文章核心观点 - 人工智能技术正深度驱动保险业全链条变革，从客户服务、理赔运营到投资研究，旨在提升服务体验、优化运营成本并开辟增长新路径 [1][2][3][5][6] 行业数字化转型与竞赛 - 中国人寿举办首届AI大模型竞赛，39支队伍、117名科技骨干参与，紧扣“人工智能+保险”核心，旨在推动科技与业务融合并储备智能服务项目 [1] - 竞赛从实际业务需求设置三大实战主题，检验大模型理解、算法应用和工程实现能力，优秀成果展现良好业务适配性与推广潜力 [1] - 业内专家认为，人工智能正驱动保险服务全链条变革，从精准定价、风险预警到智能客服、自动化理赔，为行业优化成本、突破瓶颈、实现可持续增长开辟新路径 [1] 智能理赔与服务体验提升 - 中国人寿通过人工智能技术实现“理赔与看病同步”，客户在医保结算时即可收到实时赔付到账提示，改变了传统需事后提交纸质材料的繁琐流程 [2] - 公司通过App上传理赔资料，部分案件可实现10分钟内赔款到账，最快3分钟即可完成智能化赔付，解决了用户“病历难调，发票难集”的痛点 [2][3] - 公司构建智能调度、识别、审核等核心能力，实现了理赔申请过程的自动化、无人化作业模式，攻克了医疗票据结构化采集与责任精准匹配的耗时难题 [2][3] 农业保险与防灾减损数字化 - 人保财险在广东河源东源县运用“卫星+无人机+物联网”智能监测体系，为水稻制种提供数字化服务，已提供超2160万元风险保障并支付赔款380余万元 [3] - 种植户可通过“田间小助手”App实时查看土壤墒情、获取气象预警并一键呼叫飞防服务，此为广东省首个水稻制种防灾减损数字化服务样板 [3] - 人工智能通过监测作物全周期、精准识别灾害与损失，推动农业保险从“被动理赔”向“主动守护”转型，突破时空限制并为农户提供数字保障 [3] 运营降本与效率提升 - 人工智能、大数据与云计算等技术深度应用，助力保险机构优化资源配置、减少重复劳动并显著降低运营成本 [5] - 中国平安构建的数字核保新模式使94%的寿险保单实现秒级核保，今年前三季度AI坐席服务量超12.92亿次，覆盖80%客服，有效降低人工坐席成本 [6] - 中国太保AI坐席覆盖近一半客户服务总量，健康险理赔自动化率达16%，大模型对责任认定准确率达99%，件均成本降低47% [6] 投资研究与智能决策支持 - AI建设被视为保险资产管理行业高质量发展的必然选择，可7×24小时处理海量信息、支持流程管理并完成基础事务工作，大幅提高效率并降低差错率 [5] - AI基于更全面知识储备，能高效挖掘人脑原先无法触及的信息与视角，正逐步成为投研决策的“智能外脑” [5] - 泰康资产打造自有深度研究智能体TKDR，能迅速梳理核心诉求、调用内外部资源、构建分析框架，并快速检索评估信息以形成结构化研究结果，解决传统研究目标发散、信息分散、处理效率低、报告耗时长等困难 [5][6]

文章核心观点 - 人工智能技术正以指数级速度重塑行业，保险资管行业需主动拥抱AI变革，深化其在全价值链的应用，以提升运营效能、风控体系和长期利差水平，推动高质量发展 [1] AI建设对保险资管行业的战略意义 - AI建设是保险资管行业高质量发展的必然选择，可赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，推动从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”的新范式 [2] - 资产管理行业是数据与知识密集型行业，AI可实现7×24小时高效处理海量信息、支持流程管理，完成基础事务工作，大幅提高效率并降低差错率，并能挖掘人脑难以触及的信息与视角 [3] - 全球顶级资管公司（如贝莱德、JP摩根、摩根士丹利、高盛和富达）已在投资研究、策略构建、组合管理等多个领域积极探索并落地AI应用，国内机构与之相比仍存在差距 [3] 泰康资产的AI建设实践 - 公司持续加大数字化建设投入，大力建设业务驱动的应用平台，推动系统整合，提高业务处理的在线化、自动化和智能化，以支撑资产管理规模的持续快速增长 [2] - 公司前瞻布局AI人才与技术体系，组建了包括业务专家、数据科学家、架构工程师和产品专家的专业AI研发团队 [2] - 公司搭建了覆盖应用层、算力层、数据层、模型层和研发层的完整AI技术体系，并在权益投资、固收投资和宏观研究等多方面开展AI探索，沉淀了大量内外部投研数据资产 [2] - 公司已初步落地匹配其权益投研体系的深度研究智能体（TKDR），关键场景投研决策效能不断提升 [2] 投研体系作为AI建设切入点 - 由于投研场景重要性强、复杂度高，投研体系是AI建设的最佳切入点 [4] - 公司在公开市场投资领域打造了自有深度研究智能体TKDR，它整合了海量高质量内外部投研数据和内部积累多年的投研分析方法论 [4] - 对比传统模式，TKDR能迅速梳理核心诉求，即时调用资源构建全面研究框架，快速检索、评估并识别高价值信息，分析总结海量数据，形成结构化研究结果 [4] - TKDR可通过智能算法生成层次清晰、可读性强的输出报告，并支持事实核查、数据溯源，还能根据用户反馈自动优化研究流程 [5] - 随着投研领域AI技术成熟，可逐步推广至投资管理、产销客服务、风险控制、运营管理等领域，最终实现全价值链AI赋能 [5] 推进AI建设的配套机制 - 有效推进AI建设须建立健全配套机制，优化治理体系，打造适应AI转型的人才团队、组织保障和考核激励体系 [6] - AI时代人才将分化：10%的领先者能率先使用并拓展AI应用；70%的跟随者能运用AI工具提升生产力；20%的怀疑者与抵触者将面临落后和被淘汰 [6] - 业务团队需主导智能体的研发应用与迭代升级；科技团队需深化与业务部门合作，跟进AI前沿，做好AI中台与底座建设 [6] - 考核激励方面，需强化对AI应用的考核，将其纳入板块和团队的绩效合约，并重点奖励在大型AI项目建设上有突出贡献及积极使用AI产生示范效应的人员 [6] - 组织保障上，必须转变传统的“科技主导、业务配合”模式，建设“业技共研、共创、共建”的协同机制 [7] - 需以业务价值为导向，打破部门壁垒，建立由业务专家、技术人员、数据分析师等组成的敏捷团队，实现全流程管理 [7] - 必须同步建设业技融合的决策与责任机制，提升资源调配弹性，推行小步快跑与持续迭代，形成“业务驱动技术、技术赋能业务”的良性生态 [7] - 必须高度重视数据资产管理，保障AI应用的安全性与合规性 [7]