保险行业的AI应用正在经历从辅助到赋能的深刻变革。从效率提升到核心业务流程的渗透，各保险公司在这场技术浪潮中的差异日益明显。
头部企业的探索
作为行业标杆，大型保险公司已经在AI应用上取得了显著进展。以平安为例，其日均Token消耗量已从年初的1200亿攀升至8月份的2100亿，而这一数字在2025年末仅为300亿。
头部企业不仅关注技术投入，更注重实际产出。例如，众安在线2026年上半年Token消耗超34万亿，同比增长超过10倍，同时上线了1000个场景化定制数字员工。中国人寿和中国人保分别建设了90余个数智应用场景和246个AI应用，展现了强大的技术落地能力。
价值的体现
在半年报中，各上市险企展示了AI应用的实际成效。平安的智能坐席服务量达到9.39亿次，覆盖81%的客服总量；中国人寿的智能核保审核率达96.8%，数字核保员作业率超37%。新华保险的理赔数字员工日均处理影像件超3万件，准确率逾99%。
这些数据背后折射出AI应用的价值转变：从单纯追求效率提升，转向服务创新和业务增量。例如，平安的AI医生已实现精准诊断覆盖疾病超1.13万种，新华保险的数字员工在营销、理赔等领域展现出显著优势。
面临的挑战
尽管取得了一系列成果，但行业专家指出，当前的探索仍处于初级阶段。模型输出精度不足、业务场景适配有限等问题依然存在。暖哇科技相关负责人表示："AI的核心价值正在从'辅助'走向'在合理边界内完成任务'"。
如何将长期沉淀的行业知识转化为模型可理解的能力，成为未来的关键突破点。同时，保险业务的确定性要求与AI的概率特性之间的矛盾，也对技术落地提出了更高挑战。
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