对AI人才采用市场化的薪酬激励机制
对于大型传统金融机构的AI转型而言，面临着算力供应、平台技术与组织人才三个维度的系统性挑战。
在组织人才方面，AI转型共识与推进力度仍需加强，业技复合型人才紧缺；传统IT团队面临技术栈转型压力，组织架构和业务流程也需适配AI新模式同步优化。俞斌在受访时指出，人工智能不仅是技术的竞赛，更是人才厚度与组织文化的深层较量。能够熟练驾驭AI工具、具备AI应用创意的人才，将成为企业核心竞争力的关键组成部分。
“上一轮DiTP规划实施的三年中，我们就已经着手AI布局,在AI建设过程中培育和历练了一支AI人才队伍。”俞斌称，这仅仅是开篇，在本轮“AI+”战略规划中，我们更将AI人才和文化作为规划落地的重要保障体系之一，通过构筑AI人才高地，夯实智能变革根基，为公司发展提供高素质、专业化的AI人才支撑。
首先，明确标准化AI人才界定体系，全面开展内部人才盘点。构建AI专业人才序列体系，科学设置胜任力模型和人才画像，明确各级能力素质标准与职业发展路径。
“我们初步将AI人才划分为AI战略人才、AI技术人才、AI业务人才三类。”俞斌介绍，其中AI战略人才负责顶层设计、资源统筹与商业模式创新。AI技术人才聚焦算法、模型与工程化落地。AI业务人才深耕场景挖掘、产品设计与价值实现。
其次，构建分层分级的AI能力认证体系，系统化培育专业人才队伍。俞斌表示，中国太保将构建分层递进的能力培育体系，结合专业知识、技术技能、综合能力类课程及项目、轮岗、竞赛类实践，建立初、中、高级认证体系。中国太保将把参与重大战略AI项目作为人才成长的核心通道，鼓励员工投身于集团和子公司AI战略项目中去，承担攻坚克难的任务，根据员工在项目中的角色、贡献度和成果价值进行人员评价和职业发展。
最后，搭建业技融合的组织架构。据俞斌介绍，将建立“融合化”的组织细胞，项目团队包括业务架构师、知识工程师、算法工程师、应用工程师等多兵种组成的联合部队。以项目实际价值为核心评判标准评选优质AI项目，将项目成员收益与项目目标完成情况绑定，以市场化手段充分调动人才积极性，保障AI战略高效落地。
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